本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）。把資料保護與攻擊模擬轉成可量測驗收條件。
本案例依原書第 6 章的框架、範例或情境重組，並非原書正式案例研究。
原書要求所有個人識別資訊（Personally Identifiable Information, PII）在傳輸與靜態狀態均加密，任何遺漏都自動建立安全事件。紅隊模擬的攻擊偵測率應高於 90%，低於 80% 時調整防禦層。提示注入成功率應低於 1%；偵測到嘗試後停用工作階段並記錄使用者識別碼。
| 安全面向 | 原書基準 | 原書處置 |
|---|---|---|
| 資料隱私 | 100% PII 傳輸與靜態加密 | 任何遺漏建立安全事件 |
| 對抗穩健性 | 紅隊攻擊偵測率高於 90% | 低於 80% 調整防禦層 |
| 提示注入 | 模擬成功率低於 1% | 偵測嘗試即停用工作階段並記錄 |
在 Excel 記錄測試案例、攻擊類型、是否偵測、是否成功、資料類型、加密證據與處置；AI 可計算偵測及成功率。
原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。
安全門檻不能用整體平均掩蓋單一重大遺漏；原書把任何加密缺口直接視為事件。80%–90% 偵測率同樣是未定義區間。
請依紅隊與加密紀錄計算偵測率和注入成功率；任何個資未加密都單獨列為安全事件。