AI 與機器學習技術在安全方面的重要地位
人工智慧 (Artificial Intelligence , AI) 與機器學習(Machine Learning , ML)技術在網路安全與身分安全方面相當重要，能在瞬息萬變的威脅情勢中，實現更快速、更智慧且更具適應能力的威脅偵測與回應。
傳統的安全工具通常依賴於靜態規則與已知特徵碼，無法防範新型及不斷演變的威脅。AI 與機器學習技術則能分析大量資料，從而實現更高層次的安全保障。
借助 AI 與機器學習技術，就能透過持續學習即時分析資料，藉此偵測異常情況、識別未知攻擊，並預測新興的風險與威脅。
瞭解 AI 與機器學習技術之間的關聯
AI 與機器學習技術關係密切，但兩者並非完全相同。整體而言，AI 是目標，而機器學習技術則是達成目標的手段。在安全方面，機器學習技術可從大量資料中學習，並持續適應新的攻擊模式，從而自動偵測威脅、異常情況及可疑行為，而非僅仰賴預先定義的規則。
人工智慧 (AI) 的定義
AI 屬於電腦科學範疇，著重於打造具備相關能力的系統或機器，執行通常需要借助人類智慧才能完成的任務。AI 在安全方面的典型應用包含持續學習、解決問題、做出決策及模式辨識。
機器學習技術的定義
機器學習技術屬於 AI 的一部分，使系統能從資料中學習並隨時間自我改進，而無需人為干預或明確程式設計。機器學習演算法可根據輸入資料識別模式、得出推論、做出預測或採取行動，並且會隨著處理的資訊增多而變得更加精準。
AI 與機器學習技術之間的差異
人工智慧 (AI) | 機器學習技術 (ML) |
|---|---|
運用情資採取安全措施 | 發展安全情資 |
模擬人類智慧，用於在安全系統中做出決策、解決問題及自動化 | 特別著重於能從資料中學習，進而改善偵測與預測能力的演算法 |
做出高階決策（例如：觸發自動化事件回應、模擬威脅情境） | |
支援安全工作流程的全面自動化，例如自適應存取控制、自主回應及由 AI 驅動的安全營運 | 自動分析記錄、流量及行為，藉此支援 AI 做出決策，但可能仍需人工解讀 |
能夠應用推理，在不熟悉的情況下做出決策並模擬人類判斷 | 可透過資料訓練改進，但通常僅侷限於模式辨識與統計推論 |
AI 與機器學習技術對於網路安全及身分安全的益處
隨著用於驅動這些系統的資料量增加，將 AI 與機器學習技術運用於網路安全及身分安全解決方案所帶來的諸多益處亦持續擴增。下列為將 AI 與機器學習技術結合運用於安全方面的幾項主要優勢。
- 自動化威脅回應與遏止
- 持續因應不斷演變的攻擊模式
- 更快速、更準確地偵測威脅
- 促成即時風險型驗證
- 增強使用者行為分析
- 促進主動式風險緩解
- 識別遭到入侵或權限過高的帳戶
- 提升可視性
- 預測新興威脅
- 減少誤判並將警示疲勞降到最低
- 簡化身分生命週期與存取管理
- 強化法規遵循與治理
- 支援自適應驗證及其他安全工作流程
AI 與機器學習技術如何協同應用於網路安全
自動化事件回應
AI 與機器學習技術可讓網路安全工具在偵測到可疑或惡意活動時自動回應。例如，AI 系統能隔離受影響的系統、緩解網路漏洞，甚至自動安裝修補程式或更新檔。
行為型分析
機器學習模型可學習使用者、裝置及應用程式的典型行為，藉此偵測出異常身分或存取模式。出現偏差時，系統便會將其標記，並運用由 AI 提供支援的分析來調查並建議回應措施。對於偵測與防範不易察覺的內部人員威脅與帳戶盜用而言，這種方式尤其有用。
惡意軟體偵測與分析
AI 與機器學習技術能非常有效地根據行為與其他屬性偵測惡意軟體(Malware)，而非依賴靜態特徵碼識別。此外，AI 與機器學習技術亦能用於分析惡意軟體，提供其行為模式、源頭及潛在影響的洞察，從而提高防禦能力。
網路釣魚緩解
機器學習演算法可分析電子郵件標頭、內容、網址及附件，即時偵測並封鎖網路釣魚攻擊(Phishing)與惡意軟體，防止其觸及使用者。這些演算法會持續從新的網路釣魚手法中學習，從而能夠更快速地識別並封鎖精密複雜或零時差的網路釣魚企圖。
威脅與異常偵測
AI 與機器學習工具可分析大量網路與系統資料，藉此識別可能顯示出惡意活動的異常模式。這些工具能主動識別傳統工具容易遺漏的零時差攻擊或不易察覺的威脅（例如：惡意內部人員）。
威脅情資與預測
AI 與機器學習(ML)技術可分析來自內部與外部來源的龐大資料集，藉此識別模式、入侵指標、新興攻擊趨勢及潛在攻擊向量(Attack Vector)，從而增進威脅情資。這能夠實現預測功能，可在攻擊發生前提前應對威脅並主動強化防禦。
AI 與機器學習技術如何支援身分安全
存取管理最佳化
機器學習演算法可分析存取模式，藉此識別權限過高的帳戶或未使用的權限。接著演算法會建議調整角色或存取權限，強制執行最小權限(Principle of Least Privilege , PoLP)。
自適應驗證
AI 系統會根據即時風險等級動態調整驗證要求。例如，如有顯得可疑或高風險的登入嘗試，系統便可自動觸發多因子驗證(Multi-Factor Authentication , MFA)。
身分詐騙預防
機器學習演算法能識別與帳戶盜用、合成身分或憑證填充攻擊相關的模式，藉此偵測身分詐騙。這有助於預防因身分遭到入侵而導致未經授權的存取。
身分生命週期自動化
AI 與機器學習系統可根據角色與行為預測存取需求，簡化繁瑣且容易出錯的任務，例如使用者佈建與取消佈建。這能降低人為錯誤的風險，並限制孤立或過時帳戶造成的曝險。
威脅偵測與身分安全
在身分威脅偵測與回應 (ITDR) 方面，AI 系統能偵測身分型威脅（例如：憑證濫用、特權提升及異常存取行為）。系統可觸發自動回應，例如撤銷存取權限或升級警示，從而迅速緩解威脅。
AI 與機器學習技術的安全挑戰
對抗式資料操作
攻擊者能夠操作輸入資料，誤導 AI 與機器學習模型誤判威脅或允許惡意行為。例如，對檔案或流量做出些微變更，便會導致模型做出錯誤的預測。
資料下毒
威脅行為者能夠將惡意或誤導式資料注入訓練資料集，從而破壞模型的學習過程。這會導致威脅偵測不準確，或使模型忽略特定類型的攻擊。
缺乏透明度
複雜的 AI 模型（尤其是深度學習網路）往往如同「黑箱」般作業，讓人難以理解其決策過程。這種缺乏可解釋性的情況，會使自動化威脅偵測在信任與問責方面受到限制，也會使稽核與法規遵循變得更加艱難。
模型偏差與不準確
若訓練資料缺乏多樣性或標記不當，機器學習模型就會產生偏差或做出不準確的預測。例如，有偏差的模型可能會持續誤判來自特定區域或使用者的活動。在網路安全方面，這會導致不正當的結果並遺漏威脅。
模型偏移
當環境或使用者行為發生變化時，機器學習模型也需要做出相應的更新。若未更新則會讓模型的效果下降，使威脅得以躲過偵測。
需要大量資料
AI 與機器學習技術需要大量且高品質的資料集，才能在網路安全與身分安全(Identity Security)方面發揮效果。蒐集與標記此類資料需要投入大量資源，且劣質資料會降低模型效能。
不完整或不平衡的資料集也會增加產生錯誤或偏差的風險。此外，較小型的組織往往難以蒐集所需的資料量，進行有效的模型訓練或讓模型維持在最新狀態。
過度依賴自動化
組織可能會過度信任 AI 系統，認為其能抓出所有威脅而無需人類監督，而這會導致盲點，尤其是面對超出模型訓練範圍的新型或精密複雜攻擊時，問題會更加嚴重。
隱私風險
AI 系統需要存取大型資料集，其中通常包含個人可識別資訊 (personally identifiable information, PII)。若資料處理不當，則會導致侵犯隱私或違反規章，例如《健康保險流通與責任法案》(Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA) 與《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, GDPR)。此外，AI 產出的內容也會在無意間洩露私人資料。
AI 與機器學習模型的安全漏洞
AI 與機器學習模型及其相關基礎結構（例如：應用程式介面 (API)、訓練管道及模型檔案），都可能成為攻擊目標。若這些系統遭到入侵，攻擊者就能操控模型忽略威脅或揭露敏感資訊。
運用 AI 與機器學習技術實現網路安全與身分安全的最佳實踐
- 依循隱私與資料保護規章使用 AI 與機器學習技術
- 應用高強度身分驗證來保護 AI 存取安全
- 在可行範圍內盡量蒐集資料
- 將 AI 與人類專業知識結合（人類參與循環）
- 持續重新訓練模型來預防偏移
- 實施 AI 與機器學習技術治理架構
- 將 AI 與機器學習技術整合至更全面的安全營運中（例如：安全資訊和事件管理 (security Information and Event Management, SIEM) 及身分與存取管理 (identity and access management, IAM)）
- 分階段整合 AI 與機器學習安全系統
- 記錄並稽核由 AI 驅動的行動，確保符合法規遵循
- 運用可解釋式 AI 來維持透明度
- 監控對抗式輸入與資料下毒
- 定期測試模型的偏差與準確度
- 保護 AI 基礎結構、應用程式介面 (API) 及模型檔案的安全
- 為自動化決策與升級設立明確原則
- 追蹤 AI 與機器學習模型及系統的效能
- 使用高品質、多樣化的訓練資料
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