從日本大型資料外洩事件看企業威脅情報的重要性

近期日本多家知名企業接連發生資料外洩事件，其中 Lawson 及 Bookoff 受影響用戶資料金額及潛在損失龐大，再次反應出企業不僅需要被動防範攻擊，更需要盡早發現異常活動並主動掌握潛在威脅。隨著網路攻擊手法日趨複雜，資安團隊每天需要處理海量警報、入侵指標（IoCs）與威脅情資。若單靠人工分析，不僅耗時費力，更有可能錯過關鍵的預警訊號。
 
Kaspersky 卡巴斯基 最新推出的 AI 驅動威脅情報功能，正是為這些挑戰而設計。透過 AI 摘要功能，分析師能快速掌握大量威脅情資重點，大幅加快威脅獵捕（Threat Hunting）與事件調查；而 MCP 整合能力則可讓企業內部的 AI 工具即時調用全球威脅情資，協助資安團隊更快識別風險並作出精準應變。

AI 威脅情報摘要功能

在進行事件調查、威脅獵捕（Threat Hunting）及追蹤特定威脅組織或攻擊活動期間，分析師往往需要審閱大量入侵指標（Indicators of Compromise，IoCs）及內容繁複的威脅情報報告。全新的 AI 摘要功能可透過一鍵操作，將龐大且複雜的威脅情資自動濃縮為精簡且重點清晰的摘要，協助分析師快速掌握關鍵資訊。

透過減少需要逐一檢閱的資訊量，分析師能更有效率地判斷哪些威脅指標值得進一步深入調查。系統亦會自動整理與分析相關資料，快速擷取具高參考價值的內容，包括 IoCs、偵測規則及相關威脅背景資訊，協助團隊加快分析與決策流程。

對於經驗較淺的初階分析師而言，精簡摘要有助於更快理解威脅脈絡；對資深分析師及 SOC（資安維運中心）團隊而言，則可大幅減少重複性的資料整理工作，將更多時間與資源投入於高價值的威脅分析與應變作業。為確保資訊的準確性與完整性，Kaspersky 卡巴斯基特別針對摘要生成機制嚴選合適的來源資料集，在提升分析效率的同時，完整保留評估風險所需的重要背景資訊。

此外，AI 摘要及智慧搜尋功能亦支援透過開源情報（OSINT）發現的 IoCs。分析師可集中檢視與特定實體相關的資訊、進行優先等級排序，並快速獲取涵蓋關鍵內容的整體概覽，從而更有效識別潛在威脅並制定防禦策略。

支援第三方 AI 整合的 Model Context Protocol（MCP）

透過 Model Context Protocol（MCP）整合，企業可將自家開發或第三方的 AI 應用程式直接連接至 Kaspersky Threat Intelligence Portal，進一步提升威脅情資的可用性與整合效益。

有別於傳統 API 架構較為固定、整合彈性有限，MCP 專為 AI 應用場景而生，支援更靈活與動態的查詢模式，讓 AI 系統能根據實際分析需求，即時存取與調用外部威脅情資數據。這不僅簡化了系統整合流程，也有助於企業更快將威脅情資融入現有的資安維運環境中。

透過這項標準化整合機制，企業可讓 AI 助理、自動化分析工具及資安維運平台即時存取 Kaspersky 的全球威脅情資資源，從而建立更智慧化的資安工作流程，加速威脅偵測、調查與應變速度。

同時，MCP 亦為企業推動資安自動化與 AI 驅動分析奠定堅實基礎，協助資安團隊減少重複性的資料查詢與整合作業，將更多資源集中於高風險事件分析與策略性防禦部署，進一步提升整體資安維運效能與威脅應對能力。

Kaspersky 卡巴斯基 ：縮短情報與行動之間的時間差

Alexander Mazikin（卡巴斯基 威脅情報產品線主管）表示，卡巴斯基的威脅情報產品組合一直以極高質量的數據與廣泛的覆蓋範圍獲得市場的高度認可。過去近 30 年來，我們持續運用 AI 與機器學習技術收集、分析及分類全球威脅數據，建立了深厚的威脅情報基礎。如今，我們的重點不僅在於提供資訊，更希望協助企業充分發揮這些情資資產的實質價值。
 
新增的 AI 功能最大價值在於協助資安團隊縮短從『獲取情資』、『理解風險』到『採取行動』之間的等待時間。透過更快速的分析與更精準的洞察，企業能夠提升威脅情報的投資報酬率（ROI），減少繁複的人工分析工作，並進一步提高資安維運流程的效率與準確度。