Agentic AI SOC｜Trellix Wise for Private Cloud：縮短 MTTR 以提升防禦效率 兼顧數據自主權與資本支出營運成本
面對 AI 驅動的網絡威脅，企業需要加快偵測與調查，同時確保敏感資料安全。美國企業級網絡安全公司 Trellix，全新推出 Trellix Wise for Private Cloud，以私有雲及企業內部部署為核心，將代理式 AI（Agentic AI）帶入安全營運中心（SOC），協助團隊分析警報、理解攻擊脈絡及制定應對方向，並本地化，保留對數據與 AI 基礎設施的控制權，有專家認為，尤其適合高度受監管的機構。
私有化部署 配合企業安全要求
企業採用 AI 時，安全問題往往是管理層最為關注的事，包括 AI 模型會如何處理數據、系統是否需要持續連接外部服務等。具有逾 20 年經驗網絡安全顧問 Gary Woo 表示：「Trellix Wise for Private Cloud 主打數據自主權，可完全在企業自身基礎設施上運行，亦支援 Air-gapped networks（完全隔離網絡）。」
產品支援本地、私有雲 IaaS 及混合環境，企業資料不會傳送至公用大型語言模型或外部雲端，加倍安全。它能直接在資料原有位置存取所需內容，讓企業在原有基礎設施上引入 AI 調查能力，毋須搬移資料或另建數據湖，尤其切合政府、金融、醫療及公用事業等機構的需要。
串聯底層事件與威脅情報 達致以 AI 對抗 AI
眾所周知，AI 極速發展下，網絡攻擊門檻大大降低，面對更快速及複雜的攻擊，單純處理眼前警報並不足夠。IT 團隊修補好漏洞，不代表已確認攻擊者此前沒有入侵；處理可疑網絡連線後，也仍需釐清它是單一事件，還是更大規模入侵的一部分。
因此，擴大 SOC 警報調查能力，正是現今企業所需。Gary 指出，Trellix Wise for Private Cloud 可調查所有警報，「透過串聯底層事件與威脅情報，協助 IT 團隊從大量訊號中，發現可能隱藏的複雜攻擊」。他表示，產品可在數分鐘內將數以千計的警報，整理成少量高置信度判斷。
分析人員所取得的，不只是摘要，還包括具情境脈絡的判斷與應對指引，從而把更多時間用於確認風險、決定處理優先次序，以及推進深入調查。這種「理解攻擊」的能力，正是運用 AI 防禦的重要基礎，才能實現「以 AI 對抗 AI」。
不過，AI 的分析結果如何獲 IT 團隊信任？Trellix Wise for Private Cloud 為每項判斷提供置信度，以及可追溯至實際證據的調查紀錄，讓分析人員了解系統觀察到甚麼、對判斷有多大把握，並核實相關依據。配合人員參與監督的模式（human-in-the-loop），IT 團隊可決定現有證據是否足夠，或需要補充更多背景資料。既讓 AI 承擔部分調查與分析工作，同時保留人員作出關鍵決策的決定權，協助企業在兩者中取得最佳平衡。
固定訂閱收費 更易控制成本
除了效能與數據控制，持續使用 AI 的成本也是企業的重要考慮。Trellix Wise for Private Cloud 採用按硬件定價的固定費用訂閱模式，而非按 Token 用量計費，不設用量計費或超額使用附加費。
企業可透過選擇硬件配置，設定系統的處理容量及速度，再按營運需要運行調查與威脅獵捕。Gary 認為這種收費模式，有助減少訂閱費隨 AI 用量波動的不確定性，讓安全團隊毋需因按量收費的壓力，而限制分析工作。
Trellix Wise for Private Cloud 的價值，不只是單純地把 AI 加入 SOC，而是結合調查效率、內部部署與成本規劃，同時掌握敏感資料的去向、供人員參與決策過程，為需要符合嚴格監管要求、重視數據控制與風險管理的機構，提供一項代理式 AI 安全方案。
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日期：2026 年 11 月 26 日（星期四）
時間：2:30pm – 5:30pm
地點：中環碼頭
