4/17 (四) 10:15 - 10:45 1F 展區會議室 1B

透過 LLM AI 自動分析並提取攻擊資訊達到漏洞預防

漏洞評估已成為網路安全的重要組成部分,幫助企業識別、量化和優先處理系統中的弱點,防範潛在威脅。透過定期評估,企業可在駭客利用前發現漏洞,避免昂貴的資料外洩與系統停機損失。傳統漏洞掃描工具雖能分析系統並生成報告,但需要使用者解讀結果、提供資產信息並應用修補建議,過程耗時且容易出錯。特別是在大型環境中,應用程式多且修補計劃各異,增加了管理以及修復的複雜度。

為簡化並加強漏洞偵測,我們透過導入 AI 以減少對手動標記的流程。AI 能自動標記透過漏洞執行攻擊的被攻擊的資訊,準確識別風險,並在資產遭受攻擊前及先針對攻擊會使用到的資訊進行監控達到漏洞預防的效果。透過 AI 除了能夠讓企業達到漏洞預防的目的,同時也能夠透過參考 AI 以及 CVSS 幫我們標記的被攻擊協定判定漏洞的處理順序,優先處理以及預防真正對企業能夠達到影響的漏洞。

Patrick Kuo
講者
TXOne Networks Inc.
Senior Threat Researcher, Threat Reasearch
Daniel Chiu
講者
TXOne Networks Inc.
Threat Research Manager

Devin Wang
共同作者
Devin Wang
TXOne Networks Inc.
Senior Software Engineer

TOPIC / TRACK
AI Security & Safety 論壇
Live Translation Session

LOCATION
臺北南港展覽二館
1F 展區會議室 1B

LEVEL
中階 中級議程聚焦在資安架構、工具與實務應用等,適合已經具備資安基礎的資安與資訊人員。

SESSION TYPE
Breakout Session

LANGUAGE
中文
即時中英文翻譯

SUBTOPIC
AI
Vulnerability Assessment
Threat Intelligence