Deep Instinct 如何運用深度學習與生成式 AI 強化資安防護？

Deep Instinct 結合深度學習與生成式 AI 的資安防護概念，說明 AI 技術在威脅辨識與分析解釋上的應用。

AI 資安解決方案持續發展，Deep Instinct 有什麼特色？

隨著 AI 技術持續發展，資安領域也出現了不同的應用方式。從結合機器學習的端點防護、運用 AI 分析威脅行為的 EDR／XDR，到協助資安團隊進行威脅分析與事件調查的 AI 工具，企業已有多種解決方案可以依照自身的資安架構與需求進行評估。

在這樣的發展趨勢下，Deep Instinct 提出以深度學習（Deep Learning）為核心的威脅防護技術，並進一步結合生成式 AI，協助解釋與分析資安威脅。其技術架構與常見的 AI 資安應用有何不同？又能在哪些環境中發揮作用？

本文將從 Deep Instinct 的核心技術、應用場景與企業評估重點切入，帶讀者認識這項資安解決方案。

DSX Brain：以深度學習辨識惡意威脅

DSX Brain 透過深度學習技術分析檔案特徵並協助辨識潛在威脅。本圖為技術概念示意，非官方產品介面。

Deep Instinct 的核心技術之一是 DSX Brain，這套深度學習架構以大量資料訓練模型，分析檔案中的特徵與複雜模式，協助辨識已知及未知的惡意威脅。

與主要依賴既有特徵碼進行比對的傳統偵測方式不同，深度學習模型能從訓練資料中學習威脅模式，讓系統有機會辨識尚未出現在既有威脅資料庫中的惡意檔案。Deep Instinct 將這項技術應用於檔案分析與威脅預防，目標是在惡意內容執行或造成影響之前進行攔阻。

這項技術可應用於勒索軟體、惡意程式及部分未知威脅的防護。不過，實際防護成效仍會受到產品配置、支援環境與威脅類型等因素影響，企業評估時仍應透過實際測試確認。

DIANNA：讓生成式 AI 協助解釋資安威脅

DIANNA 生成式 AI 威脅解釋概念示意圖，呈現從威脅資訊、AI 分析到威脅分析說明的流程。圖中範例資料為示意內容，非官方產品介面。

除了辨識與預防威脅，資安團隊還需要理解事件的成因、可疑檔案的行為，以及可能造成的影響。這類分析工作通常需要一定的惡意程式分析知識，也可能耗費不少人力與時間。

Deep Instinct 推出的 DIANNA（Deep Instinct’s Artificial Neural Network Assistant），則是以生成式 AI 為基礎的威脅解釋工具。它能協助分析可疑檔案與程式碼，將技術分析結果整理成較容易理解的說明，幫助資安人員掌握威脅可能的運作方式與風險。

這裡需要區分兩項技術的角色：DSX Brain 著重於深度學習威脅辨識與預防；DIANNA 則著重於透過生成式 AI 解釋威脅、提供分析脈絡。兩者分別處理威脅防護與威脅理解的需求，讓資安團隊不只取得判定結果，也能進一步掌握相關資訊，作為後續調查與應變的參考。

提醒：AI 產生的分析內容仍應由資安人員依照實際事件與其他證據進行確認，不宜直接將生成結果視為最終判定。

Deep Instinct 可應用在哪些 IT 環境？

Deep Instinct 目前以 DSX（Data Security X）為產品系列，將深度學習技術延伸至多種 IT 環境。主要應用範圍包含以下幾類：

不同環境所採用的部署方式與整合機制並不完全相同。例如，端點防護會涉及裝置端元件，而應用程式、NAS 與雲端儲存環境則可能依賴特定整合方式或平台支援。因此，企業在評估時，除了確認產品功能，也應核對實際使用的作業系統、應用程式、儲存設備及雲端服務是否在支援範圍內。

企業評估 AI 資安解決方案時，應注意哪些重點？

Deep Instinct 展示了深度學習與生成式 AI 在資安領域的兩種應用方向，但企業選擇解決方案時，仍應回到自身環境與實際需求，而不是只比較產品採用哪一種 AI 技術。

首先，應確認產品能否支援現有的端點、伺服器、應用程式與儲存架構，並評估部署方式對系統效能及日常維運的影響。其次，應透過測試了解威脅辨識能力、誤判處理方式與管理機制，避免因防護政策設定不當而影響正常業務。

另外，若企業已部署 EDR、XDR、SIEM 或 SOAR 等工具，也應評估新方案能否與現有架構整合，包括事件資訊交換、告警處理及後續調查流程。不同產品可能負責不同的防護工作，適當的整合有助於降低管理上的落差，而不一定需要全面汰換既有系統。

最後，若導入方案包含生成式 AI 分析功能，也應確認分析結果的可追溯性、資料處理方式及權限控管，並建立人工覆核機制，確保 AI 提供的資訊能被適當運用。

從威脅預防到分析理解，評估適合企業的 AI 資安應用

Deep Instinct 的特色，在於以 DSX Brain 的深度學習技術處理威脅辨識與預防，再透過 DIANNA 的生成式 AI 能力協助解釋威脅資訊。兩者呈現了 AI 資安應用從辨識風險到協助理解事件的不同方向。

對企業而言，這類方案不必然取代現有的防毒、EDR／XDR 或其他資安工具，而是可以依照實際防護缺口、系統環境及管理需求，評估是否適合納入既有架構。透過釐清產品定位、支援範圍與整合需求，才能更務實地判斷 AI 資安技術能為組織帶來哪些效益。

鑫捷科技提供資訊安全解決方案與系統整合服務，可依企業現有環境與需求，協助評估合適的資安防護方向。