如同所有其他領域，人工智慧（AI），特別是機器學習（ML），正在徹底改變網路安全領域，使系統能夠以前所未有的方式抵禦新型和未知的威脅。對這些工具的需求正在迅速增長，與各行各業（尤其是科學研究與開發）對數據生成的指數級增長相匹配。

數據洩露的風險和成本越來越高，未能妥善保護數據可能導致商業劣勢、監管壓力、聲譽損失，甚至公眾信譽受損。值得慶幸的是，企業已熱衷於利用 AI 進行數據管理——特別是 AI 能夠快速、高效地通過模式識別來檢索、分析和關聯海量數據，而這些能力同樣使 AI 成為確保數據安全的不可或缺的工具。

這些功能使 AI 和 ML 算法成為科學發現和生物製藥突破的關鍵技術，擁有建模分子合成、分析整合數據，並提升內外部溝通效率。（您可以在此了解更多關於 Revvity Signals 在 AI 領域的領導地位。）

此外，AI 工具可以執行許多傳統安全技術無法實現的任務，尤其是發掘趨勢並快速、深入地建立數據關聯。ML 算法可以被訓練來檢測，而無需依賴外部來源提供數據。這些啟發式學習模式允許 AI 以其他自動化的方式持續優化，從而能夠快速、準確地識別異常行為和未經授權的訪問。

最成功的 AI 技術能夠提升流程效率，使專業人員能夠專注於更高層級的任務。在網路安全領域，這意味著減少手動數據檢索和關聯分析的需求。減少人工步驟不僅能縮短處理時間，還能降低因人為疏忽導致的安全關聯錯失的風險。

因此，網路安全專家可以在發現異常用戶行為或異常流程使用模式時及時收到警報，他們的工作重點將轉向篩選和調查異常情況，並在確認威脅屬實後採取補救措施。

AI 改變世界
機器學習（ML）與其他 AI 技術已廣泛應用於各個領域，包括網路安全領域，並且數十年來在數據安全方面發揮真正的價值。

早在 2000 年代初，ML 算法開始取代需要預定義參數的基於規則的系統。這些算法通過大規模數據集進行訓練，然後部署於安全系統中，以檢測用戶行為和網路流量模式中的異常活動。

自那時起，這項技術已大幅發展，現在可以以更高級的方式應用，打造更加安全的環境。其中最強大的方法之一便是使用啟發式工具（heuristic tools），這是一種基於行為的技術，能夠實現快速決策。啟發式工具利用 AI 的高效數據處理和關聯分析能力，執行傳統基於特徵碼（signature-based）技術無法實現的任務。

基於特徵碼的工具依賴已知的安全威脅，這意味著它們需要不斷更新——即使頻繁更新，也難以完全應對最新的威脅。這對於「零時差漏洞」（zero-day vulnerabilities）來說尤其棘手，因為這類漏洞往往在廠商尚未察覺之前，便已被惡意攻擊者發現並利用。結果就是安全系統陷入「亡羊補牢」的困境，始終處於被動應對狀態。

這正是基於特徵碼與啟發式模型之間的關鍵區別。基於特徵碼的工具無法處理尚未被識別的漏洞，因為它們需要先發現風險，然後等待供應商開發修補程式、下載更新，最後再將新特徵碼添加至安全系統。

相比之下，AI 工具透過行為分析建立啟發式使用模式，從而提前發現尚未被識別、也尚無修補方案的零時差漏洞。ML 驅動的啟發式工具能夠學習正常的使用模式，並基於此建立行為模型。一旦系統偵測到異常行為模式，便會發出警報。

因此，即便是從未遭遇過的零時差漏洞，也能被系統偵測到。例如，基於 ML 的平台，如 Revvity Signals’ Cloud Detection Response，能夠即時識別此類威脅。

此外，啟發式 AI 工具接觸的數據越多，學習能力便越強，模型也會不斷進化，進一步強化對新型威脅的防禦能力。最終，這將帶來更完善的預防機制，減少臨時應對安全威脅的壓力，使企業的安全策略更加主動，而非被動補救。

以攻制攻
啟發式工具（heuristic tools）可用於威脅模型和惡意軟體識別，這只是 AI 安全解決方案的一部分。其他如異常偵測、機器人攻擊防範等功能，也能有效保護系統免受威脅。

毫不意外，AI 是對抗 AI 驅動安全威脅的理想工具。目前，網路安全面臨的最大風險之一，來自利用 AI 進行高度複雜攻擊的網路犯罪分子。根據 美國聯邦調查局（FBI） 的報告，攻擊者正在運用 AI 自動化既有的攻擊策略，並提升攻擊的速度與規模。

然而，AI 只是攻擊者工具的一部分，防禦同樣需要多層次的保護機制，就如同建立一座虛擬堡壘。Revvity Signals 採用 Zero Trust（零信任）模型，從多個層級確保安全，結合 AI、數據加密以及嚴格的存取控制，以保護所有可能的攻擊途徑——無論是數據、主機、平台還是網路。

建立強大的網路防禦，首先需要在各個層面識別風險，然後系統性地降低安全威脅。此外，必須制定協調應對計畫，根據可預見的場景快速應變。同時，每個防禦層級都需具備可審計性，以確保合規性與應變能力。

最後，任何網路安全系統都離不開「人」的角色。技術防禦措施的成功實施，仍然取決於經過專業培訓的安全專家來管理和監控，確保系統穩定運行並應對不斷變化的威脅。

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