在生成式 AI 快速發展的時代，企業在資料安全與管理上面臨獨特挑戰。我們最新白皮書提出了一套整合方案，結合可觀測性（Observability）、數據安全態勢管理（DSPM）與資料檢測及響應（DDR），以應對這些挑戰，確保合規性、建立信任並推動創新。

 

引言

生成式 AI 已成為跨產業的變革引擎，助力企業自動化複雜任務、產出深刻洞察並生成精細內容。然而，其應用也為數據安全與管理帶來顯著挑戰。這些模型仰賴大量敏感資料運作，因而引發資料私隱、法規遵循與潛在濫用的隱憂。

 

生成式 AI 下的資料安全與管理挑戰

1. 資料規模與複雜性：生成式 AI 依賴龐大資料集，涵蓋敏感與個人資訊，管理和保護如此海量資料極具挑戰。
2. 自主決策風險：AI 系統能在無人監督下自主決策，可能導致意外資料外洩或違規行為。
3. 資料流透明度不足：追蹤資料在 AI 模型中的流動並理解其決策邏輯困難重重，阻礙風險識別與管控。
4. 法規遵循壓力：GDPR、CCPA 等法規對資料保護要求嚴格，企業必須確保 AI 應用符合相關規範。
5. 內部威脅與未授權存取：AI 系統的導入可能為內部威脅開闢新途徑，例如員工濫用敏感資料存取權。
6. 威脅格局的演進：網絡攻擊日益精進，AI 系統既是潛在目標，也可能成為攻擊者的工具。

 

解決之道：整合式策略

為因應這些挑戰，企業需採取全面安全策略，融合以下三大支柱：

1. 可觀測性（Observability）

可觀測性通過監控系統輸出，洞悉其內部運作。在生成式 AI 場景中：

• 即時監控：持續追蹤 AI 模型，發現異常或意外行為以提示潛在安全問題。
• 透明性：揭示資料流與決策過程，提升合規性並便於審計。
• 效能監測：關注效能指標，識別可能指向安全漏洞的異常變化。

2. 數據安全態勢管理（DSPM）

DSPM 聚焦於掌握並強化企業資料的安全狀態：

• 資料發現與分類：定位敏感資料並依風險等級分類。
• 政策執行：制定並落實資料存取與使用規範，確保 AI 模型合規運作。
• 風險評估：定期檢視安全態勢，主動修補潛在漏洞。

3. 資料檢測及響應（DDR）

DDR 致力於檢測資料威脅並迅速應對：

• 威脅識別：運用進階分析即時發現資料洩露或濫用跡象。
• 事件應對：建立快速反應機制，減輕安全事件影響。
• 修復行動：採取矯正措施，例如修補漏洞或更新政策，預防問題重演。

 

三大支柱的協同運作

整合可觀測性、DSPM 與 DDR，企業可構建強健的安全框架：

• 元件互助：可觀測性為 DSPM 與 DDR 提供關鍵資料支援。
• 動態回饋：DDR 的洞察協助 DSPM 策略，DSPM 的政策則強化可觀測性成效。
• 全面防護：從預防到檢測與應對，涵蓋數據安全的各個面向。

 

論述核心

若欠缺完善的安全策略便推行生成式 AI，無異於建造無基之屋。資料洩露、合規失誤與聲譽損害的風險不容小覷。整合方法能實現：

• 落實管理：政策不僅是紙上談兵，而是透過技術切實執行。
• 風險預防：持續監控與評估，及早發現並化解問題。
• 合規保障：確保符合法規要求，避免法律風險。
• 信任奠基：讓客戶與合作夥伴對企業的資料管理能力深具信心。

 

結語

隨著生成式 AI 日益融入企業營運，保護與管理其所用資料不僅是技術必需，更是策略要務。企業需採納整合可觀測性、數據安全態勢管理與資料檢測及響應的策略，方能有效管控風險。如此，不僅能守護資產與聲譽，更能釋放生成式 AI 的全部潛力，以安全合規的方式驅動創新與競爭優勢。

在網絡威脅日益猖獗、數據生態系統不斷擴張的時代，數據安全自動化已成為現代網絡安全策略的核心支柱。進入 2025 年，企業不僅要面對保護敏感資訊免受進階威脅侵害的空前挑戰，還需應對嚴格的法規要求與有限的資源限制。本文將深入探討數據安全自動化的定義、其關鍵價值，以及企業如何運用它建構堅實的防禦體系。

 

什麼是數據安全自動化？

數據安全自動化利用技術與自動化流程，保護敏感數據免於未經授權的存取、洩露或濫用。透過機器學習（ML）、人工智能（AI）及安全編排平台等工具，企業得以自動執行重複性安全任務，提升威脅檢測能力，並提升數據相關事件的應對效率。其核心功能包括：

• 自動數據發現與分類
• 即時監控與風險評估
• 政策執行與存取管控
• 自動修復措施
• 全面報告與合規管理

 

為何 2025 年數據安全自動化至關重要？

邁入 2025 年，以下三大趨勢凸顯數據安全自動化的必要性：

1. 網絡威脅日益複雜：網絡犯罪分子採用更精密的手段，甚至借助自動化技術發動攻擊。面對自動化的勒索軟件、釣魚詐騙與內部威脅，手動檢測與應對已顯得力不從心。

2. 數據量爆炸性增長：預計 2025 年，全球數據總量將激增至 180 澤位元組（zettabytes），受雲端技術、物聯網與邊緣運算推動。人工管理與保護如此龐大的數據規模已不再可行。

3. 法規要求日益嚴格：GDPR、CCPA、HIPAA 等法規要求企業建立完善的數據保護機制。自動化能減少人為錯誤，確保持續符合合規標準。

 

數據安全自動化的核心應用

1. 數據分類與加密

自動化工具可依數據敏感度進行分類，並套用適當加密。例如，機器學習能辨識個人身份資訊（PII）或財務數據，自動加以保護。

2. 威脅檢測與風險評估

自動化系統分析海量網絡與終端數據，快速識別潛在洩露的異常徵兆，提升風險預警與主動防禦能力。

3. 數據遺失防護（DLP）

自動化 DLP 解決方案可監控數據流動，執行規則以防止敏感資訊未經授權外洩，例如禁止機密文件上傳至未批准的雲端服務。

4. 合規性監控

自動化持續追蹤合規需求，在問題演變成重大風險前發出警示。

4. 事件應對與恢復

發生數據洩露時，自動化能迅速隔離受影響系統、封鎖惡意 IP 或還原未經授權的變更，加快應對速度。

自動化安全流程的優勢

• 快速響應：自動化系統能在數秒內檢測並化解威脅，遠勝於手動流程的數小時或數天。
• 減少失誤：一致的任務執行降低人為疏忽或配置錯誤的風險。
• 成本效益：自動化重複性任務可降低營運成本，讓人力專注於策略性工作。
• 靈活擴展：自動化解決方案能輕鬆因應數據增長與安全挑戰的演進。

 

實施數據安全自動化的挑戰

儘管優勢顯著，企業在推行數據安全自動化時仍需克服以下挑戰：

• 系統整合難度：確保自動化工具與既有系統和工作流程順暢銜接。
• 初期投入成本：先進自動化平台的高昂費用可能讓中小型企業卻步。
• 技能不足：團隊需接受培訓以有效管理與改善自動化系統。
• 誤報問題：未經妥善調整的系統可能產生過多警報，增加安全團隊負擔。

 

如何推行數據安全自動化？

• 評估現有安全現況：找出安全流程中的漏洞與低效環節，鎖定重複性、耗時或易出錯的任務。
• 挑選適當工具：選擇符合需求的平台，例如 SOAR（安全編排、自動化與響應）、AI 分析工具或自動化 DLP 系統。
• 設定明確目標：制定可量化的指標，如縮短事件響應時間或提升合規率。
• 測試與檢視：逐步導入自動化，監控成效並持續調整，減少誤報並提升效率。
• 培訓團隊：為安全團隊提供必要的知識與技能，確保自動化系統發揮最大效益。

 

數據安全自動化的未來展望

隨著 AI 與預測分析技術的進步，數據安全自動化將迎來更大突破。值得關注的趨勢包括：

• 自主安全系統：無需人工介入即可檢測、分析並中和威脅的全面自動化框架。
• 行為分析：基於使用者和實體行為的異常檢測能力進一步提升。
• 跨平台整合：實現混合雲端、本地系統與物聯網環境的無縫自動化。

 

結語

數據安全自動化已不再是可有可無的選擇，而是任何希望在 2025 年及未來蓬勃發展的企業不可或缺的利器。通過擁抱自動化，企業不僅能有效保護數據，還能在數碼時代中贏得競爭優勢。成功的關鍵在於選對工具、克服實施障礙並持續改善流程。

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這是每個雇主避之不及的噩夢場景，卻比我們想像的更常發生。試想一位資深項目經理，多年來一直是團隊的中堅力量，推動成果，助力公司成功。然而，風向變了。近幾個月，他顯得心不在焉，屢屢錯過期限，對建議置若罔聞，工作敷衍了事，儼然成了「靜默辭職」的化身。所有挽回他的努力均告無效，最終，他被納入績效改進計劃（Performance Improvement Plan，PIP）。

接下來的情節既在意料之中，又暗藏危機。面對前途未卜，這名員工開始謀劃職業下一步。他更新履歷，聯繫獵頭，尋找外部機會。然而，他的行動不止於此。

在離職前的最後幾週，他開始觸碰禁區：敏感客戶合約、專有設計、財務數據 —— 任何他認為能助其跳槽的資料。他將文件下載至個人設備，自我安慰這是「未來保障」。無人察覺。直到他離開，一切為時已晚。

 

公司瞬間陷入三重危機：

法規風險：若下載資料含個人身份資訊（PII）或財務紀錄，一旦外洩或處理不當，GDPR、HIPAA 等法規將帶來巨額罰款。

信任崩塌：洩密消息傳至客戶、夥伴與員工耳中。信任如薄冰，一次失誤足以摧毀多年苦心經營的聲譽。

競爭劣勢：若這名前員工攜機密（如定價策略、商業機密、客戶提案）投奔對手，公司恐失合約、信譽受創，甚至難以重振旗鼓。

 

為何PIP員工格外危險

被列入 PIP 的員工背負沉重壓力。他們感到走投無路、被低估，前景迷霧重重。這種情緒常催生高風險行為：

憤怒轉為報復：部分員工出於怨恨，故意洩露敏感資料，意圖損害他們認為辜負自己的組織。

絕望催生竊取：有人視機密數據為求職捷徑，利用它謀取新機會的優勢。

疏忽埋下隱患：即使無惡意，員工也可能因製作作品集而複製文件，無意間製造數據外洩的漏洞。

更糟的是，若缺乏適當監控，這些風險將潛伏無形，直到爆發為代價慘重的危機。

 

Getvisibility DDR 如何扭轉局面

有了 Getvisibility DDR，這一切將截然不同。回溯場景：當項目經理開始存取職權外的文件時，Getvisibility DDR 會立刻捕捉異常。其 AI 驅動的智能系統將標記這一異動，促使公司迅速應對。以下是 Getvisibility DDR 如何防範內部威脅：

異常行為早期預警

Getvisibility DDR 全天候監控雲端、本地與混合環境的數據互動。當員工存取人力資源檔案、財務數據或敏感客戶文件時，系統會立即辨識出與其日常行為的偏離。

實時遏制措施

DDR 不待人工介入，立即採取行動：

• 限制員工對敏感文件的存取權限。
• 封鎖下載功能，防止數據外流。
• 通知 SOC 團隊與文件擁有者展開調查。

深度洞察支援決策

DDR 不僅發出警報，還提供詳盡脈絡。SOC 團隊可查看存取的文件、時間、頻率，並比對員工歷史行為，實現快速且精準的判斷。

跨部門協同防護

系統同步通知相關文件擁有者，啟動跨部門審查。若確認行為為故意，存取權將被永久撤銷，事件移交相關團隊處理。

 

結局：業務無虞，數據安全

若配備Getvisibility DDR，結果將是：

• 法規無憂：敏感數據留在企業內，避免罰款與監管壓力。
• 資訊保密：專有資料不外洩，競爭對手無機可乘。
• 信任穩固：客戶、員工與利益相關者無需質疑公司的數據保護能力。

公司不必疲於應對洩密後果，而是專注於改善流程、增進信任與開創未來。

 

內部威脅：數據不容小覷

這並非特例，而是普遍現象。看看這些數字：

• 25% 的內部威脅來自惡意內部人士（員工或承包商），他們濫用權限謀私利。
• 59% 的離職或被解僱員工承認帶走機密或敏感資訊。
• 31% 的 2023 年數據洩露源於內部威脅，顯示內患與外敵同樣致命（IBM, 2023）。

 

守護數據，守護企業

Getvisibility DDR 提供以下利器：

• 精準監控：實時追蹤所有環境中的文件活動。
• 迅捷應對：威脅浮現時即刻遏制，降低損害。
• 信譽保障：向客戶、員工與監管機構展現您對數據安全的承諾。

在數據安全至關重要的時代，依賴過時工具與被動策略已不足以應對挑戰。有了 Getvisibility DDR，您將獲得可視性、掌控力與安心，讓企業屹立不倒。別等到危機暴露漏洞，現在就保護您的數據。

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一封看似普通的電子郵件。

這是一張標示為「緊急」的供應商發票，寄件者的姓名似曾相識，郵件內容甚至提及正在進行的項目。一名員工正埋首於滿溢的收件匣，沒多想便點擊了附件。什麼也沒發生，檔案沒有打開。然而，在幕後，攻擊已悄然展開。

 

後續發展

攻擊者獲得存取權後，靜悄悄地在系統中潛行，竊取登錄憑證並逐步提升權限。他們未被察覺地繪製出公司共享環境的地圖，鎖定關鍵數據儲存區與系統弱點。準備就緒後，攻擊者在 OneDrive 中植入勒索軟件，將其隱藏於重要文件中。數日潛伏，惡意軟件低調地融入其中，無人起疑。直到深夜，攻擊突然啟動。瞬間，企業內的文件被加密，員工無法存取核心文件與共享資源。清晨，團隊登入準備開始工作時，迎接他們的是一則勒索訊息：支付 50 萬美元比特幣，否則數據將永遠失聯。公司陷入停擺，客戶關鍵檔案、營運數據甚至備份全數鎖死。受影響的桌面出現勒索提示，同步至 OneDrive：

• recovery
• unlock
• readme

文件陸續被加密並回傳至 OneDrive。IT 團隊只能眼睜睜看著副檔名轉為 .akira，這是一場 Akira 勒索軟件攻擊。每拖延一小時，數千美元收入蒸發，客戶信任流失，法律責任加重。

 

Getvisibility DDR 如何改寫結局

企業總是提醒員工提防釣魚郵件，避免點擊可疑鏈接。但那些毫無破綻的郵件呢？當收件匣堆滿訊息，當員工初來乍到或疲於奔命時，即使最謹慎的人也可能失手。而這正是網絡犯罪分子的計謀，他們深知人性弱點。

若有 Getvisibility DDR，這場攻擊將止步於第一次點擊。

1. 立刻識別威脅

惡意文件上傳瞬間，Getvisibility DDR 的 AI 驅動分類引擎會將其標記為高風險，防患於未然，阻止傳播。

2. 實時警報阻斷攻擊

與其如毒氣般無聲蔓延，DDR 會立即通知管理員，讓他們在威脅擴散前採取行動。

3. 確保業務不中斷

無需面對數天停工、贖金勒索或聲譽損失，公司只需移除威脅，便可繼續運作。

有了 Getvisibility DDR，一場潛在災難將化為小插曲，無力掀起波瀾。

 

重要性何在

網絡犯罪分子並非盲目出擊，他們耐心十足、策略縝密且鍥而不捨。他們研究目標企業，利用人為疏失，設計精準威脅，突破傳統防線。對中小型企業而言，風險尤為致命。一次失誤，一個點擊，就可能引發毀滅性連鎖反應：

財務重創：贖金、營收損失與監管罰款足以拖垮企業。

聲譽受損：客戶數據暴露後，信任崩塌，重塑難上加難。

營運癱瘓：關鍵文件被鎖，生產停滯，恢復耗時費力。

網絡攻擊不僅干擾運作，更威脅企業存亡。因此，主動防禦不是選擇，而是必需。

 

Getvisibility DDR 的獨特優勢

人非聖賢，失誤在所難免。但安全事件是否演變為災難，關鍵在於企業是否擁有應對利器。有了 Getvisibility DDR，無需依賴運氣，而是仰賴實力：

即時威脅偵測：惡意文件上傳一刻，DDR 的 AI 分類系統即標記高風險，防堵擴散。

實時應變：即時警報通知管理員，迅速隔離並消滅威脅，避免損害。

業務無縫延續：免於停機成本、贖金壓力與品牌傷害，移除威脅後一切如常。

有了 Getvisibility DDR，一次點擊不再是企業的致命傷，而僅是一個無傷大雅的小插曲。