AI 在資安中的 10 大關鍵優勢

資安團隊面臨的是一個無法靠更努力工作或聘用更多人來解決的產能問題。威脅增加的速度比人類追蹤的速度更快，而安全警示大量湧入，其速度之快是任何分析師都無法處理的。

好消息是？AI 已經來幫忙了，雖然不是許多人所預期的方式。

AI 不會取代您安全團隊的專業能力，但會放大他們的能力。當機器處理大量資料的繁重工作時，安全團隊就能專注於策略思考與需要真正業務判斷的複雜調查。

本文將拆解 AI 強化資安的十種實用方式。若想更深入了解 AI 的角色，請參閱 SentinelOne 的《Artificial Intelligence in Cybersecurity》指南。

AI 如今如何應用於資安

AI 透過跨多個領域運作，為當今的資安解決方案提供動力，協助保障組織安全。

• 端點偵測系統 使用機器學習來發現惡意行為模式。
• 雲端原生應用程式保護平台 運用行為分析來捕捉組態漂移與未經授權的存取嘗試。
• 新一代 SIEM 替代方案 即時分析混合式網路中的事件。

AI 也為 自主式安全營運中心 提供動力，這類中心只需極少的人工作業即可處理威脅偵測與回應，讓團隊能專注於更大的挑戰。

在此情境下，AI 使用機器學習、深度學習與行為分析，在威脅發生時即時進行偵測、預防與回應。

例如，當系統注意到異常活動，例如使用者在非正常時段存取敏感資料，或出現非預期的網路流量時，AI 會將其標記並立即採取行動。這種速度與精準度可協助安全團隊領先攻擊者一步，並更妥善地保護其組織。

AI 在資安中的 10 大關鍵優勢

AI 正在改變企業防禦其系統的方式，藉由加快偵測速度、改善回應時間，以及處理複雜環境。

這十項優勢已在 2025 年各產業中展現，說明 AI 如何在對抗網路威脅方面帶來真正的改變。

1. 更快速的威脅偵測與回應

當攻擊者正在您的網路中積極移動時，每一分鐘都至關重要。

AI 會持續掃描系統與網路，在幾秒內發現可疑活動，例如異常登入或不尋常的檔案存取！這比可能需要數小時處理記錄的手動流程快得多。

一旦確認威脅，AI 會立即採取行動。為了限制損害，受影響的裝置會被隔離，有害流量也會被封鎖。這種即時回應可將「停留時間」——也就是從初始入侵到完成遏制之間的期間——從數週或數天縮短到幾分鐘。

2. 降低誤判

傳統的規則式系統每天可能產生成千上萬則警示，且誤判率經常超過 40%。真正的威脅會被淹沒在這些雜訊中，形成危險的盲點，讓真實攻擊在未被察覺的情況下溜過。

AI 透過檢視完整全貌來解決這個問題，包括使用者習慣、過往活動與目前的威脅資料，而不是只遵循嚴格規則。

隨著 AI 學習組織的正常模式，它會更擅長區分真正的危險與誤報。這讓安全團隊能專注於可能影響業務的實際威脅。

3. 異常與行為式偵測

傳統防禦仰賴已知威脅模式，但攻擊者會利用新手法或遭竊憑證來繞過防護。

AI 會為使用者與裝置的正常行為建立基準，接著標記任何異常情況，例如員工在凌晨 3 點存取敏感檔案、裝置將資料傳送到未知伺服器，或資料傳輸突然激增。

這種以行為為基礎的方法能及早發現威脅，通常在造成損害之前就能攔截。它特別擅長發現內部威脅，而這類威脅通常很難被標準工具偵測到。

4. 防範零時差攻擊

零時差攻擊 會鎖定尚未被發現的漏洞，使其對仰賴已知威脅特徵的工具而言無法察覺。

AI 透過行為監控與啟發式分析提供主動式防禦。機器學習模型會分析程式碼在執行期間的行為，尋找可疑活動，而不論其是否符合已知攻擊模式。

例如，如果某個程式嘗試變更關鍵檔案或建立異常的網路連線，AI 就會將其標記為可疑，即使這是全新的攻擊也是如此。這種方法能在威脅被正式識別之前加以阻止，為企業帶來關鍵優勢。

5. 即時威脅情報關聯分析

現代攻擊會波及多個系統，包括端點、雲端應用程式、網路、電子郵件系統等等，因此難以追蹤。

AI 會整合所有這些來源的資料，找出單獨來看可能毫不相關的模式。例如，它可以將裝置上的異常登入與不尋常的雲端活動連結起來，揭露協同攻擊。

這種全局視角可加快調查速度。團隊不必再整理分散的警示，而是可以看見完整的攻擊時間軸、識別所有受影響的系統，並預測攻擊者下一步可能會做什麼。

6. 自主式安全營運

在資安專家供不應求的情況下，AI 會承擔重複性工作以減輕負擔。

它會依據嚴重程度自動整理警示，讓安全團隊不會把時間浪費在次要問題上。當威脅獲得確認時，AI 可以執行預先設定的回應計畫，例如蒐集證據或隔離裝置，而無需等待人工核准。

這並不會消除對人類專業能力的需求。

複雜的調查、策略規劃與政策決策仍然需要人類判斷。但透過自動處理例行性工作，AI 讓較小的團隊也能管理更大型的系統，同時維持更快的回應速度。

7. 持續性弱點管理

傳統弱點掃描通常每月或每季進行一次，因而留下新漏洞可能遭利用的空窗期。這種週期性方法也幾乎無法提供哪些弱點實際上最重要的指引。

AI 會持續掃描裝置、雲端設定與網路，在弱點出現時立即發現。AI 不只是依據 CVSS 分數列出漏洞，而是會考量多種風險因素：

• 這些漏洞是否正在真實環境中遭到主動利用？
• 若系統遭入侵，哪些系統會受到影響？
• 存在漏洞的服務是否暴露於網際網路？

透過優先處理高風險問題，AI 可引導團隊修補最重要的項目。它甚至能根據最新威脅資料建議或套用修補程式，在不讓人員不堪負荷的情況下維持系統安全。

8. 預測式威脅建模

AI 在資安領域最出色的能力之一，是根據網路設定、使用者權限與過往攻擊模式等因素，預測攻擊在您的特定環境中可能如何展開。例如，它可能會將一台防護薄弱的伺服器標記為竊取敏感資料的可能入侵點。

有了這些洞察，團隊就能在攻擊真正發生前強化防禦，例如保護脆弱帳戶或修補關鍵系統。這種前瞻性方法讓安全防護更具主動性，協助組織將資源集中在最可能發生且破壞性最大的攻擊情境上，而不是猜測威脅可能從何處出現。

9. 在複雜環境中實現可擴展的安全防護

現今企業在混合式、多雲與遠端優先的環境中運作。

AI 可在所有這些環境中提供一致的防護，以相同邏輯分析 AWS、Azure 或地端伺服器上的活動。無論威脅發生在哪裡，它都能發現異常雲端存取或裝置異常等威脅。

隨著企業成長或變化，AI 無需持續手動更新即可適應。它會學習新的模式、精進偵測，並維持穩定的防護。

10. 降低人為錯誤與警示疲勞

人為因素造成的安全失敗，比多數組織所意識到的還要多：

• 警示疲勞會讓分析師因對持續不斷的警報變得麻木，而錯失真正的威脅。
• 手動設定流程會引入錯誤，進而造成安全缺口。
• 在重大事件期間的認知過載，會在最需要清晰思考時導致不良決策。

機器學習系統正好擅長處理人類認知較為吃力的領域。它們可以在不失去專注的情況下處理大量資料、在長時間內維持一致的注意力，並辨識出人類在長時間盯著螢幕後可能忽略的細微模式。

這種人機協作可提升整體安全性，並讓人員專注於真正需要人類洞察與創造力的任務。

SentinelOne 與 AI 驅動的資安解決方案

將團隊生產力最大化不必很困難，而且隨著威脅對 AI 模型與服務發動攻擊，身邊擁有可靠的 Gen AI 安全分析師變得格外重要。SentinelOne 可透過全球最先進的 AI 安全分析師協助您保持領先，而這就是 Purple AI。您可以進行深入調查並加快回應速度。如果您的目標是提升分析師效率，並將手動重複性工作交由 AI 處理，那麼 SentinelOne 的 agentic AI 工作流程可提供協助。

這些能力由 SentinelOne MDR 服務的專業知識作為後盾，您可以使用威脅狩獵來快速啟動並產生 AI 強化的警示摘要。您也可以取得引導式調查，以進行更深入的調查並擴大回應規模。SentinelOne 讓保護資料變得更容易，並改善您組織的合規態勢。您可以遵循最新的法規基準，例如 SOC 2、NIST、ISO 27001 等。

SentinelOne 的無代理 CNAPP 可協助您降低攻擊面，並處理雲端與資安的所有面向。它具備以圖形為基礎的資產清冊、CI/CD pipeline 整合、Snyk 整合，甚至還提供容器與 Kubernetes 安全態勢管理。您可以收緊雲端權限的存取權，並防止機密外洩。

SentinelOne 可進行即時且持續的威脅監控、及時產生警示，並且還能偵測超過 750+ 種不同類型的機密。您可以降低警示雜訊、排除誤判，並使用 SentinelOne 平台對抗各類威脅，例如勒索軟體、惡意軟體、網路釣魚、shadow、IT、社交工程及其他類型的攻擊。如果您有孤立的攻擊面，SentinelOne 可以加以處理，也很適合強化您現有的攻擊面。

在端點安全方面，SentinelOne 的 Singularity™  Endpoint Protection Platform 可提供完整防護。它能自主偵測並回應針對雲端、工作負載、身分與端點的威脅。

如果您想延伸端點防護，那麼可以使用 SentinelOne 的 Singularity™  Cloud Workload Security (CWS) 與 Singularity™  XDR platform，因為它們可提供更全面的涵蓋範圍。SentinelOne 也為 Google、Open AI、Anthropic 等主要 LLM 供應商，甚至自託管與地端 AI 模型，提供與模型無關的安全防護。