【Vega 觀點】AI 如何加速 SIEM 資料導入？解析 Vega AI 自動化 Onboarding Pipeline

7月2日
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已更新：7月3日

作者：Or Enel ｜編譯：AIShield 編輯部｜發稿日期：2026 年 7 月 2 日

重點摘要

Vega AI 可於不到一小時完成資料導入。
AI 自動完成 Data Source Mapping、Parser 與 OCSF Normalization。
Connector Panel 即時顯示每個 Data Instance 的處理進度。
Parser 與 Normalization 可跨 Connector 重複使用。
一致的欄位結構可降低 Detection Rule 失效風險。

為什麼到了 2026 年，SIEM 的資料導入仍然需要耗費數週？

傳統 SIEM 資料導入通常需要數天至數週，因為工程師必須手動完成 Parser 撰寫、欄位 Mapping、OCSF 正規化與資料索引。

每個資安團隊都經歷過這樣的情境。

當新的資料來源（例如 Cloud Storage Bucket、SIEM 或 Endpoint Telemetry）完成連線後，真正耗時的工作才正要開始，團隊也從此開始與時間賽跑。

接下來，工程師必須先了解 Log 的內容與格式、撰寫 Parser、將欄位正規化，並將所有欄位對應至平台的偵測架構（Detection Schema），資料才能真正投入威脅偵測。

對大多數團隊而言，這些工作往往需要數天，甚至數週才能完成。

整個流程不僅繁瑣、容易出錯，也高度依賴同時熟悉資料來源與平台內部 Schema 的工程師。一旦欄位對應錯誤，偵測規則可能在沒有任何警示的情況下停止觸發，卻難以及時發現。

問題並非資安團隊缺乏能力，而是長久以來，從「資料完成連線」到「資料可供分析與偵測」之間，一直被視為需要大量人工處理的流程。隨著 Connector、資料類型與分析師人數增加，工作量也會等比例成長。

然而，在現今威脅快速演變的環境下，這樣的方式已經無法滿足需求。

Vega 正是為了解決這項挑戰而設計。

我們打造了一套 AI 驅動的資料導入流程（AI-driven Onboarding Pipeline），可自動將原始資料完成正規化、建立索引，並快速轉換為可投入威脅偵測的資料，同時在每個處理階段提供完整且透明的作業狀態。

AI 驅動的資料導入，實際運作方式為何？

情境： 一家中型企業的資安工程團隊，正準備將 Splunk Connector 導入 Vega。

這個 Connector 內包含數十個資料實例（Data Instances），例如身分驗證 Log、端點事件（Endpoint Events）、網路流量（Network Flows）等不同類型的資料。

過去，要完成這類 Connector 的導入，通常需要花費數週撰寫 Parser、完成欄位對應與正規化。但在 Vega 中，整個流程會在 Connector 完成設定的那一刻立即啟動。

使用者操作流程： 工程師將 Splunk Instance 連接至 Vega，並開啟 Connector Panel。

短短幾秒內，Vega 即自動辨識所有透過該連線傳入的資料實例，而 Vega AI 也同步開始執行後續工作，包括辨識每個資料實例所屬的資料來源，並完成欄位對應。

工程師可透過 Connector Panel 即時查看每個資料實例的處理狀態，包括：

已完成
處理中
AI 標示需人工確認

若 AI 無法對某個資料實例完成可靠的資料來源對應，工程師可直接在 Connector Panel 中指定其資料來源，幾分鐘內即可補齊缺口。

如果某個資料實例需要自訂 Parser，也不必從零開始撰寫。工程師只需上傳一份範例 Log（Sample Log），Vega AI 即可自動產生 Parser Script，並利用實際 Log 進行驗證，確認解析結果無誤後即可儲存。

最終成果：不到一小時，原本需要數週才能完成導入的 Connector 即可全面投入運作。

所有資料實例都已完成：

資料來源對應（Data Source Mapping）
Parser 建立
資料索引（Indexing）
OCSF 欄位正規化（Normalization）

此時，偵測工程團隊（Detection Engineering Team）即可立即開始撰寫偵測規則，並能確保規則所使用的欄位，在所有資料來源之間都維持一致的結構與命名，大幅降低因欄位不一致而導致偵測失效的風險。

Vega Onboarding Pipeline 五大流程

從 Connector 建立完成的那一刻起，Vega 就會自動啟動整個資料導入流程（Onboarding Pipeline）。以下為完整的資料處理流程。

第 1 階段：資料實例探索（Data Instance Discovery）

當 Connector 建立完成後，Vega 會自動辨識所有經由該 Connector 傳入的資料實例（Data Instances），也就是連線中的各個資料流（Streams）、Bucket 或資料表（Tables）。

每個資料實例都會獨立追蹤其導入進度，因此團隊能精確掌握每一筆資料的處理狀態，清楚知道哪些已完成導入、哪些仍待處理。

第 2 階段：AI 驅動的資料來源對應（Data Source Mapping）

Vega AI 會分析每個資料實例，並自動判斷其所屬的資料來源，例如：

身分驗證 Log（Authentication Logs）
端點遙測資料（Endpoint Telemetry）
網路事件（Network Events）
其他資料類型

若 AI 能夠做出高信心判斷，便會自動完成資料來源對應，無須使用者介入。

若 AI 無法可靠判斷，系統則會將該資料實例標示為 Not mapped，並附上提示，提醒分析師完成資料來源設定。

第 3 階段：自動產生 Parser

原始 Log 必須先完成解析（Parsing），才能擷取其中的欄位資訊。

Vega AI 會自動為每個資料實例建立 Parser。

所有由 AI 產生的 Parser，都可在 Vega 內建的 Parser Editor 中檢視與測試。

Parser Editor 採用左右分割畫面：

左側提供即時程式碼編輯器；右側則即時顯示測試結果，包括每筆失敗資料的 Schema 驗證錯誤（Schema Violations），方便工程師快速確認 Parser 是否正確運作。

若需要從零建立新的 Parser，工程師只需上傳一份範例 Log，AI Parser 產生工具便能在幾秒鐘內自動產生可運作的 Parser Script。

第 4 階段：利用 OCSF 完成欄位正規化，打造一致的偵測資料

Parser 負責擷取欄位；正規化（Normalization）則負責讓不同資料來源的欄位保持一致。

Vega AI 會根據辨識出的資料類型，自動將原始欄位對應至 Vega 採用的 OCSF（Open Cybersecurity Schema Framework） 標準欄位。

不同資料類型皆有各自對應的目標欄位（Target Fields），Vega AI 會自動選擇並套用正確的正規化設定。

若 AI 無法完成正規化，使用者可直接從既有的正規化設定檔（Normalization Files）中選擇適合的版本，或建立新的設定檔。

系統同時會顯示每個欄位的實際範例值（Sample Values），方便工程師在儲存前確認每一項欄位對應是否正確。

第 5 階段：建立索引並立即投入使用（Indexing & Availability）

完成 Parser、資料來源對應與欄位正規化後，系統便會建立索引（Indexing），資料也立即可供查詢與威脅偵測使用。

Connector Panel 會透過互動式統計元件，即時顯示整體資料導入進度，包括：

已完成資料來源對應的資料實例數量
已完成正規化的資料實例數量
仍需人工處理的資料實例

所有統計資訊皆可直接連結至資料實例清單，方便工程師快速檢視並處理尚未完成的項目。

Vega AI 帶來哪些效益？

更快完成可投入威脅偵測的資料導入

Vega AI 將資料導入流程中最耗時的三個階段全面自動化，包括資料來源對應（Data Source Mapping）、Parser 產生，以及欄位對應與正規化（Fields Mapping & Normalization），將原本需要數週才能完成的導入作業，大幅縮短至數小時內即可完成。

完整掌握資料導入流程

Connector Panel 可即時呈現每個資料實例（Data Instance）的處理狀態，讓團隊隨時掌握整體導入進度，並清楚辨識哪些項目仍需要人工確認或補充設定。

在關鍵環節保留人工介入

當 AI 無法對某個步驟做出高信心判斷時，系統會主動標示該資料實例，並提供工程師所需的工具快速完成處理，而不會影響其他資料實例持續完成後續流程。

可重複使用的設定資產

Parser 與欄位正規化設定檔（Normalization Files）皆可跨不同 Connector 重複使用，因此每新增一個資料來源，都能直接沿用既有成果，而不必重新建立相同設定。

一致的資料結構，打造更可靠的威脅偵測

經過 OCSF 正規化後，不同資料來源皆採用一致的欄位結構與命名方式，讓偵測規則能穩定套用至所有資料來源，避免因欄位名稱不一致而導致規則在沒有任何警示的情況下失效。

常見問題 FAQ

Vega 的 AI 資料導入流程（AI Onboarding Pipeline）是什麼？

Vega 的 AI 資料導入流程，是一套可將新連接的資料來源從原始資料匯入，自動轉換為可投入威脅偵測資料的工作流程，整個過程可在不到一小時內完成。

流程包含五個自動化階段：

資料實例探索（Data Instance Discovery）
AI 驅動的資料來源對應（Data Source Mapping）
自動產生 Parser
欄位對應與 OCSF 正規化（Fields Mapping & Normalization）
建立索引（Indexing）

當 Connector 建立完成後，整個流程便會立即啟動，並持續執行。使用者可透過 Connector Panel 即時查看每個資料實例的處理狀態。

OCSF 正規化（Normalization）是什麼？

OCSF（Open Cybersecurity Schema Framework） 是一套開放式資安資料標準，其目的在於將不同來源的原始 Log 欄位，統一對應至一致的資料 Schema。

完成 OCSF 正規化後，偵測規則便能跨不同資料來源使用相同的欄位名稱，而不必針對不同 Connector 分別建立規則。

Vega AI 會依據辨識出的資料類型，自動完成欄位正規化。

若缺乏正規化機制，原本可在某個 Connector 正常運作的偵測規則，可能因另一個 Connector 的欄位名稱不同，而在沒有任何警示的情況下停止觸發。

Vega AI 如何自動產生 Parser？

當 Connector 建立完成後，Vega AI 會自動為每個資料實例產生 Parser。

工程師可直接在 Vega 內建的 Parser Editor 中檢視 Parser、修改程式碼，並利用實際 Log 即時測試解析結果，同時查看每筆失敗資料的 Schema 驗證錯誤。

若需要建立全新的 Parser，只需上傳一份範例 Log，AI Parser 產生工具便可在數秒內自動產生可運作的 Parser Script。

如果 Vega AI 無法完成資料來源對應，會發生什麼事？

若 Vega AI 無法對某個資料實例完成高信心的資料來源對應，系統會將其標示為 Not mapped，並附上提示供工程師處理。

工程師可直接在 Connector Panel 中：

指定資料來源
上傳範例 Log，建立自訂 Parser
選擇既有的欄位正規化設定檔

對於 AI 已成功完成對應的其他資料實例，整個資料導入流程仍會持續進行，不會受到影響。

Parser 與欄位正規化設定可以跨 Connector 重複使用嗎？

可以。

Parser 與欄位正規化設定檔都是 Vega 的可重複使用資產。

Vega AI 會根據辨識出的資料來源，自動套用適合的正規化設定。

若 AI 無法完成正規化，使用者可從既有的正規化設定檔庫中選擇適合的版本，或依照系統引導建立新的設定。

無論採用哪種方式，每新增一個 Connector，都能延續既有成果，而非重新建立整套設定。

編輯觀點

隨著企業導入的資安工具持續增加，真正的挑戰已不再是蒐集更多資料，而是如何更快讓資料具備可分析、可偵測的能力。AI 正逐漸改變傳統 Data Onboarding 流程，透過自動完成 Parser 建立、欄位 Mapping 與 OCSF 正規化，不僅能縮短資料導入時間，也有助於提升 Detection Engineering 的效率與威脅偵測覆蓋率。對於需要持續新增資料來源的 SOC 團隊而言，AI 驅動的資料導入能力正逐漸成為新一代 SIEM 平台的重要競爭力。

Vega 的資料導入能力仍在持續演進。

如果您想親眼了解 Vega AI 如何將資料導入時間從數週縮短至不到一小時，歡迎預約產品展示（Demo），親自體驗完整的 AI 資料導入流程。

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本文翻譯自 Vega 原文：“ Detection-ready in minutes: How Vega AI automates your data onboarding pipeline”

發佈日期：2026 年 5 月 27 日

原文出處：Vega 部落格文章