雲端安全中的 AI：趨勢與最佳實務

AI 正在重塑雲端安全，加快威脅處理速度、即時發現異常活動，並簡化合規工作。對組織而言，這代表更低的風險、降低的營運成本，以及改善的業務指標，例如客戶取得成本 (CAC) 和留存率。

多達 94% 的企業組織已遷移至雲端，而網路威脅持續演變，其複雜性與發生頻率不斷增加。CMO 與安全領導者面臨越來越大的壓力，必須證明其雲端環境既安全又具成本效益。

AI 驅動的雲端安全帶來的不只是更強大的防禦。它還能透過減少手動流程支出，並讓銷售管道不中斷地持續運作，創造可衡量的商業價值。由於客戶資料獲得更完善的保護，客戶信任也會提升。

在本文中，我們將說明 AI 如何在 2025 年改變雲端安全、分享實際的導入步驟，並提出處理常見障礙的方法。若想更全面了解 AI 在安全領域中的角色，請參閱我們的指南：網路安全中的人工智慧。

AI 如何在 2025 年改變網路安全

雲端安全最大的變化，是從手動監控轉向自動回應。AI 系統不再需要團隊篩選無數警示，而是能在數秒內偵測並處理威脅，縮短駭客造成損害的時間窗口。

智慧型安全平台正大規模部署，且其中許多設計為可從新威脅中自我學習。當它們處理端點、網路與雲端工作負載中的資料時，其偵測準確度會持續提升，而且無需持續進行手動更新。

使用 AI 驅動安全工具的公司正獲得效益，許多公司經歷了威脅回應時間降低 30%。更快的回應意味著更少的成功入侵、更短的停機時間、對敏感資料更強的保護，以及更高的客戶信任。

然而，隨著 AI 強化防禦系統，攻擊者也變得更加聰明。網路犯罪分子現在會使用 AI 生成的網路釣魚電子郵件、deepfake 身分、合成語音詐騙，以及自動化漏洞利用來繞過傳統防禦。這種不斷演變的複雜性，使安全團隊更難區分合法與惡意活動。

同時，人為錯誤仍持續在資料外洩事件中扮演主要角色。錯誤設定、薄弱的存取控制，以及延遲修補都會造成弱點。雖然 AI 可以協助減少這些錯誤，但無法完全防止它們。

利用 AI 強化威脅偵測與回應

AI 在雲端安全中的一項主要應用，是即時威脅偵測。AI 驅動工具可在網路、應用程式與雲端工作負載等各種接觸點中，發現未經授權的存取模式與異常行為。

這些系統不必等到警示升級後才處理，而是會在活動發生當下進行分析，並在可疑行為演變成全面事件之前加以標記。

這種方法超越了傳統的規則式偵測。機器學習模型會適應新行為，使攻擊者更難以利用其想出的新戰術來繞過防禦。

其商業影響十分明確，研究顯示生成式 AI 可將平均解決時間縮短超過 30%。企業也能透過以下解決方案獲得顯著優勢：SentinelOne’s Purple AI。這位生成式 AI 網路安全分析師可協助安全團隊將威脅識別速度提升 63%，並將解決速度提升 55%，直接帶來更少的成功入侵與更短的停機時間。

雲端安全中的關鍵 AI 技術

機器學習與深度學習演算法可協助進行異常偵測，讓安全團隊能發現偏離常態的行為模式。無論是資料存取突然激增，還是來自異常位置的登入，這些模型都有助於揭露規則式系統經常遺漏的風險。

預測分析則更進一步，著眼於未來。預測模型會分析歷史資料與當前趨勢，在攻擊者利用潛在弱點之前先行標記。這讓團隊能採取主動措施，而不是事後才反應。

在雲端安全工具之中，SentinelOne 憑藉其端點偵測與 AI 驅動的威脅回應能力脫穎而出。其解決方案運用即時行為分析與自主回應，快速遏止威脅。

互補工具包括 AWS 與 Azure 上的雲端原生服務，可強化可視性、改善合規性，並順暢整合至現有工作流程。這些工具共同讓安全領導者對龐大分散的雲端環境擁有更多掌控力。

成功採用 AI 的衡量方式，是透過更佳成果，例如更少的誤判，以及更多經驗證的高優先順序警示。例如，SentinelOne 在 2024 MITRE ATT&CK® Enterprise Evaluations 中達成了100% 偵測率與少 88% 的警示，相較於各供應商的中位數更佳，證實其提升安全效率的能力。

AI 在雲端安全中的挑戰與限制

雖然 AI 安全具備其優勢，但也帶來一系列技術、營運與倫理挑戰。了解這些挑戰及其因應方式，是建立有效且可靠 AI 部署的關鍵。

資料隱私與偏差

資料隱私與訓練偏差仍是首要關注。AI 系統高度依賴大型資料集來偵測威脅與識別異常。當這些資料包含個人或敏感資訊時，就會產生隱私風險。

有偏差或不完整的資料集也可能扭曲 AI 的決策，導致誤報或遺漏威脅。例如，以有限樣本訓練的模型可能會錯誤地將正常使用者行為分類為惡意行為，進而導致誤報。

團隊可透過使用匿名化資料來降低敏感資訊直接暴露的風險，以此因應。定期稽核訓練資料集也有助於及早發現偏差。

與舊有基礎架構整合

與舊有系統整合是另一項障礙。許多組織仍依賴與現代 AI 解決方案不相容的過時基礎架構。將 AI 工具整合至這類系統需要複雜的因應作法，例如使用中介軟體或連接器，這可能增加技術債，並導致涵蓋範圍不均。

在這些情況下，漸進式整合策略比全面汰換更有效。先從關鍵系統開始，並使用 API 橋接來連接舊有平台。這讓團隊能在維持持續運作的同時，獲得 AI 驅動的可視性。隨著時間推進，再升級其餘系統，以協助縮小涵蓋缺口，同時避免造成中斷。

問責、治理與合規

當 AI 做出獨立決策時，例如隔離使用者工作階段或封鎖交易，就會出現與問責相關的挑戰。組織必須明確定義 AI 系統何時以及如何採取行動的政策。為防止濫用並維持合規性，人工監督以及與監管標準保持一致是必要的。

解決此問題的一種方式是透過治理。企業可以為 AI 行為設定倫理界線，定義哪些行動需要人工確認。定期審查是否符合資料保護與網路安全法規，也有助於避免法律上的複雜問題。

缺乏熟練人才

網路安全中的 AI 需要同時了解這兩個領域的專業人員。許多團隊缺乏微調模型、處理模型漂移，以及安全地將 AI 投入營運的專業能力。這種落差可能會減緩採用速度，並削弱 AI 安全工具的效能。提升現有團隊技能或聘用專家通常需要時間，且會增加營運成本。

為縮小這項落差，組織可以在資料科學與安全團隊之間實施有針對性的訓練與跨職能工作坊。與雲端供應商或 AI 廠商合作取得代管支援，也能協助團隊處理複雜使用案例，同時隨時間建立內部專業能力。

過度依賴自動化

AI 處理資料的速度可能比人類更快，但完全依賴它會帶來新的風險。如果模型失效或遭到入侵，可能會錯誤授予存取權、封鎖關鍵服務，或將合法行為誤判為攻擊。人工審查仍然是驗證 AI 行動的必要環節。

平衡的模型效果最佳，因為它允許 AI 處理重複性的偵測任務，同時將決策權保留給安全分析師。團隊可以使用 AI 驅動的建議，而非完全自動化，以維持監督並及早發現潛在的誤判。

成本與資源限制

訓練與維護 AI 系統可能成本高昂。雲端供應商會針對資料儲存、運算能力與 API 使用收費，而這些成本都會隨著 AI 採用而增加。較小型的公司往往難以在效能與成本之間取得平衡，導致部署不完整或延後。

為了管理成本，團隊可以使用可逐步擴展的模組化 AI 解決方案。先從核心功能開始（例如異常偵測），再隨著成果證明投資合理性而擴展。使用雲端供應商提供的預先訓練模型，也能同時降低成本與建置時間。

將 AI 整合至雲端安全的最佳實務

當組織採取結構化方法時，將 AI 用於雲端安全的效果最佳。

善用全面性的工具

沒有任何單一 AI 解決方案能完美適用於每一家企業。安全領導者應選擇符合其特定需求的工具，無論是端點偵測還是身分保護。除了平台的威脅偵測能力之外，評估其與現有基礎架構及雲端供應商的整合程度也很重要。

採取協作方式

雲端安全是團隊共同努力的成果，因此來自不同部門與利害關係人的洞察非常重要。在評估流程早期納入法務、合規與風險團隊，有助於在部署前識別倫理與監管問題。

例如，合規團隊可以標示可能影響 AI 模型訓練位置的資料駐留疑慮，而法務團隊則可就自動化回應限制使用者存取時的責任問題提供建議。

若缺乏這些意見，組織就有可能部署出造成合規缺口或使其面臨法律挑戰的工具，進而損害客戶信任。

聚焦業務指標

AI 在雲端安全中的價值應與可衡量的成果連結。組織可以監控工具如何影響客戶留存率，以及如何降低客戶取得成本。將 AI 採用與這些指標連結，有助於領導者展現明確的 ROI，同時強化公司的整體安全態勢。

持續審查與更新

團隊應安排定期審查 AI 組態與模型效能，以跟上不斷變化的雲端環境與威脅。

來自事件回應的回饋循環可精進偵測規則與預測準確性。利用這些洞察來更新並重新訓練模型與工作流程，以因應最新的攻擊模式。接著驗證其影響，讓防禦措施保持最新且有效。

優先推動訓練與技能發展

即使是最好的 AI 工具，也需要熟練的團隊來解讀警示並有效回應。針對分析師與 DevOps 工程師的訓練計畫，有助於他們理解 AI 輸出、微調模型，以及處理例外情況。

針對 AI 營運與安全基礎對團隊進行交叉訓練，可改善協作並降低組態錯誤或遺漏威脅的風險。

測試並模擬情境

在於正式環境中依賴 AI 系統之前，組織應模擬攻擊、執行滲透測試，並評估自動化回應。這有助於識別盲點、非預期行為與整合問題。

模擬內容可包含雲端組態錯誤、內部威脅或異常網路活動，以驗證 AI 是否做出適當回應。

雲端安全中 AI 工具的未來

雲端安全中的 AI 正快速發展。以下是一些將塑造未來發展的變化：

新興技術

多項技術創新將塑造雲端安全平台的未來發展：

• 以基礎模型實現主動式防禦： LLM-PD architecture（大型語言模型賦能的主動式防禦）使用 LLM 來分析資料、規劃防禦、產生程式碼，並動態部署保護措施，同時從過往攻擊中學習與演進。
• CI/CD 管線異常偵測中的 AI： 研究人員正將 AI 應用於偵測 CI/CD 管線中的異常，而這些管線對現代軟體開發與雲端營運至關重要。
  透過結合卷積神經網路（CNN）與長短期記憶模型（LSTM），這些系統能以接近 98.7% 的準確率識別異常流量模式。這項能力有助於在威脅升級之前，標示出 DDoS 嘗試或軟體供應鏈利用等威脅。
• AI 支援的事件偵測與回應： 近期研究指出，AI 驅動的回應系統可整合網路流量分類、Web 入侵偵測與惡意軟體分析，具有相當價值。
  當部署於 Google Cloud 與 Microsoft Azure 等平台時，這些系統已展現出強勁效能，其中 Random Forest 模型在流量分類上達到 90% 的準確率，在惡意軟體偵測上則達到 96%。

預測

• AI 驅動的威脅偵測市場將持續成長。 全球網路安全中的 AI 市場預計將持續擴張，估計範圍從 到 2028 年達 606 億美元 到 到 2030 年達 937.5 億美元。
  推動此成長的動力，是越來越廣泛採用自然語言處理 (NLP) 與機器學習等 AI 技術，以強化資安防護措施。
• 統一且集中化的安全平台將成為標準。 組織正轉向採用統一的雲端安全軟體，例如 SentinelOne’s Singularity™ Platform，可在單一且同步的介面下整合各種安全服務。
  此方法可簡化原則設定、確保一致性，並提升整個組織雲端足跡的可視性，使複雜環境更易於管理。
• 更嚴格的法規將形塑 AI 在雲端安全中的使用方式。 全球各國政府正實施更嚴格的法規來規範 AI 技術。新的立法將要求在包括資安在內的各個領域中，AI 的應用方式必須具備透明度、人為監督與問責機制。
  國際倡議也正推動全球協議，以建立 AI 絕不可跨越的界線。其目的是防止 AI 技術帶來不可逆的風險。

SentinelOne 的雲端安全 AI

SentinelOne's Singularity™ Cloud Security 平台提供由 AI 驅動的 CNAPP（雲端原生應用程式保護平台），可統一工作負載、應用程式與資料的雲端安全。

它透過即時偵測與自動化回應提供完整的可視性與控制能力，協助組織主動管理橫跨公有、私有、混合及地端環境的威脅。

以下是其主要功能，以及它如何強化您的雲端安全態勢：

• 自動化威脅偵測與回應： SentinelOne 使用 AI 快速識別並消除執行階段威脅。這可降低攻擊影響，並讓安全團隊能專注於更高優先順序的任務。
• 即時行為與機器學習異常偵測： 該平台會持續監控工作負載、容器、Kubernetes、伺服器、虛擬機器及無伺服器應用程式中的模式。可疑行為會立即被標記，以防止入侵。
• AI-SPM: SentinelOne 的無代理 CNAPP 可運用於 AI 服務的 Verified Exploit Paths™。AI Security Posture Management 可協助探索 AI 管線、模型，並對 AI 服務設定檢查。
• Purple AI: Purple AI 是全球最先進的 AI 安全分析師。它可協助 SecOps 團隊擴展自主防護、更快偵測威脅、取得廣泛可視性，並降低發生入侵的可能性。
• AI-SIEM: 此功能可串流資料以進行即時偵測。 SentinelOne's AI-SIEM solution 結合全企業範圍的威脅獵捕與業界領先的威脅情報。它可為您的調查提供更高的可視性，以及無限期的資料保留。
• Prompt Security: SentinelOne 為 Google、Anthropic 與 OpenAI 等主要 LLM 供應商提供與模型無關的涵蓋範圍。它可保護您的企業免受提示注入與越獄嘗試的威脅。
• 合規與安全態勢管理： SentinelOne 支援 CSPM、CWPP、CIEM、KSPM，以及 AI Security Posture Management。這些工具有助於維持法規一致性，並減少各環境中的錯誤設定。
• CDR 和 EASM： SentinelOne 也提供具備完整鑑識遙測的 Cloud Detection & Response (CDR)。它提供由專家執行的事件回應，並提供 External Attack and Surface Management (EASM)。您可以執行自動化滲透測試並探索未知的雲端資產。它也內建預先建立且可自訂的偵測程式庫。

採用如 SentinelOne 的 Singularity™ Cloud Security 平台等工具的組織，將能在面對不斷演變的威脅時獲得更完善的防護，同時提升可直接影響其獲利的營運效率。

結論

AI 在雲端安全中將在您阻止攻擊與分析安全情報的方式上扮演重要角色。AI 驅動的弱點管理系統將能更有效地掃描您的雲端環境以進行稽核，並識別及排序風險的優先順序。我們可以預期這些技術將持續演進，並改變我們管理安全工作流程與程序的方式。請掌握最新趨勢並遵循最佳預防措施。如果您需要額外協助，請聯絡 SentinelOne。