報告 | 雲端安全報告，2025

了解資訊安全長（CISO）在 2025 年如何在威脅日益增加與雲端安全策略不斷演變的情況下，保護混合、多雲和 SaaS 環境。立即下載報告！

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CISO 在保護現代雲端方面的優先事項

2025

雲端資安報告

在現今互聯互通的世界中，網路安全對於我們數位生活的每個方面都至關重要。在人工智慧 (AI) 時代，企業面臨著更有效地保護分支機構、資料中心、雲端部署、軟體即服務 (SaaS) 應用程式、行動使用者和電子郵件通訊安全的重大挑戰。

Check Point 提供獨特的混合網狀架構，與 250 多家第三方整合，透過允許雲端服務與資料中心之間的直接連線來提高靈活性，進而增強安全性、減少延遲並改善效能。以下是一些有關組織如何保護其雲端基礎架構，以及降低雲端支出的指引，這些支出年復一年地持續飆升。

• 將分散的工具整合至統一的安全平台：考慮具備統一主控台的解決方案，以簡化功能發現與儀表板導覽，並由雲端運算平台支援，以實現敏捷性、可擴展性與不中斷的運作

• 提升雲端環境的能見度：專注於透過整合記錄、監控、事件管理和鑑識功能來增強能見度的工具，協助合規並填補安全缺口

• 防禦性地利用人工智慧來對抗人工智慧驅動的威脅：透過整合自動化、人工智慧與 ML，混合網格增強了安全團隊的可擴展性，使其能夠更快且更有效地回應潛在威脅，同時最佳化資源利用

如今的 CISO 不再只是捍衛者，他們還是雲端創新的策略推動者。為了保護未來，他們必須超越拼湊的安全措施，轉向統一、智能和自動化的防禦。在速度與安全的競賽中，即時準備是唯一的前進之路。

來自 Check Point 全球資安長的訊息

Deryck Mitchelson， Check Point Software Technologies 全球資安長

https://www.cybersecurity-insiders.com/

概觀

雲端架構的發展速度超過了大多數資安團隊的適應速度。隨著混合雲端、多雲端、邊緣和軟體即服務的採用加速，組織正在面對碎片化的環境、控制不一致，以及不斷擴大的攻擊面。偵測延遲、工具過載，許多防禦措施已過時，而對手則在自動化、調整及擴展其能力。結果是，雲端的使用方式和雲端的安全方式差距日益加劇。

為了更加瞭解安全領導者如何應對這些壓力，Cybersecurity Insiders 開始檢視目前塑造雲端防禦的實際策略、優先事項及限制。本報告於 2025 年初針對 900 多位資安長、網路安全專業人員和 IT 決策者進行全面調查，從資安長的角度捕捉雲端資安的現況—包括哪些措施有效、哪些措施有問題，以及組織下一步的投資方向。

關鍵發現包括：

• 雲端採用正在每個架構層級加速—尤其是混合雲端、多雲端和邊緣雲端—但安全策略尚未跟上步伐。 62% 的組織擴展了雲端邊緣技術 (如 SASE)，57% 擴展了混合雲端，51% 採用了多雲端技術，導致環境支離破碎，傳統的邊界型防禦不堪負荷。

• 與雲端相關的外洩事件正在快速增加，許多事件在數小時甚至數天內仍未偵測到。 65% 的組織在過去一年中經歷過與雲端相關的事件；只有 9% 在第一小時內偵測到，而 62% 則花了超過 24 小時來修復。

• 偵測工具無法顯示威脅—大多數事件由使用者、稽核單位或第三方發現。只有 35% 的組織透過安全監控工具偵測到事件；大多數事件是由終端使用者、第三方或在稽核期間發現的，這暴露了即時威脅能見度的重大缺口。

• 安全作業因工具過度擴張和警示過載而承受壓力。 71% 的組織使用超過 10 種雲端資安工具，45% 每日收到超過 500 條警示，侵蝕回應速度、分析師能力和風險優先順序。

• 人工智慧正在崛起為首要的安全優先事項，但大多數團隊仍感到未準備好應對人工智慧驅動的威脅。68% 的組織表示採用人工智慧是優先事項，但只有 25% 對於防禦機器驅動的攻擊 (如自動迴避和惡意軟體) 的能力有信心。

• 應用程式層安全性仍然嚴重過時，導致應用程式開發介面和關鍵業務網路資產暴露。儘管迴避性應用程式層威脅不斷增加，且僅部分採用行為和人工智慧/機器學習技術，但仍有 61% 仰賴簽名型 WAF 檢測作為主要防禦。

這些發現表明，雲端資本市場面臨壓力，而且有明確的變革要求。以下頁面將說明主要趨勢、挑戰和策略回應，這些都會影響安全領導者如何適應更快速、更分散、更惡劣的雲端環境。

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雲端基礎設施正變得越來越分散、動態且難以防禦。隨著混合雲和多雲端採用的增長，為集中式環境設計的傳統安全模型正在崩潰。

• 雲端邊緣技術 (62% 成長)、混合雲端 (57%)、多雲端 (51%) 正在快速擴展，以提升業務敏捷性和可擴展性。

• 安全團隊現在必須透過分散式控制和變更的周圍來保護去中心化環境中的資料、身分識別和工作負載。

• 這種轉變帶來了許多挑戰，例如保護高價值資產 (43%)、可見性和檢測困難 (40%)，以及混合雲端/多雲端資安的整體管理 (38%)。

雲端複雜性超越了資安

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隨著組織愈加依賴混合式架構、多雲端生態系統和雲端邊緣技術 (如 SASE)，底層基礎架構變得更加分散、動態，且難以用傳統方法保護。我們的資料顯示出一個決定性的架構轉變：儘管多雲端環境仍然是流程中不可或缺的一部分，我們觀察到 62% 的組織回報增加了對雲端邊緣技術的採用，而 57% 的組織擴展了混合雲端部署。混合方法允許對內部部署的關鍵資料進行更多控制，而較不敏感的資訊和資源可以在雲端中輕鬆擴展和縮減。

雲端策略重塑風險

Hybrid cloud

Multi cloud

Single cloud

On-prem/ private cloud

Cloud edge technology (SASE)

How has your organization’s use of the following cloud models changed within the past two years?

69%

66%

61%

39%

24%

25%

29%

38%

55%

INCREASEDNO CHANGEDECREASED

2-year net gain/loss

62%

57%

51%

16%

3%21%

23%

10%

這種差異標誌著一個關鍵的轉折點：安全團隊不再將「雲端」視為一個集中的邊界來保護，而是一個不斷變化的平台、供應商和流量矩陣，需要對私人雲端和公用雲端技術有扎實的理解。這種碎片化直接加劇了本報告中探討的許多安全挑戰，從威脅可見性的差距到不一致的原則執行，乃至於不斷增長的營運開銷。

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過渡至混合雲端模式增加了複雜性，38％的個人認為這是他們數一數二的網路安全挑戰。雖然混合雲端可以強化安全措施，但也會帶來新的風險，如果資料未在所有環境中妥善管理和保護的話更是如此。

根據我們的調查，43%的受訪者表示，保護高價值的數位資產 (包括專屬資料集、智慧財產權和客戶資訊) 是一大挑戰。

緊隨其後的是 40% 的受訪者指出需要增強混合環境中的威脅可見性和檢測能力，這反映了雲端原生遙測 (用於檢測威脅的系統和活動資料的持續收集) 以及基於身分的存取模式和橫向流量中持續存在的盲點。此外，這也造成身分與存取管理 (IAM) 和原則執行的複雜性，因為有 36% 的人正努力保護廣泛分散的工作團隊。

最後，35% 的受眾認為預防和回應安全事件是一大問題—本報告後續部分所引述的安全事故數量和回應時間的增加也證實了這一點。

防護資料、身分和看不見的威脅

What are your organization’s biggest cybersecurity challenges?

43% Safeguarding

high-value assets and intellectual property

40%

Preventing and responding to security incidents

Securing the remote workforce

36%

Managing hybrid and multi-cloud security

38%

35%

Enhancing threat visibility and detection

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在網路安全領域，可見性就是一切。大多數組織專注於防禦其網路邊界——密切監控進出流量以防止入侵。然而，當攻擊者成功滲透網路時，真正的威脅就會浮現。根據我們的調查，只有 17% 的組織能夠完全掌握其雲端環境內的橫向流量。其餘的要麼只有部分可視性（54%），要麼完全沒有可視性（29%），在攻擊生命週期的中段留下了嚴重的偵測缺口。一旦進入，對手通常會使用合法憑證和橫向移動技術來提升存取權限，並在基礎設施中悄然移動。當內部流量模式不受監控時，這些行為通常不會被偵測到，直到造成嚴重損害。

橫向移動仍然是隱藏的風險

What level of visibility do you have into your lateral/east-west traffic?

Full visibility

No visibility

Some visibility

17%

54%

29%

若要彌合此差距，必須持續檢查東西向或工作負載之間的流量、身分識別感知的分段原則，以及即時收集運行時的活動資料—使安全團隊能夠檢測到權限提升、可疑行為和跨環境轉移。

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組織面臨的雲端資安挑戰眾所周知。然而，這些挑戰持續存在的真正原因—以及即使是資源最豐富的安全計劃也會失敗的原因—是技能、整合和架構執行方面的內部限制。

最廣為人知的障礙是技術變遷的速度 (54%)，持續超越安全團隊在動態環境中執行控制和強制原則的能力。近半數 (49%) 表示技術人員短缺，尤其是具備跨領域知識，涵蓋安全營運、自動化和人工智慧的專業人員。工具的分散加劇了問題：40% 的受訪者指出平台之間整合不佳，導致盲點、原則不一致以及修復緩慢。

其他問題包括預算限制（33%）、資料過載（31%）、供應鏈脆弱性（28%），以及限制團隊間可見性和協調速度的組織孤島（25%）。

為何資安策略會失敗

Which of the following barriers inhibit your organization from adequately defending against cyber threats?

Rapid technological changes

Lack of skilled personnel

Poor integration and interoperability

Insu�icient budget

Overwhelming data volume to analyze

Supply chain vulnerabilities

Lack of collaboration/ organizational silos

54%

49%

40%

33%

31%

28%

25%

這些不僅僅是操作上的煩惱，而是攻擊者利用的結構性弱點。在討論更好的偵測、更快的回應或更智慧的自動化之前，我們必須承認內部的複雜性使許多組織停滯不前。下一章將展示當這些內部裂縫變成外部故障時會發生什麼。

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安全事故的增加

02 與雲端相關的外洩事件正急速增加，而大多數組織發現這些事件的時間較晚、修復速度較慢，並且是被動地發現它們。

• 65% 的組織在過去 12 個月內回報了雲端相關事件，高於前一年的 61%。

• 38% 的事件需要超過 24 小時才能偵測到，而 62% 的事件需要再多一天或更長時間才能完全修復。

• 只有 35% 的企業透過其安全工具發現事件；其餘則仰賴使用者、稽核單位或第三方。

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儘管多年來在雲端資安工具和策略上投入了大量資金，事故率仍在上升，暴露出現代雲端運算環境與旨在保護它的防禦措施之間的不一致。

我們的調查顯示，65% 的組織在過去 12 個月內至少發生過一次與雲端相關的安全事故，較前一年的 61% 有所增加。這一波浪潮顯示攻擊者正在利用多雲端和混合雲端部署中的設定錯誤資產、身分治理漏洞，以及不一致的執行。同樣的複雜性曾經承諾帶來敏捷性，但現在卻在削弱安全可見性、分散監控資料、放慢回應速度，進而為對手提供了更多不被發現的操作空間。

雲端資安事件正在升級

Has your organization experienced any security incidents related to cloud usage in the last 12 months?

Not sure/ can’t disclose

14%

21% YES

65%

每次攻擊—無論是利用零時差脆弱性、橫向移動還是資料外洩—最終都會穿越網路和應用程式層。透過將重點轉移到傳輸層、網路層和應用程式層的即時流量檢測、威脅防護和人工智慧驅動的執行，組織可以從被動的風險偵測轉變為主動的入侵預防。

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在許多情況下，雲端資安事故並非由監控系統發現，而是由終端使用者、外部人員或在例行稽核期間發現。這種對人工和第三方報告的依賴顯示了現今雲端威脅偵測方式中的系統性弱點。

在我們的調查中，只有 35% 的受訪者表示他們的雲端資安工具能第一時間偵測到外洩。其餘 65 個% 是透過間接或延遲的來源發現事故：23% 是由受影響的使用者標示，12% 是在事故回應調查期間發現，10% 是透過外部通知發現，9% 是在例行稽核期間發現。

檢測仍主要處於被動狀態

How did you first discover the incident?

Security monitoring tools detected it

A�ected users reported it

Incident response investigation

External notification

35% 23%

12%

10% Routine security

audit

Other 11%

這些數字顯示，大多數組織無法放心地依靠現有的威脅偵測堆疊來揭露主動攻擊。延遲或遺漏的發現會增加停留時間、使修復工作變得複雜，並削弱安全團隊所依賴的控制措施的可靠性。核心問題並非缺乏工具，而是未能關聯各種資料來源、偵測行為異常，並持續以即時情報監控雲端攻擊面。

解決此問題需要的不僅僅是調整警報閾值。今日的雲端資安必須超越存取控制，以確保所有方向和所有層級的流量安全。只有在每個入口和連接點嵌入內聯預防措施，才能消除盲點並防止攻擊者到達敏感系統。

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雲端環境帶來的風險比任何團隊能及時有效緩解的風險都要大。脆弱性、配置錯誤和過多的權限持續出現，而利用時間縮短到幾分鐘，團隊正面臨在偵測和遭受攻擊之間幾乎無法取勝的競賽。

調查顯示，只有 9% 的組織在第一小時內偵測到雲端相關事故。只有 48% 在前 24 小時內發現，38% 花了超過一天的時間，14% 不確定花了多長時間。這些數字揭示的不只是可視性的差距：也揭露了因安全資料流不連貫、警報不相關以及缺乏情境而導致的營運成本。在快速變化的雲端環境中，攻擊者可以在幾分鐘內提升權限並橫向移動，延遲偵測會將小規模入侵變成多系統入侵。

延遲偵測擴大了攻擊範圍

How long did it take to detect an incident?

Not sure 14%

38%

21%

18%

< 1 hr

1-12 hrs

12-24 hrs

1-7 days

1-4 weeks

+1 month

of organizations say it takes more than 24 hours to detect an incident

15%

10%

13%

為了消除偵測與控制之間的延遲，整個生態系統 (包括雲端和企業環境) 都需要立即採取協調的回應措施。這可以透過去中心化的安全與網路架構來實現，其中安全控制和原則執行直接嵌入分散的網路節點中—跨越邊緣裝置、分支機構、雲端和資料中心—同時仍可根據需要與集中式服務整合。如此一來，在某個區域或帳戶中識別的威脅可以觸發整個組織的原則調整，有效阻止全球規模的攻擊者。

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偵測到入侵只是第一個障礙。對於大多數組織而言，解決事件——恢復系統、驗證完整性及消除橫向擴散——所需的時間遠遠超過應有的時間。

在我們的調查中，只有 6% 的組織在第一小時內修復了與雲端相關的事故。只有 30% 在 24 小時內結束事故，而 62% 則要花更長的時間—許多公司缺乏自動復原、原則重新驗證或即時遏制功能以加速復原。這些延遲很少僅僅是由於技術造成的。團隊之間的手動交接、跨環境的不一致控制，以及有限的運行時間可視性，都會導致回應速度變慢，讓攻擊者有更多時間升級存取權限、跨工作負載轉移，以及外洩敏感資料。在動態的多雲端生態系統中，資產經常互連和變更，每延遲一小時的修復，就會延長停留時間、業務中斷和鑑識的不確定性。

緩慢的補救措施延長了風險暴露時間

How long did it take to remediate an incident?

< 1 hr

1-12 hrs

12-24 hrs

1-7 days

1-4 weeks

+1 month

Not sure 8%

62%

14%

10%

of organizations say it takes more than 24 hours to remediate an incident

21%

18%

23%

鑑於雲端與安全團隊的人手不足與技術缺口，組織必須消除威脅回應中的人為干預需求。為了達成此目標，必須自動化威脅遏制，以防止攻擊升級。這需要立即調整安全政策，自動隔離受攻擊的系統，並即時更新防火牆規則以阻擋持續的威脅。此外，自動化不應僅限於雲端環境，還應整合內部部署的安全措施、VPN 存取策略及第三方安全工具。這種全面的方法確保整個企業的安全管理具有連貫性，並即時更新網路和存取控制，以在威脅造成傷害之前加以阻止。

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雲端資安支出正在增加，不僅在金錢方面，同時也反映在時間、複雜性和倦怠方面。工具過多和人員效率低下正在耗盡資源，卻無法改善結果。

• 71% 的組織使用超過 10 種工具來保護其雲端環境，而 16% 則使用超過 50 種工具。

• 89% 的受訪者表示，跨多個供應商管理雲端資安的成本從中等到極高不等。

• 挑戰不僅僅是整合—而是整合能夠共享情報、減少冗餘並支持一致性原則執行的工具。

雲端複雜性的隱藏成本

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在多個雲端間擴展安全性引入了成本悖論：隨著覆蓋範圍的擴大，財務開銷和複雜性也隨之增加——這是由於不連接的工具、平行的人員配置和特定平台的培訓需求所推動的。

根據我們的調查，89% 的組織將在雲端環境中一致管理網路安全的成本評為中度到極度重要。有 48% 的受訪者將其評為非常或極其重要，這反映了許可重複、冗餘工具和孤立的安全流程的實際影響。

許多團隊非但無法達成規模經濟，反而被迫為每個雲端供應商及安全工具維持專門技能、支援重疊的系統，以及管理不一致的政策——所有這些都增加了技術與人力資本的成本。這些低效率因在控制台、供應商和工作流程之間不斷進行情境切換而加劇，耗盡了分析師的能力並降低了策略能見度。

碎片化推高了安全成本和複雜性

How significant is the cost overhead (tooling, staffing, training) of managing cybersecurity consistently across multiple clouds?

Very

significant

Slightly

significant Moderately

significant

14% 34% 41% 7%

Not

significant Extremely

significant

organizations rate the cost of managing security as moderately to extremely significant

89%

若要解決這個問題，需要的不只是重新分配預算。組織需要簡化營運模式本身—在統一框架內整合威脅防護、原則執行和安全培訓，以降低開銷並促進每個雲端、工作負載和身分的一致性。

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為了確保雲端堆疊的每一層安全，大多數組織累積了數十個點解決方案，通常是為了應對特定威脅或合規需求而部署，而非刻意的策略設計。結果是工具集碎片化，增加了開銷、減慢了檢測速度，並降低整體效能。

我們的調查顯示，71% 的組織使用超過 10 種資安工具來保護其雲端環境，其中 16% 使用超過 50 種工具！這種急劇擴張導致警示重複、原則執行不一致，以及網路、工作負載和應用程式之間的孤立可視性。

它也會產生操作摩擦：監控資料的正常化失效，配置變更會導致意外衝突，安全性資訊與事件管理/SOAR 管道因不相關的訊號而過載。分析師通常花費更多時間管理工具，而非管理威脅。

工具蔓延削弱雲端防禦能力

How many different security tools does your organization use to secure its entire cloud environment?

1-10 tools

11-25 tools

Not sure 5%

26-50 tools

51-100 tools

+100 tools

24% 36% 19% 12% 4%

of organizations use more than 10 security tools to protect their cloud environments71%

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大量警報從互不相連的工具傳入，通常會產生重疊或冗餘訊號，這會干擾集中處理警報和排定優先順序的能力。而這正是事情出現裂痕的時候。

我們的調查顯示，幾乎有一半的組織每天至少會收到 500 則安全警示。每四人中就有一人回報每天有超過 1,000 則警報，其中 4% 處理超過 10,000 則警報—這些警報數量龐大，幾乎不可能即時確定威脅的優先順序。只有 19% 的人回報每天收到少於 50 則警報。

如果沒有關聯、豐富化和上下文，警報量就會成為一種負擔，進而增加回應團隊錯過威脅、延遲處理和倦怠的可能性。

工具疲勞導致警示疲勞

How many security alerts does your security team receive on an average day?

of security teams receive 500 or more

alerts per day

500-999 alerts

1,000-4,999 alerts

5,000-9,999 alerts

Not sure 8%

+10,000 alerts

45%

<50 alerts

50-499 alerts

19%

28%

20%

14%

WARNING

傳統方法著重於透過掃描工作負載、程式碼和配置來識別風險，以便在攻擊者發現漏洞之前搶先找到漏洞。然而，這會造成警報疲勞、耗費安全資源，而且仍會讓環境容易遭受零時差漏洞和快速演進的攻擊。更糟的是，這會讓開發人員和開發營運工程師承受不必要的安全執行負擔，而他們的主要關注重點並非緩解威脅。

我們所需要的是深度防禦，而不是無序防禦：一個統一且智慧的架構，能夠在各層級和環境中整合執行，而不依賴於十幾個互不相連的點產品或各自為政的團隊。所有攻擊都會穿越網路層和應用程式層。這就是必須提供適當保護的地方 — 內聯、自主且由安全團隊操作。優先考慮能共享情報並共同執行原則的安全解決方案，無論是內部還是與市場上其他廠商合作，以建立「開放花園」平台。

最後，即使有一個超級調整的系統為分析師提供一套警報，他們仍然需要調查、理解並得出結論。這就是自動化人工智慧和機器學習能為安全團隊提供多一層洞察力與保護的地方。

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人工智慧安全現代化

04 人工智慧正迅速成為核心的安全重點 — 但防禦者仍然覺得被人工智慧驅動的威脅所超越，並受到實施上的挑戰所阻礙。

• 68% 的組織將人工智慧的採用列為網路安全的優先事項，但只有 25% 的組織對防禦人工智慧驅動的攻擊有信心。

• 只有 43% 的組織採用了基於人工智慧/機器學習的 WAF 功能，而 61% 的組織主要使用基於簽署的 WAF 檢測。這些結果反映了緩慢步向現代化，但靜態模型的主導地位使應用程式和應用程式開發介面表面容易受到快速移動的攻擊。

• 人工智慧採用的主要障礙包括缺乏技術人員 (62%)、整合摩擦 (56%) 以及模型解釋能力有限 (32%)。

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經過多年與警報過載、訊號雜訊和延遲事件回應的搏鬥，安全領導者已不再將人工智慧視為可有可無的選擇。雲端環境的移動速度已經超過人類的管理能力，因此在雲端環境中擴大偵測和自動化防禦已經成為當務之急。

相較於去年的 54%，目前有 68% 的組織將人工智慧的採用列為網路安全優先事項，其中 21% (2024 年為 13%) 的組織表示這是他們的首要舉措。這種轉變反映出一項明確的指令：傳統的偵測模型和人為驅動的分流無法擴展以應對現代的雲端威脅。

人工智慧驅動的技術（從行為建模和異常評分到自動關聯和預測性威脅識別）提供了一種減少警報量、更快地發現高風險活動並觸發更快遏制措施的方法。

人工智慧成為安全優先事項

6% Low/not a priority

How does AI adoption rank among your organization’s cybersecurity priorities?

of organizations now rank AI adoption as a cybersecurity priority

68%

47% High priority

21% Top priority

26% Medium priority

Up from 54% last year

真正的影響不只取決於採用人工智慧工具。組織必須將人工智慧嵌入其作業工作流程中，確保它能存取工作負載的即時活動資料、分析當下的行為，並在偵測系統、身分層和工作負載保護中啟動精確的回應動作—而不會增加複雜性或增加原本就負擔過重之團隊的脆弱性。

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儘管大多數組織優先將人工智慧用於自身防禦，但仍感到無法充分應對由對抗性機器學習和自動決策引擎驅動的攻擊浪潮。

只有 25% 的組織對於其防禦人工智慧驅動威脅的能力感到有信心。其餘的人則對惡意軟體、自動化迴避策略、人工智慧生成的網路釣魚和合成身分創造等攻擊類型日益關注，這些攻擊類型能即時適應並輕鬆繞過靜態防禦。這種能力差距正在擴大：防禦者仍在以人類速度進行調查和規則調整，而具備人工智慧的攻擊者則能在幾秒內自動化偵查、有效載荷變異和目標選擇。

大多數組織對於對抗性人工智慧毫無準備

How confident are you in your organization’s ability to defend against AI powered cyber attacks?

75% of organizations have low confidence that they can defend against AI cyber attacks

19%

23%

33%

Very confident 16%

9%Extremely confident

Moderately confident

Slightly confident

Not confident

若要縮小此差距，防禦策略必須以機器速度回應機器速度的威脅，並在整個雲端基礎架構中提供可見性、風險評估和即時資料外洩防護。這將縮短安全任務所需的時間 (例如威脅獵取、分析和解決) 進而實現真正自主零信任務的目標。

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雲端應用程式仰賴應用程式開發介面和 Web 介面作為其主要通訊管道，這使得前門 (網際網路邊緣) 成為雲端中最暴露的攻擊面。儘管這些威脅不斷增加，但許多組織仍仰賴傳統的 WAF 偵測模型，難以跟上迴避且動態的人工智慧驅動攻擊技術。

根據我們的調查，61%的組織主要在其 WAF 中使用基於特徵碼的偵測—此方法非常適合已知的攻擊，但容易被多形有效載荷、基於邏輯的攻擊和應用程式開發介面濫用所繞過。接下來，56% 的企業採用行為分析來偵測異常使用模式，54% 的企業整合雲端威脅情資以保持對新興威脅的最新掌握。近半數 (49%) 使用速率限制和機器人緩解技術來防禦憑證填充、資料抓取和庫存囤積，而43% 則應用人工智慧/機器學習驅動技術來偵測之前未見過的攻擊。

WAF 策略逐漸轉向人工智慧技術

Which detection and protection methods does your Web Application Firewall (WAF) primarily use?

49%

43%

Rate limiting and bot mitigation

AI/ML-driven detection

We do not use a WAF

Cloud-based threat intelligence

54%

61%

Behavioral analysis

Signature-based detection 56%

這些趨勢顯示人工智慧驅動的 WAF 技術的使用正在緩慢上升，但也凸顯了基於特徵碼的方法存在顯著不足。現今的攻擊採用複雜的方法和協議來避免偵測；例如，Log4j 有七種不同的攻擊手法。基於特徵碼的 WAF 規則通常要麼過於狹窄，導致遺漏新興威脅，要麼過於寬泛，導致誤報並需要許多例外情況才能讓應用程式正常運作。這是一個非常耗費人力的過程。

在事先不瞭解攻擊特徵的情況下，無法為零時差攻擊建立有效的特徵碼。這會導致錯過攻擊和大量誤報。若要保持領先地位，WAF 策略必須結合人工智慧/機器學習驅動的偵測、應用程式開發介面發現和架構驗證，以提供應用程式開發介面狀態的完整可見性。這是唯一能預測和防止零時差攻擊的方法。

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組織可能會將人工智慧視為優先考量，但其有效實施的能力卻因人員、流程和架構上的根本缺口而受到限制。

根據我們的調查，最主要的實施挑戰是技術人員短缺（62%），尤其是同時了解人工智慧模型與實際安全作業的專業人員。整合摩擦緊隨其後（56%），因為許多團隊仍在使用缺乏介面、資料流存取或協調功能的傳統堆疊，無法支援人工智慧驅動的偵測與回應。近半數（49%）表示實施成本過高，而 38% 飽受誤報率過高的困擾，32% 對於人工智慧模型如何做出決策缺乏信心——這是在沒有可解釋性或可追蹤性的情況下將人工智慧投入運作的一大障礙。合規與治理問題（28%）以及過度依賴第三方人工智慧工具（23%）構成了整體情況。

人工智慧障礙揭露了人才、信任與整合方面的差距

Lack of skilled personnel

What are the top challenges your organization has faced trying to implement AI/ML into your security operations?

62%

Integration with existing infrastructure

56%

High implementation costs

49%

AI model explainability and trust

32%

Regulatory and compliance concerns

28%

Overdependence on third-party AI tools

23%

False positives and alert fatigue

38%

AI 是分析、偵測、預防和預測威脅的最有價值的工具。安全團隊需要投資能夠彙總及分析大規模活動資料以及數百萬個入侵指標 (IOC)。尋找由全球研究團隊密切監控的大量連線網路和端點裝置所推動的解決方案。這種在所有執行點同步 IOC 的能力，對於即時維護安全性和降低威脅至關重要。

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將洞察轉化為行動：2025 年雲端資安的優先事項

以下的優先事項反映了各行各業的資安領導者專注於縮小雲端複雜性與有效防禦之間差距的重點。

為去中心化雲端設計安全架構隨著混合雲端、多雲端及邊緣運算的採用日益加速，傳統靜態的資安模型已難以承受其帶來的複雜性。有 38% 的人指出混合複雜性是主要挑戰，因此團隊必須轉向更分散的安全方法，確保在需要的地方和時間提供安全。網路安全比以往任何時候都更加重要只有 17% 的組織能夠全面了解東西向流量，這為攻擊者提供了不被發現的移動空間。將即時檢測和橫向移動偵測直接嵌入雲端工作負載中，而不只是在邊界。

打破警示疲勞週期幾乎一半的團隊（45%）每天收到超過500個警報，這使得發現真正的威脅變得更加困難。應用混合網狀層，連接並自動化整個生態系統，將警報轉化為即時行動，消除檢測與遏制之間的延遲。

在整合之前先進行合併 71% 的組織使用超過 10 種工具，但 40% 仍然面對互操作性不佳的困難。優先考慮能共享情報並共同執行原則的安全解決方案—無論是內部還是與市場上其他廠商合作，以建立「開放花園」平台。

使用人工智慧來加速防禦，而不僅僅是分析。雖然 68% 的企業優先採用人工智慧，但只有 25% 的企業對抵禦人工智慧驅動的攻擊感到自信。為了確保安全使用強大的 AI 工具，請尋找提供全方位安全性和合規功能的解決方案，這些功能專為管理 GenAI 提示的非結構化和對話性質而設計。

搶先攻擊者，將應用層防禦現代化由於 61% 的企業仍然依賴基於特徵碼的 WAF，應用程式開發介面和應用程式仍然容易受到規避攻擊。轉向使用 AI/ML 來偵測行為異常、適應新的攻擊模式，並保護應用程式開發介面和微服務流量安全的 WAF 策略。

此處概述的最佳實務不僅是明智的做法，還是基於撰寫本報告的安全領導者的前線經驗。他們的訊息很明確：2025 年的雲端安全意味著簡化已變得無法管理的事物，自動化人類無法跟上的部分，並將架構、身份和威脅防護整合為一個協調的防禦策略。

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Financial Services Professional Services Retail

Technology, Software & Electronics Healthcare, Pharmaceuticals & Biotech

CAREER LEVEL

27% 23% 19% 9% 6% 4% 12%

39% 26% 13% 9% 5% 3% 5%

2% 4% 11% 23%31% 29%

Specialist Manager/Supervisor Director CTO, CIO, CISO, CMO, CFO, COO Consultant Owner/CEO/President Other

DEPARTMENT

IT Operations IT Security DevOps Engineering Operations SecOps Other

21% 18% 14% 9% 8% 6% 5% 4% 15%

INDUSTRY

Manufacturing Telecommunications Other Government

COMPANY SIZE

10-99 100-499 500-999 1,000-4,999 5,000–9,999 Over 10,000

內容再利用

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方法論和人口統計

這項雲端資安調查於 2025 年初進行，收集了來自各行各業和不同組織規模的 937 名資安專業人員的回應。受訪者包括資安長、雲端架構師、安全分析師以及負責保護混合雲端、多雲端和軟體即服務環境的 IT 領導者。

分層抽樣方法確保了角色和區段的均衡代表性，達到 95% 的信心水準，誤差範圍為 ±3.2%，以確保有效的產業代表性。有些問題使用「選取所有適用」的格式，因此有些總數超過100%—反映出現代雲端資安挑戰的重疊性和多維度。

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Cybersecurity Insiders 提供有實證支持的見解，賦予安全領導者做出明智策略決策的能力。憑藉十多年的研究和由 600,000 多名網路安全專業人士組成的全球網路的支援，我們提供可行的情報，幫助領導者應對新興威脅、評估新技術，並自信地制定前瞻性策略。

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我們將這些內容與內建的分發系統結合，協助品牌在擁擠的網路安全市場中建立信譽、提升知名度並推動需求。

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報告 | 雲端安全報告，2025

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