AI Cybersecurity 是一種主動式防護方式，利用AI 來消除資安盲點、預先預測及防範攻擊，同時提升企業整體數位環境中的資安營運效率。
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人工智慧 （AI） 是一個廣義的術語，用來描述利用機器學習 （ML） 演算法、類神經網路以及其他進階技術，來模擬人類大腦運作方式的機器或電腦系統。這些機器會模仿人類的認知能力來規劃、推理、解決問題、執行複雜的任務，並從經驗中學習。
自 1980 年代末期開始，就已經有運用人工智慧來強化資安防護的構想。自 AI cybersecurity 首次推出以來，已經徹底改變企業偵測、防範及降低資安威脅的方式。這包括使用 AI 工具和技術來：
AI cybersecurity 的關鍵要素
傳統資安 vs. AI cybersecurity
傳統的資安措施遵循一套明確的預先定義規則、政策與教戰手冊來發掘及回應已知威脅。相較之下， AI cybersecurity 可以不斷學習、演進、調整其運作方式。這使其能跟上新興威脅的腳步，及時因應新型態的攻擊手法，持續領先駭客。
AI cybsercurity 具備從過去的經驗中學習並預測未知結果的能力，因此能夠即時發掘潛在的資安威脅，並且比傳統資安措施更快、更準確、更有效回應網路攻擊。此外，也讓企業能夠主動保護自己的 IT 基礎架構，在多數網路攻擊發生之前預先加以防範。
傳統資安
AI Cybersecurity
預先定義的規則、政策與教戰手冊。
持續學習、演進與調整
難以應對 零時差攻擊 與 未知威脅
偵測 最新及不斷演變的威脅
耗時且耗費大量資源
縮短回應時間並減輕分析人員工作負擔
AI 驅動資安（AI Cybsersecurity） vs. AI 防護（AI Security）
雖然「AI Cybersecurity」和「AI Security」這兩個詞常被交替使用，但實際上它們指的是資安流程中截然不同之處。
AI cybersecurity 是利用 具備AI 技術的工具和科技來支援或提升企業的資安防禦能力。AI security （亦稱為「AI 防護」） 是指所有規模的企業都需要保護自己的 AI 堆疊，保護自己的 AI 系統、網路和應用程式。
後者包括：保護 AI 系統，防範對抗性攻擊、防止 AI 模型中毒或失竊、確保機器學習流程中資料完整性、保護 AI 基礎架構與訓練資料，以及確保 AI 工具的開發方式符合所有法律、公司政策與產業規範。
AI Cybersecurity 能帶來什麼效益？
與傳統網路資安措施相比，AI Cybersecurity 提供了許多效益和優勢。這包括：
- 更主動的網路防護：AI cysercurity 工具能在網路攻擊發生之前預先偵測、預測及防範，而非等到攻擊發生時再回應。
- 更快、更準確的威脅偵測及回應：AI 模型可即時監控、篩選及分析大量資料，偵測異常的行為模式、發掘異常狀況，在潛在風險或攻擊初現時立刻做出回應。
- 自動化日常資安作業：透過自動化日誌分析、漏洞掃描等過去需人工處理的資安工作，AI 工具可讓資安團隊將時間、精力專注於更高層次或策略性任務。
- 更少誤判和漏報：AI cybersecurity 具備更高的準確性，有助於防止資安營運中心 （SOC） 因為大量無關或錯誤警報而疲憊不堪。
- 預測及規劃應對未來網路攻擊的能力：AI 技術能從過去的攻擊中學習，進而預測新的威脅，預先採取行動以降低資安風險與漏洞，避免駭客攻擊，並協助企業隨時掌握網路犯罪集團最新的攻擊手法、技巧與程序 （TTP），以維持領先的優勢。
- 可採取行動、資料導向、即時的分析與洞察：AI 工具利用各種內部和外部來源的資料，包括網路與使用者流量、資安與活動日誌，以及最新的產業威脅情資，進行詳細分析並提供即時的網路流量與員工行為洞察。
- 即時可擴充性：AI 模型可輕鬆且低成本地擴充，跟上 IT 基礎架構的演進、網路攻擊頻率、數量和複雜的變化。
- 大幅節省時間與金錢，AI cybersecurity 可降低資安事件與攻擊的發生次數，協助企業保護資料、維護商譽，並大幅降低因應與復原網路攻擊所需耗費的成本。
AI cybersecurity 面臨哪些風險和挑戰？
企業在導入 AI cybersecurity 時，必須留意多項潛在風險與挑戰。
第一，AI cybersecurity 很可能遭到駭客的攻擊。例如，網路犯罪份子可能將惡意內容注入 AI 資料當中，或者操控 AI 演算法來入侵資安防禦。此外，他們還可利用 AI 來躲避偵測，或者發掘並攻擊企業資安系統的漏洞。
網路犯罪集團還可利用自己的 AI 工具來發動更強大、更複雜且更具針對性的網路攻擊。這包括使用 AI 來製作一些深偽的照片和影片、誘騙員工洩露機密資訊，或是入侵企業的密碼和存取控管系統。
此外，在資安中導入人工智慧也引發對資料隱私的疑慮。例如，蒐集或使用個人資訊時必須取得同意並確保資訊透明、敏感或機密資料可能遭到外洩、濫用或竊取的風險，以及企業必須遵守 GDPR 等與使用者隱私相關的法律與規範。
除此之外，AI 模型通常都經過從現有內容來源的資料進行訓練。任何原始資料中存在的偏誤、歧視、落差、不公平或不準確之處，AI 模型都可能複製這些問題或影響其做出準確的預測和決策的能力。企業必須確保其 AI 模型所使用的訓練資料來自高品質且可信的來源。
AI 在資安中的應用範例
AI 已廣泛運用於多種方式，協助企業改善網路資安狀況。以下是一些最具創新性的 AI 資安工具和應用實例：
- AI 驅動的惡意程式偵測系統，採用機器學習演算法來偵測、發掘及封鎖傳統防毒解決方案可能遺漏的進階惡意程式威脅。
- 採用 AI 技術的次世代防火牆 （NGFW），利用最新的威脅情資來保護企業，防範現有與新興網路威脅。
- 採用 AI 技術的電子郵件與存取控管以防範釣魚攻擊。藉由分析電子郵件內容、寄件人資料以及電子郵件中繼資料（metadata）來偵測並攔截網路釣魚詐騙、手法及技巧，進而防範網路釣魚攻擊。
- AI 提供的行為數據分析工具，可監控及分析使用者行為與網路流量，偵測異常或未經授權的活動、發掘潛在的內部威脅或遭入侵的帳號，並消除資安風險。
- AI 雲端資安解決方案協助企業保護儲存在雲端的機密或敏感資料，遵循雲端防護相關法規，保護雲端資產遭受網路攻擊、資料外洩或竊取。
- AI 強化的端點防護系統，協助企業保護端點設備，防範惡意程式、網路釣魚、勒索病毒以及其他針對性攻擊。
- 採用 AI 技術的物聯網（IoT）資安解決方案能保護個別 IoT 裝置，又能保護完整的 IoT 網路免受網路威脅侵害。
- AI 驅動的資安資訊與事件管理 （SIEM）、網路偵測及回應 （NDR） 以及延伸式偵測及回應 （XDR）平台，可自動發掘企業網路資安基礎架構的漏洞，在攻擊造成損害之前，主動偵測及防範網路攻擊。
AI cybersecurity 的未來是什麼？
隨著 AI cybersecurity 日益強大也越來越普及，機器學習、類神經網路、生成式 AI、代理式 AI、預測式 AI 數據分析、資料探勘以及 AI 驅動的紅隊與數位分身等技術的進步， 有可能改變企業保護資料與資產的方式。
資安營運中心 （SOC） 很可能需要不斷演進，朝向更以 AI 為導向、並且更仰賴 AI 資安模型、AI 威脅偵測及回應工具，以及 AI 輔助的決策。此外，AI cybersecurity 工具和技術也將逐漸與其他資安方法、策略和技術進行更深度的整合。
隨著 AI cybersecurity 不斷演進，企業應隨時掌握這些趨勢和其他動向，以確保 AI 的資安措施穩定、完整、隨時保持更新。
哪裡可以取得 AI cybersecurity 相關協助？
Trend Vision One™ AI Security 採用最新的 AI 工具和技術，協助企業採取全面主動的 AI 防護策略，在網路攻擊和資料發生前預先加以防範。
在業界首創主動防禦的資安 AI Trend Cybertron 的支援下，Trend Vision One™ 結合 35 年的資安經驗與 20 年投入 AI 資安技術的研發成果，為企業帶來資安成效。Trend Cybertron 採用大量大型語言學習 （LLM） 模型與經過驗證的 AI 資料集，顯著提升網路資安防禦的效率與效能。
Trend Vision One™ 企業級資安平台同時搭載進階的代理式 AI 工具，根據真實世界的網路攻擊與威脅情資持續進化與調整。這項持續改進與創新的承諾，讓企業隨時掌握最新及新興的網路威脅，始終領先駭客一步。