過去一年多內，許多人開始在家上班，但連接Wifi、手機網路等開放網域，就等於把公司系統打穿了個破口，駭客可以輕易連接到企業內部竊取資料，成為IT工程師最頭痛的資安危機。就算公司有建立監測功能，但新形態惡意程式層出不窮，系統可能很難抓到固定模式，讓駭客很輕易就逃出法眼。
「最好的方法就是藉由機器學習，去觀察惡意程式」，Juniper Networks台灣區技術總監游源濱說，需要把公司所有系統放在AI環境之下，先讓AI分析學習「正常」的行為模式，後續24小時偵測，一旦整體網絡有任何異常，例如突然嘗試去連接陌生網域，或是把資料往奇怪的地方傳送，都能即時發現並發出提醒，甚至直接透過設定阻斷連接，「就像一個資深工程師隨時坐在旁邊監測」。
企業接受度隨疫情提升，靠AI穩定資安將成新常態
Juniper Networks是IP網路及資安解決方案領導品牌，全球8大證券交易所中，就有7家是在Juniper Networks的保護設備下進行交易，而他們在這波全球資安不穩定的時期，就在大力推動「AI導入網路維運」的模式。
但是他們發現，在台灣有很多企業其實還不了解監測系統升級的重要性，「其實我們的AI Cloud在國外有很多建樹，但在國內還在推廣、跟客戶介紹的階段。」Juniper Networks台灣區總經理林蒲英說，很多客戶劈頭就問「AI資安方案怎麼是其他的兩倍價錢」，認為自己公司靠著基本的系統，甚至人力監測就夠了，不願意砸錢導入智慧監測。
一直到今年，許多企業面臨資安危機，才開始有不同產業的客戶，願意投入更多資金去完成AI建置。
頻繁改動讓網路不穩定，自動化監測降低風險
Juniper指出，企業在維運Data Center時，最常遇到兩大挑戰，第一項是網路變動太頻繁，根據統計，有超過5成的企業，每個月都會進行超過一次的大改動，影響到整體營運服務，至於小改動，則有7成的企業每周都會進行1-5次。
這些改動有可能是因為工作內容調整，或是設備故障換新等因素，但是以這樣的變動頻率來看，「坦白講網路沒有一天在穩定狀態」，游源濱說。既然很難不動，就只能轉換觀念，讓網路在變動環境下盡量不要影響到服務層級、減少風險。
但其實，只有30%的企業系統會在網路變動前後，自動檢查服務是否正常運作，更只有15%的系統會平常自動偵測異常變化，這是建設Data Center的資安系統時最必要的觀念。
第二項挑戰則是品牌多元，現在幾乎沒有企業的網路服務是同一家公司一條龍負責，從電信業者、自動化服務、到後續維運管理，至少都有兩三個品牌在同時運作。
而各家使用的設備不盡相同，一般的資安系統難以統一監測管理，萬一不同品牌設備在交互運作時發生問題，處理時可能變得棘手，甚至根本難以察覺。因此企業就需要一個「跨品牌的開放介面」，利用AI自動整合管理各家的服務，共同偵測，有任何環節出問題都逃不出掌心。
「越分散的網路架構，就需要越集中的管理。」林蒲英為新世代的工作模式下了這行註解，當員工分散在各地上班，只要使用公司的系統，就可以在AI的管理之下維持資安穩定，這將是每一家企業，都會面臨的新常態。
