根據 Prophet Security 針對超過 250 位資安專業人士進行的 2026 年資安維運 AI 現狀調查報告，人工智慧（AI）已正式進入資安維運的主流階段。數據顯示，約 40% 的資安團隊已將 AI 納入每日工作流程，另有 56% 處於測試階段，僅剩 4% 的團隊不打算採用。這反映出面對日益複雜的威脅環境，AI 已不再是實驗性工具，而是維持營運能力的必要手段。
背景：資安維運面臨的警報過載危機
目前許多資安維運中心（SOC, Security Operations Center）正面臨嚴重的警報過載問題。平均而言，資安團隊每天需處理約 100 則警報，而大型企業的壓力更大，每日警報量經常逼近 1,000 則。然而，人力資源並未隨之增長，許多組織僅靠不到 10 人的精簡團隊在運作。
這種人力與工作量的失衡導致了嚴重的回應延遲。調查指出，徹底調查單一警報平均需要 75 分鐘，且警報在被處理前往往已積壓近一小時。對比之下，攻擊者在突破防線後，僅需 29 分鐘即可在網路中橫向移動。當警報到回應的週期長達兩小時，這已不再是效率問題，而變成了圍堵失效的風險。
警報遺漏與 AI 威脅的雙重壓力
由於不堪負荷，約 28% 的警報完全未被調查。這種遺漏帶來了實質損害：60% 的受訪者承認，曾有被忽略的警報最終演變成嚴重的数据洩漏或系統停機，其中三分之一的人去年經歷了三次以上此類事件。更危險的是，約 40% 的組織因為人力不足，直接關閉了部分安全警報，這導致了防護範圍的盲點，使得實際的風險暴露比數據顯示的更嚴重。
與此同時，攻擊者也開始利用 AI 提升攻擊效能。超過半數的專業人士觀察到 AI 驅動的攻擊在增加，特別是在金融與醫療產業。常見的威脅包括由 AI 撰寫的高仿真釣魚郵件、深偽（Deepfake）音訊與視訊詐騙、大規模的憑證填充攻擊（Credential Stuffing，利用已知洩漏的帳密嘗試登入其他平台），以及 AI 生成的惡意軟體。
AI 在資安維運中的實務應用與成效
面對上述壓力，AI 已成為資安團隊的首要任務，其優先級甚至超過了傳統的雲端與數據安全。團隊導入 AI 的核心驅動力在於縮短回應時間、擴展檢測覆蓋範圍、在不增加人力的情況下提升產能，以及緩解分析師的職業倦怠。
從實際成效來看，72% 使用 AI 的團隊表示，調查時間至少縮短了 25%，相當於每則警報可省下約 25 分鐘。此外，AI 提升了 24/7 全天候的覆蓋率，並減少了誤報（False Alarms），讓分析師能將精力轉向更高階的分析工作。
值得注意的是，自行開發內部 AI 工具的失敗率相當高。雖然 72% 的用戶嘗試自建 AI，但近半數（46%）的 DIY 項目最終被放棄或被商業產品取代。數據顯示，自建工具在縮短調查時間上的表現並未優於商業產品，證明了構建一個穩定且高效的自主 SOC AI 具有極高技術門檻。
信任機制與角色轉型
儘管 AI 帶來效率，但資安團隊對其信任仍持謹慎態度。57% 的團隊要求在關閉警報前，必須由人類專家審核 AI 的決定。目前 AI 主要扮演助手角色：44% 的團隊利用 AI 提供建議由人類執行，僅 30% 允許其處理低風險的自動化修復，完全沒有任何組織授予 AI 全權自主權。
這種轉型並未導致大規模裁員，57% 的受訪者預計團隊規模將維持不變。相反地，人力角色正在發生偏移。隨著 AI 接管基礎的分級處理（Triage），人類分析師正轉向事件響應（Incident Response）、威脅獵捕（Threat Hunting）與防禦測試等高階職能。事實證明，將 AI 節省的時間用於主動威脅獵捕能顯著提升安全性，每週進行獵捕的團隊其發現惡意活動的命中率高達 49%，遠高於從不獵捕團隊的 8%。
限制與未來展望
AI 普及的最大障礙在於法規與技術透明度。44% 的團隊擔心數據隱私以及 AI 模型的訓練方式，41% 則對可解釋性（Explainability）感到困擾，即需要明確知道 AI 為何得出特定結論。
為了克服這些限制，新一代的 AI SOC 平台（如 Prophet AI）開始採取更透明的運作方式。例如，不再提供單一的風險評分，而是提供完整的審計追蹤（Audit Trail），記錄 AI 執行的每一條查詢與證據。在隱私方面，則透過單租戶部署（Single-tenant）或在客戶自身的虛擬私有雲（VPC）中運行數據平面，確保客戶數據不被用於訓練模型。
總結而言，2026 年的資安維運趨勢是將 AI 作為調查引擎，系統化驗證其結果，並在建立信任後逐步放寬自主權，最終將釋放的人力投入到主動的威脅獵捕中，以應對同樣使用 AI 的攻擊者。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。