報告前言
隨著網路威脅情勢日益複雜，傳統資安事件應變（Incident Response, IR）流程因其高度手動、耗時且依賴專家經驗的特性，已難以應對快速變化的攻擊。大型語言模型（LLM）的出現為資安防禦帶來了革命性的契機，其強大的資料分析與情境理解能力，能夠有效提升事件應變的效率。然而，其高昂的運算成本、潛在的「幻覺」（Hallucination）風險，以及對機敏資料隱私的顧慮，也成為大規模應用的挑戰。
本報告旨在深入探討如何運用輕量級大型語言模型（Lightweight LLM），從優化效率與降低風險兩個核心角度，為組織提供在事件應變中的實用規劃與應用指南，從而實現更快速、更智慧且更安全的資安防護。
優化AI使用效率：實現敏捷應變
傳統的事件應變流程通常依賴預先設定的腳本與手冊，這在面對未知或變種威脅時顯得力不從心。輕量級LLM的應用，能夠將應變從被動執行轉向主動預測與決策，從而大幅提升效率。
自動化威脅情資分析與分類： 輕量級LLM可作為虛擬的資安情資（CTI）分析師，自動分析海量的日誌、警報與威脅情資報告。它可以快速從雜亂的數據中識別出攻擊指標（IoCs）、攻擊者戰術、技術與程序（TTPs），並將相關資訊標準化。這種自動化能力減少了人工篩選與比對的時間，讓資安團隊能夠迅速掌握威勢的核心資訊。
智慧化應變流程建議： 藉由對事件日誌的即時分析，輕量級LLM能夠提供針對性的應變步驟建議。相較於傳統的腳本化應變手冊，LLM可以根據當下的情境、受影響的系統與威脅類型，動態生成最優化的應變計畫。例如，當偵測到勒索軟體攻擊時，LLM可以即時建議隔離受影響的系統、阻斷C&C連線、並提供資料復原的步驟。
加速日誌解析與情境賦予： 資安日誌數據龐大且格式各異，人工解析極為困難。輕量級LLM能快速理解日誌中的自然語言，並將看似無關的事件聯繫起來，賦予其連貫的情境。這有助於資安分析師在短時間內從「點」狀的警報中，拼湊出完整的攻擊「線」與「面」，大幅縮短從檢測到應對的平均時間（MTTD/MTTR）。
輕量級模型的在地化優勢： 不同於需透過API呼叫的外部大型LLM，輕量級模型可在企業內部硬體上運行。這不僅省去了昂貴的API費用，更重要的是，它能確保應變過程中的所有機敏資料（如日誌、帳號資訊）完全保留在本地，有效避免資料外洩的風險，並符合嚴格的資料隱私與合規要求。
降低AI使用風險：組織規劃與應用注意事項
儘管AI的優勢顯著，但在資安應變的關鍵場景中，其潛在風險絕不可輕忽。組織在導入輕量級LLM時，應從技術與管理層面共同採取措施，以確保應用的安全與可靠性。
精準微調（Fine-tuning）與減輕「幻覺」： 輕量級LLM的「幻覺」問題可能導致錯誤的應變建議，造成嚴重的後果。為降低此風險，組織應在導入前對模型進行精準微調，使用大量的歷史事件日誌與應變手冊作為訓練資料，使其具備特定組織環境下的專業知識。此外，應搭配檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，在生成建議時即時檢索最新的威脅情資與內外部知識庫，以確保輸出的準確性與時效性。
建立人工驗證與決策機制： 無論AI多麼先進，最終決策權仍需由人類資安專家掌握。組織應將LLM定位為「輔助分析工具」，而非「自動決策系統」。應變流程應設計為：LLM產生多個可能的應變方案，並模擬其潛在結果；資安分析師在權衡利弊後，最終選擇並執行最合適的方案。這種人機協作模式既利用了AI的效率，又保留了人類的判斷與責任。
制定嚴格的數據治理與隱私保護政策： 在模型訓練與運行過程中，涉及的日誌與數據可能包含大量的個人身份資訊或商業機密。組織必須制定嚴格的數據治理規範，確保所有用於訓練與應用的資料都經過匿名化處理或加密。同時，應確保輕量級模型在本地封閉環境中運行，並定期審核數據存取權限，防止未經授權的存取。
持續的效能評估與模型優化： 網路攻擊手法不斷演進，AI模型也需與時俱進。組織應建立常態性的效能評估機制，定期使用模擬攻擊或歷史事件日誌來測試LLM的應變能力。根據測試結果，對模型進行持續的再訓練與優化，以確保其始終能夠應對最新的威脅。
組織應用與實施方法
為成功將輕量級LLM導入資安事件應變，組織應採取分階段、有計畫的實施路徑。
- 階段一：概念驗證與知識庫建立
- 目標： 評估技術可行性，並建立基礎知識庫。
- 行動：
- 挑選一個或兩個特定的威脅場景（如釣魚攻擊、惡意軟體感染）進行概念驗證（PoC）。
- 收集並整理組織內部相關的歷史事件日誌、應變手冊、資安政策與外部威脅情資，作為模型微調與RAG的資料來源。
- 選擇合適的輕量級LLM（如微調過的Llama 3或Mistral）進行初步測試。
- 階段二：整合與自動化
- 目標： 將LLM能力整合至現有資安流程與工具中。
- 行動：
- 將LLM整合至SOAR（安全編排、自動化與應變）或SIEM（安全資訊與事件管理）平台。
- 開發自動化腳本，讓LLM能夠在警報觸發時，自動進行日誌分析與應變建議生成。
- 設計儀表板，將LLM的分析結果以視覺化方式呈現給資安分析師。
- 階段三：全面部署與持續優化
- 目標： 將AI輔助應變模式推廣至整個資安團隊，並建立常態性優化機制。
- 行動：
- 為資安團隊提供專門的培訓，使其熟悉如何與AI協作，並理解其能力與局限。
- 建立回饋機制，鼓勵分析師記錄AI建議的有效性，用於後續的模型再訓練。
- 持續關注最新的資安技術與AI模型發展，定期評估是否需要更新或替換現有方案。
結論
輕量級大型語言模型為資安事件應變帶來了顛覆性的變革，它能夠在保證資料隱私與成本效益的前提下，賦予資安團隊前所未有的效率與洞察力。組織必須從戰略高度出發，在優化效率的同時，嚴格管理AI應用的潛在風險，並建立健全的人機協作與持續優化機制。透過精準的規劃與實施，組織將能建立起一個更具前瞻性、更具韌性的資安防禦體系，從而在日益嚴峻的網路戰場中立於不敗之地。
參考來源：
- https://www.helpnetsecurity.com/2025/08/21/lightweight-llm-incident-response/
- https://www.bithost.in/blog/cybersecurity-4/lightweight-llms-for-security-78
- https://www.arxiv.org/abs/2508.05188
- https://www.researchgate.net/publication/391425314_Autonomous_Cyber_Defense_LLM-Powered_Incident_Response_with_LangChain_and_SOAR_Integration
- https://ojs.apspublisher.com/index.php/jaet/article/view/212
- https://cyble.com/knowledge-hub/ai-powered-incident-response/
- https://radiantsecurity.ai/learn/ai-incident-response/
- https://kpmg.com/xx/en/our-insights/ai-and-technology/making-ai-a-cybersecurity-ally.html
- https://www.nttdata.com/global/en/insights/focus/2024/generative-ai-used-in-incident-response
探討如何運用輕量級LLM優化資安事件應變流程，從自動化威脅分析到智慧化流程建議，全面提升效率。