Shadow AI 地圖
所有 App 都在 AI 化
當 AI 不再只是一個網站，而是藏進每一個日常工作工具
過去談 Shadow AI，我們想到的可能是員工私下開啟 ChatGPT；現在，AI 已經悄悄長進翻譯、剪輯、設計、簡報、會議、開發與 CRM 等既有 App。
真正的問題不再是「有沒有使用 AI」，而是「哪些 App 正在用 AI、誰在用、資料去了哪裡，以及要如何控管」。
AI 已經進入哪些 App？
翻譯與寫作
DeepL、Google 翻譯、Grammarly、QuillBot
文件與知識庫
Microsoft 365 Copilot、Google Workspace、Notion AI、Dropbox Dash
簡報製作
PowerPoint Copilot、Canva、Gamma、Beautiful.ai、Pitch
設計與圖片
Adobe Firefly、Photoshop、Canva、Figma AI、Midjourney
影片剪輯
Premiere Pro、CapCut、DaVinci Resolve、Descript、Runway
會議與語音
Zoom AI Companion、Teams、Google Meet、Otter.ai、Fireflies.ai
程式開發
GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、JetBrains AI、Amazon Q
協作與客服
Slack AI、Teams、Intercom、Zendesk AI、Discord Bot
CRM 與行銷
Salesforce Einstein、HubSpot AI、Mailchimp、Jasper
自動化工作流
Zapier AI、Make、Power Automate、n8n
搜尋與瀏覽器
Chrome／Gemini、Edge Copilot、Perplexity、AI Browser
人資與招募
LinkedIn AI、Workday、履歷篩選與面試助理
為什麼 App AI 化
會變成資安盲區？
既有 App 更新後加入 AI，可能繞過軟體核准流程
文件、逐字稿、原始碼與客戶資料可能在背景送往外部模型
個人帳號與免費版本缺乏企業留存、權限與稽核政策
AI 與正常功能共用網域，只看 IP 或網域難以區分
Agent 可能讀信、改檔、呼叫 API 與操作企業系統
圖片、影片生成與模型下載可能排擠關鍵業務頻寬
抓出 AI 應用
精準封鎖或限流
建立持續更新的 Shadow AI 應用地圖，從應用層辨識服務與行為，再依使用者、部門及風險採取政策。
應用辨識
辨識瀏覽器、桌面 App、外掛與 SaaS 的 AI 功能
使用者追蹤
掌握誰、哪台裝置、何時使用哪一項 AI
網站與行為報表
列出目的地、頻率、流量與應用情境
精準封鎖
阻擋未核准、高風險或異常 AI 應用
彈性限流
限制影片生成與模型下載等高流量服務
分群政策
依部門、帳號或裝置套用不同政策
從全面禁止
走向分級治理
假的 Claude Desktop
從真的 Claude.ai 網域送出惡意程式
Huntress 揭露 FakeAgent 攻擊：攻擊者利用 Claude.ai 的公開 Artifact 偽裝成 Claude Desktop 下載頁，再導向外部網站下載假的 ClaudeDesktop.exe。
不能只靠品牌與網域判斷；還要知道誰下載了什麼、安裝在哪裡、連到哪些網站，並立即封鎖異常應用。閱讀 Huntress 原始研究 ↗
L7 Shadow AI 地圖
輕量級 POC 體驗
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