資安院三大戰略 AI 驅動資安治理 2.0
面對地緣政治風險與全球供應鏈安全壓力，資安院以平台化治理為核心，結合 AI 營運與成熟度評估、關鍵基礎設施防護與情資共享，建立跨政府與產業的國家資安防護體系。
採訪／施鑫澤‧文／鄭宜芬‧刊期／2026.5
資安院推動資安治理模式轉型，朝向高度可視化與平台化管理，並以資安報表與治理清單為核心，導入 AI 賦能自動化體系，將傳統年度稽核升級為「資安治理 2.0」。
「看得到才治得到、治得到才管得好。」國家資通安全研究院院長林盈達表示，今年將資安治理平台的應用更進階，目標為利用 AI 技術提升資安治理的效率與深度，整合法令遵循、事件通報、外部曝險與資安情資等多元資料，建構以資料為基礎、以 AI 分析為核心的資安治理體系，提升整體治理效能與決策能力。
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平台儀表板與治理清單強化管理
目前資安長分為兩類型，一類為技術型資安長，另一類則是從副首長跨領域擔任的治理型資安長。若能將資安治理做得像財務報表一樣標準、具體，治理者的工作將大幅簡化。只要定義好規則與治理清單，即使不具備資深資訊背景，也能透過看懂報表、找出潛在錯誤來進行治理。
林盈達表示，「資安治理平台」提供儀表板與治理清單兩大核心功能。事業主管機關會看到自己的資安治理儀表板，也會看到轄下機關的儀表板，便可進行跨機關的資安治理與監督，必要時可依循清單項目，直接發函要求負責單位說明或改善。其中治理清單分為下列六大項目：
- 檢視事件通報之法規遵循與時效性
常見機關發生資安事件漏報或事件處理完才通報，未遵循法規所要求的基本通報時間。資安院鼓勵各單位遵循時效性，以提升合作效率。
- 盤點漏洞
盤點一年以上未改善的事件處理，或已公告超過半年以上仍未修補的已知漏洞。
- 統計每月監控情資分布
以MITRE ATT&CK戰術(Tactics)階段為基礎當任一戰術占比突出，機關可針對突出戰術階段之監控情資，確認根因，改善相關防護，降低後續發生可能。
- 監看「蜜罐」指標
用以辨識是否遭入侵，當機關內部蜜罐連線出現強烈異常訊號，顯示可能被打穿或配置失誤。
- 強化 EASM 主動防禦
EASM（外部攻擊面管理）是從外部看見「駭客視角」，也顯示潛在的安全缺口與脆弱面，因此將持續強化 EASM與高風險曝險的持續監看與修補策略。
- 利用曝險分數建立優先處理序
曝險分數可協助單位從整體面看到哪些事項／事件的優先處理權重。
資安院計畫在 2026 年第二季啟動 3家A級及3家B 級機關的試點計畫，階段性將新型治理模式擴展至全臺。資安署也規劃整合署院既有資料與機關擁有資料，強化資安治理分析與決策支援。上層機關藉由資安治理平台，將能全面掌握並監督納管機關之資安管理工作執行現況。
未來治理平台 AI 化的技術，團隊們將持續在三方向提升：資料架構升級；原始資料（Raw Data）集中，支援多時態分析；擴充多元資料源，協助研究人員深化資安洞察。
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AI 導入治理平台 即時決策提升成熟度
資安院內團隊投入大量心力進行研析 IT 與 OT之資安治理成熟度評估方法，例如國際資安治理成熟度執行方法與案例，設計我國未來三年資安治理成熟度（策略－管理－技術）規劃結合 AI 之可行方案，作為政府資安治理規劃與精進依據，以及更貼近機關實際執行的資安工作成果，同時確保評估的有效性與實務性。
2026 年，資安院的資安2.0治理模式將從統計分析升級為決策導向，從「資料收納」延伸至「可視化儀表板」，強化對政策與治理行動的支援。計畫重點如下：
- 研析 IT 資安治理成熟度參考佐證資料
以策略（S）、管理（M）及技術（T）三面向為基礎，建立好的資料標準，包含類型、格式及品質標準，並邀請機關共同參與。
- 研析具備 AI 能力系統功能
規劃資安治理平台之文件檢核、資料
比對及分析建議功能，並設計IT資安治理成熟度參考佐證資料智慧評估小幫手。
- 研析AI／LLM 工具應用
將LLM應用於IT資安治理成熟度參考佐證資料檢核。
以手機產業中的 Turnkey(一站式) 解決方案為例，資安院目標提供此類治理平台，將200 多個複雜的控制項轉化為具體的儀表板與改進清單，讓主管機關能一眼看出下屬單位哪些事項「應改進而未改進」。
傳統資安稽核宛如年度大閱兵，集合委員抽樣查看佐證資料，不僅耗時且具有運氣成分（抽樣可能沒抽到漏洞）。林盈達認為，資安需要的是集中且連續的可視性與平台化，讓組織與不同層級的主管能即時掌握 200 多個控制項目的健康狀況，這才是真正的治理。
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AI 導入資安營運 SOC自動化與支援決策
SOC（資安營運中心）長期面臨告警疲勞。為應對挑戰，資安院將內部 16 項資安營運進行系統化梳理，目前約有一半達成 AI 自動化，流程涵蓋資料匯總、情資比對到黑名單部署，讓原本繁重的人工研判轉為 AI 驅動的自動化決策。
- 自動化撰寫週報：
資安週報過往需要各中心人力花費一整天整理資料，導入 LLM 與 AI並結合提示工程（Prompt Engineering）與RAG技術後，每週產出時間已縮短至約一小時。
- 輔助稽核與評核：
在成熟度評估（C2MA）中，AI 可閱讀數百頁的佐證文件，並與人工評核結果進行比對。初步實驗顯示，AI 在抓取疏漏與保持一致性方面表現良好。當 C2MA 的資料匯入資安治理平台後，就可以即時呈現機關資安營運成熟度。
在技術架構方面，資安院考量機密性及合規需求，採用地端部署雙模型架構。機敏資料會先進行去識別化處理後再進行分析，兼顧資料隱私與分析效能。系統提供自然語言互動介面，並內建快捷分析標籤，降低使用門檻。
林盈達強調，AI 正從 Copilot（協作）角色演變為 Independent（自主）模式。這意味著在特定領域經過深度訓練的 AI 模型，能獨立完成程式碼檢核、漏洞分析與邏輯研判。這並不代表人類專家退場，而是資安人員需要具備操作與糾錯能力，在 AI 所提供的高完成度基礎上進行最後約 5% 的精準修正，將實現更高效率與品質的資安治理。
OT資安盲區 強化關鍵基礎設施監測
關鍵基礎設施（CI）的保護是國家資安的重中之重，但 OT場域的可視性不足已成為重大隱憂。
林盈達分析，許多國營事業如水、電、交通等機關，因擔心部署資安設備會干擾既有營運或導致停機，長期將 OT 場域視為「不可碰觸」的黑洞，可能潛藏了許多不為人知的後門。
目前金融業與電信業的資安能量最為強健，由於這兩者高度依賴資訊系統生存，且主管機關執法強悍，罰款金額極高，促使企業主動投入資安資源。而在製造業中，半導體產業因應國際供應鏈的需求，對於機台區的資安解決方案與可視性要求極高，發展相對先進。
相比之下，水、電、交通等傳統 CI 領域，由於OT 環境普遍監控不足，整片場域往往處於灰色地帶。林盈達表示，資安院已組建了Threat Hunting（威脅獵殺）專門團隊，專責識別潛在後門與惡意程式，再加上建立白名單鑑別異常行為，能讓原本認為系統運作正常的單位，及早發現潛在入侵跡象並進行修補。
由於OT 通訊模式相對固定，資安院正協助機關建立白名單，確保任何未經授權的行為都能即時攔阻，從而降低大規模威脅獵捕的需求，使防禦模式從被動清查轉為主動防護。
公私協力 整合威脅情資與產品安全
資安除了是政府的責任，也關乎整體產業競爭力，但目前臺灣資安服務資源極為不對稱。為突破限制，資安院正研議整合國際商業情資、國內交換情資與自產情資，進行深度分析與加值後，提供給上市櫃公司及產業龍頭企業使用。
林盈達表示，這種加值服務分為主動與被動兩大模式：被動模式提供開放原始碼的情資品質檢核，協助企業確認其所獲得的威脅情資是否屬實；主動模式則透過監測暗網或 C2（Command and Control）指令伺服器，若發現企業內部資訊外洩或連線異常，便主動發出預警。
他認為，國家投入預算採購的高昂國際情資，應透過資安院的專業分析轉化為公共服務，協助資源有限的企業在遭遇威脅前先行預防。
在產品安全方面，資安院也推動「產品漏洞賞金計畫（Bug Bounty）」，邀請國內頂尖的白帽駭客團隊對國內網通廠指定的設備進行漏洞挖掘。短短三個月內，便在 10 家廠商的 20 個產品中找到了 10 個取得 CVE 編號的重大漏洞。
若能在產品大規模上市或出口前修補漏洞，便能有效避免品牌受損與後續高昂的回收成本。未來此模式也將擴展至政府資訊系統與 IoT 設備，將臺灣紅隊的強項轉化為實際防禦能力。
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跨部會防詐與國防合作 建構聯防體系
資安院目前與 LINE、Meta 等平台建立了緊密的合作機制，利用 AI 機器人主動潛入可疑的詐騙群組進行辨識。一旦確認其詐騙特徵，便立即通報數發部、內政部與 LINE 公司下架帳號或群組。資料顯示，這項舉措已成功讓網路詐騙廣告的觸及率下降約 15%。
雖然詐騙集團會轉向線下或其他難以監控的管道，但林盈達認為，透過封殺線上通路，能大幅提高詐騙集團的成本、縮小打擊範圍。這項戰略的深層邏輯在於「提高犯罪成本」。當網路詐騙在線上隨時面臨 AI 封殺，詐騙集團將被迫轉向成本更高、效率更低的線下模式（如傳統電話或簡訊），進而減少受害者人數與財損金額。
雖然改革會有阻力，但唯有走向高可視性、連續性監控與 AI 自動化，臺灣才能在日益嚴峻的資安戰場中，建立起真正的韌性。
此外，資安院今年亦與國家中山科學研究院 26 日簽署MOU，雙方將整合資安技術、資安治理與國防科研能量，合作範疇涵蓋關鍵基礎設施防護、跨國網路攻防演練、資安治理成熟度評估、零信任架構、AI 產品與系統安全測試，以及資安情資分享等領域，以強化我國關鍵基礎設施與國防體系的資安韌性。
面對日益複雜的威脅環境，林盈達最後強調，當治理者將治理清單中每項指標對應到操作流程、外包管理與技術配置的「可改善原因」，都能讓威脅降低的，每位治理者與管理者，也需隨時準備清晰且可度量的替代方案，降低高風險的事件發生。
