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人工智慧與資訊安全已成為近期資訊科技領域的兩大顯學，人工智慧技術廣泛的應用性也延伸到資安的威脅分析層面。藉由機器學習技術的優勢，資安分析解決方案的精確度與效率得到同步的提升，顯著減輕了資安分析人員的工作負擔。然而，以人工智慧為基礎的資安解決方案也並非毫無弱點，但經過有系統的事前防範，智慧安全解決方案仍是值得高度期待的創新防護機制。由於智慧安全獨特的專業性，是極為少數見到僅是新創小廠就可以開發出與大廠互相競爭產品的資安領域，對台灣資安產業而言，直接投入演算法設計的核心產品研發，或是提供視覺化呈現的加值改良，都是可以評估切入的機會。

【內容大綱】

• 一、傳統資安防護無法因應新興攻擊型態
• 二、整合與智慧化為資安方案發展方向
• 三、智慧化為資安主流解決方案研發重點之一
• 四、事後階段為智慧化解決方案應用主要機會
  • (一) 使用SIEM方案分析系統日誌
  • (二) 導入機器學習技術辨識異常使用行為
  • (三) 將DevOps流程導入機器學習模型建立多層次安全
• 五、智慧安全領域潛藏新創公司商機
• 六、IEKView

【圖表大綱】

• 圖一、近期重大資安威脅事件
• 圖二、各階段資安解決方案發展特色
• 圖三、國際資安大廠解決方案研發趨勢
• 圖四、SIEM資安分析方案運作機制
• 圖五、機器學習資安分析方案運作機制
• 圖六、透過DevOps流程強化機器學習安全性
• 圖七、資安各領域公司平均與中位數成立時間