報導摘要：從情報超載到證明即時性防禦
在當代複雜且快速變化的網路威脅環境中，資安團隊面臨著前所未有的挑戰：威脅情報（Threat Intelligence, TI）的超載。每一天，從各種管道湧入的惡意軟體分析、攻擊鏈細節和駭客手法報告，數量之巨，已遠超資安人員能夠有效分析和應對的能力。隨著攻擊者開始利用人工智慧（AI）作為加速編碼、調試和優化攻擊技巧的「副駕駛」，攻擊鏈的產生速度只會更快，使得資安防禦的反應速度必須提升到與攻擊者同步。
對大多數組織來說，威脅情報並不稀缺。相反的是每個月數百篇科技部落格都會剖析新的惡意軟體家族、分析攻擊鏈並解析攻擊者的活動。對安全團隊來說，真正的挑戰並非獲取情報，而是情報源源不斷湧入的速度超過分析處理的能力。媒體上，每天都有關於新的惡意軟體活動、新穎的 C2 通道、客製化的規避技巧以及更隱密的持久化方法的報告，了解攻擊者的運作方式是成功的一半，真正的挑戰是證明組織的防禦措施確實能夠在實際的環境中阻止攻擊者。
多年來，入侵與攻擊模擬 (Breach and Attack Simulation, BAS) 解決方案透過安全地模擬攻擊者行為並展示現有控制措施的有效性，幫助安全團隊保持領先地位。借助人工智慧驅動的 BAS，安全團隊現在可以將威脅情報報告轉化為可重複的攻擊模擬，並在幾分鐘內提供暴露或恢復能力的證據。
對組織而言，最重要的並非最新的新聞頭條，而是其防禦措施能否抵禦根據其行業、地理和風險狀況量身定制的現有和新威脅。如今，利用人工智慧，任何類型的威脅情報以及技術報告、建議或分析都可以由您的 BAS 供應商轉化為安全、可執行的模擬，並以前所未有的速度交付保障。
這項技術的突破，將資安驗證從過去依賴人工紅隊演練的耗時模式，轉變為AI驅動的按需驗證模式。透過AI-BAS，組織可以立即將抽象的威脅情報轉化為具體的防禦證據，從而更智慧地分配資源，並向決策者提供基於證據而非假設的資安保證。
第一章：資安團隊的兩難：威脅情報的洪流與行動瓶頸
1.1 威脅情報（TI）的超載困境
在數位轉型的時代，威脅情報的價值毋庸置疑，它是資安決策的基石。然而，當前企業面臨的現實是：情報的獲取速度遠快於將其轉化為行動的速度。
資安團隊每日必須面對來自多方的情報來源，包括政府資安機構的公告（如CISA的Known Exploited Vulnerabilities Catalog）、資安廠商的技術部落格、開源情報（OSINT）以及付費的專業情報服務。這些情報詳細描述了新的惡意程式家族、其指令與控制（C2）通道的變化、客製化的規避技巧以及更具隱蔽性的持久化方法。雖然這些資訊對於了解攻擊者的運作方式至關重要，但資安團隊往往缺乏足夠的人力和專業知識，能夠及時地、安全地將這些技術細節翻譯成可執行的攻擊場景，並在真實環境中進行驗證。
這種資訊與行動之間的巨大落差，造成了資安防禦體系的根本性瓶頸。許多已知的威脅，儘管情報完備，卻因為缺乏快速驗證的機制，最終導致企業在遭遇真實攻擊時，才驚覺防禦措施失效。
1.2 敵人的進化：AI驅動的攻擊加速
資安防禦者面臨的挑戰，不僅僅是情報的超載，還包括攻擊者的加速進化。研究顯示，惡意行為者已開始廣泛利用生成式AI（例如大型語言模型，LLM）作為他們的攻擊輔助工具。AI能夠協助駭客：
快速編碼和調試惡意程式： 縮短開發週期，生成更有效且難以追蹤的惡意負載。
優化規避技術： 迅速測試各種規避沙箱、端點偵測與回應（EDR）系統的方法。
個人化社交工程： 透過AI生成高度客製化、語法流暢且模仿組織內部溝通風格的網路釣魚郵件，增加偵測難度並繞過人類直覺。
攻擊者以小時為單位進行適應和改進，使得傳統上依賴人工紅隊演練（Red Teaming）或滲透測試（Penetration Testing）的資安驗證方法，顯得緩慢且不夠持續。當攻擊者不斷加速時，資安驗服必須能夠在數小時內，將最新情報轉化為防禦驗證，才能有效縮小「威脅發現」與「防禦強化」之間的時間差距。
第二章：BAS的價值：持續性、自動化的驗證基石
2.1 入侵與攻擊模擬（BAS）技術的核心價值
入侵與攻擊模擬（BAS）是資安驗證領域的一項關鍵技術，旨在透過安全且自動化的方式，持續模擬駭客的完整攻擊週期。與傳統的滲透測試（專注於尋找漏洞，且時間有限）或弱點掃描（僅識別弱點，不驗證防禦有效性）不同，BAS 的核心價值在於：
持續性與一致性： BAS 平台可以自動化、持續不斷地進行模擬攻擊。這確保了資安控制措施的有效性不會因配置變更或環境漂移（Environmental Drift）而隨時間衰退。
安全模擬： BAS 模擬是在受控環境中進行，使用無害的攻擊模組或代理程式（Agent），確保測試過程不會對營運環境造成風險或損害，這是紅隊演練難以保證的。
多面向驗證： BAS 涵蓋多個攻擊向量，包括電子郵件閘道、網路閘道、端點安全、橫向移動以及資料外洩模擬，提供企業分層式、多面向的整體防護評估。
2.2 MITRE ATT&CK 框架的深度整合
現代 BAS 解決方案已深度整合 MITRE ATT&CK 框架，將資安驗證的精準度和真實性提升到新的高度。
MITRE ATT&CK 提供了一個詳細的攻擊技術矩陣，用於描述攻擊者的戰術（Tactics，如：初始存取、持久化）和技術手法（Techniques, TTPs）。
BAS 如何利用 ATT&CK：
情境對應： BAS 平台將模擬攻擊的每一個步驟，精確對應到 MITRE ATT&CK 矩陣中的特定 TTPs。
威脅族群模擬： 透過分析來自威脅情報的惡意族群（例如Fin8、APT38、Lazarus等）所慣用的 TTPs，BAS 可以創建針對特定族群的「全攻擊鏈（Full Kill-Chain）」APT 模擬。
視覺化分析： 驗證結果可以透過 MITRE ATT&CK Navigator 等工具進行視覺化呈現。資安團隊可以一目瞭然地看到，針對特定駭客群體的哪些戰術和技術手法，企業的防禦措施能夠有效偵測或預防，哪些是薄弱環節。
這種整合使得 BAS 不僅僅是「測試」資安產品，而是「驗證」防禦體系針對真實對手的應對能力，從而使資安投資更具策略性和針對性。
第三章：AI賦能：將情報轉化為即時驗證的能力
3.1 AI-BAS 的運作機制與獨特優勢
AI驅動的 BAS 是對傳統 BAS 的根本性升級。它利用人工智慧（通常是大型語言模型或機器學習演算法）來解析複雜的威脅情報報告、技術白皮書或資安公告，並在數分鐘內自動將這些文字描述轉譯為安全、可執行的 BAS 攻擊模擬腳本或模組。
AI-BAS 透過加速流程，帶來以下四大實時效益：
按需即時驗證： 傳統上，將新的威脅情報（如新的 CVE 攻擊鏈）納入驗證流程可能需要數天甚至數週，因為需要專業紅隊人員手動解釋報告、編寫負載。AI-BAS 則能在幾小時內將情報轉化為可執行的模擬，讓團隊立即得知防禦是否奏效。
風險清晰化： 傳統弱點掃描產生大量冗餘列表。AI-BAS 則精確展示哪些漏洞在當前環境配置下實際可以被武器化，哪些則不能，從而節省了資安團隊大量時間。
高準確性： AI能確保模擬場景的高度真實性，模擬攻擊者在特定行業、地理位置和風險狀況下量身定制的 TTPs。
加速修復週期： AI-BAS 立即提供驗證失敗的證明，讓資安團隊有明確的證據支持優先修復，加速將威脅納入防禦體系的時間。
3.2 風險清晰化：區分可武器化的漏洞
AI-BAS 的一個革命性優勢在於它解決了資安界長久以來的難題：如何有效管理龐大的漏洞列表（Vulnerability List）。
傳統的弱點掃描會產生數百甚至數千個通用漏洞與暴露（CVE）警報。安全團隊往往疲於奔命地修補所有「高風險」漏洞，但其中許多漏洞可能在企業的特定環境中（例如，由於特定的網路配置、修補程式或安全控制措施）實際上無法被駭客成功利用。
AI-BAS 透過模擬攻擊鏈，提供了「武器化證明」（Proof of Weaponization）。它不只告訴你「這裡有一個漏洞」，而是回答了更關鍵的問題：「這個漏洞在我的環境中，是否能被駭客從頭到尾利用，直到成功竊取資料？」
這種風險清晰化允許資安團隊將有限的資源集中在真正暴露（Exposure）或可被利用（Exploitable）的關鍵漏洞上，從而實現更智慧、更高效的風險管理。
第四章：實踐與價值：可量化的資安投資回報
4.1 可量化的投資回報（ROI）與董事會級別的保障
在企業治理層面，CISO（資訊安全長）和資安主管面臨的壓力，是證明數百萬資安投資確實能夠有形地減少風險。AI-BAS 通過其自動化和基於證據的報告機制，直接滿足了這一需求。
投資回報（ROI）的量化： 每一個安全控制措施（如EDR、防火牆、DLP等）都可以針對真實的攻擊行為進行測試。AI-BAS 報告可以明確指出：哪些資安產品有效地減少了哪些 MITRE ATT&CK TTPs 的風險；哪些投資（產品或配置）未能提供預期的防禦效果，需要調整或替換；以及修復工作（Remediation）的效益，即修復某一弱點後，整體風險評分的變化和恢復能力的提升程度。
董事會級別的信心： 決策者（董事會、高階主管、監管機構）不再滿足於「我們很安全」的假設性聲明。AI-BAS 提供的報告是基於可重複的攻擊模擬證據。這讓領導者能夠以更強的信心向高層簡報，並證明資安計畫是基於事實和數據，而非猜測。這回答了當資安事件發生後，董事會最常問的問題：「我們知道這個威脅嗎？我們是否測試過？」
4.2 台灣資安環境的迫切需求
台灣的企業環境，特別是金融服務和高科技製造業，是國家級駭客和複雜惡意族群的重點目標。這些攻擊往往是針對性極強、客製化程度高的 APT（進階持續性威脅）。
面對如此複雜的威脅，傳統的資安健檢或年度滲透測試已遠遠不夠。台灣企業迫切需要像 AI-BAS 這樣的工具來：
即時驗證對 APT 的防禦能力： 迅速將最新發現的針對台灣產業的惡意軟體活動（如勒索軟體或間諜活動）轉化為模擬，立即確認現有防禦的有效性。
確保合規性與持續防禦： 由於法規和業務需求不斷變化，AI-BAS 確保資安控制措施不會發生「環境漂移」，持續滿足資安標準。
高效率運用人才： 在資安人才短缺的情況下，AI-BAS 將資安團隊從繁瑣的情報分析和手動測試中解放出來，讓他們專注於高價值的工作，例如分析和修復實際被驗證的暴露點。
結論：從假設到證據，重塑資安防禦
資安驗證的未來已由 AI 重新定義。AI驅動的入侵與攻擊模擬（AI-BAS）解決了資安界長久以來的核心難題：如何將無窮無盡的威脅情報，轉化為組織在實際環境中具備抵禦能力的證明。
AI-BAS 的精髓在於，它將情報的「洪水」轉化為「即時的暴露證明」。它賦予資安團隊前所未有的速度、精準度和可量化的數據，使防禦措施能夠以與攻擊者同步的速度進行調整和優化。這種從「基於假設的防禦」到「基於證據的保證」的根本性轉變，是現代企業在激烈網路戰場中維持競爭力和信任的必要條件。
隨著 AI 在攻擊和防禦兩端的角色日益關鍵，採用 AI-BAS 不再是一種選擇，而是維持資訊安全驗證（Security Validation）持續性、真實性及可信度的必然進化。
資料來源：https://www.bleepingcomputer.com/news/security/redefining-security-validation-with-ai-powered-breach-and-attack-simulation/