資安防護新趨勢 Mandy Andress用30年經驗強化Elastic安全

Mandy Andress如何用30年資歷打造Elastic的銅牆鐵壁

Elastic 這家公司，主要做的事情跟搜尋技術還有人工智慧脫不了關係。聽說他們在企業級搜尋、監控，以及資安方面都有提供解決方案。不過，員工分布得挺廣，大概三十幾個國家都有人吧，人數也破千了，但確切多少其實不容易記清，只能說是好幾千人在全球跑來跑去。他們的基礎設施主要是雲端優先，有些人會覺得這樣比較靈活。

至於負責資安工作的那位領導，頭銜應該算是資訊安全長吧，她大致上就是帶著一群人努力讓公司變得更安全。她自己在這行大概摸索了快要三十年，也就積累了不少經驗。據說，她除了守護自家公司的資料、技術和同仁之外，有時候還會把自己的心得分享給其他公司，希望大家在創新跟風險之間可以抓到平衡點。幫助企業穩健成長，雖然聽起來很理想，但或許只是在某些場合下比較明顯。有時候這種經驗交流，效果怎麼樣也難說，就是看情境吧。

Elastic 的工作模式相當分散，各地有據點，組織規模不小但運作方式偏向彈性。他們的定位是「搜尋 AI 公司」，不過產品線還蠻多元，大致圍繞在資料搜尋和安全相關。有的人可能覺得他們走在趨勢前面，但究竟是不是如此，也只能等更多案例出現再觀察了。

每天監控150TB數據的資安團隊到底在防什麼

Elastic 的資訊安全團隊大致上是為了因應像信任、客戶導向還有產品本身的安全等各種需求而組成。說到威脅嘛，這類大型企業，真的每天都會碰到花樣越來越多的新型態釣魚手法——這些手段有時候還會被人工智慧推波助瀾。然後不只是郵件或假冒連結，連社交工程攻擊也層出不窮。一方面，他們得持續留意各種惡意程式的走向，有些趨勢是在雲端基礎設施愈來愈依賴 Linux 之後變得明顯，不少公司現在擴展雲端都離不開這個系統。

他們平常監控的資料量其實很驚人，粗算下來，每天要分析七十多 TB 的安全數據，其中約三分之一是從幾十萬台 Elastic 端點設備蒐集過來的。主要目的當然是找出潛在威脅，只是這工作並不是每次都有明確答案。有時候數據流太龐大，判斷反而變困難。

Elastic 他們自己的策略蠻依賴全方位掌握資料環境狀況，用一些工具和方法，希望能看得更細、更深一點。不過說到底，再怎麼完善，也只能盡量加強防護和調整應變速度，很難說哪種做法就一定適合所有場景。

如果把問題拉到全球公部門那邊，其實挑戰跟民間單位重疊不少。像勒索軟體一直都是令人頭疼的問題；另外身分冒用、機密資料外洩，大概也是公家機構最怕遇上的事之一。有些觀察認為，隨著技術演進，這些威脅也會慢慢轉型，也許將來還有什麼新變化，只能邊走邊看吧。

Comparison Table:

結論	重要性	實施建議	潛在挑戰	資安未來展望
統一資安策略	能夠減少漏洞，提升防護能力	集中預算與資源，共享工具和防護機制	中央集權可能導致靈活性不足，需要根據在地需求微調	隨著技術進步，持續更新應對策略
跨部門協作	促進資料互通，提高整體防禦水平	定期演練模擬事件，加強內部溝通流程	協作程度不均，需時間磨合各部門之間的配合度	多元背景團隊有助於激盪新點子
身份與存取管理重視度提高	確保數位資產安全，控管訪問權限至關重要	導入有效的IAM系統，以提高效率和安全性	技術複雜度高，需要專業人才支持及教育訓練	探索更多解決方案以應對新型態威脅
人才短缺問題亟待解決	全球普遍存在的人才缺口影響行業發展	開放招聘條件，吸引不同背景的人才加入	傳統思維限制了潛力，需要改變招聘模式	持續培養和提升現有人員的技能是長期解決之道

當AI讓釣魚郵件不再有錯字，企業該怎麼應對

現在的公部門好像愈來愈講究要靠資料來做決策，民眾需求、法規合規、效率這些都夾雜著，不只這樣，他們還得顧著那些基礎建設的安全，碰上什麼新科技比如說生成式人工智慧、機器學習，好像總有些新的風險跑出來。怎麼及早發現和查證異常變得很重要。有些組織會用Elastic這類工具，據說能在一大堆資料裡找出可疑跡象，比方說某些詐騙行為，好像也方便長期保存證據，搜尋起來比較不費力。

其實網路安全或是詐欺問題，大體上都是資料相關的麻煩啦。有的人觀察到，要能即時掌握事件全貌，有時候甚至要回溯好幾年之前的紀錄才拼湊得出蛛絲馬跡。速度聽起來真的關鍵，如果資料來源夠即時，偵測率可能就能拉高不少，誤報情形也會降下去一點。當然啦，只要把適當資訊、日誌整進偵測演算法裡面，安全團隊通常比較容易抓到哪些行為有點奇怪，也比較有機會對抗各種詐騙。不過每個單位狀況不盡相同，有人覺得有效，也有人還在摸索吧。

政府機關最頭痛的三種網路威脅竟然是這些

差不多從前幾年開始，說到那種什麼AI驅動的網路攻防，好像大家都認為這是個新時代。這事情其實也不是什麼突然冒出來的新鮮事，只能說現在的變化速度比過去快了不少。有人會拿西洋棋來比喻，把生成式AI講成什麼「皇后」一樣厲害，但這類說法有點誇張了，不過它確實好像多了一個很靈活的幫手。

現在那些搞網安的人跟黑客之間，好像總是在鬥智。但話又說回來，壞人用AI去寫一些讓人很難分辨的釣魚信件，甚至連錯字都挑不太出來，而且還會針對特定目標下手，聽起來挺頭痛。不過，用得好的話，AI工具也可以給守方帶來些便利——有人提到GPT這種東西，如果負責任地運用，其實能快速找到資料、補充背景、協助判斷是不是遇到威脅，反應時間有時候會縮短不少。

當然啦，有些人可能覺得防守方靠AI就能解決很多問題，但實際上還是要看情境而定。有時候你以為全靠技術就沒事，其實還需要搭配別的方法。畢竟現在攻擊者和防禦者，都在試著把AI用在自己那邊，看起來誰也沒有絕對優勢。網路安全嘛，大致就是一直拉鋸戰，有點像永遠打不完的球賽；只是現在場上的規則和工具，好像又變複雜了一些而已。

為什麼說詐騙本質上是個數據處理問題

這幾年大家都在討論生成式AI，有人說它讓資安專業人員決策變得又快又有效率。不過，聽起來像是省了不少手動處理的功夫，但實際上，速度提升多少，好像也沒個精確答案。你問我，它是不是能一下子把行業裡的經驗、建議什麼的全部抓出來？有人覺得蠻接近，有時候可以在很短時間內查到一大堆相關內容，不過有些細節還是要靠自己判斷。

其實很多時候，這種技術提供的背景脈絡挺豐富，大概能讓資安工作者比較快搞懂眼前那波攻擊到底是哪一類型，然後該採取哪些步驟。有時候資訊太多反而需要花點時間消化。至於團隊合作嘛——常聽說網路安全像是一場團體賽，每個人的環節都有點影響力。有人說，一個系統容易出問題，多半是因為某個小地方沒注意到。但也有人持保留態度，認為這只是部分情況而已。

所以如果真的要講生成式AI帶來什麼轉變，我會說，或許是在某些任務上減輕了重複性的負擔，也幫助一些人更快做出反應。不過這套東西到底多厲害，目前看法還蠻分歧的啦。

AI時代下網路攻防就像一場永不停止的棋局

有時候談到網路安全，大家會提到要整合全政府甚至整個國家的資安策略。這件事到底重不重要？其實如果沒有一套比較一致、能夠真的落實的架構，不同部門之間各做各的，很容易出現漏洞。像新加坡，好像就有在考慮讓一位高層資訊安全長來統籌相關工作。當然這種方式也不一定適用所有地方，但不少地方政府或學校、還有大學跟民間企業，其實可以嘗試使用差不多的工具或防護機制。

細想一下，把預算集中起來運用，或者人力跟設備資源共用，其實好處挺多。像是常見的重複投資或每個單位都買一堆差不多的東西，這情況或許可以減少不少。而且等真遇到事件時，大家彼此支援也方便多了。某些人認為，如果不是各自為政，而是比較統一協調，跨部門之間資料互通什麼的也自然流暢。但畢竟每個地區狀況不同，有些地方推起來可能還是得花點時間磨合。

有些案例裡面，看起來政府內部協作程度拉高後，效果似乎比過去提升蠻明顯。不過，也有人擔心中央集權太強可能帶來彈性不足的問題。所以說，到底是不是唯一途徑，恐怕沒那麼絕對。有需要還是得根據在地需求做微調才行吧。

新加坡給我們的啟示：全國統一資安架構有多重要

有時候，大家說如果把資料攤開來用，差不多所有單位手上的威脅情報就能拉到同一個水平，看起來好像可以幫助資安防護和查緝詐欺，但細節總是比表面複雜。這類話題提到多了，好像誰都會問：「萬一哪天網路真的被滲透，後備方案到底怎麼弄？」其實很少人敢拍胸脯說自己系統鐵桶一般，所以有人認為乾脆預設一定會出事，比起整天想著怎麼擋駭客，不如早點準備應變腳本，有空還能拉幾組人來演練一下。

不過，每次遇到狀況，最先要弄清楚的，大概就是影響範圍和如何溝通吧。有些單位試著做過模擬演習，但據說成果也參差不齊。畢竟現實裡沒什麼標準答案，有的時候只能邊走邊修正。不曉得是不是因為工作壓力大，有些機關在流程上容易鬆懈下來，久而久之反倒讓風險悄悄累積。當然啦，只要保持警覺、定期翻新處置手冊，大致上都算是比較主流的建議，至於實際效果，還得看每個環境是否配合得到。

被駭客入侵後第一時間該做什麼才是關鍵

如果真的有機構突然給了我一筆說不太清楚上限的資金，說是專門拿來做網路防禦，那還真讓人有點頭大。可能有人會想到先去把硬體全換掉，也有人會考慮多部署幾種監控工具。不過在這麼多選擇裡，我自己反而比較傾向把重心放在身份與存取管理這一塊。畢竟現在數位化的東西多到快要算不清楚，每天要處理的應用、終端、各種服務加起來，怎麼協調誰能進哪個系統，其實比單純加裝防火牆還複雜很多。

說到怎麼走進這行業，理由倒是沒什麼戲劇性。有些人是一開始就對資訊安全很感興趣，但也有人像我這樣，是一路摸索過來的。其實回想起來，好像沒有哪個契機特別明確——大概就是那種「做著做著發現挺合適」的感覺吧。最吸引我的地方，大概就是每天遇到的新狀況。你很難預料明天會出現什麼挑戰，有時候才剛解決一件事，轉眼又蹦出另一堆問題，所以真的蠻少覺得無聊。

當然啦，如果硬要講有什麼想改進，大致上希望自己可以帶入一些新想法。尤其是在團隊組成上，很想推動更多背景不同的人加入，不管是性別、族群還是學經歷。我感覺，多元總是有助於激盪出新點子，不一定馬上見效，但長遠來看對整個產業應該多少有幫助。

偶爾聊到未來規劃，有人會問是不是打算一直待在同一領域。老實說，很難下定論。但目前為止，變化和未知帶來的新鮮感，就是我持續投入的一大原因吧。有時候小小突破，有時候只是微調流程，即使結果不像預期，也都算是一種收穫……總之，大致情況大約如此啦。

如果預算無上限你會先強化哪道防線

關於網路資安專業人才短缺這件事情，老實說幾乎全球都碰到過，有些地方聽說情況還比較明顯。想要解決，好像得從傳統思維跳脫一點吧。通常大家會先找那種有特定學歷、或是資工背景的人，但其實有時候，只要對學習感興趣、願意嘗試新東西、腦袋靈活，那些人搞不好也挺適合做資安的。不是每個人都一定得是什麼資料科學專家才行。

多元性這個議題，最近在很多領域都有被拿出來討論，其實在資安圈裡面也差不多。有觀察到，有些團隊如果成員背景多一點，男女比例沒那麼失衡，好像整體表現也會比較平衡一些。不知道是不是錯覺，但自己接觸過的例子裡，確實有這樣的趨勢。至於怎麼讓更多女生願意進入這個產業，也許可以從招聘方式調整起，比如跟一些社區大學合作啊，又或者找專門替各類族群媒合職缺的獵頭公司來協助，應該能慢慢吸引到不同的人才。

另外，如果問我說，如果可以重新開始一次職涯，是不是還會選擇當資安相關工作？目前想法應該還是不太會變啦，大致上還是很認同這個領域帶來的挑戰和意義。不過嘛，每天遇到狀況真的層出不窮，有時候還蠻需要耐心和彈性的就是了。總之，人才來源其實沒那麼單一，只要願意打開眼界，也許就能找到那些本來不在預期範圍內的新血，團隊裡頭自然就多了一點可能性。

為什麼資安團隊需要更多非傳統背景的人才

有時候，科技和商業的關係讓人特別想多琢磨一下，尤其是那種企業經營模式碰上新技術的場景，總覺得裡頭藏著不少細節。對，有些組織在導入新東西時，好像會經歷一段摸索期，也不見得每次都很順利。安全這件事，大致上可以說是不分行業都會被提到，只是程度不太一樣；通常公司規模大一點的或許比較重視，但小型團隊也有他們自己的考量。

記得家裡第一次出現電腦，好像還是在我年紀還沒到雙位數的時候，那台機器算不上什麼先進設備，不過正是從那時開始，對資訊世界產生了不少好奇心。一路下來，這份興趣其實沒有斷過，只是後來慢慢延伸到了商業和管理層面，有些事學起來感覺挺抽象，但也蠻有意思。

有人會說資訊安全差不多等於企業生命線，不過也不是每個領域都完全相同吧。有的部門看重流程效率、有的則更在意資料保護方式。現在科技更新速度感覺比十年前快了不少，也常聽到某些公司花了很長時間才適應新的系統。有時候我自己還會想，如果當初沒碰上那台老舊電腦，是不是就走向別條路了——這種事情，其實誰也說不準。