引言
在雲原生與自動化技術快速演進的背景下，傳統合規管理方式已無法滿足企業對敏捷性與可追蹤性的需求。合規即代碼（Compliance as Code）結合AI技術，透過標準化、自動化與開源工具的整合，提供了一種新興的解決方案。本文探討其架構、技術特性與實踐應用，並分析其在雲原生環境中的挑戰與機會。
主要內容
技術定義與核心概念
合規即代碼是一種將合規控制規則轉化為可編碼、可執行的軟體工程實踐，透過政策即代碼（Policy as Code）與Oscal標準（Open Security Control Assessment Language）實現控制目錄與規則定義。其分層結構包含水平層與垂直層：
- 水平層：政策即代碼將控制規則映射至具體檢查ID與證據，合規即代碼則透過Oscal標準提供結構化控制框架。
- 垂直層：涵蓋DORA（DevOps Risk and Security）情境下的控制規則，以及AI合規（EUI for AI）的控制框架。
技術工具與開源項目：
- CNCF的Oscal Compass專案：提供Oscal SDK（Trestle）與整合平臺，支援合規層級管理與結構化數據格式（Oscal Artifact Schema）。
- Auditry：用於自動化審計的開源工具，與CNCF項目整合以提升合規效率。
AI在合規自動化的應用
生成式AI與代理技術：
- 生成式AI（GenAI）可解析政策文件與控制需求，並透過AI代理（Agent）生成控制規則，識別框架缺口並提出改進建議。
- 應用場景包括：
- 控制規則生成（如加密數據存儲）
- 實時監測控制變更（如CVE修補）
- 自動化跨框架映射（如自然語言規則轉換為技術控制）
基準測試與驗證：
- IBM IT Bench：提供50個合規場景（如CIS benchmarks）的測試環境，支援Kubernetes、OPA、Kiverto等工具，用於評估AI代理行為與標準答案對比。
- 動態環境測試：模擬容器變動與合規驗證，確保AI代理在真實環境中的可靠性。
雲原生環境的挑戰與機會
核心挑戰：
- 系統動態性：容器的臨時性與自動擴縮（autoscaler）導致合規證據難以追蹤，與傳統合規控制矛盾。
- 政策適應性：需動態調整政策以匹配快速變化的環境，例如FedRAMP的人工審批與自動化部署衝突。
機會與解決方案：
- 聲明式編程：透過Kubernetes的聲明式模型確保資源配置一致性，支援合規政策的自動化驗證與重複使用。
- CI/CD整合：將合規檢查嵌入持續交付流程，實現即時驗證，並透過代理自動化控制變更與證據收集。
文化與技術轉型挑戰
- 團隊技能缺口：合規團隊需從手動流程轉向技術導向（如配置管理、AI代理操作），非技術背景團隊需學習工具使用。
- 風險管理：AI生成的代碼需人類驗證，建立信任循環（Trust Loop），平衡自動化與人工審核。
未來方向
- AI原生合規模型：透過代理與提示（Prompt）定義系統行為，取代傳統聲明式編程，需培訓人類評估者理解AI生成的控制規則與風險。
- 動態合規架構：支援即時更新與自適應政策，透過AI代理實現合規生命週期的自動化與持續驗證。
總結
合規即代碼與AI整合的核心在於將合規問題轉化為軟體工程問題，透過標準化、自動化與開源工具（如CNCF項目）實現高效管理。實踐中需注意雲原生環境的動態性與政策適應性，並透過沙盒環境進行測試與審計追蹤。未來發展方向聚焦於AI原生模型與動態合規架構，以應對快速變化的技術與法規需求。企業應評估總擁有成本（TCO）與技術成熟度，逐步推動合規與IaC（基礎設施即代碼）的整合。