【AI SOC 架構重構】從清道夫到設計師，AI 如何接管安全決策

Estrella Wei
10月17日
讀畢需時 7 分鐘

作者：AIShield 編輯部｜發稿日期：2025 年 10 月 23 日

AI 在資安領域一直停留在輔助角色，並非因為演算法弱，而是因為資料與架構沒被為 AI 優化。透過建立統一語意資料平面（Security Data OS），AI 能從輔助分析轉為決策核心，直接參與偵測、風險建模、政策執行與持續獵捕。本文將解析局限根因、提出架構重構思路，並輔以 KPI、落地層級與行動建議，引領 SOC 從 AI 插件走入 AI 架構時代。

一、為什麼 AI 在資安裡始終未躍升為核心

過去十年，AI 或機器學習幾乎成為資安產品的裡外標配：無論是 SIEM、EDR、SOAR，多數廠商都吹噓「我們用了 AI／ML」。但實務中，安全營運中心（SOC）日常運作的變化卻有限。

這不代表 AI 不夠強，而是其位置與架構環境對其發揮起決定性制約。當 AI 僅作為一層附加模組或外部點綴，它很難獲得全盤視角、無法進入決策流程主幹。下面我們先拆解 AI 在傳統架構中的三種典型角色，以及它們共同的局限。

二、AI 在傳統安全系統中的三種典型角色

角色形式	功能定位	核心限制	對 SOC 的負面影響
Bolt-on 模組（附加 SIEM/EDR）	異常偵測/ 智能告警排序	資料上下文不足、來源受限	誤報比例高、告警難以關聯
API 點對點整合	enrichment/ workflow 自動化	缺乏全局視角、資料時效性差	流程斷點多、決策落差大
事後輔助分析師工具	事後 triage、歸因、報告生成	僅在事件後才被喚醒	無法前移偵測、策略無法主動作用

這三者的共同特徵是：AI 被動、後置。它只能在告警或事件發生後「被叫去做事情」，但不在偵測設計、風險建模、策略生成的主路徑上。結果是，AI 難以形成對整體環境的理解與前瞻性防禦能力。

三、結構性限制：AI 為何始終無法突破

要理解為什麼 AI 始終止步於輔助角色，就必須釐清其背後的結構性瓶頸。這些瓶頸使 AI 難以在 SOC 生態中真正落地。

1️⃣ 資料碎片化與可見性不足

安全資料分散在不同平台與供應商系統之間，格式不一、缺乏時間同步。即使透過 SIEM 匯整，也容易失真或遺漏。

2️⃣ 架構未為 AI 而設計

多數現有安全系統以事件導向（event-driven）為基礎，AI 僅能透過外部 API 存取局部資料，無法參與決策主幹。

3️⃣ API 延遲與資料落差

現行 API 設計並非為高頻查詢優化，導致延遲與節流問題。AI 只能依據「不完整快照」運作，難以進行實時推理。

4️⃣ 成本與效能瓶頸

長期保留高維度安全資料並供即時分析的成本過高。早期基礎設施無法支撐 AI 所需的運算密度與資料持久性。

綜上，AI 不是笨，而是被安置在看不見全貌、無法參與流程的邊緣環境。

四、突破關鍵：安全資料作業系統（Security Data OS）

既然問題不在演算法，而在資料與架構，那就得從根本重構。新一代安全架構的核心思路是：把 AI 放進資料層與決策層中，而不是附加在外部。這正是 Security Data OS 的概念 —— 一種為 AI 而設計的安全資料平面，讓 AI 成為安全生命週期的核心執行引擎。

以下是這個概念的四大核心能力：

四大核心能力包括：

核心能力	核心功能	對 SOC 的價值
統一資料平面 Unified Data Plane	整合雲端、端點、身分、網流、威脅情報，維持時間序與關聯一致性	各系統資料不再孤島，AI 可跨系統做關聯推理
即時正規化與語意層 Semantic Layer	資料在進入系統即被標準化，並附加上下文與語意標準	AI 可理解實體、關係、事件語意
實體關聯圖譜 Entity Graph	將事件/實體以圖譜方式建模，使得跨資產、跨事件的推理成為可能	AI 能追根分析、橫向關聯、因果推理
AI 原生接口 AI-native Interface	AI 可直接查詢與操作資料層，而不是透過側邊模組	減少中間件、即時決策、可審計

在這樣的體系下，AI 不只是「看到事件」的工具，而能「理解整個環境」、參與策略制定。

五、實踐方向：從「AI 輔助」到「AI 架構」

為了把 AI 融入 SOC 的每一層，我們可將其分為以下四個落地層級，使整體邏輯更清晰，便於規劃與導入。

1. 行為層（Behavioral Layer）

輸入：執行行為、網路封包序列、進程樹、系統呼叫等
處理與輸出：生成 root cause chains、行為模式置信度模型
KPI 指標：誤報率下降、平均 MTTD（偵測時間）縮短
價值主張：AI 可從動態行為中學習，而非依賴靜態 signature。Triage、歸因與 root cause 分析逐步自動化。

2. 資產與風險層（Exposure Layer）

輸入：資產清單、漏洞資料、雲態勢、配置弱點等
處理與輸出：風險圖、暴露熱點、控制缺口優先級
KPI 指標：高風險未修復天數下降、風險集中區識別率提升
價值主張：AI 參與環境持續盤點與風險建模，融合多源資料維持攻擊面可見性。

3. 治理與決策層（Governance Layer）

輸入：組織策略、成熟度、產業法規、控制矩陣
處理與輸出：政策建議、控制優先順序、合規建議
KPI 指標：Policy-to-Execution Gap（策略到執行落差）縮短
價值主張：AI 可根據策略與成熟度自動生成控制優先序，讓策略與執行更一致。

4. 外部威脅層（Attack Surface Layer）

輸入：外部威脅情報、資安通報、MITRE ATT&CK 技術映射
處理與輸出：獵捕線索、風險關聯、動作建議
KPI 指標：主動偵測命中率、重複事件率下降
價值主張：AI 將威脅情報轉化為具體行動建議，從被動回應走向持續獵捕（continuous hunting）。

這四層共同構成 AI-Native Security Architecture —— 一套為 AI 設計、可持續演化的安全作業環境。

六、從理念到落地：AI 驅動安全的四條必要條件

要讓 AI 真正從「輔助工具」升級為「安全引擎」，必須做到以下四點：

條件	技術內涵	可檢核指標	意義
持續可見性 Continuous Visibility	AI 能即時看到環境變化	能否在 60 秒內查出某實體 30/60/90 天行為	AI 不是看過去，而是持續感知
自適應偵測 Adaptive Detection	模型能動態更新與強化	偵測模型可無中斷滾動更新	不依賴固定規則，可隨威脅進化
情資驅動獵捕 Intelligence-driven Hunting	情資主動關聯與探索	外部情資自動對應內部攻擊面	不只是查資料庫，而是主動找線索
上下文增強 Contextual Augmentation	AI 補充事件背景、歷史行為、關聯圖譜	每則告警自動帶出實體、增強關係、脈絡建議	告警不再孤立，而是有語意、有脈絡、有建議

當這四項條件同時滿足，AI 才能從「反應工具」演進為「決策引擎」。

七、迷思、澄清與風險解析

即便這樣的架構藍圖很吸引，也常會碰到以下疑問或誤區，我們在此先澄清：

迷思：多換模型就能解決一切

澄清：模型更強固然重要，但若資料層持續碎片化、語意不一致，模型仍只能看見局部而無法推理全景。

迷思：API 串接 + workflow 自動化就是 AI SOC

澄清：那是流程自動化的一種形式，不等於 AI 參與決策。決策層必須與語意資料層整合，才能真正讓 AI 做主。

風險：過度信任 AI 決策

在初期導入階段，應設置人機協作門檻，採用「人為審定＋AI 建議」雙軌機制，確保策略安全正確。

風險：治理、法規與審計空缺

AI 進入決策核心後，必須保留審計軌跡與決策記錄（decision logs），以符合合規要求與稽核審查。

八、落地路徑與步驟建議

實際推動這樣的架構不是一步到位，而應採循序漸進的策略。

以下是一條可行的最小可行路徑（MVP 路徑）：

資料盤點與整合啟動
- 列出現有資料來源（端點、網流、身分）
- 建立中繼層或資料匯流層，做初步正規化
語意層與標準語彙定義
- 定義實體種類、關係類型、事件語意標籤
- 建立基本語意模型
初版圖譜構建與查詢能力
- 利用圖譜框架（如 Neo4j、JanusGraph 等）建構初始實體圖
- 實作基本查詢與跨資產關聯能力
AI-native 接口與初版決策模組
- 讓 AI Agent 或模型直接查詢語意資料層
- 從行為層、風險層的初版模型開始做輔助決策
迭代優化與人機協作機制
- 監控 KPI（誤報率、MTTD、策略落差等）
- 引入人為審定、回饋機制，不斷調整 AI 模型與架構設計
全面推進與治理機制落地
- 擴充至治理層、外部情資層
- 加入審計/記錄系統、決策可解釋性模組

九、常見問答（FAQ）

問題	答案
已經有 SIEM、EDR，要不要重做？	不一定重做。可先從資料整合層入手，在現有工具上鋪設統一平面、語意層與圖譜層。
Security Data OS 跟 SOAR 有什麼不同？	SOAR 偏流程導向、自動化執行；Security Data OS 偏資料與決策導向，AI 能直接操作資料層做推理。
導入的門檻高嗎？	要有資料整合能力、圖譜引擎與 AI 查詢接口能力，但可以分階段導入，先做 MVP 再擴張。
合規、稽核怎麼做？	要在決策層保留決策記錄、審計軌跡、模型版本與決策理由記錄，確保可稽查與可回溯。
對中小型企業適合嗎？	可以從簡化版入手（只整合最核心資料來源、做簡易語意層/圖譜查詢），漸進布建。

十、結語：AI 不只是後勤，而是 SOC 的作業核心

AI 在資安領域的真正突破，並非源自更複雜的模型，而是從資料與架構出發的重構。當安全資料具備可見性、一致語意與跨系統連結，AI 才能真正參與偵測、決策、控制執行與獵捕邏輯。

這是一條從 AI 輔助邁向 AI 架構的必經之路。AI 不再是 SOC 的清道夫工具，而是 SOC 的設計者與決策中樞。

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