有些攻擊就這樣靜悄悄混進來，SIEM 真的抓不到
說真的，有時候那些資安工具啊，你以為什麼都靠它就萬無一失，結果人家駭客可以在你網路裡混個半年都沒被發現。台灣現在很流行買一堆 SIEM（像 SOC 常用的那種事件管理系統），但我看 Dcard 上好幾個工程師都遇到一樣的問題，就是一大堆假警報，把人累到快離職，真的。
我記得有一次碰到一個很詭異的警告——平常都懶得看那種「PowerShell 活動異常」的通知，因為大部分時候都是在誤報，但那天我還是多看一眼，發現來源不是 SIEM，而是實驗中的 AI 偵測模型。這才慢慢查到，原來有一個攻擊者早就潛伏很久，還會用 DNS 偷偷送資料出去，一般工具根本沒抓到。
傳統威脅獵捕卡在哪？
靠指標？一堆換車牌就失效：什麼 IOC（入侵指標）啦，都是比對現成清單，問題駭客根本會一直換花樣。像是只靠檔案簽章、IP、黑名單那種，你擋得了一時，防不了長期潛伏。
簽章型很快就沒用了：這方法只能抓以前出現過的攻擊，新的花招就全靠運氣。
人腦當然厲害，但誰吃得消：你給資安人一大堆 Log，像是叫他在全台北的郵局裡找一張特別的郵票，數量多到人腦會壞掉。尤其現在每家公司光每天的事件紀錄就幾百萬筆。
反正，真正厲害的攻擊者，他們最愛用「合法工具」——什麼 PowerShell、內建帳號、慢慢動作，潛得你都不知道。
如果要自幹一套 AI 威脅獵捕，底層長怎樣？
第一步，先收集「有用」的數據：不是亂抓。像 NetFlow、DNS 查詢、Windows 事件、Proxy 紀錄、認證紀錄這幾個很重要。不是每一個都要，但重點是「能看出行為模式」的那些。
關鍵特徵舉例：我看過的比較實用的欄位有：
登入次數（四小時內）、存取過幾台主機、登入失敗比例、每小時查 DNS 幾次、查了哪些少見網域、傳輸流量多不多、是不是下班時間還在活動等等。
第二步，AI 用什麼招？我一開始也搞不懂有什麼差，後來發現三種主要流派：
- 有標籤（監督式）訓練：要先有很多「已知有問題」的案例來訓練，但哪來那麼多資安事件能當教材？很難。
- 沒標籤（非監督）自找異常：就是叫機器自己找奇怪的地方，可惜超級愛報錯，每天都吵你，正常人用不起來。
- 半監督式才是活路：只訓練正常行為，遇到離譜的才標警示，這種方法反而有用，遇到怪的真的會跳出來，而且不用一直手動餵資料。
實際模型最常見 Isolation Forest：Python 那個 scikit-learn 套件的 IsolationForest 模型很實用，大致上流程是先把正常資料標準化訓練，後來新資料直接丟進去，只要分數太偏離就自動報異常。
現實案例，AI 怎麼找到那些人腦抓不到的攻擊？
1. DNS 偷渡案：有駭客把偷到的資料加密，分成一堆怪怪的 DNS 請求慢慢送出國去。傳統工具看一看還覺得都是正常查詢，AI 就能發現查的網域很罕見、時機又很剛好，還跟資料庫被存取的時段有關，這種就很容易被抓出來。
2. 龜速偷帳號：有人用很低調的方式，每小時只失敗兩三次，但同時鎖定上百帳號試，故意模仿一般上班族活動。這種「慢火煉」的模式，人腦一定忽略，AI 用統計就能挑出這種奇怪的失敗率。
3. 內鬼慢慢搬：離職員工想偷東西，會一直查特定機密文件，還同時有查詢求職資訊記錄（像 HR Log），而且資料會斷斷續續地傳去自己的雲端硬碟。這樣的混搭行為很難靠單一警示發現，但 AI 看的是「關聯跟行為流」，就會覺得很詭異。
理論都很美，真的落地有這些地雷要避開
千萬不要一開始就貪心：不要想著要全包所有數據源，光 DNS 或 AD 認證 Log 抓好就很夠練了。太多東西一起來，debug 會把你搞瘋。
一開始假警報超級多：我有看過一個實驗型模型，第一版居然 4 成都是假警報。後來只能慢慢調：比如把公司維護時段、固定程式活動等資訊加進去；還要做「回饋機制」，像 SOC 人員用過會回報「這不是問題」讓 AI 自己修正。
不要想著直接信任 AI：很多資安老鳥（你去 PTT 的 tech_job 看，討論超多）都還是懷疑這種東西。我看到有公司做法就是先讓 AI 提供「前十名最可疑的案例」給分析師人工驗證，而不是讓它自作主張說你被攻擊了，這樣才比較容易被信任。
AI 還是有它看不懂的死角
AI 不會看上下文：比如一個員工查特殊檔案，AI 只看到怪異行為，但沒辦法理解他可能只是準備季度報告，不是真的有問題。
戰略判斷？還是要人腦：AI 看得到局部，但沒辦法知道駭客到底目的是什麼，也沒辦法自動調整重點去查新的花招。
法律和道德那關，機器過不去：像員工隱私、資料調查到底合不合法，還是要靠真正的管理層或人來判斷，AI 只能提示。
創意和應變：駭客花樣百出，人腦還是比 AI 靈活。AI 只會學已經見過的模式，人能靠直覺和過往經驗預測未知手法。
AI 很強，但不是萬能的超人，還是只能當資安人的「外掛」，不能當全自動終極武器。
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第一週到第二週：先穩穩抓好關鍵數據
- 選出對你們公司最重要、最有參考價值的日誌或紀錄
- 建立資料流管道，把資料格式都弄一致
- 不用一開始就追求很細，先抓 1~2 個「行為型」特徵即可
第三週到第四週：初步模型上線練練手
- 先用最簡單的異常偵測模型（Isolation Forest 很多公司都用）
- 只要訓練一段你很確定「沒有被攻擊」的正常紀錄
- 記得去看結果穩不穩，先設定基本偵測標準
第五週到第六週：慢慢串接到真實系統
- 開始連接 SIEM、SOC 或現有的資安平台，但只要發「低信任度」警示，不要太大聲
- 分析師人工 review、定期優化，持續把 AI 餵胖
說穿了，AI 只是放大鏡，厲害的還是人
現在最強搭配：AI+人腦二重奏：最有效的方法其實是兩邊一起。AI 負責從幾百萬筆紀錄抓出 20~30 個可疑案例，資安新手先檢查一遍、補資料，資深高手再挑最麻煩的下手，最後大家回饋意見繼續訓練 AI。
具體收穫：有人這樣半年內抓出三個原本不會被發現的高級攻擊，平均發現時間從原本 45 天縮短到 12 小時，有夠有感。
坦白講，我自己怎麼看這一切？
這幾年學到的教訓：你如果只是跟風裝一大堆資安工具，結果設定沒弄好，或沒有人真的懂怎麼活用，最後還是會被攻擊混進來。
AI 這東西真的可以讓 SOC 團隊像多了第三隻眼、第五雙手，但不代表你可以「放著不管」。還是得有人一直去盯、去優化，重點是「用得下去」才有用。台灣很多公司一開始超級抗拒新技術，但現在其實大多數新創都會慢慢導入一些 AI 外掛，只是用法、設定還差很多。
最後，工具可以學，心態很難練：你要有耐心，不怕錯、不怕一堆雜訊，慢慢修慢慢補，真的有一天會看到很明顯的突破。
AI 偵測不是要把人腦取代，而是讓你發現「本來看不到的細節」。兩邊搭配起來，才叫資安進化。
你也遇過什麼超冷門的資安異常嗎？
我知道有些朋友超討厭搞 AI，覺得都在唬爛。但有沒有遇過那種自己查超久還是找不到，最後靠一個外部工具（不管是不是 AI）才抓到的詭異案例？或者假警報太多，煩到快懷疑人生的經驗？
我真心想聽聽，大家踩過什麼雷，或者你的公司現在還是只靠傳統 SIEM 嗎？還是開始偷偷在玩更潮的東西？直接聊聊看吧，別讓我孤單一個人被假警報追殺。
