從 OSCP 到 OSAI:攻擊性資安人員如何轉戰 AI 安全領域
從 OSCP+ 到 OSAI+:攻擊性資安人員如何轉戰 AI 安全領域
擁有 OSCP +的人,其實早就具備 AI 紅隊演練所需要的攻擊者思維。這篇文章會告訴你哪些能力可以直接沿用、哪些是全新的課題,以及如何有效率地補齊從 OSCP +到 OSAI +的落差。
擁有 OSCP +的人,其實早就具備 AI 紅隊演練所需要的攻擊者思維。這篇文章會告訴你哪些能力可以直接沿用、哪些是全新的課題,以及如何有效率地補齊從 OSCP +到 OSAI +的落差。

當我們的多個Azure subscription(訂用帳戶)們在不同的 Microsoft Entra ID tenant(租用戶)或是我們要為客戶管理 Azure 中的資源時,使用B2C 將管理者帳戶邀請到被管理的subscription所在的Entra ID tenants 再授予權限雖然可行,但是管理者在進行管理時就需要在不同的 tenant 間進行切換目錄(switch directory),這並不方便集中管理,而使用 Azure Lighthouse 是更好的解決方案。
Azure Lighthouse支援多租用戶管理,管理者(服務提供者)可以透過Azure平台的工具,跨租用戶為客戶提供管理服務,客戶可以控制誰可存取或管理他們的訂用帳戶或資源群組。
以下我們就以 Contoso 與 TPNIC 為例來說明如何使用Azure Lighthouse 進行跨租用戶管理。在這個情境中,Contoso 是管理者帳戶所在的 Entra ID tenant,而TPNIC是Azure subscription 所在 Entra ID tenant,TPNIC 要讓 Contoso 的管理人員可以管理 TPNIC 的 Azure subscription。也就是說在Azure Lighthouse,Contoso扮演服務提供者而TPNIC扮演客戶。
完成這些程序,Contoso 中被選取的帳戶(例如:MOD Administrator)就可以管理在 TPNIC 的那一個 Azure 訂用帳戶了!
沒有理工背景、不懂程式碼,也能進入 IT 與網路安全產業嗎?
本篇導覽深入解讀非理工轉職者如何透過「國際證照與系統化實作培訓」,在半年內突破學歷天花板、搶灘全球高達數百萬人才缺口的資安黃金賽道。
在目前科技快速發展(例如雲端運算、物聯網、AI應用)的環境下,企業對於資通安全管理的「法律遵循」議題,變得非常重要,比方說:
各先進國家都制定了資安與個資相關法規,例如台灣的《資通安全管理法》與《個人資料保護法》。若企業未遵循相關法律規範,可能面臨:
企業一旦發生資料外洩或資安事件,不僅僅是存在法律問題,還可能導致:
因此,遵循法規是企業建立基本的資安防護與信任的基礎。
現代企業多參與跨國供應鏈,合作夥伴常會要求供應商符合特定資安標準(例如ISO 27001、ISO 27701)。
法規通常要求建立管理制度(例如風險評估、通報機制、內控流程),實施這些措施可以:
法律遵循不僅僅是「被動配合」,也能幫助企業:
隨著數位化程度的提升與新興科技的快速發展,資通安全威脅已經由過去單一的技術攻擊,逐步演化為結合企業、流程與人員之弱點的複合式風險。
近年來,勒索軟體攻擊持續的增加,攻擊者透過加密企業關鍵資料或威脅公開敏感資訊,進而要求贖金,對企業的營運造成重大之衝擊;同時,供應鏈攻擊亦成為主要風險來源之一,攻擊者透過第三方服務或軟體更新機制滲透企業內部系統,使傳統邊界防護逐漸失效。
此外,利用人性的弱點(包含好奇、無知與貪婪)而進行的社交工程與釣魚攻擊,成為入侵的重要途徑,再加以透過人工智慧技術的發展,更進一步被用於製造深偽內容(Deepfake)或自動化攻擊,提升攻擊成功率與規模。
在此背景下,資通安全風險的衝擊不僅限於資訊系統層面,更直接影響企業營運的持續性與穩定性。比方說,系統遭受攻擊可能導致服務中斷,進而影響客戶信任;個人資料外洩則可能引發法律責任與高額罰鍰,並對企業聲譽造成長期損害。因此,資通安全已經從單純的技術議題轉變為企業治理與風險管理的重要一環。
在法規層面,資安事件往往同時觸發多項法律責任。例如,當發生資安事件時,企業必須依據「資通安全管理法」履行通報與應變義務,同時若涉及個人資料外洩,亦需依據「個人資料保護法」負擔相關法律責任。由此可見,法規遵循不僅是合規要求,更是降低風險與提升企業韌性的重要工具之一。
我國針對資通安全與資料保護已建立多層次的法規體系,其中以「資通安全管理法」為核心,並透過多項子法與配套辦法,形成完整的資安治理架構。該法要求企業建立系統化的資通安全管理制度,並依其業務重要性與機敏性等相關條件提報資通安全責任等級,以確保資安資源能夠合理配置。企業亦需據此訂定「資通安全維護計畫」,明確規範管理制度、技術控制及作業流程,並透過定期稽核與持續改善機制,確保制度能有效落實。
在資安事件管理方面,相關法規要求企業建立完整的事件通報與應變機制,包含事件分級、通報時限及應變流程等內容,並透過定期演練提升實際應變能力。這不僅強調了制度的建立,更要求企業具備實際處理事件的能力,以降低事件對企業營運的衝擊。
在監督與稽核方面,法規進一步要求企業針對「資通安全維護計畫」之執行情形進行查核,並保存相關紀錄作為佐證,以確保制度並非流於形式。另一方面,隨著供應鏈風險的增加,相關規範亦要求企業加強對第三方及資訊產品的管理,包括避免使用具國安疑慮之產品,以及對供應商進行適當的資安評估與控管。
此外,針對上市上櫃公司,主管機關亦發布「上市上櫃公司資通安全管控指引」,要求企業從公司治理角度強化資安管理。該指引強調董事會與高階管理階層應負起資安監督責任,定期檢視資安風險與執行情形,並揭露相關資訊。企業亦需設置專責資安單位或人員,導入風險導向之管理機制,並強化對重大資安事件的揭露與通報,以提升資訊透明度與投資人信任。同時,指引亦鼓勵企業參考國際標準(如ISO 27001)建立制度,並透過內、外部稽核持續精進資安治理成熟度。
在個人資料保護方面,「個人資料保護法」則著重於保障個人隱私與資料自主權。該法要求企業在蒐集、處理及利用個人資料時,須具備明確之目的與合法依據,並履行告知義務,同時採取適當之安全措施,以防止個資遭到外洩或不當使用。此外,企業亦需建立個資當事人權利行使機制,以回應查詢、更正或刪除等請求。
針對新興科技應用,人工智慧治理逐漸成為法規關注重點。相關基本法與指引要求企業在導入AI技術時,應重視透明性、公平性及可解釋性,並確保資料來源合法,避免對個人權益造成不當影響。同時,在金融科技與虛擬資產領域,「金融科技發展與創新實驗條例」提供創新試驗空間,但亦要求相關業者落實洗錢防制與交易監控機制,以維護金融秩序與市場信任。
在實務上,法規遵循的關鍵不在於理解條文內容,而在於如何將抽象的法律要求轉化為具體可執行的管理措施。首先,企業應建立法規要求與內部控制之對應機制,將各項法規條文轉換為具體控制項目,並進一步落實於日常作業流程中,同時保留相關紀錄作為查核依據。透過此種方式,可使法遵要求具體化,並提升執行一致性。
其次,法遵應採取風險導向管理思維。由於企業資源有限,不可能對所有資產採取相同強度之控管措施,因此應先進行資訊資產盤點與風險評鑑,依據風險高低決定控管優先順序與強度,避免過度或不足的管理情形。
在企業治理層面,建立明確的權責分工亦為關鍵。透過三道防線架構,可將政策制定、日常作業與監督查核功能加以區分,確保內部控制體系具備獨立性與有效性。同時,文件化管理亦為法遵實務中不可或缺的一環,企業應建立完整的制度文件與作業紀錄,並確保其內容與實際運作一致,否則即使制度完善,仍可能在稽核時被認定為未落實。
此外,資安事件應變能力的建立亦至關重要。企業應透過定期演練與流程測試,確保相關人員熟悉通報與應變程序,並能在實際事件發生時迅速採取行動。另一方面,隨著供應鏈風險日益增加,企業亦需加強對外部廠商之管理,透過評估、契約與監督機制,確保其符合資安要求。
最後,在個人資料保護方面,應將個資管理納入整體資安架構中,而非獨立運作。透過資料分類分級制度及相應控制措施,可同時滿足資安與個資法規要求,並提升整體管理效率。整體而言,透過持續改善機制,使制度能隨環境變化與風險調整,是確保法遵長期有效的關鍵。
綜上所述,隨著資通安全威脅持續演變及相關法規日益完善,企業在面對資安與個資法遵議題時,已無法僅以形式上的合規作為應對,而應將法規要求轉化為內部治理與風險管理的一部分。透過制度化、流程化及持續改善的管理機制,企業不僅能符合相關法規要求,更能提升整體營運韌性與數位信任基礎。
未來,隨著人工智慧與金融科技等新興技術的發展,法規環境仍將持續變動,企業亦應保持彈性與前瞻性,持續強化法遵能力,以因應快速變化之數位環境與挑戰。
目前企業端普遍面臨以下挑戰:
資安能力不足是業界長期存在的問題,而且這個問題在可預見的未來幾乎不可能被解決。對大多數企業而言,補人的效果非常有限。除了頂尖的超大型企業有足夠資源外,大部分中小型組織面對的挑戰都是一樣的。
2025年,網路安全領域見證了重大轉變,安全服務供應商陸續將AI整合到產品和工作流程中。AI驅動的資安解決方案,包括機器學習(ML)和深度學習(DL),已經開始被用於自動化執行日常任務、強化威脅偵測,並提升整體營運效率。一份市場報告指出,全球AI資安市場規模預計將從2024年底的超過250億美元,在2032年增長至超過2,300億美元。
儘管市場對AI的潜力抱持樂觀態度,但業界共識是,全面自動化仍是長遠的願景,現階段的重點在於實現「人機協同」以增強資安分析師的能力。成功的關鍵在於建立一套負責任的AI治理與風險管理框架,企業應優先投資於能增強資安分析師能力的AI工具,並將資安思維內建於AI系統開發的每個階段。
在滲透測試時,當我們成功拿下一台 Linux 主機,結果卻發現沒有掃描工具可用,這時我們可以直接用Linux 的內建指令來搞定 IP 位址和網路連接埠掃描。
基本 Linux 作業系統內建的 ping 指令再結合 for 迴圈就是掃描 IP 位址的最好幫手。IP 位址掃描的語法如下:
for ip in {1..254}; do (ping -c 1 192.168.0.$ip | grep "bytes from" &); done
前言