製造業 CIO 論壇 台北場
面對資安風險事件快速增加、資安人力有限下， Thales Imperva 解決方案採用機器學習、AI 引擎之間搭配 ，具備即時監控與自動化稽核能力， 讓資安團隊可快速掌握異常行為，並在第一時間做出最合適的決策。
文／林裕洋
隨著駭客攻擊手法日益細膩，企業運用防火牆、入侵偵測系統（IDS）與權限控管等打造的傳統資安防護機制，儘管具備阻擋部分威脅入侵的能力，卻無法掌握內部資料存取的複雜行為與潛藏風險。尤其在高達數百萬筆資料庫稽核記錄之中，企業根本不可能仰賴人力判斷出真正具威脅行為。所幸，現今透過採用機器學習、AI 引擎等搭配的 Thales Imperva 資料保護解決方案，資安團隊可快速掌握異常存取行為，並在第一時間做出最合適的決策，助企業回應法規合規、資安稽核與供應鏈資安需求。
Thales 臺灣技術資深顧問范鴻志指出，現今企業面臨「安全事件數量持續大量增加」、「攻擊手法不斷翻新及攻擊涵蓋面持續擴增」、「安全事件分析專業人員的缺乏」等三大挑戰。面對大量難以消化的資料庫稽核紀錄，Thales Imperva 解決方案具備即時監控與自動化稽核能力，涵蓋資料存取時間點、帳號，乃至於發現可疑行為時即時告警，讓企業在達成合規要求之餘，還可在發生資安事件前即時反應。
機器學習搭配AI引擎 快速揪出資安風險
Thales Imperva 中的 Data Risk Analytics（DRA）模組系統，能從人、事、時、地、物等五個向度進行建模 ，為每位使用者建立資料庫存取行為「基準線」，進而辨識出真正異常行為，如「有人繞過應用程式，直接存取原始資料庫」，又或者「單一帳號於一天內大量存取超過千萬筆記錄」。這些都是傳統規則難以識別的情境，但透過機器學習機制即將數百萬筆事件濃縮為少數幾筆「真正值得關注」的資安警訊，降低資安人員負擔與提高工作效率。
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范鴻志說，Thales Imperva 最大特色在於助企業運用最精簡人力及最少時間，達到資料庫使用行為風險分析、統計與管控等工作。根據客戶實際導入案例顯示，知名企業導入前僅能監控約 2% 資料庫流量，導入後可大幅提升至 50%，且將每日上千筆告警濃縮為 15–30 筆，並能全部交由人工再度檢視，達到大幅提升效率與資安成果。在現今資料庫成為企業核心資產的時代，Thales Imperva 正是企業不可或缺的最佳資料保護方案。
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