讓用戶安心上雲!資安大廠Palo Alto Networks接連併購2家新創,還推出新防護工具
讓用戶安心上雲!資安大廠Palo Alto Networks接連併購2家新創,還推出新防護工具
2019.06.26 | 策略

近年來資安產業發展蓬勃,亞太地區的成長速度則特別亮眼。資安大廠Palo Alto Networks提供的數據顯示,亞太地區在最新2019年第三季(2月到4月)成長29%,而全球2,000大的客戶內有60%位在亞太地區。其中,雲端資安是許多企業客戶越來越關注的部分。

Palo Alto Networks技術顧問曾國偉表示,越來越多台灣企業開始採用公有雲,其中又以電商及線上遊戲等網路原生產業向雲端遷移的速度最快。政府及金融產業則因法規限制,速度相對較慢,但也有越來越多中小型傳統製造業,為了趕上數位轉型浪潮,而往雲端移動。

上雲有何風險?人為疏忽占最大宗

然而,究竟客戶在上雲時會遇到什麼樣的資安風險?Prisma研究顯示,人為配置設定有誤導致雲端儲存服務遭洩露、缺少關鍵補丁導致安全出現漏洞,都是客戶最常遇到的問題。其他的風險則包括帳戶遭入侵、被安裝惡意程式協助駭客挖礦等。資安權威研究機構Gartner統計,到了2022年,有95%的雲端安全風險是因人為疏忽而造成。

Palo Alto Networks
Prisma的研究顯示,到了2022年,有95%的雲端安全風險是因人為疏忽。
圖/ 蔣曜宇

連上公有雲,還可能遇到很多其他問題。諸如,如何確保自己在雲上的應用程式是否安全?在部署進入各個國家時,能否因應不同的法規進行調整,避免遇到合規性的問題而受罰?那麼多人同時在雲上做應用、修改參數,客戶又要如何進行管理,找出有問題的地方?

這些種種疑慮導致許多台灣傳統產業對上雲抱持保守態度。為回應客戶對雲端資安的疑慮,Palo Alto Networks整合旗下四大雲端資安防護工具,推出新的雲端安全解決方案「Prisma」,希望透過簡化存取、數據保護和保障應用程式等方式,讓客戶安心上雲。

全球性防護、一致化整合介面,讓客戶安心上雲

曾國偉表示,經整合過後的Prisma,可為用戶一次提供連線上雲、合規性檢查、SaaS應用管理與監控,到橫跨公有雲及私有雲的虛擬化防火牆等服務,不僅省去使用不同防護工具的麻煩,還透過一致化介面,提供便利的使用體驗。

「對許多全球性企業來說,他們在世界各國有不同辦公室,資安管理要達到全球一致化是一大痛點。Prisma不僅讓企業分公司、甚至是在外移動的員工,只要有網路,就能透過VPN連結進公司內部網路,讓員工不管在哪裡,都能享有同等的資安連線安全等級。」曾國偉說。

另一個使用情境,則和公有雲監測有關。曾國偉說,Prisma可以監測公有雲上所有使用狀況,包含設定、存取等,並透過機器學習的方式檢查哪些雲上服務出現不當存取,並產生合規性報告。他說,這樣的功能也能為企業進入不同國家提供完善的準備,假設企業要進軍歐洲,Prisma就能幫它檢測是否符合GDPR的規定。

併購容器及無伺服器資安公司,Palo Alto Networks雲資安生態系再擴大

此外,因應雲端技術往雲端原生應用及容器技術等開發端發展,Palo Alto Networks也正在擴大其雲資安生態系。

上個月底,Palo Alto Networks以4.1億美元併購容器技術資安防護新創Twistlock,同時也宣布將併購無伺服器(serverless)資安防護新創PureSec,但未透露具體金額。這讓Palo Alto Networks搶先踏入現代化應用開發的資安防護領域。

Palo Alto Networks
曾國偉表示,過去的防毒軟體可以掃描一般作業系統,卻沒有辦法對安裝在作業系統上的容器進行檢測。
圖/ 蔣曜宇

容器技術是指,將一個作業系統內所有的服務拆分出來放進一個個容器內,如此一來,當用戶需要建置另一個作業系統時,可以快速地抓取所需的服務,進行封包、部署,無需再重新部署一切的內容。

至於無伺服器,則是強調開發應用過程中不用再處理伺服器的配置,交由雲來處理,開發者只需專注於開發。容器與無伺服器,都是雲端原生應用的重要特性。

曾國偉表示,過去的防毒軟體可以掃描一般作業系統,卻沒有辦法對安裝在作業系統上的容器進行檢測。所以Twistlock這樣專門偵測容器的資安軟體有其重要性。至於PureSec則是提供那些直接跳過伺服器,在雲上進行應用開發的開發人員必要的資安防護。曾國偉說,對開發人員來說,他在雲上寫程式時不一定能發現到自己的程式碼遭入侵並竄改,而PureSec則專門掃描雲上的程式庫,讓開發人員能安心寫程式。

「過去我們著重於IT及基礎設備的資安防護,現在我們也要為開發者建造安全的開發環境。」曾國偉說。因應雲端時代來臨,Palo Alto Networks已準備好各式保護措施,來防堵一切駭客可能侵入的漏洞。

關鍵字: #雲端運算
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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