網路安全中的 9 個 AI 使用案例

本文將解析當今 AI 應用於網路安全的九種最有效方式，並以領先企業的實例作為佐證。若想深入了解 AI 如何在網路安全中運作，請參閱我們的完整指南。

AI 如何在 2025 年改變網路安全

網路安全威脅不再遵循可預測的模式。它們會適應、會自動化，而且往往由 AI 驅動。

攻擊者已經在使用生成式模型來建立極具說服力的網路釣魚電子郵件、對整個網路執行自動化弱點掃描，甚至產生深偽音訊或影片，操縱員工授予存取權限。AI 的攻擊性使用意味著攻擊速度更快且更難偵測，同時也比安全團隊幾年前面對的任何攻擊更具可擴展性。

防禦方同樣承受巨大壓力。安全營運中心會被大量警示淹沒，但熟練人力短缺意味著能夠加以分類處理的人更少。更糟的是，傳統安全工具往往無法跟上，因為它們無法處理當今威脅的規模或速度。

這就是為什麼 AI 驅動的安全防護已成為實務上的必要條件。機器學習模型正在減少誤判，自然語言處理 (NLP) 正在偵測複雜的網路釣魚嘗試，而自動化回應系統則將修復時間從數小時縮短至數分鐘。

網路安全中最具影響力的 AI 使用案例

AI 已經在傳統工具力有未逮的特定領域帶來成果。以下使用案例凸顯 AI 正在哪些方面為安全團隊帶來最大影響：

• 在攻擊發生前預先預測的預測分析。
• 以機器速度識別異常的自動化威脅偵測。
• 可即時調適以對抗勒索軟體與惡意軟體的端點防護。
• 用於揭露零時差威脅與內部風險的異常偵測。
• 由 NLP 驅動的網路釣魚防護，可封鎖惡意電子郵件與連結。
• 可在數分鐘內遏制並修復威脅的自動化事件回應。
• 防詐欺與身分防護，可阻止憑證濫用與帳戶接管。
• 可優先處理可被利用缺陷以加快修補的弱點管理。
• 雲端與 SaaS 監控，用於偵測錯誤設定與影子 IT。

在真實世界範例與案例研究的支持下，這些使用案例各自帶來可衡量的成果，例如成功入侵次數更少、偵測時間更短，以及安全成本降低。

網路安全中的頂尖 AI 使用案例

在概述關鍵領域後，以下將更深入說明每項應用如何協助安全團隊領先因應威脅。

用於威脅預防的預測分析

AI 模型可透過研究歷史攻擊資料、威脅情報來源與即時網路活動，發現預示即將到來攻擊的模式。這讓安全團隊能從在損害發生後才回應，轉變為預測接下來可能發生的情況。

當預測式 AI 與行為分析結合運作時，組織可以更早發現入侵跡象。例如，不尋常的登入時間、異常的資料傳輸，或網路內可疑的移動，單獨來看可能不顯得危險，但合在一起就可能揭示正在進行中的攻擊。AI 系統會串聯這些訊號，並在攻擊者達成目標前發出警報。

其效益明確且可衡量。使用預測分析的組織回報指出，成功攻擊次數更少，且能更快識別高風險活動。在威脅升級前加以阻止，有助於安全團隊降低事件回應的時間與成本，同時建立更強大的整體防禦。

自動化威脅偵測

傳統安全工具經常難以應付龐大數量，產生成千上萬則警示，讓 SOC 分析師淹沒在雜訊之中。

AI 有助於節省時間並釋放人力資源，因為它能以機器速度偵測異常並過濾誤判。這意味著團隊不再需要檢視無止盡的警示。相反地，他們會獲得經過優先排序的洞察，直接指向可疑行為。

由 AI 驅動的威脅偵測 透過持續監控端點、伺服器與網路流量來運作。藉由使用行為模型，它甚至能在攻擊者偽裝成合法程序或試圖融入正常使用者行為時，即時標記惡意活動。

自動化偵測可更快遏制活躍威脅、大幅降低平均偵測時間 (MTTD)，並整體減少漏失的攻擊。在警示雜訊減少後，SOC 團隊便能將注意力集中在最重要的事件上。

強化端點安全

端點仍然是攻擊者最常見的入侵入口之一。但傳統防毒工具依賴基於特徵碼的偵測方式，這在面對新的惡意軟體變種與零時差利用時往往力有未逮。

AI 驅動的端點防護採取不同的方法，透過即時監控行為來運作。它不會等待已知特徵碼，而是會隨著可疑活動展開而進行調適，補上傳統工具經常遺漏的缺口。

研究支持這種方法的價值。一項即時營運 研究 發現，生成式 AI 將事件解決時間縮短了將近 30.13%。這顯示 AI 如何在降低成功攻擊整體風險的同時，加快修復速度。

使用 AI 驅動端點安全的組織回報指出，修復速度更快、成功攻擊次數更少，且對進階威脅的防護更強。這些工具讓安全團隊有更多能力專注於更高優先順序的調查與策略性防禦。

用於異常偵測的機器學習

攻擊者會試圖融入環境，將其活動偽裝成一般使用者或系統行為。

機器學習透過建立跨網路、端點與應用程式的「正常」基準，協助捕捉這些隱藏威脅。一旦建立該基準，系統便能標記可能代表攻擊正在進行中的偏差。

AI 威脅偵測可發現的異常範例包括：

• 將資料意外傳輸至外部位置。
• 來自不尋常地理位置或在異常時間的登入嘗試。
• 伺服器或端點上的資源使用量突然激增。
• 暗示權限提升的橫向移動模式。

行為式 AI 結合異常偵測，讓防禦人員即使在威脅模仿合法程序時，也能即時識別惡意活動。這使其對零時差漏洞利用和內部風險特別有效。

透過機器學習，團隊能更清楚掌握新興威脅，並減少在誤報上浪費的時間。這可讓團隊更快對真正的風險採取行動，並更聰明地運用資源。

網路釣魚威脅降低

AI 驅動的 NLP 可在任何人點擊之前，協助識別可疑電子郵件、連結、網域、附件和寄件者模式。透過分析通訊模式與內容結構，AI 能篩除傳統電子郵件篩選器經常遺漏的惡意內容。

Forrester TEI 研究顯示，AI 驅動的電子郵件安全性可攔截超過 99% 的惡意電子郵件，並大幅縮短調查時間。

多虧 AI，組織回報成功的 網路釣魚詐騙 嘗試更少、帳戶遭入侵事件減少，且調查工作負載更輕。這強化了對社交工程手法的韌性，而這類手法仍是攻擊者最常見的入侵途徑之一。

AI 式事件回應

AI 透過自動化遏制、調查、修復步驟與文件流程，為 事件回應 帶來速度與規模，否則這些工作往往需要數小時的人工處理。

AI 系統不必等待分析師逐一檢視警示，即可近乎即時地隔離受影響端點、蒐集鑑識證據，甚至啟動復原工作流程。

一項即時營運研究發現，採用生成式 AI 可將平均解決時間縮短 將近 30%，顯示自動化如何直接轉化為更快的復原速度。

透過加速遏制與復原，AI 可協助組織限制業務中斷與財務風險曝險。它也能減輕分析師負擔，讓他們將注意力從重複性的分流工作轉向更高價值的調查，進而強化長期防禦。

詐欺與身分保護

AI 透過持續監控登入嘗試、交易、身分資料與使用者行為模式中的異常活動，協助防止憑證竊取與帳戶接管。

不同於攻擊者可迅速規避的靜態規則，AI 模型會因應變化中的模式進行調整，並即時標記高風險行為。

如今，越來越多金融機構與 SaaS 供應商仰賴 AI 式身分驗證來降低詐欺率並保護客戶帳戶。例如，SentinelOne 的身分安全解決方案 可用機器速度偵測憑證濫用與異常存取嘗試。

此部署的結果是更強的憑證濫用防護、更少成功的帳戶接管事件、降低因詐欺相關事件造成聲譽受損的風險，以及提升客戶信任。

弱點管理與修補程式優先排序

有了 AI，團隊可透過分析資產曝險、可利用性與業務情境，從數千個 Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) 的雜訊中釐清哪些修補程式最重要。

例如，如果某個弱點與主動利用活動相關，且位於面向網際網路的伺服器上，AI 驅動的優先排序就會將其標記為緊急。同時，深藏於非關鍵系統中的缺陷，其排序可能會低得多。

Forrester 的 Unified Vulnerability Management Wave 指出，以風險為基礎的優先排序如今已是現代安全計畫的重要組成部分。將威脅情報與可利用可能性結合，可讓團隊在攻擊者利用這些缺口之前，先處理最危險的問題。

雲端與 SaaS 安全監控

AI 正逐漸成為防禦 雲端與 SaaS 環境 的必要條件，因為傳統以邊界為基礎的安全控制已不再適用。它會追蹤使用者活動、工作負載行為與存取模式，以發現原本可能不會被注意到的錯誤設定、未經授權的應用程式或高風險帳戶使用情況。

即時偵測搭配行為分析與爆炸半徑對應，可讓團隊更深入掌握雲端工作負載與 SaaS 應用程式的使用方式。透過及早發現錯誤設定與可疑存取，組織可降低資料曝露的可能性，並維持符合安全與法規要求。

SentinelOne 的 AI 網路安全

SentinelOne 將 AI 嵌入其 Singularity platform 中，協助組織以更少的人工工作，更快偵測、預防及回應威脅。我們的平台並非將 AI 視為附加功能，而是將機器學習與行為分析作為每項安全功能的核心元件。

以下是 SentinelOne 運用 AI 協助網路安全工作的主要方式：

• 自動化威脅偵測與即時行為 / ML 異常偵測： 平台會監控網路流量、端點行為與系統日誌，以偵測偏離基準活動模式的情況。其行為模型可及早標記威脅，即使攻擊者試圖將惡意活動偽裝成合法程序也不例外。
• 端點、身分與雲端防護： 除了傳統以特徵碼為基礎的偵測之外，SentinelOne 還使用以行為為基礎的分析與靜態分析來阻止勒索軟體、惡意軟體和零時差漏洞利用。其 Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) 將這些防禦延伸至混合環境，具備如 Cloud Security Posture Management (CSPM), Cloud Workload Protection Platform (CWPP), Kubernetes Security Posture Management (KSPM）、秘密掃描，以及防範橫向移動的保護。
• 透過 Purple AI 提供的輔助式 AI 層： Purple AI 的運作方式如同 AI 資安分析師。它可引導調查、彙整警示，並支援威脅獵捕。搭配 SentinelOne 專利的 Storyline 技術，還可跨雲端環境與對手活動執行鑑識分析，協助團隊快速追溯根本原因。
• 超自動化與 AI 驅動回應： 平台會自動隔離遭入侵的端點、遏制威脅、回復惡意活動造成的變更，並執行修復工作流程。藉由降低對人工分流的依賴，組織可縮短復原時間並將營運中斷降至最低。
• 以風險為基礎的優先排序與可視性： SentinelOne Singularity Data Lake 會擷取來自第一方與第三方來源的資料，套用進階分析與威脅情報，以凸顯最重要的風險。弱點與錯誤設定會依可利用性與影響程度排序，避免團隊被低優先順序的警示淹沒。
• 提示安全與 AI 合規：SentinelOne 為 Google、OpenAI 和 Anthropic 等主要 LLM 供應商提供與模型無關的安全防護。您可以封鎖高風險提示，並使用內嵌式指導協助使用者了解安全的 AI 實務。您可以阻止提示注入與越獄嘗試、惡意輸出操控，以及提示洩漏。SentinelOne 也能提升組織的 AI 合規性並防止違反政策。所有 AI 模型皆不會以使用者資料進行訓練，並套用最嚴格的防護機制，以確保最高安全標準。

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結論

AI 網路安全正逐漸受到重視，而您現在也已了解其各種使用案例。就像攻擊者可以使用 AI 發動攻擊一樣，您也可以使用 AI 安全工作流程來防禦這些攻擊。 請仔細關注您的企業需求、擴展速度，並使用適當的工具與技術來為新興威脅做好準備。網路安全中的 AI 可協助您分析工作流程、資料集、防止 LLM 模型弱點與漏洞利用，並協助實施最佳 AI 網路安全實務。