隨著大型語言模型（LLM）的應用日益普及，其分散式資料存取與互聯特性，正挑戰傳統資安模式。由 Anthropic 主導的 Model Context Protocol (MCP) 雖讓 AI 模型能直接存取外部資料與工具，卻也大幅提升資安複雜度。資安專家警告，「先竊取、後解密」（Harvest Now, Decrypt Later, HNDL）的量子威脅已是現實，惡意行為者正竊取加密的 AI 訓練資料，期待未來量子電腦能利用蕭爾演算法（Shor's Algorithm）解密這些數據。
現有的 RSA 和 ECC 加密標準在量子運算前將不堪一擊。IBM 2024 年報告指出，資料外洩的平均成本已達 488 萬美元，凸顯了強化資安的迫切性。為應對此挑戰，資安廠商 Gopher Security 提出一套 4D 框架，旨在快速部署後量子去中心化政策執行方案，強化 MCP 伺服器的安全防護。
此框架的核心在於採用後量子加密技術，特別是基於格點（lattice-based）的密碼學。這類加密方式利用高維空間中的點陣格，提供抗量子攻擊的能力，且計算開銷低，儘管封包大小會較傳統 ECC 加密更大。Gopher Security 的框架透過自動化閘道，將現有 API 呼叫包裹在後量子加密通道中，實現點對點（P2P）的量子抗性連線，確保模型與資料庫之間的直接通訊安全，並消除傳統中央伺服器可能造成的單點故障風險。此外，資安防護部署於「邊緣」位置，靠近資料源頭，可加速 AI 運作而不會產生效能瓶頸。
除了量子威脅，大型語言模型也面臨「提示注入」（prompt injection）等風險。Palo Alto Networks 在 2023 年的研究即強調，提示注入透過直接與模型邏輯互動來繞過傳統過濾器，構成重大威脅。Gopher Security 的框架導入動態政策，能依據使用者即時情境調整權限，而非採用靜態角色設定，有效防範 AI 被惡意提示誤導執行非預期操作（例如防止 AI 在無人類授權下執行「刪除使用者」功能）。結合 AI 驅動的行為智慧，系統可即時分析 AI 動作，偵測異常行為，例如金融聊天機器人在非正常時段要求敏感薪資資料時，可立即中斷連線。
為確保 AI 安全運作的透明度與合規性，零信任（zero-trust）原則至關重要。框架強調去中心化識別碼（DID）的應用，使每個 MCP 工具和模型都能擁有可驗證身份，進行點對點認證。同時，系統會將分散的日誌聚合至單一儀表板，透過加密聚合或簽名於邊緣的不可變分類帳，提供全面的可視性，以便追溯從使用者提示到最終資料庫查詢的整個請求路徑，並進行資安鑑識與異常行為即時警報。實施這些先進的資安措施，目標是確保未來長達二十年內，關鍵資料都能維持安全無虞。
