藉由生成式AI,企業能更有效地進行事件偵測、風險評估,並應對深偽(Deepfake)攻擊等威脅,這些AI工具不僅能加快事件處理速度,還能協助團隊預測潛在風險。
編譯/Cynthia
2024年生成式AI(GenAI)技術快速成為網路安全的重要工具,帶動企業在事件管理流程上的變革。藉由生成式AI,企業能更有效地進行事件偵測、風險評估,並應對深偽(Deepfake)攻擊等威脅,這些AI工具不僅能加快事件處理速度,還能協助團隊預測潛在風險。隨著生成式AI的發展,企業在導入這類解決方案時,必須謹慎考量相關風險,確保技術的實際效果,才能真正發揮其優勢並減少潛在問題。
雖然生成式AI具備強大的分析與自動化功能,但其結果的準確性仍有待提升。廠商通常建議用戶在使用這類技術時,務必對生成的結果進行驗證,特別是遇到複雜的網路安全問題時。如果輸出不準確,可能會造成事件管理中的誤判,浪費時間與資源,部分廠商過度樂觀宣稱AI能以「機器速度」處理問題,但實際效果未必如預期。因此,企業在導入生成式AI時,需確保技術可靠,避免因誤判帶來更大的安全風險。
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儘管生成式AI能提高效率,但要獲得理想結果,撰寫精確的提示仍具挑戰性。用戶可能需要多次調整指令,這無形中削弱AI所宣稱的「機器速度」優勢。當遇到即興或開放式的安全問題時,AI的反應速度與準確性常無法滿足需求,特別是當系統未整合足夠的紀錄資料時問題更為嚴重,故降低使用過程中的障礙是企業評估生成式AI時的重要因素,確保這項技術能有效提升安全防護能力,而不因操作困難而影響效能。
生成式AI的計費模式是企業導入時需謹慎考量的問題,一些廠商會根據使用頻率收費,若企業疏忽管理,可能在不經意間累積高額成本。例如,若未關閉AI功能,企業即使未使用,仍可能產生額外費用,企業必須建立完善的治理機制,有效管理生成式AI的使用,避免資源浪費。角色導向的存取控制和精確的成本追蹤都是必要的治理措施,確保每次使用都能合理控管成本,並將資源集中在關鍵的網路安全防護上。
生成式AI在網路安全領域有著巨大的應用潛力,但企業在導入這項技術時,必須特別關注使用信心、使用障礙以及使用治理這三大關鍵因素。隨著技術的逐漸成熟,企業將不再抱持最初的過高期待,而是轉向更加實際的應用,最終達到Gartner所描述的「生產力平衡點」階段,生成式AI不僅能大幅增強企業的網路安全防護能力,還將成為應對新興威脅的重要防禦武器,幫助企業更有效地迎接未來的挑戰。
資料來源:CSO Online
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這篇文章 生成式AI成資安工具 但企業仍應考量風險管理 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。
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