資料是AI發揮作用的基礎。企業在日常運營中產生大量資料，包括檔案存取記錄、網站瀏覽行為、即時通訊軟體互動等。這些資料如果能夠有效蒐集並進行分析，將能夠為企業的安全管理提供強有力的支持。
蒐集大量資料不可少
通常企業會使用安全信息和事件管理系統(SIEM)平台，用於搜尋、監控和分析各種機器產生的大數據。即時監控並記錄企業網路中的所有活動，從而提供全面的安全狀況圖譜。
各種資料來源包括伺服器日誌、應用程式日誌、網路設備資料以及用戶端行為記錄。這些資料首先會被索引，然後進行預處理以便於後續分析。
預處理過程通常包括資料清洗，去除異常值、不相關的訊息、重複資料和格式轉換等步驟。接著，企業需要選擇合適的儲存方案，如雲端儲存或本地資料庫，以確保資料的安全性和可用性。最後，企業可以使用Data Lake來儲存不同格式的資料，並通過大數據技術進行分析。
SIEM在結合AI和機器學習後，能夠更深入地分析使用者資料，從中提取有價值的洞見。
員工電腦操作行為分析
員工的電腦操作行為可以反映出企業內部的許多問題，包括工作效率、資訊安全等。企業可以通過在員工電腦上安裝X-FORT，進行更全面的使用者行為記錄。包含使用者行為記錄(UAM)和資料外洩防護(DLP)與IT資產管理(ITAM)，能夠記錄包括USB隨身碟、智慧型手機、印表機等實體裝置，以及共享資料夾、電子郵件和各種即時通訊軟體等網路通訊，彌補SIEM在員工電腦上行為記錄上的不足。結合AI技術進行分析，可以識別潛在的insider資料外洩風險或工作效率問題。
- 行為分析技術
行為分析技術主要依賴於機器學習演算法，這些演算法可以學習並識別正常的操作模式，從而檢測出異常行為。例如，當某位員工在非工作時間存取敏感檔案時，系統可以發出警報，提醒管理者進一步調查。 - 隱私與倫理問題
在分析員工行為時，企業需要特別注意隱私和倫理問題。在蒐集和分析這些資料時，必須遵守相關法律法規，並告知員工且取得同意。使用AI程式取代人為分析，可進一步降低侵犯員工隱私與人為偏見的疑慮。
圖片分析
圖片分析是AI技術的一大應用情境，尤其是在安全領域。通過圖片分析，企業可以自動識別並分類圖片中的內容，從而提高監控效率。
雖然SIEM主要處理結構化和非結構化資料，但通過連結第三方AI工具，如：TensorFlow或PyTorch，SIEM也可以分析圖片和多媒體資料。例如，企業可以利用X-FORT記錄使用者操作的電腦螢幕畫面，再用第三方AI工具來描述使用者行為，從而提高操作行為的能見度和搜尋效率。
結論
AI技術的發展為企業資料蒐集和分析帶來了新的契機。通過蒐集大量資料、分析員工電腦操作行為以及圖片分析，企業可以從中獲取重要的洞見。然而，在應用這些技術時，企業也需要注意隱私和倫理問題，確保技術的使用符合法律法規。通過合理運用AI技術，將能大幅提升企業的資訊安全識別、處理和反應能力。