商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，資安團隊對其應用充滿期待但也感到困惑。威脅行為者正積極實驗 AI 以磨練攻擊手法，而資安防禦方則需審慎評估哪些 AI 投資能有效降低風險。
資安公司 Recorded Future 共同創辦人克里斯托弗·阿爾伯格（Christopher Ahlberg）與該公司共同創辦人暨技術長克里斯托弗·阿爾伯格（Staffan Truvé），日前與埃森哲（Accenture）歐洲、中東與非洲地區安全營運董事總經理 Matthew Farmer 探討了 Agentic SOC（一種由人工智慧驅動的安全營運中心，能自動執行資安防禦任務）的應用與挑戰。他們指出，許多組織正面臨「AI Theater」（指企業在人工智慧投資上難以實現實際回報，僅停留在表面展示或炒作階段的現象）的風險，未能從 AI 投資中獲得實質效益。
專家強調，AI 在資安營運中能否成功，關鍵在於能否超越這種「AI Theater」現象，透過定義具體的關鍵績效指標（KPI）來實現效益。Matthew Farmer 提到，許多企業希望透過 AI 實現的目標，其實現有的機器學習或 SOAR 自動化解決方案（安全編排、自動化與回應）就能達成。因此，企業在部署 AI 解決方案時，應明確自問是為了解決成本優化、風險降低還是速度提升的問題。
Matthew Farmer 指出，無論是處理品質低劣或高品質的數據，在新的 Token 經濟模式下，花費的成本都一樣高昂，這使得數據品質成為 AI 實施的基本挑戰。同時，Agentic SOC 仍面臨管理、法律與合規方面的限制，且現有的安全資訊與事件管理系統（SIEM）等傳統監控平台，並未設計來追蹤大型語言模型（LLM）的內部狀態，導致可觀測性不足。
此外，新型威脅「間接 Prompt Injection」也浮現，駭客能透過操縱 Agent 讀取的指令來發動精密攻擊。 Recorded Future 技術長克里斯托弗·阿爾伯格（Staffan Truvé）表示，未來三年內，資安防禦時間線將從數天壓縮至數分鐘甚至數秒，資安分析師的工作重心也將從處理單一警報轉變為管理與監督處理警報的 Agent。Matthew Farmer 則強調，儘管技術自主防禦勢不可擋，但人類仍將扮演關鍵的架構師角色，負責設定目標、定義限制並監控 Agent 的行為。資安團隊應重新思考 Agent 的控制方式，專注於限制每個 Agent 的行動與請求，而非僅依賴事後的觀察。
