AI資安領域的應用
Application of AI in information security field
AI 在資安（資訊安全）領域的應用越來越廣泛，能夠大幅提升威脅偵測、回應速度與資安作業效率。
威脅偵測與預測
AI 可透過機器學習模型分析大量網路流量、日誌與行為模式，從中辨識異常活動或潛在攻擊。
- 入侵偵測系統（IDS）與入侵防禦系統（IPS）
- 偵測惡意程式（Malware）或勒索病毒行為
- 分析異常登入行為，防止帳號被盜用（如地點異常、時間異常等）
自動化威脅回應(SOAR)
AI 結合SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) 平台，自動處理低風險事件，提升效率。
- 自動封鎖 IP 或帳號
- 根據威脅等級自動調整防火牆規則
- 通報資安團隊並提供初步分析報告
資安事件分析與鑑識
透過 NLP（自然語言處理）與資料挖掘技術，AI 可輔助分析事件日誌、郵件內容與檔案，協助追查攻擊來源與手法。
- 分析攻擊鏈（Kill Chain）
- 恢復駭客攻擊路徑
- 偵測釣魚信件與社交工程攻擊
網路安全與詐騙偵測
AI 用於即時監控電子商務平台、金融交易、社交平台等，偵測可疑交易或異常互動。
- 信用卡詐騙偵測
- 虛假網站與網路釣魚辨識
- 自動識別假帳號與假留言機器人
行為監控與威脅防範
AI 可透過 UEBA（User and Entity Behavior Analytics）技術追蹤使用者日常行為，預測可能的內部風險。
- 偵測資料大量外傳或異常存取
- 預測不正常的資料刪除或移動行為
- 偵測非授權裝置的接入
資安訓練與模擬
AI 可模擬真實攻擊場景，進行紅隊（Red Team）演練與資安演練，訓練員工提升資安意識。
資安威脅情報分析
AI 可自動蒐集、整理來自網路深層（Deep Web）、暗網（Dark Web）與各大資安社群的威脅情報。
AI 本身的資安風險管理
AI 既是資安工具，也可能成為攻擊對象。需防範：
- 模型中毒（Model Poisoning）
- 對抗樣本（Adversarial Attacks）
- Prompt Injection（生成式 AI 的特有攻擊）