本議程將剖析企業邁向生成式 AI 落地時，面臨的法規合規、經濟成本與資安威脅等三大核心瓶頸。

講師將引導聽眾理解傳統邊界防禦在 AI 時代的失效原因，深入探討提示詞注入、敏感資料洩漏及自主代理人（Agents）失控等動態執行期風險。 演講重點介紹「數據優先（Data-First）」安全治理架構。透過即時的 Runtime 檢查與 MCP 信任特區（MCP Trust Zone）技術，在數據輸入模型前即時攔阻威脅，並搭配實際工單系統的資安防禦 Demo 情境展示。 

聽眾預期收穫：

聽眾將掌握 Gartner AI TRiSM 治理框架的實務落地戰略，學會如何從控制 LLM 輸入源頭來防範 PII 洩漏與惡意攻擊，協助企業安全地將 AI 從概念驗證（Pilot）推向規模化生產（Production）。