近年來，大規模語言模型(LLM)技術快速發展，為企業帶來從客戶服務到決策支援等多元創新機會。然而，若缺乏完善的安全策略，可能導致資料外洩、模型被篡改等風險，甚至面臨合規問題與商譽損失。因此，需要建立系統化的防禦機制。

「LEARN」框架提供了全方位的安全管理方法：

Layer(分層)階段著重於明確劃分系統邊界，讓團隊能有效掌握各個環節的風險，並配置相應的控管措施。

Evaluate(評估)階段則根據現有流程與資料敏感度，評估可能的營運衝擊，同時考量法規要求，找出需優先強化的區域。及早建立跨部門溝通機制，可在問題擴大前及時處理。

Act(行動)階段將規劃轉化為具體措施，包括更新安全配置、優化工作流程等。由於LLM應用常涉及外部使用者與第三方整合，需確保防護措施能自動化運行，並具備異常警示功能。

Reinforce(強化)階段透過持續性監控與定期測試，驗證安全機制的有效性。這包括收集系統使用記錄，進行模擬攻擊等，確保防禦功能正常運作。

Nurture(培養)階段則著重於安全文化的建立，確保從基層到決策層都具備風險意識。當外部環境變化時，組織能迅速調整內部規範，並將新標準落實到日常操作中。

透過「LEARN」，組織能在追求 LLM 創新的同時做好風險管理，在競爭市場中既能把握機會，又能確保營運穩定。隨著技術持續演進，這個框架也提供了靈活調整的空間，幫助企業在變革中不斷提升防禦能力。