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AI 驅動下之台灣資安韌性強化:產品安全與信任防線的建構與協作

人工智慧 (AI) 的快速發展正深刻改變台灣企業的營運模式,但也帶來了前所未有的資安挑戰。面對日益複雜的網路威脅,傳統的資安防禦模式已難以應付。因此,如何運用 AI 技術強化台灣的資安韌性,建立可靠的產品安全與信任防線,成為當務之急。2024年5月16日,行政院人工智慧委員會舉辦的「台灣可靠與韌性人工智慧研討會」正反映了政府對此議題的高度重視 (AIF.tw, 2024)。

AI 時代的資安新挑戰

AI 技術的應用,例如在網路釣魚攻擊中利用 AI 生成更具說服力的內容,或是在漏洞掃描中利用 AI 發現更多潛在漏洞,都使得攻擊手法更加精進且難以偵測。此外,雲端服務的普及和多雲架構的應用,也增加了資料存取和治理的風險。Trendforce 的研究指出,2025 年的資安關鍵在於韌性,企業需要具備即時偵測、快速防禦與持續回應的能力 (Trendforce, 2025)。

打造 AI 時代的信任防線

勤業眾信的報告指出,超過 90% 的企業認為自身 AI 治理仍有進步的空間 (Deloitte, 2025)。建立信任防線的核心在於強化資安機制與技術架構,並透過多元合作的資安生態圈,共同應對風險。具體而言,可以從以下幾個方面著手:

  • 威脅情報共享: 透過與 KELA 等網路威脅情報供應商合作,從深網與暗網中蒐集關鍵數據,進行威脅監控與預測分析,實現從「被動應對」到「主動防禦」的轉變 (Deloitte, 2025)。
  • 零信任架構: 採用零信任模型,強化身份驗證與權限控管。偉康科技的 OETH 身分認證服務,利用 FIDO 無密碼標準和生物驗證機制,為企業提供安全、便利的身分驗證體驗 (Deloitte, 2025)。
  • 軟體定義邊界與微分段: Zentera 聚焦於零信任架構下的資安防護,利用軟體定義邊界與微分段建構數位資產防護網格,強化對用戶與裝置的即時驗證 (Deloitte, 2025)。
  • 供應鏈安全: 攻擊者經常利用供應鏈漏洞滲透企業系統。因此,需要提升供應鏈的可視化與防禦深度,採用「持續驗證」與「攻擊模擬」的主動防禦策略 (Trendforce, 2025)。
  • AI 驅動的防護應用: 運用 AI 技術提升決策效率與數據分析,例如利用 AI 驅動的第四代 DLP 解決方案,實現敏感資料自動識別、行為偵測與風險控管 (Trendforce, 2025)。

HCL Domino 環境的資安強化

對於仍在使用 HCL Domino 的企業來說,升級至最新版本 (14.5) 也是強化資安的重要步驟 (Dreamjtech, 2025)。HCL Domino 14.5 帶來了安全升級、效能提升和使用者體驗優化,並新增了 Domino IQ 功能,協助使用者更有效地管理和部署應用程式。駿捷科技也提供 Domino 環境整合 Rspamd 反垃圾郵件技術的方案,有效阻擋垃圾郵件帶來的威脅 (Dreamjtech)。

近期資安事件與技術應對

近期 TikTok 直播行車過失致死案,凸顯了直播平台在內容審核和使用者安全方面的責任 (Dreamjtech)。這起事件涉及技術問題、法律責任和道德問題,需要從技術和法律層面進行深入探討。此外,MongoDB 伺服器 zlib 漏洞 (CVE-2025-14847) 是一個嚴重的安全漏洞,需要及時修補 (Dreamjtech)。

MITRE ATT&CK 對應

由於近期事件與漏洞的資訊有限,且主要集中在事件分析與修補建議,因此暫時無法完整對應 MITRE ATT&CK 框架。然而,可以預見的是,隨著 AI 驅動的攻擊手法不斷演進,以下 ATT&CK 戰術和技術將變得更加重要:

  • TA0001 – Initial Access: 針對網路釣魚、供應鏈攻擊等初始存取手法,需要加強防禦。
  • T1566 – Phishing: 利用 AI 生成的網路釣魚郵件更具欺騙性,需要提升使用者安全意識和部署更先進的郵件安全防禦系統。
  • T1190 – Exploit Public-Facing Application: 針對公開應用程式的漏洞利用,需要定期進行漏洞掃描和修補。
  • T1078 – Valid Accounts: 妥善管理使用者帳戶和權限,防止攻擊者利用合法帳戶進行攻擊。

結論與建議

AI 驅動下的資安挑戰日益嚴峻,台灣企業需要積極擁抱 AI 技術,同時強化資安防禦能力。建立可靠的產品安全與信任防線,需要政府、企業和資安廠商共同努力,透過技術創新、法規完善和合作共享,提升台灣的整體資安韌性。企業應定期評估自身的 AI 治理風險,並制定相應的應對措施,以確保 AI 技術的健康發展和應用。

參考資料與原文來源

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🧠本文由 DreamJ AI 技術新聞生成系統 自動撰寫並進行語意優化,僅供技術研究與教學使用。
請以原廠公告、CVE 官方資料與安全建議為最終依據。


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