現今的資安團隊正面臨一個尷尬的悖論：儘管擁有的工具比以往任何時候都多，包括各類掃描器、SIEM、端點代理程式與雲端監控，但對於環境的掌控感卻是史無前例的低。告警堆疊的速度遠遠超過團隊能分流審核的極限。週一被標記出的漏洞，往往在分析師處理成千上萬個「誤報」時，被迫擱置數週得不到修補。與此同時，攻擊者正利用 AI 工具，在幾小時內就將新揭露的漏洞轉化為攻擊武器。

這正是 vIntelligence 誕生要解決的關鍵落差。

身為資安修補平台 vRx 的開發者，Vicarius 協助全球團隊實現大規模漏洞自動化修補。如今更正式推出 vIntelligence。這是一個次世代的情資與驗證層，能持續整合、標準化、驗證並優先排序整個企業資安架構中漏洞優先順序。

vRx 與 vIntelligence 結合後，形成一個完整的閉環曝險管理平台：從漏洞發現到修補落地，每一步都有驗證機制與可追溯的證據。

vIntelligence 是 Vicarius 推出的第二款旗艦產品。

這是一個獨立的情報平台，旨在填補傳統漏洞管理工具的技術空白：即時針對企業整體資安堆疊中的漏洞，進行持續性的「驗證、優先級判定與修補準備」。

在資安維運的流程中，vRx 與 vIntelligence 分工明確，共同建構完整的防禦鏈：

相關性檢查：此漏洞是否真的適用於您的環境和配置？

• vRx 解決「修補端」問題：實現大規模的補丁管理、自動化腳本與系統組態修正
• vIntelligence 解決「上游端」挑戰：回答資安管理的關鍵問題，哪些漏洞是真實存在的？哪些對特定環境具有實質威脅？我們應該優先處理哪一個？

從碎片化告警到統一風險視角
vIntelligence 能自動攝取企業現有的資安工具數據，包括 CrowdStrike／Qualys／Tenable 等異質廠商，透過異質情資整合與標準化（Universal Intelligence Normalization）技術，將分散的數據整合為統一且持續更新的風險視圖。

隨後，系統會疊加 AI 驅動的驗證技術，將真實的曝險從海量雜訊中精準分離。這項技術帶來的直接效益極為顯著：資安團隊能將寶貴的時間投入在真正關鍵的風險上，徹底擺脫那 95% 無效告警造成的資源虛耗。

AI 紅隊代理式驗證：零中斷的漏洞實戰測試

知道漏洞存在只是第一步。確認該漏洞在「您的特定環境」中是否真的具備可利用性，則是完全不同的挑戰，這正是傳統工具始終無法解決的核心痛點。

vIntelligence 的 AI 紅隊 （AI Red Team） 功能是一個「代理式驗證引擎 （Agentic Validation Engine）」。它能在不冒險影響生產環境穩定性的前提下，自動測試漏洞是否真的可以被利用。這絕非僅能執行有限攻擊向量與預定義場景的傳統入侵與攻擊模擬（BAS）工具，而是一種本質上的技術躍進。

針對每個排定優先順序的漏洞，AI 紅隊會執行以下五步驟自動化流程：

• 關聯性檢查 Relevance Check：判斷此漏洞是否確實適用於您的系統環境、軟體版本與組態配置？
• 漏洞利用程式搜尋 Exploit Search：自動搜尋全球已公開的漏洞利用程式（Exploits）或概念驗證代碼（PoC）？
• AI 腳本自動生成 AI Generation：當現有腳本無法精準匹配時，AI 會根據需求即時產製客製化的驗證腳本。
• 多維度向量測試 Multi-Vector Test：從多個攻擊向量進行測試，以取得最完整的威脅路徑輪廓。
• 安全驗證 Safe Validation：所有測試均採用安全技術執行，確保生產環境維持營運、達成零中斷目標。

這項技術的實質影響力顯而易見。傳統 BAS 平台僅能驗證有限且固定的場景，無法判斷某個特定 CVE 在您的環境中是否具備可利用性。
vIntelligence 的 AI 紅隊則能在幾分鐘內完成大規模驗證，透過「真實利用測試」而非單純的「理論風險評分」，成功排除 95% 以上的誤報雜訊。

多數資安平台擅長「產生告警」，卻極少能真正「解決問題」。這正是 vRx + vIntelligence 組合所填補的核心鴻溝。

在 Vicarius 的架構中，兩大產品各司其職且原生串接：

• vIntelligence 負責情報端：執行持續性的資料導入、情資標準化、情境強化、風險分析與風險優先排序，並結合 AI 驅動的漏洞利用驗證。
• vRx 負責執行端：執行自動化補丁管理、腳本引擎、組態控制，並與 ITSM 系統（如 Jira, ServiceNow）的工作流深度整合。

這兩個產品的結合，為企業創造了一個完整的「閉環工作流」：

偵測發現 → 深度分析 → 真實驗證 → 修補處置 → 再次驗證 → 持續監控

關鍵在於，流程中的每一步都包含修補完成證明 (Proof of Closure)。在修補部署完成後，vIntelligence 會自動重啟驗證流程，確認該漏洞是真的「無法被利用」，而不僅僅是「補丁已安裝」。這為資安團隊與領導層提供了強而有力的可稽核證據，協助企業應對如 SEC 資安揭露準則、NIS2 與 DORA 等嚴格的法規遵循要求。

量化實績證明：

• 81%：平均修復時間 (MTTR) 的分流處理效率提升。
• 95%：成功過濾無效告警雜訊。
• 4.3 小時：企業整體的平均漏洞修補時間。

vIntelligence 專為中大型企業（1,000 人以上規模）設計，特別是那些擁有「多品牌資安基礎設施」、「混合雲環境」以及「專職資安維運團隊」的組織。

這項方案對以下角色具有極高價值：

• 資安維運團隊：被海量告警淹沒，亟需自動化過濾雜訊，將精力專注於真實威脅。
• 漏洞管理團隊：擁有多種掃描工具，卻缺乏跨工具的數據標準化手段，無法有效判定優先順序。
• 資安長與管理層：需要董事會等級的曝險報告、修補進度數據，以及具備法律效力的合規處置證明。
• 受法規約束的組織：如金融業或受 SEC、DORA、網路保險規範約束的企業，需要持續監控與完整的修補紀錄。

關鍵策略：非破壞性的升級 (Not a Rip-and-replace)

值得強調的是，vIntelligence 並非要您汰換現有的 CrowdStrike、Qualys 或 Tenable 等工具，而是透過異質情資整合與標準化，將這些孤島工具的數據轉化為可執行的自動化修補工作流，讓您現有的資安投資發揮倍增效益。

目前的漏洞管理市場中雖然有許多老牌廠商，如 Tenable、Qualys、Rapid7，以及 AttackIQ、SafeBreach、Cymulate 等入侵與攻擊模擬（BAS）平台。然而，這些方案往往僅能解決部分問題，卻無法涵蓋完整的防禦生命週期：

• 傳統漏洞管理工具：雖然擅長掃描與 CVSS 評分，但在兩次掃描的週期之間存在嚴重的「監控盲點」，且誤報率極高，更缺乏後續的自動化修補機制。
• 入侵與攻擊模擬：主要用於驗證安全控制項的有效性，但並未將威脅情資整合進優先級排序中，也無法實現異質情資整合與標準化，且同樣無法閉環對接到修補端。
• 滲透測試：僅能提供特定時間點的靜態快照，且過程高度依賴人工、速度慢、成本高，且覆蓋範圍極為有限。

vIntelligence 是目前市場上唯一將「持續性異質情資整合與標準化」、「AI 驅動漏洞利用驗證」以及「原生自動化修補」完美整合在單一平台上的解決方案。 

• 技術護城河：擁有獨家的 AI 腳本自動生成技術與異質數據歸一化專利 IP。
• 網絡效應每一位客戶的驗證回饋都在持續訓練我們的 AI 模型，不斷優化全球共用的驗證腳本庫與情資精準度。
• 平台黏著度：透過深度的工作流整合，能有效取代 3 到 5 個破碎的單點工具，簡化維運架構。

漏洞被攻擊者利用的速度是以「小時」計，但傳統資安工具的回應週期卻往往是以「週」計。這段顯著的時差正是資安事故的重災區，據統計，每次由 AI 驅動的數據外洩事故，平均會為企業帶來高達 570 萬美元的沉重損失。

vIntelligence 的出現，正是為了彌合這段致命的防禦落差。透過持續性的「異質情資整合與標準化」，結合 AI 代理驗證 技術確認漏洞的真實可利用性，並原生對接 vRx 執行自動化修補與產出修補完成證明，vIntelligence 將漏洞管理從被動的「救火分流」，正式轉型為主動且閉環的資安維運。

這並非一項要求您汰換現有資安投資的方案。相反地，它能讓您已部署的工具真正產生協作價值，使您的曝險管理策略能終於跟上當前威脅的演進速度。

當大眾討論「寄生攻擊」（Living Off the Land, LOTL）集中在濫用 Windows 或 ESXi 原生程式時，許多用於雲端管理與安全防護的工具也正被威脅份子反過來利用，藉此封鎖或轉移敏感數據。這種雲端原生攻擊（Living Off the Cloud, LOTC）不應被忽視。雖然優化雲端平台的日誌紀錄有助於偵測異常，但單靠這項實務不足以完全阻斷 LOTC 攻擊。

顧問建議：識別並 縮小攻擊面 。 切勿過度依賴白名單機制，即便如 Box 等經核准的應用程式，或 AWS 雲端環境內建的管理功能，皆可能成為威脅份子的潛在目標。

採用對齊惡意情境的行為基準偵測技術，並參考攻擊劇本（Playbooks）與其他日誌來源數據，對於識別寄生攻擊（LOTL）至關重要。利用如 PHASR 等工具執行阻斷規則，能有效防止與勒索軟體劇本相符的惡意行為。這些策略可精確偵測並阻斷未經授權的存取、橫向移動與執行動作。

企業應落實更高階的安全實務，而非僅止於基礎的資安衛生。例如在實施存取控制時，應加入「雙重控制機制」，確保資安配置的變更或更新必須經過兩位指定管理員的授權方可執行。

BYOVD 趨勢預測：勒索軟體攻擊的盛行率將突破 75%

BYOVD（自帶脆弱驅動程式）在勒索軟體攻擊中的盛行率預計將達到 75% 以上。此趨勢將使癱瘓 EDR 偵測的能力更易於被取得，且利用 BYOVD 攻擊來停用 EDR 與防毒軟體，將成為首選的防禦規避手段。領先的勒索軟體組織已明顯展現對 BYOVD 的偏好，在其影響下，許多新興組織也正隨之仿效。對於防禦者而言，BYOVD 攻擊是極大的挑戰且將持續增加，特別是 RaaS 平台的經營者正不斷發布並行銷包含此類功能的新版套件。

額外顧問建議：

• 持續掌握戰術演變：密切關注載入驅動程式的寄生攻擊（LOTL）戰術。
• 動態評估解決方案：企業須不斷評估已部署的技術與資安方案。鑑於EDR Killers 與 BYOVD 攻擊的普及，企業絕不能盲目假設既有的端點安全方案具備充足的防護能力。
• 維護情資同步：若解決方案具備驅動程式黑名單（Blocklisting）或監控功能，請務必確保其內部程式庫維持在最新狀態。
• 實施驅動程式沙箱化：建立驅動程式沙箱化等安全實務，確保被標記的可疑驅動程式無法與關鍵作業系統組件產生互動。

如果您一聽到身分治理和管理 (IGA) 就感到壓力沉重，您並不孤單。

隨著雲端服務普及與威脅環境日益複雜，數位身分與存取權限的管理難度正呈倍數成長。如今，多數組織在支撐合規性、生命週期管理與安全性這三大核心動能時，顯得力不從心。根據針對資訊安全長 (CISO) 的調查，目前的治理痛點主要集中在以下三點：

權限審核已成為各產業的法遵剛需，但執行過程極其耗時。相關人員必須從海量數據中整理、比對並驗證權限是否合理，以滿足稽核員對「權限最小化」的要求。這並非單一團隊的工作，從法遵經理、應用程式負責人到各級主管，都必須投入大量精力。更嚴峻的是，80% 的資安長表示必須同時符合兩項以上的法規，甚至有 55% 的人需應付五項以上的規範，且 84% 預期未來三年的法遵壓力只會持續增加。

確保員工或約聘人員在入職、調動或離職時獲得正確權限，對於企業營運至關重要，但現實中卻鮮少能快速達成。調查顯示，55% 的組織平均需耗時超過七天才能完成權限發放。這意味著新進人員在首週幾乎無法產出，造成管理層極大的挫折感。有時為了趕進度而過度授權，反而埋下更嚴重的資安隱憂。

從過度授權到殭屍帳號，不當權限往往潛伏數月而不被察覺。平均而言，企業在進行權限審核時，高達 13.7% 的權限被判定為不當且須回收。換言之，每七個權限中就有一個是多餘的。在大型企業中，這代表每季都有數萬筆權限需要被處理，單靠人力幾乎是不可能的任務。

關鍵在於許多組織仍使用二十年前設計的舊式 IGA 系統。這些系統適合本地端環境，卻無法跟上現代 SaaS 應用的擴張速度：

82% 的組織在將新系統導入治理平台時遇到阻礙，導致治理覆蓋率偏低。

高達 84% 的企業仍依賴手動方式進行審核與發放，僅 6% 的組織達成全自動化。

只有 10% 的組織能成功維護有效的角色模型，因為中心化的管理團隊往往缺乏各業務部門的實際語境。

要解決權限激增的壓力，現代化 IGA 必須具備自動化核心，將人力負擔降低 80%：

• 準備階段：自動清理數據並對齊 HR 資料庫，確保審核項目清晰易懂。
• 審核階段：利用 AI 預審已獲核准的常規項目，大幅縮減主管需檢視的名單。
• 回收階段：自動執行撤銷並產出閉環追蹤報告，縮短合規舉證時間。
• 稽核就緒：預先打包完整的電子證據包，無需再讓稽核人員於系統中翻找資料。

這套以 AI 與自動化為核心的方法，已證明能有效協助企業在短時間內將治理規模擴展至數百個應用程式。

根據 CyberArk 發布的《2025 年身分安全概覽》，近半數組織仍缺乏對雲端權限的完整可視化。

當然，現代身分識別管理架構 (IGA) 只是全面身分安全策略中不可或缺的一部分。 IGA 與身分和存取管理 (IAM) 以及特權存取管理 (PAM) 協同運作，有助於確保合規性，支援最小權限訪問，並符合零信任原則。 IGA 還能減少人工工作量，提高效率，並協助組織滿足監管要求，同時避免安全團隊過度勞累。

是時候停止為身分治理而焦慮，並利用人工智慧的力量，使身分治理與業務發展的速度保持一致了。

Deepak Taneja 是 Zilla Security 的共同創辦人兼 CyberArk 的身份治理總經理。

準備好更聰明地擴展規模了嗎？ 收聽 Deepak Taneja 在 Security Matters 播客上的訪談— 「新的身分危機：人工智慧時代的治理」 — 他在訪談中探討了人工智慧如何改變身分治理，以及這對在當今複雜的數位環境中工作的安全團隊意味著什麼。