AI 如何輔助 ISO 27001 資安管理
風險評估與管理
- 自動化風險識別： 持續掃描系統與網路流量，自動偵測潛在威脅
- 風險評分： 根據歷史數據和威脅情報，自動計算風險等級
- 動態風險地圖： 即時更新組織的資安風險全貌
政策與文件管理
- 自動生成文件： 根據 ISO 27001 條文產出政策文件草稿（SoA、風險處理計畫等）
- 差異分析： 比對現有制度與 ISO 27001:2022 要求的落差
- 版本控管： 追蹤文件變更，確保稽核軌跡完整
持續監控與事件管理
- SIEM + AI： 智能分析日誌，減少誤報率達 70–90%
- 異常行為偵測（UEBA）： 辨識內部人員異常存取行為
- 自動化事件回應： 偵測威脅後自動執行初步隔離與通報
稽核與合規
- 持續性稽核： 取代年度稽核，每天檢查控制措施是否有效
- 證據自動蒐集： 自動擷取系統設定、存取紀錄作為稽核證據
- 稽核報告生成： 一鍵產出符合 ISO 27001 格式的報告
資產管理
- 自動盤點： 掃描網路自動發現與分類資訊資產
- 漏洞管理： 比對 CVE 資料庫，優先排序修補順序
- 存取權限審查： 定期審查權限，標記異常
員工資安意識
- AI 釣魚模擬： 產生客製化釣魚測試郵件
- 個人化培訓： 根據員工表現調整培訓內容
- 即時提醒： 員工做出風險行為時即時提醒
實際工具參考
| 面向 | 工具 | 特色 |
|---|---|---|
| GRC 平台 | Vanta, Drata, Secureframe | 自動化合規證據蒐集 |
| SIEM | Microsoft Sentinel, Splunk AI | AI 驅動威脅偵測 |
| 風險管理 | OneTrust, ServiceNow GRC | AI 風險評估與量化 |
| 漏洞管理 | Qualys, Tenable AI | 自動優先排序修補 |
| 文件管理 | ChatGPT / Copilot + GRC 工具 | 政策文件生成與審閱 |
導入建議
- 先盤點現況 — 知道自己在哪，才知道 AI 能幫什麼
- 從痛點切入 — 文件管理和證據蒐集通常是最大痛點
- 人機協作 — AI 做初篩和草稿，專家做判斷和決策
- 注意 AI 本身的資安 — 用 AI 做資安，也要管好 AI 的資安