中油（CPC）機敏資料外洩風險
從 Looker Studio 有限資訊（波特人名稱 × 使用量 × 字元量）逆向推論 · 2026 Q2
開宗明義：這份報告只回答一件事 —— 有沒有嚴重議題？
有，而且不只一處。🔴
同仁把尚未定性的真實工安事故經過、探採投資報告全本、管線與監察院應對資料餵進了外部 AI 模型。
一句話：這不是零星嚐鮮，是高頻、整本文件在流出。建議立即向平台調閱下列帳號的對話 log 佐證。
最嚴重的問題 （紅燈）
🔴 紅燈未定性的真實工安事故經過，被貼進外部模型分級▶
嚴重點
一位同仁自建了約 20 種「製程事故／PSM 查核」相關波特人。「事故等級判斷」的使用方式，必然是把還沒定性的真實事故經過整段貼進去請 AI 分級。
可能涉及資料
依據的事實
「製程事故等級判斷小幫手」平均每輪約 12.7 萬字元（另一帳號達 48 萬）——一輪就等於數十頁文件被上傳，不是短問句。名稱含「三廠」「桃園廠」「程序書」＝實體廠區內規。
原理
字元密度是硬證據：人手打字一輪頂多一兩千字，破 10 萬只可能是整份文件貼入或夾檔。名稱交代業務、密度交代「有沒有餵文件」，兩者合起來推論才站得住。
🔴 紅燈為單次監察院巡察建 AI，餵入應對資料▶
嚴重點
波特人名稱直接寫著日期與地點：「2026-04-16_監察院巡察鐵砧山」「監察院履勘員山1號井」。為單一次巡察建 AI，餵的必是應對簡報與爭點問答。
可能涉及資料
依據的事實
Bot 名稱本身即自白（含具體日期地點）；共 19 輪。低頻但高敏 —— 一次上傳就是一次外洩。
原理
名稱軸與頻率脫鉤：只要名稱大膽指向不公開的機關應對，用一次也要列入。
🔴 紅燈關鍵基礎設施：管線圖資與儲氣窖問答▶
嚴重點
自建「管線圖資」「油氣長途管線專家」「波儲氣窖」——石油長途管線與地下儲氣窖屬國家關鍵基礎設施（CI），其位置與配置描述進入外部模型。
可能涉及資料
依據的事實
管線圖資 123 輪、單月峰值 121 輪（是常態工作流）；單輪字元偏低，故研判為「問答滲漏」而非整包圖檔上傳 —— 這點我刻意不誇大。
原理
123 輪問答累積本身就可能拼出敏感拼圖，但字元證據不支持「整份圖資上傳」，所以定調在問答層。
其他有疑慮的盤點 （橙／黃燈，分開列）
🟠 橙燈探採投資報告整本上傳，且多人重複餵同一批▶
嚴重點
「地熱」「碳封存」「負碳中心計畫執行進度」由 6～8 位不同同仁各自建立同名 Bot，把探勘與投資評估報告整本餵入 —— 同一批機密被重複多次送出，外洩面 × 人數倍增。
可能涉及資料
依據的事實
「地熱」單輪平均最高達 83.6 萬字元（≈ 三、四百頁）；油槽研究類 Bot 更有一支平均 146 萬字/輪（全表最高）。
🟠 橙燈油槽／油氣工程 know-how（營業秘密級）▶
嚴重點
「油氣回收及冷凍電控專家」「油槽清洗及油泥性質研究專家」等，把製程 know-how 與研究成果成批上傳——未必涉個資，但屬營業秘密。
可能涉及資料
依據的事實
「油氣回收及冷凍電控專家」單一帳號 43.6M 字元、273 輪（自建量體第一）。
🟡 黃燈公文／會議／錄音的常態性滲漏▶
嚴重點
官方波特人單點不重，但量大面廣 —— 是「天天在發生」的常態滲漏，非偶發。
可能涉及資料
依據的事實
波公文月均 276 輪；波會議紀錄 181 輪；波轉字＋語音檔轉文字共 130+ 輪（語音檔平均 2.8 萬字/輪 ≈ 一小時錄音）。
我做了什麼來舉證
結論是推論，但推論的依據要攤開。我做的事：
- 用淨化口徑（僅
@cpc.com.tw，排除廠商與壓測帳號）重算全機關波特人清單。 - 對每個 Bot 算「單輪平均字元數」當硬證據——用來判斷「有沒有整份文件被餵入」。
- 加算「月均輪數／單月峰值」，區分常態工作流 vs 一次性嚐鮮。
- 雙軸篩選：頻率高者逆推；名稱直指機敏者不論頻率都列入。
推理紀律（務必一起看）：本報告全部推論未經對話紀錄驗證，證據上限是「名稱語意＋字元量」。任何單一結論在調到平台 log 前，都不應作為對個人的處分依據。帳號代號僅供內部調閱定位，對外一律去識別化。