AI 威脅檢測如何重塑美國陸軍網路防禦策略？

美國陸軍長期面臨複雜的網路威脅，從國家級的黑客攻擊到分散式阻斷服務（DDoS）攻擊，傳統的規則型防禦系統已難以應對不斷演變的攻擊手法。AI 威脅檢測技術透過機器學習模型，能夠即時分析海量的網路流量數據，識別異常行為模式，並自動觸發攔截機制。在 TiC 2.0 自動入侵事件中，Safe Pro Group 將展示其系統如何於毫秒級別內檢測到隱蔽的高級長期威脅（APT），這標誌著軍事防禦從被動回應轉向主動預測的關鍵轉折。

根據美國陸軍網路司令部（ARCYBER）公開的預算文件，2025 財年用於 AI 相關網路安全項目的經費增長了 45%，顯示軍方對這類技術的重視。此技術不僅提升威脅偵測率，更大幅降低誤報率，使安全團隊能專注於真實風險，減少警報疲勞。

Safe Pro Group 的技術方案有什麼獨特優勢？

Safe Pro Group 是一家專注於 AI 網路安全的新興企業，其核心產品為「智能威脅感測平台」（Intelligent Threat Sensing Platform, ITSP）。該平台結合了深度學習、行為分析與雲端協同等多項技術，能夠跨終端、雲端與邊緣設備提供統一的可視性。與傳統安全解決方案相比，ITSP 的優勢在於：

1. 自適應學習能力：平台在不影響正常業務運行的前提下，持續從環境中學習 user 和系統的正常行為，動態調整檢測閾值。
2. 低資源消耗：採用輕量級代理設計，可在計算資源受限的環境（如野戰裝置）中部署，適合軍事應用。
3. 多層次關聯分析：將端點、網路與雲端日誌進行跨層次關聯，發現孤立事件中隱藏的攻擊鏈。

在本次 TiC 2.0 事件中，Safe Pro Group 將演示其平台在模擬的國家級攻擊 Scenario 下的表現，包括快速識別魚叉式釣魚、無檔案攻擊及內部威脅等。

TiC 2.0 自動入侵事件將如何影響 2026 年 AI 安全市場規模？

重大軍事演習與技術展示往往對民用市場產生深遠影響。TiC 2.0 作為美國陸軍首個大規模的自動入侵演練，吸引了來自政府、軍工複合體及頂級安全廠商的參與。Safe Pro Group 在此類活動中脫穎而出，等同於獲得隱含著軍方背書，這將極大提升其行業可信度，並推動更多國防預算流向民用 AI 安全廠商。

根據 Gartner 的預測，全球 AI 網路安全市場將從 2024 年的 250 億美元攀升至 2026 年的 600 億美元，軍用領域的投入是主要增長引擎之一。IDC 進一步指出，到 2026 年，軍事與關鍵基礎設施將貢獻 AI 安全支出的 35% 以上，較 2024 年的 22% 顯著提升。

此次 TiC 2.0 事件不僅驗證了 AI 技術在實戰環境中的有效性，也向市場傳遞明確信號：軍事級網路安全解決方案將成為民用廠商的AMB growth avenue. 預計未來五年，軍事與民用安全邊界將進一步模糊，形成更大的 AI 安全生態系統。

軍事與民間合作模式能為 AI 網路安全帶來哪些突破？

傳統上，軍事網路技術與民用市場存在顯著落差，主要由於採購流程複雜、技術封閉及缺乏敏捷開發文化。然而，近年來各國推動「軍民融合」戰略，鼓勵民間創新力量參與國防建設。美國的「Project Maven」即是典型案例，該項目通過與谷歌等科技巨頭合作，加速 AI 在情報分析中的應用。

在 AI 網路安全領域，軍事與民間的合作可帶來以下突破：

• 技術快速迭代：民用廠商通常擁有更靈活的產品開發周期，能迅速將最新 AI 研究成果轉化為實用工具，軍事部門則提供實戰數據與 Feedback，形成良性循環。
• 成本效益：通過直接採購成熟的商用安全產品，軍方可節省大量研發資源，同時享受民間廠商的競爭壓力帶來的性價比優勢。
• 人才共享：頂級的 AI 安全專家往往聚集於民間企業，合作模式使他們能在保密的軍事環境中貢獻專長，避免人才流失。

Quiver Quantitative 的報導指出，Safe Pro Group 此次參與 TiC 2.0，正是民間企業進入軍事供應鏈的縮影。此類合作也促使軍事標準向更開放架構演進，例如採用零信任架構（Zero Trust）與雲原生技術。

企業如何借鑒軍用 AI 防禦框架提升自身防禦力？

軍事組織通常在資源有限、威脅環境極端複雜的情況下運作，因此其防禦框架本質上具高度傳染性與自動化。企業可以從以下幾個方面借鑒：

1. 處於進攻者視角（Assume Breach）：不盲目相信內部網絡安全，而是持續監控異常，AI 模型模擬攻擊者行為，提前發現弱點。
2. 實施永續的威脅情資共享（Continuous Threat Intelligence）：與 industry peers、ISACs 及政府機構（如 CISA）保持情報交換，利用 AI 自動化處理海量威脅指標（IoCs）。
3. 建立自動化回應機制（SOAR）：將 AI 檢測結果與安全編排工具對接，實現近乎實時的遏制行動，縮短從發現到修復的時間（MTTR）。
4. 強化身份與訪問管理（Zero Trust Identity）：利用 AI 分析用戶行為，動態調整訪問權限，防止憑證盜用與內部威脅。

Safe Pro Group 的 ITSP 平台已部分實現上述功能，例如其雲端安全模塊可與主流身份提供商整合，提供基於風險的訪問控制。企業可根據自身規模與風險承受度，逐步導入這些實踐。

常見問題

什麼是 TiC 2.0 自動入侵事件？

TiC 2.0（Threat Identification and Countermeasures 2.0）是美國陸軍主辦的大型網路防禦演練，旨在測試軍方及合作廠商在真實環境下的自動化威脅檢測與響應能力。演練模擬多層次的入侵場景，從惡意軟體到進階持續威脅，評估參賽系統的準確性與速度。

AI 威脅檢測技術如何區分正常與惡意活動？

AI 模型的訓練基於海量的歷史數據，包括已知的惡意行為模式與典型的正常使用者行為。透過深度神經網絡，系統學習到特徵分布，例如 atypical login times、unusual data exfiltration volumes 等。當新事件發生時，模型計算其屬於惡意活動的概率，低概率事件可能被標記為正常或需人工覆核。 continual retraining 確保模型能適應新的攻擊手法。

企業導入 AI 網路安全解決方案需要哪些前期準備？

企業在導入前應完成以下幾項準備：① 評估現有網路架構與資產分佈，確定保護重點；② 確保日誌與流量數據的完整性與可訪問性，以便 AI 模型訓練；③ 建立內部安全營運中心（SOC）或委託 MSSP 進行後續監控；④ 制定與 AI 系統協作的事件響應流程，包括人工覆核與自動化動作的權限劃分。

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參考資料

• Quiver Quantitative — 報導 Safe Pro Group 參與美國陸軍 TiC 2.0 事件（來源）
• Gartner — AI 網路安全市場預測報告
• NIST AI 風險管理框架
• IDC — 全球 AI 安全市場分析
• 美國軍方官方網站