诉诸人工智能网安 及时遏阻黑客恶意行径

资策会网安所技服中心数据分析技术组组长毛敬豪指出，该单位正积极投入网安旗舰计划，除致力技术研发，亦着手布局人才培育、场域实证(油水电等关键基础设施)，及产业推动(包含推出智能联网装置的检测标准)。

近几年来，不管是譬如进阶持续性渗透攻击(APT)的「针对性威胁」，或重点在于恶意行为横向移动的「非针对性威胁」，攻击手法皆持续精进，令企业不堪其扰。资策会网安所技服中心数据分析技术组组长毛敬豪表示，凭藉传统特徵比对模式，愈来愈难以察觉敌人踪迹，故需要转换方式，利用数学模型来运作行为分析，才可望有所突破，因而使得AI(人工智能)网安跃为时势所趋。

毛敬豪指出，现阶段APT攻击者「该渗透的都已经渗透」，企业接下来的防护重点，并不在于思考如何防止敌军进犯，而是设法找出潜藏于内部的鬼网(Darknet)，意即以强化内部侦测为首要之务。相形之下，企业今后较常遭遇的新敌人，理应不是APT，而是非针对性攻击，加密勒索病毒便是典型的例子。

以WannaCry 2.0为例，己跳脱1.0版必须点击邮件附档或网站连结的感染模式，而是透过网芳漏洞，从线上注入恶意程序至本地端，这般情势着实让人忧心；主要是因为，无论WannaCry或较早发难的勒索软件，背后影武者都是地下犯罪组织，而非网军，如果网军也「共襄盛举」，也利用零日漏洞、线上注入方式发动勒索攻击，肯定是更可怕的灾难。

毋庸置疑，欲战胜勒索病毒，必须设法在开始进行加密之际，适时加以阻断，因此需要在端点设备启用自我防御机制，持续监测Process与档案存取行为；然而这般机制，很难藉由防毒软件来建立，因为防毒软件采用特徵比对方式，而勒索病毒的变种又快又多，所以特徵码产出时效，往往跟不上黑客翻新速度，况且防毒软件大概比对3到4种Pattern，便造成效能急遽恶化，这些盲点，导致一般防毒软件在面对勒索病毒时，总是屈居下风。

透过SDK与AI  持续分析系统之行为

究竟该如何突破僵局？毛敬豪认为唯一解法就是「行为分析」，他进一步解释，现今已有地下的犯罪供应链，提供漏洞与攻击工具，但种类不见得很多，黑客通常利用这些有限资源进行加工，做出看似独特的恶意程序，但不管再怎麽变，都蕴含与源头一致的关键特徵，所以只要掌握威胁情资、抓住这些基本特徵，以此做为基准，再利用AI、深度学习等技术侦测恶意行为，就可望先发至人，在勒索病毒进行加密的当下，及时将之遏止。

足见时值新型态攻击横生，加上万物联网时代来临、大幅助长扩散速度，企业处在严峻的环境，唯有借助威胁情资蒐集机制、安全软件开发套件(SDK)，及有效快速的AI网安驱动模式(例如On-Chip)，才可望明哲保身。

有监于此，经济部以新台币2亿元预算，启动一项为期4年的网安旗舰计划，期望锁定机器感知(渗透测试)、深度学习与数据隐私安全等三大主轴，进行人才培育、技术研发、场域实证与产业推动等相关工作，淬炼台湾自主的网安技术能量。

资策会网安所负责执行上述科技专案，而在推动个中技术研发任务的过程，锁定的重点就是威胁情蒐、SDK及AI等关键项目，首先开发SecBuzzer情资分析平台，借此汇集全球网安专业社群的讨论议题、美国NVD弱点数据库、诱补样本、甚至暗黑网络等情资素材，并藉由AI解析恶意程序基础架构、追踪恶意程序的幕后黑手；其次则与业者合作开发SDK核心模块，将此植入终端装置，而采用这些装置的企业用户，可透过API串接威胁情资，有效防御各种新型态威胁。