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用「AI」驅動網路防禦力:自動識別、分析惡意攻擊

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CIO Taiwan

1月. 01, 2025

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AI 驅動網路安全可自動識別並回應網路攻擊,強化防護。 它有助於預測零時差威脅,並透過動態和微分段技術控制攻擊影響範圍。 這能讓團隊共享資安威脅資料,強化整體安全狀態並提升營運效率。

文/蔡政修‧HPE Aruba Networking 台灣區總經理


200 Hpe Aruba Networking
◤ 蔡政修為 HPE Aruba Networking 台灣區總經理,負責 Aruba 台灣地區的相關業務營運及科技網路設備事業處整體業務發展與策略擬定。

業數位化發展浪潮下,多數企業的網路架構從「只使用內部資料中心」轉而使用「多個雲端運算」,並搭配雲端與邊緣運算,使得網路架構越趨複雜。加上在萬物互聯的趨勢下,物聯網(IoT)設備被大量採用,也讓網路連接的需求增加。此外,駭客的攻擊手法日異月新,企業網路在架構複雜化以及資安風險增加下,需更有效的網路管理方式,才能確保網路穩定與安全。

企業網路資安防禦要與時俱進

傳統面對網路安全議題,最常提到的就是防火牆概念。防火牆是在企業網路的邊界監控資料存取的狀況,並偵測異常流量、惡意內容或是未經授權的存取等等。但是在企業網路變得高度分散、企業的網路流量因 AI 應用或其他數位化需求不斷增加的情況下,防火牆可能導致網路效能的瓶頸,甚至因為設定錯誤而出現資安漏洞。

也就是說,防火牆雖然能夠阻止某些針對企業網路的資安攻擊,但是現在的駭客開始使用 AI 等技術快速更新攻擊形式,而且攻擊的頻率增加,傳統的抵禦方式很難應付這些變化。因此網路管理也需要 AI 的幫助,協助企業網路建立更有效的資安防護方法。

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AI 助企業阻擋網路惡意攻擊

將 AI 導入到企業網路中,可以透過分析數據與機器學習演算法,自動識別與回應網路攻擊,幫助網管人員有效地面對各式各樣的網路攻擊。AI 網路解決方案有兩大資安防護功能:

1. 識別零時差威脅(Zero-Day Threats)

零時差威脅指的是,在企業網路出現未被網管人員發現的漏洞,駭客因而趁機攻擊。面對這樣的資安攻擊形式,AI 模型透過收集多元的數據,進行模型訓練,根據駭客可能的威脅行為,預測未曾被識別過的攻擊手法,並預先做好準備。

2. 自動化回應

除了預測駭客的攻擊手法,當 AI 偵測到企業網路出現駭客攻擊風險,系統自動執行預設的防護行動,例如立刻隔離受影響的網路區域、封鎖惡意流量,或者通知資安團隊,達到立即阻絕駭客攻擊的效果,也縮小企業網路受到網路攻擊的影響範圍。

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控制網路攻擊的影響範圍

除了需要盡可能保護企業網路內的資訊安全,也需設想一旦不幸遭遇駭客攻擊,要控制影響範圍,盡可能降低傷害。控制資安攻擊影響的有效辦法之一,就是阻止駭客在企業網路內部橫向移動。為了阻止駭客在內網隨意移動,企業網路需要分段,以進行網路存取控制,此時即可利用動態分段與微分段技術。

1. 動態分段

動態分段是執行網路存取控制(NAC),透過移動控制器或其他閘道器的防火牆,近一步檢查每一段網路的流量。判讀為正常流量的情況下,才能透過網路再傳送到應用程式或其他終端設備。

2. 微分段

微分段技術則可以使用交換器內建的 DPU,在邊緣端進行網路分段。如此能確保若企業網路從邊緣裝置端受到駭客攻擊,也能將攻擊範圍限縮在微分段的網路區域,降低資安攻擊的影響範圍。

全面且完善的資安防護才能維持企業正常營運,而 AI 是防禦網路攻擊的一項重要武器。透過 AI 驅動的網路安全解決方案能具備整合、適應且可擴展的網路安全框架,針對資安風險洞察、自動分析並回應網路攻擊,讓企業內部不同的部門與網管人員共享資安威脅資料,全面提升安全防護與營運效率。


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