AI 威脅偵測：運用 AI 偵測安全威脅

隨著技術進步，安全威脅變得更加常見且更難偵測，因為惡意行為者／攻擊者正尋找新的方式來進行網路犯罪。雖然傳統方法相當擅長偵測這些威脅，但缺乏識別與緩解複雜安全威脅的能力。

您可能已經看到，人工智慧 (AI) 和 機器學習 (ML) 正被應用於各種領域，例如生成新影像與文字、撰寫程式碼等。同樣地，AI 也可用於即時識別安全威脅，使組織能夠強化其對各類詐騙與威脅的防禦。

本文將介紹 AI 威脅偵測、其運作方式，以及其優勢與挑戰。文中也包含一些 AI 威脅偵測的真實世界使用案例。

AI 威脅偵測簡介

人工智慧威脅偵測是使用機器學習與深度學習 (DL) 演算法來協助識別網路安全威脅。 SentinelOne 的 AI 驅動安全性 運用先進的 AI 技術，透過自主偵測與緩解威脅來強化端點防護。在此方法中，AI 演算法會以大量關於常見安全威脅的資料進行訓練。這使其能夠即時辨識可能被人工或傳統方法忽略的威脅。

理想情況下，AI 網路安全威脅偵測用於識別組織透過傳統方法所辨識的已知威脅類型。然而，隨著 AI 演算法的進步，組織現在可以持續追蹤網路資料、使用者行為與系統活動。若發現任何偏離正常狀態的情況，這些演算法便會將該事件分類為未知威脅。

相較於傳統威脅偵測方法，基於 AI 的方法可在攻擊週期的更早階段偵測威脅。這有助於將損害降至最低並防止入侵。其中一項最值得注意的 AI 威脅偵測功能，是它能將偵測威脅、警示安全團隊，以及防止額外威脅的整個流程自動化。

AI 鎖定的威脅類型

威脅偵測中的 AI 透過提供強大且廣泛的解決方案，已改變整個網路安全領域。在各種機器學習與深度學習演算法的協助下，AI 能偵測多種類型的威脅，以強化監控並改善存取控制。

讓我們來看看 AI 系統可以偵測並協助緩解的一些關鍵威脅。

1. 網路威脅

隨著組織轉向雲端，且資料量日益增加，未經授權的存取、資料外洩與網路入侵等威脅正變得愈發常見。傳統安全工具通常無法偵測這些複雜問題，但 AI 系統在識別與緩解這些網路威脅方面表現出色。AI 驅動的系統會即時分析網路流量，以發現任何可能危害網路的異常模式或潛在問題。

2. 惡意軟體偵測

基於 AI 的 malware 偵測會透過分析檔案行為與系統變更，使用機器學習演算法來識別惡意與受損軟體。傳統方法使用已知惡意軟體特徵資料庫，而基於 AI 的演算法則可透過分析檔案與系統互動的方式，發現新的與新興的威脅。此方法有助於防範那些經常變更其程式碼以繞過傳統威脅偵測方法的惡意軟體。

3. 網路釣魚與社交工程

Phishing 是最常見的安全威脅之一，攻擊者會誘騙人們竊取其敏感資訊。在所有類型的威脅中，AI 很容易識別這類威脅。AI 演算法會分析電子郵件中繼資料、內容與寄件者模式，以偵測並封鎖網路釣魚嘗試。此外，這些 AI 演算法也擅長偵測 social engineering attacks，方法是監控通訊與互動。如此一來，AI 有助於保護那些原本可能透過操縱員工或使用者而蒐集到的資訊。

4. 實體安全威脅

AI 系統現已部署用於監控場所並識別潛在威脅。這些 AI 系統可即時分析影像畫面與圖片，以偵測未經授權的存取或可疑行為等問題。某些深度學習使用案例，例如臉部辨識、物件偵測等，也有助於防止未經授權進入安全的實體環境。

5. 存取控制系統

AI 協助組織為現代存取控制實施更具動態性的安全協定。AI 演算法可持續從使用者的存取模式中學習，並識別任何行為異常。例如，使用者或員工嘗試存取受限區域，或從異常位置登入，都可由 AI 系統輕鬆偵測並阻止。將 AI 整合至 存取控制 系統中，可確保只有經授權的人員能取得存取權，且任何可疑嘗試都能即時被標記。

6. 行為分析

基於行為的分析是 AI 威脅偵測的優勢之一。傳統威脅偵測方法依賴已知特徵或模式，而 AI 系統可以學習組織網路、應用程式與使用者的正常行為。當它們觀察到偏離基準的情況時，便會即時發出警示，以實現早期威脅偵測。如此一來，有助於識別並防止已知與未知威脅（零時差攻擊）。

AI 如何強化威脅偵測

由於其有效性與準確性，基於 AI 的威脅偵測系統被應用於數位、實體與行為領域。讓我們來討論 AI 強化威脅偵測流程的一些關鍵方式。

機器學習與模式辨識

透過分析大量網路流量、使用者行為與系統日誌，機器學習演算法可以辨識模式，以分類正常與異常活動。模型接受訓練的資料越多，就越能有效區分合法活動與可能的威脅。這可更快速且更準確地偵測網路攻擊、惡意軟體或內部威脅。

自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 因各種大型語言模型 (LLM) 的推出而日益受到關注。它是 ML 的一個領域，使 AI 系統能夠理解並詮釋人類語言。透過詮釋人類語言，這些系統可以偵測與網路釣魚、社交工程及惡意通訊相關的威脅。

NLP 模型會以大量語言資料（例如電子郵件、聊天與文件）進行訓練，以識別可能有害的語言、網路釣魚嘗試或內部威脅。

影像與影片分析

影像與影片分析是實體安全與監控的基石。像 CNN（卷積神經網路）與 RNN（循環神經網路）這類深度學習演算法，可透過影像與影片進行訓練，以即時偵測未經授權的存取、可疑行為或安全漏洞。例如，基於 CNN 訓練的人臉辨識模型可協助識別未獲授權進入特定區域的人員。此外，物件偵測模型也可透過影像與影片進行訓練，以基於安全目的偵測武器或未識別的包裹。

異常偵測演算法

異常偵測作為 AI 威脅偵測的核心應用之一，會使用時間序列分析等複雜演算法。這些演算法會隨時間分析系統網路與使用者行為，以建立基準。在任何時間點，只要觀察到系統中出現偏差，即表示可能發生安全性外洩或攻擊。異常偵測的例子包括異常登入嘗試、不尋常的檔案存取模式等。

AI 威脅偵測如何運作

AI 驅動的威脅偵測採用機器學習與深度學習演算法來找出可疑活動或潛在安全威脅。SentinelOne 的 Singularity™ Endpoint Security 可確保 AI 演算法保護您的裝置免受不斷演變的威脅。在其核心中，AI 系統會從各種來源蒐集大量資料，例如網路流量、使用者互動、系統日誌和外部威脅資料庫。接著，AI 系統會分析這些資料，以識別模式並建立正常活動的基準。

接下來，AI 系統會使用此基準並套用異常偵測技術，以找出可能表示潛在威脅與攻擊的偏差。

為了進一步精進此流程，組織可以使用歷史資料訓練 ML 模型，以偵測已知威脅和先前未曾見過的威脅。一旦偵測到威脅，AI 系統即可提醒安全團隊進一步調查。有些 AI 系統也能夠自動啟動緩解措施。如此一來，AI 系統便能領先攻擊者一步，並保護組織的資料與資訊。

AI 威脅偵測中的關鍵技術

雖然機器學習在 AI 威脅偵測中扮演關鍵角色，但還有一些其他技術也在推動以 AI 為基礎的威脅偵測：

#1. 人工神經網路 (ANNs)

受人類大腦啟發，ANNs 是許多 AI 系統的基礎。這些網路可使用標記資料（監督式學習）和未標記資料（非監督式學習）進行訓練，以找出顯示潛在威脅的異常。它們非常適合識別大型資料集中的複雜模式，例如使用者行為或網路活動。

#2. 深度學習

深度學習是機器學習的一個子集，能夠在多個層級分析大量資料。神經網路是深度學習的核心，能從原始資料中擷取更高層級的特徵。在網路安全領域中，深度學習模型在惡意軟體偵測、網路釣魚防護，以及影像/影片分析等方面表現出色，可用於偵測與防範威脅。

#3. 強化學習

強化學習 (RL) 是另一種 AI 方法，系統會根據獎勵與懲罰學習做出重要決策。對於威脅偵測而言，RL 可最佳化回應策略，以便在偵測到威脅時自動選擇最佳行動方案。

#4. 大數據分析

在大數據分析的協助下，系統可以處理並分析來自不同來源的大量資料，例如網路日誌、使用者活動和威脅情報摘要。藉由運用這些大數據，AI 威脅偵測系統可以訓練模型，使偵測流程更快速且更準確。

在威脅偵測系統中實作 AI

在威脅偵測中實作 AI，需要經過審慎規劃，才能與組織現有的安全基礎架構無縫整合。讓我們來看看在實作 AI 威脅偵測時，您應考量的一些關鍵面向。

與現有安全基礎架構整合

您不能只是直接在威脅偵測系統中實作 AI。您應了解，AI 系統必須與組織現有的安全工具順暢整合，例如防火牆、入侵偵測/防禦系統 (IDS/IPS) 和 安全資訊與事件管理 (SIEM) 系統。

AI 系統不會取代這些現有系統；相反地，它們會透過進階威脅偵測與預測分析來增強這些現有系統的能力，作為補充。大多數 AI 平台都提供 API 或連接器，以便輕鬆與現有基礎架構整合。

即時監控與警示

即時監控網路、系統和使用者行為，是 AI 在威脅偵測中的關鍵能力之一。AI 演算法能夠持續分析資料中的異常。這可在潛在威脅造成重大損害之前及早偵測。此外，由 AI 驅動的威脅偵測系統可以產生即時警示。這有助於確保安全團隊能立即收到任何安全問題的通知，並迅速回應以降低風險。

回應自動化

AI 可透過自動化回應動作來增強威脅偵測系統。例如，一旦偵測到威脅，AI 可自動觸發某些預先定義的安全通訊協定。此外，它還可以封鎖可疑的 IP 位址或重設遭入侵的使用者認證。這種自動化可大幅縮短偵測與回應之間的時間，並將網路攻擊造成的潛在損害降至最低。

可擴充性與靈活性

以 AI 為基礎的威脅偵測系統具有高度可擴充性，因此適用於各種類型的組織。隨著網路威脅不斷演變且數量持續增加，以 AI 為基礎的威脅偵測系統正變得不可或缺。這些系統可以在不犧牲效能的情況下處理大量資訊。此外，AI 系統也提供靈活性，使組織能根據其特定需求自訂偵測參數與回應。

AI 威脅偵測的優勢

AI 威脅偵測提供多項優勢，可強化整體威脅偵測與防禦流程。以下是 AI 威脅偵測的一些優勢：

• 更快的偵測—由於 AI 系統比人類更能快速關聯與分析資料，因此能更輕鬆且更快速地偵測威脅。此外，這些系統可即時運作，並在異常與可疑行為發生時立即偵測。這種更快速的方法有助於縮短威脅偵測與緩解之間的時間差。
• 主動防禦新興威脅與更高的威脅量—以 AI 為基礎的系統其中一項關鍵能力，是能夠偵測先前未知或新興的威脅，例如零時差漏洞。傳統威脅偵測方法依賴某些已知特徵碼，而 AI 系統則能在大量資料中偵測新型攻擊的模式與訊號。
• 降低誤判—將正常活動錯誤識別為威脅，是傳統威脅偵測系統中的一大問題。啟用 AI 的系統可透過學習正常行為模式並隨時間精進其演算法來降低誤判。這有助於偵測真正的威脅，並減少調查錯誤案例所浪費的時間。
• 改善威脅情報—AI 系統會透過持續從新資料、攻擊和回應中學習來自我提升。透過整合外部與內部資料摘要，AI 系統可提供對當前與未來安全風險的洞察。

挑戰與限制

儘管具有許多優勢，AI 系統也伴隨著若干挑戰與限制。

• 資料隱私與安全疑慮—AI 系統透過分析大量資訊來運作，其中包括日誌、個人詳細資料等敏感資訊。這可能導致敏感資訊遭到濫用或未經授權的存取。為確保敏感資料受到安全處理，組織必須遵循安全法規，例如 GDPR 或 CCPA。
• 誤判與漏判—雖然 AI 系統可大幅降低誤判，但無法完全消除。此外，使用 AI 系統也不能保證能 100% 偵測所有真正的威脅，這會導致某些漏判情況。為確保誤判與漏判都能降低，AI 系統必須持續進行微調。
• 倫理影響—談到監控使用者行為時，AI 威脅偵測可能引發一些倫理疑慮。例如，員工監控和臉部辨識可能妨礙個人的隱私權，進而導致潛在的濫用或誤用。為確保一切符合倫理，組織應建立使用 AI 系統的透明政策。
• 技術限制—雖然 AI 系統運作高效，但它們某種程度上屬於黑箱。人們無法完全理解其運作方式以得出結論。此外，這些 AI 系統需要高品質資料才能有效運作。不完整或不準確的威脅相關資料可能導致誤判與漏判警示等問題。此外，AI 系統可能相當複雜，且通常需要大量運算資源與持續維護，才能維持其有效性。

案例研究與實際應用

現在，讓我們來看看一些以 AI 為基礎的威脅偵測實際使用案例。

#1. 政府與軍事中的 AI

政府與軍事組織正將 AI 威脅偵測系統用於國家安全目的。這包括偵測網路入侵、保護通訊安全，以及分析大量情報資料。例如，Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) 使用 SentinelOne，這是一個先進的 AI 型網路威脅偵測與防護平台，以實現政府整體的網路防禦。

#2. 企業安全中的 AI

企業與組織正採用 AI 型威脅偵測來保護其敏感資料與關鍵基礎設施。這些企業使用 AI 監控員工行為與網路流量，以尋找內部威脅的跡象。例如，Aston Martin，最大的製造商之一 豪華跑車，已以 SentinelOne 取代其舊有安全系統，以保護其百年汽車傳承。

#3. 公共安全中的 AI

監控與異常偵測等公共安全措施越來越多地使用 AI。公共安全機構或公共組織部署 AI，以分析來自安全攝影機的視訊串流，即時識別可疑活動或未經授權的人員。其中一個例子是美國其中一個最大的 K-12 學校系統，位於 Nebraska，使用如 SentinelOne 之類的解決方案，防止其涵蓋 MacOS、Windows、Chromebooks 與行動裝置的多樣化連網裝置遭受現代威脅。

#4. 善用 AI 的力量進行威脅偵測

閱讀完這篇文章後，您現在已了解 AI 型威脅偵測。我們已說明 AI 型威脅偵測的運作方式、涉及的關鍵技術，以及您如何在現有的威脅偵測系統中導入 AI。最後，您也看到了 AI 型威脅偵測的優勢、挑戰，以及一些真實世界的使用案例。

由於網路犯罪分子不斷演進其攻擊策略，您需要一套不僅僅依賴一組預先定義規則與模式的解決方案。使用機器學習與深度學習演算法可協助您處理這個問題，同時提供更高的準確性、可擴充性與靈活性。SentinelOne 是最知名的安全平台之一，能滿足您所有 AI 型威脅偵測需求。

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