人工智慧推動科技進步，也同時帶來獨特的風險，可能產生難以預期的負面影響。人工智慧的應用通常很複雜，如果沒有適當的控制，人工智慧可能會放大、延續或加劇不公平或不良結果。透過分享人工智慧在資訊安全領域之應用與挑戰，協助聽者了解 AI 可能是資安的夥伴或是風險，了解和管理人工智慧系統的風險將有助於增強可信度，進而培養公眾信任。

伴隨著 AI 技術的大躍進，助長了網際空間所面臨的威脅。在分秒必爭的攻防戰下，防禦者為了增進資訊安全的能見度 ( Visibility ) 必須收集及整合巨量的資料及紀錄，並且需要各面向領域專業自訂複雜的威脅獵捕規則。因此易於整合、回應的準確性及速度以及巨量資料分析的成本將是傳統 SIEM 無法克服的挑戰，藉由本次議程，我們將介紹次世代 SIEM 平台的功能優勢，並且以實際案例進行展示及分享。

回顧過去一年多生成式人工智慧向世人展現諸多突破性進展後，除了正面的效益也伴隨著許多"不當或具危害性之應用"，其中在資訊安全方面所帶來的影響層面牽涉甚廣。

全球主要資安平台服務供商 Palo Alto Networks 領先業界於早期使用多項前沿技術（ML/DL/LLM）來不斷提升服務品質，並於國際知名組織 MITRE 有實際貢獻（DGA,Evasion C2 research by AI），我們亦將介紹於不同場景中安全平台上的最新應用

本議程將介紹生成資訊檢索技術結合情資資料庫，建立直觀的對話搜尋引擎。透過自然語言轉換 SQL 技術，分析師能以對話的形式輕鬆查詢所需情資。同時，我們整合多模態模型，以提高情資的深度和準確性。最後，我們導入了問答機器人加速情資獲取，有效協助分析師快速調查資安事件。這項創新的解決方案將使我們能夠更迅速、更有效地應對不斷演變的威脅。