告別傳統防禦，擁抱智慧安全

雲端、遠距、BYOD 時代，傳統邊界防護已不足夠。零信任與 AI 為您打造主動、智慧的資安防線！

一、資安新挑戰與數位轉型

資安威脅加劇

網路攻擊日益複雜，勒索軟體、APT 攻擊頻傳，傳統防禦模式面臨嚴峻考驗，逐漸失效。

企業數位轉型加速

雲端應用普及、遠距工作成為常態、員工自攜設備 (BYOD) 等新興工作模式，擴大了企業的攻擊面。

零信任理念興起

「永不預設信任，持續驗證」的零信任策略，成為應對無邊界資安環境的核心思維。

AI 對資安的雙重影響

AI 不僅能強化資安防禦能力，也可能被駭客利用來增強攻擊手段，帶來新的挑戰。

二、零信任 (Zero Trust) 深度解析

1. 定義與背景

零信任是一種去邊界化的資安架構，核心理念是「預設不信任，持續驗證」。它強調在任何使用者或裝置存取企業資源前，都必須先進行嚴格的身份驗證與授權，特別適用於雲端、行動裝置及遠距工作等模糊邊界的環境。

2. 傳統資安模型的缺陷

傳統模型常預設內部網路可信，容易忽略來自內部的威脅。駭客可透過社交工程、釣魚郵件或惡意程式滲透內部網路，一旦進入，便如入無人之境。

3. 零信任三大核心原則

  • 全面驗證 (Verify Explicitly)： 對所有存取請求，無論來源，皆需嚴格驗證身份、裝置狀態與存取權限。
  • 最小權限原則 (Least Privilege Access)： 僅授予使用者或應用程式完成其任務所需的最低權限，並在必要時才提供。
  • 持續監控與假設洩漏 (Assume Breach & Continuous Monitoring)： 持續監控網路活動與使用者行為，偵測潛在風險，並假設系統隨時可能已被入侵，以便即時調整安全策略。

零信任核心要素

身份驗證

實施多因素驗證 (MFA)、多重簽章機制，並進行精細的角色與權限控管。

端點安全

部署 EDR/XDR 平台，監控設備狀態與異常行為，防止端點設備成為攻擊跳板。

資料保護

進行資料分類與分級，實施加密與權限控管，並建立 DLP (資料洩漏防護) 機制。

三、AI 在資安中的雙面角色：防禦與對抗

1. AI 強化資安防禦的應用

  • UEBA (使用者與實體行為分析)： AI 學習正常行為模式，偵測異常活動，如異常登入、資料異常存取等。
  • 威脅情報整合與預測： AI 能快速分析大量威脅情報，識別潛在攻擊模式，提前預警。
  • 自動化風險反應： 針對偵測到的威脅，AI 可自動執行封鎖帳戶、隔離設備等應變措施。

2. AI 被用於惡意攻擊的方式

  • AI 驅動的釣魚攻擊： AI 生成更自然、更具欺騙性的釣魚郵件或訊息，提高成功率。
  • 惡意程式混淆與逃逸： AI 協助惡意程式變形、隱匿，躲避傳統資安軟體的偵測。
  • AI 生成仿冒特徵： AI 可能生成仿冒的登入憑證或設備特徵，試圖繞過驗證機制。

四、如何透過 AI 強化零信任機制？

整合 AI 能力，我們可以從以下層面強化零信任架構的實踐：

多因素驗證 (MFA)： 結合生物辨識、一次性密碼 (TOTP)、硬體安全金鑰等。

裝置識別與風險評估： 透過 EDR/XDR 平台，評估裝置健康狀態與合規性。

最小權限 + 動態權限控管 (Just-In-Time Access)： 僅在需要時授予必要權限。

資料分類與加密處理： 識別敏感資料，進行加密保護。

DLP + CASB： 透過資料外洩防護與雲端存取安全代理，防止未授權資料流通。

存取審計整合 SIEM： 即時分析存取日誌，回溯追蹤可疑活動。

UEBA 行為分析： 運用 AI 偵測偏離常態的異常存取行為。

AI 驅動風險評級： 參考 NIST 零信任架構等標準，結合多方數據進行動態風險評估。

自動化響應策略設定： 根據風險等級，自動觸發隔離、封鎖等應變措施。

五、結論：邁向智慧資安新未來

零信任不僅是一種技術部署，更是一種「動態、持續、智慧」的全面資安策略與運作機制。它要求企業整合人、裝置、網路、應用、資料，並結合 AI 的智慧分析與自動化能力，才能建構出現代化、真正有效的資安堡壘，從容應對未來層出不窮的資安挑戰。

現在就開始規劃您的零信任與 AI 資安藍圖吧！