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[導讀] 盡管談到資安,早在過去隨個人計算機、互聯網的普及,便已應運而生,絕不算是新議題,但展望今后的數碼科技應用時代,多數IT人公認的最大挑戰(zhàn)仍在于資安;為何隨著時間演進、資安產品推陳出新,資安威脅卻變

盡管談到資安,早在過去隨個人計算機、互聯網的普及,便已應運而生,絕不算是新議題,但展望今后的數碼科技應用時代,多數IT人公認的最大挑戰(zhàn)仍在于資安;為何隨著時間演進、資安產品推陳出新,資安威脅卻變本加厲?主要癥結是,攻擊活動的能見度愈來愈低。

奧義智能科技共同創(chuàng)辦人叢培侃解釋,新型態(tài)資安威脅,甚至已不帶有任何實體病毒,而是循著正常管道、正常流程,輕松避開傳統(tǒng)偵測機制,潛入受害企業(yè)內部、先搶占灘頭堡,再利用操作系統(tǒng)內建功能,在不同計算機間橫向移動,逐步探索并竊據機敏資料,然后把戰(zhàn)利品予以打包,以加密方式上傳至外部云端儲存裝置。

換言之,若像過去一樣,僅偵測單一檔案究竟屬于惡意或善意,已難抵御新式威脅;欲厘清黑客行為,不能只看檔案,應改變偵測模式,要看一連串的活動軌跡,才足以探測黑客的意圖。例如一支正常的壓縮程序,不會被各家防毒引擎判定為異常,但假使該程序并非處在應存在的目錄,而是移動到其它位置,就意謂背后潛藏風險,可能已淪為黑客的檔案打包工具;以往要想參透個中玄機,起碼得花上至少兩周的人工調查,確實緩不濟急。

叢培侃認為,既然攻擊者的手法套路已變,更擅于以合法掩護非法,懂得善用云端儲存當作中繼站,甚至發(fā)動無檔案型態(tài)、或系統(tǒng)指令型態(tài)的攻擊活動,企業(yè)就不宜拘泥在過往偵測思維,必須用AI機器學習技術來提升能見度,破解黑客的非法意圖。

藉勢態(tài)感知技術,迅速判斷威脅勢態(tài)

因此奧義自2017年成立以來,不斷提倡「勢態(tài)感知」(SituaTIon Awareness)技術理念,只因面對頑強的威脅,企業(yè)的姿態(tài)很重要,若僅想著如何把惡意程序100%擋在門外,未免不切實際,理應設想自己一定被攻擊,然后針對潛在危機做迅速的調查、偵測與應變;當發(fā)生可疑事件時,企業(yè)固然可依既有做法,動員專業(yè)人力對大量資安設備日志進行關聯分析與判讀,但必須耗費可觀人力工時,不如藉助AI-Bot取代專業(yè)人力,幫助企業(yè)快速提升能量,將未知威脅轉為已知的所需成本降至最低,進而從容因應GDPR等法規(guī)所限定的通報與應變時效。

所謂勢態(tài)感知,象是飛行者利用駕駛艙內儀表板,感知外部環(huán)境變化,做為飛行決策依據;同樣的,企業(yè)亦需感知外部的攻擊活動與內部的弱點。至于奧義實踐此事的方式,系于端點裝設傳感器,定時掃描與采集Event Log、Process Data與執(zhí)行檔案的訊息摘要,接著將大量端點信息拋送到后端調查平臺(由奧義或MSSP資安代管服務商負責維運),再由后臺系統(tǒng)以增強式學習技術進行「報酬模型」分析,推算每臺端點的報酬率,從而串聯一群高報酬率的端點,前后連結成為黑客的活動軌跡(意指黑客眼中最具報酬率的攻擊路徑),藉此補強過去人為判斷的盲點,讓案情水落石出。

雖然奧義推出AI自動化分析平臺的時程不算久,但已在市場引發(fā)莫大回響,不僅吸引多家SOC業(yè)者成為平臺推廣的伙伴,也獲得富邦產險青睞,與奧義合作推出新一代資安險,由奧義協(xié)助有意投保的企業(yè)做資安健診,俾使企業(yè)據此改善資安架構,富邦才進行核保,對企業(yè)而言,保費負擔較為低廉合理,假使日后遭駭,則可由富邦理賠損失,并透過奧義協(xié)助執(zhí)行搜證及應變。

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