当生成式 AI 进入研发流程，你的风险不再只来自 CVE—— 还来自「看不见的模型、框架、代理与提示词」。Mend AI 的主题核心，是用自动化盘点、风险洞察、提示词加固、AI 红队与政策治理，把 AI 应用安全从事后救火改成事前控管与可稽核治理。
一、引言：影子 AI 风险，刻不容缓
LLM、RAG、Agent、第三方模型与套件正在快速渗透到每个产品迭代，但一旦缺乏治理，企业最常见的失控路径会是：未授权的「影子 AI」混入、提示注入导致资料外泄、模型 / 依赖存在已知漏洞或恶意套件、以及幻觉输出造成合规与商业决策风险。
Mend AI 的定位很直接：它会自动化发现并评估 AI 元件风险，提供优先级修复，并透过政策引擎把合规要求强制落在 SDLC 的每个环节，而不是靠人工稽核「事后补报」。
企业最容易低估的 4 种「AI 供应链爆点」包括：
- 未被盘点的模型 / 框架 / 代理元件，形成不可控的资产黑洞（Shadow AI）。
- 依赖或模型的已知安全风险、恶意套件与授权风险，导致法务与资安同时爆炸。
- 提示词被利用（prompt injection /context leakage /data exfiltration），让「机密资料」以对话形式被搬走。
- 缺乏可重复验证的 AI 行为测试，让偏见、幻觉与越权行为在上线后才被用户揭露。
二、三大核心价值：Mend AI 如何在危机中建立应急防线
价值一：把 AI 资产「看见」并锁进治理范围
传统模式的致命痛点，是企业根本不知道产品里用了哪些模型、框架与代理元件，最后只能用「问卷式盘点」追着团队跑、依然漏网。
应对：Mend AI 以 AI component inventory 持续盘点并管理应用中的 AI 模型与框架，并特别强调对 Shadow AI 的可视性，让未授权、难侦测的元件不再成为盲区。
成效：在可量化覆盖面上，Mend 的 AI-BOM 能覆盖超过 50 万个来自 Hugging Face 与 Kaggle 的模型，以「规模化盘点」对抗规模化失控。
价值二：用「可行动」的风险洞察，替代 CVSS 式盲修
传统 AppSec 会卡在两件事：弱点太多排不出先后、以及修补需要跨团队协作导致窗口期拉长。
应对：Mend AI 提供 AI component risk insights，把模型相关的已知风险（含授权、公开漏洞、恶意套件）转成可落地的处置策略，并以「优先级修复」把修补工作流往前推。
成效：在资料资产层面，Mend.io 已被报导索引超过 35,000 个公开大型语言模型，让团队能在更大的模型生态系中做风险辨识与管理，而不是只盯着自家仓库那几个模型版本。
价值三：把「提示词与 AI 行为」纳入安全测试与政策强制
多数企业把安全测试停在程式码与依赖，却没把提示词、对话上下文与 AI 行为当成可被攻击的介面，导致资料外泄或越权行为一发生就是公关级事故。
应对：Mend AI 提供 system prompt hardening 来识别提示词风险，并用 AI red teaming 以可自订测试验证系统是否能抵抗 prompt injection、context leakage、data exfiltration、偏见与幻觉等威胁。
成效：更关键的是它把治理落在「政策与自动化工作流」，让 AI 应用从开发到上线能持续符合企业 AI 治理规范，而不是靠人治与例外流程撑场面。
三、客户实证：Microsoft Defender for Cloud 的整合落地情境
背景：在云端安全治理上，Microsoft Defender for Cloud 提供与 Mend.io 的整合（预览），让使用者能把应用程式码流程中的安全风险拉回同一个视角管理。
挑战：企业常见的痛点是弱点发现与修补分散在不同工具与团队，导致「看得到、修不动、排不出优先顺序」。
Mend 驱动的开发转型：这类整合的核心价值在于「简化弱点探索与补救」，并能检视程式码流程中的风险完整清单，同时运用 Mend.io 的进阶可达成性分析（reachability）来协助安全团队有效排定优先顺序。
转型成果：目前公开资讯着重在能力与流程价值（而非特定企业的前后对比数字），但它至少把「发现 — 排序 — 修补」的闭环拉回同一治理面，降低跨系统追查与沟通成本。
四、结论：立即行动，规避风险
选择其一：继续让 AI 元件与提示词以「不可见、不可稽核、不可控」的方式进入产品；或是把它们纳入可盘点、可测试、可强制执行的治理体系。
