AI 驅動的資安 vs. 傳統安全工具

現代網路攻擊以機器速度運作，但多數組織數十年來所依賴的安全工具，並非為這種現實而打造。

勒索軟體可在幾分鐘內部署完成，橫向移動會在網路中於不被察覺的情況下發生，而威脅行為者如今也使用自動化，以比人類分析師反應更快的速度擴大攻擊規模。這些工具是為不同的時代而打造，當時威脅較慢，也更容易歸類為已知模式。

在資安領域中，AI 的崛起改變了安全團隊的可能性，但要理解 AI 驅動的資安與傳統安全工具在真實世界中的差異，必須仔細檢視各自在底層是如何運作的。

傳統工具依賴規則與已知特徵碼運作，而 AI 驅動的工具則能學習、適應，並以手動流程無法匹敵的速度與規模進行回應。

本文將說明傳統安全工具如何運作、它們在面對現代攻擊模式時有哪些不足、AI 驅動的安全性如何彌補這些缺口，以及這種轉變對於在日益複雜環境中管理威脅的安全營運團隊，在實務上意味著什麼。

傳統安全工具如何運作？

傳統安全工具是圍繞一個直接的前提而設計：先定義威脅的樣貌，然後系統會標記任何符合該定義的內容。

傳統安全工具的主要類別包括：

• 防火牆： 根據預先定義的規則控制進出網路流量，以決定哪些內容可進入或離開網路環境。
• 基於特徵碼的防毒軟體： 掃描檔案與程序，尋找與定期更新之威脅資料庫中已知惡意軟體特徵碼相符的模式。
• IDS/IPS： 即時監控網路流量中符合已知攻擊特徵碼的可疑活動，而 IPS 更進一步，會主動封鎖偵測到的威脅。
• 傳統 SIEM： 彙整整個環境中的日誌資料、關聯事件，並在活動符合一組預先定義的規則或門檻時觸發警示。

它們全都依賴規則式或特徵碼比對邏輯運作，透過將觀察到的活動與已知威脅模式資料庫進行比對來偵測威脅。

這些工具在特定領域仍能提供實際價值。它們可針對已知威脅提供可預測且一致的防護，且對於擁有多年使用經驗的安全團隊而言也相當熟悉。它們也與合規框架高度一致，使組織更容易滿足稽核與法規要求。 

對於複雜度較低或威脅面明確的環境而言，與更進階的平台相比，其初始設定與營運負擔相對容易管理。

傳統安全工具的不足之處

傳統安全工具在其設計參數內表現良好，但現代攻擊環境早已遠遠超出這些參數。這種轉變在您的 安全態勢 中造成了缺口，而網路攻擊者非常樂於加以利用。

以下是傳統安全工具最大的限制：

• 未知威脅： 基於特徵碼的偵測無法看見零時差漏洞利用與新型惡意軟體。如果某個威脅尚未被編錄，就沒有可供比對的特徵碼，也不會觸發警示。開發新技術或修改現有惡意軟體的攻擊者，可以在僅依賴特徵碼式工具的環境中移動，而完全不被偵測到。
• 警示疲勞： 基於規則的系統會產生大量警示，其中相當一部分是誤判。安全團隊最終會花費大量時間調查結果證明為無害的活動，這會分散對真正威脅的注意力，並全面拖慢回應速度。
• 速度落差： 手動調查與回應工作流程無法跟上現代攻擊的步調。勒索軟體可在初始執行後幾分鐘內加密關鍵系統，而在分析師完成第一則警示的分流處理之前，橫向移動就可能已在整個網路中擴散。從偵測到回應之間的時間，正是造成最大損害的階段。
• 孤島式可視性： 多數傳統工具彼此獨立運作，這會在雲端、端點、身分與網路環境之間形成盲點。若沒有統一檢視，安全團隊所掌握的資料就不完整，而跨越多個環境移動的威脅，可能會比應有的時間更久才被發現。

AI 驅動的資安如何運作？

不同於將活動與已知威脅特徵碼進行比對的傳統工具，AI 驅動的安全性採用不同的運作方式。它結合機器學習、行為分析與自動化，即時偵測可疑模式，並在威脅與損害擴散之前觸發自動化回應。

AI 驅動的工具不是將異常活動與已知威脅資料庫進行比對，而是學習整個環境中的正常樣貌，並標記偏離該基準的情況，讓您的安全營運從被動偵測轉向主動防禦。

使這一切成為可能的核心能力包括：

• 行為分析與異常偵測： AI 模型不依賴特徵碼，而是建立正常活動的基準，並找出顯示潛在威脅的偏差。這能捕捉基於特徵碼的工具完全無法發現的內容，包括新型惡意軟體、內部威脅與無檔案攻擊。
• 持續學習： AI 模型會隨著處理來自環境的更多資料而持續改進。不同於需要手動更新才能保持最新狀態的規則式系統，AI 驅動的工具會隨著攻擊模式與正常行為的演變自動調適。
• 自動化分流與回應： 偵測到威脅時，AI 驅動的平台可自動進行優先排序、調查並啟動回應，而無需等待分析師介入。這可大幅降低平均回應時間 (MTTR)，而當攻擊以機器速度移動時，這點尤其重要。
• 跨來源資料關聯： AI 驅動的安全性會在統一檢視中擷取並關聯端點、雲端環境、身分系統與網路中的資料。這可消除傳統安全架構中造成缺口的孤島式可視性問題，並讓安全團隊取得理解威脅範圍與來源所需的完整脈絡。

AI 驅動的資安 vs. 傳統安全工具：關鍵差異

下表提供 AI 與傳統資安的洞察，並說明傳統方法的限制在哪些方面最為明顯：

SentinelOne 如何實踐 AI 驅動的安全防護？

SentinelOne 是一家AI 網路安全公司，將 AI 作為原生能力提供，而非疊加在既有架構之上的附加層。

The Singularity Platform 的設計可在整個企業範圍內自主偵測並回應威脅，解決使用傳統安全工具時常見的速度與可視性落差。

Purple AI 如同直接內嵌於平台中的智慧分析師。它會分析安全堆疊中的原生與第三方資料，將自然語言問題轉換為威脅狩獵查詢，並在調查期間自動蒐集與彙整證據，以產生清楚且可解釋的報告。

使用 Purple AI 的安全團隊可將威脅識別速度提升 63%，並將修復速度提升 55%，且無需增加人力編制。

Singularity Cloud Native Security 透過其搭載 Verified Exploit Paths™ 的 Offensive Security Engine™ 採取主動式方法。它不會等待威脅觸發警示，而是持續對雲端基礎架構模擬無害攻擊，以識別真正可被利用的弱點並消除誤判。安全團隊可獲得以證據為基礎、可立即採取行動的發現結果，而不必花時間驗證理論上的風險。

Singularity XDR 將端點、雲端工作負載與身分系統中的資料關聯至單一統一檢視中，讓分析師無需在彼此孤立的工具間切換，即可掌握整個環境中的完整事件情境。

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