隨著駭客手段日益複雜，即使是當今先進的安全措施也可能不足以應對威脅。雖然網路犯罪與互聯網一樣古老，但疫情後的電子商務繁榮極大地推動了其發展，而人工智慧工具的日益普及使得大規模攻擊的自動化變得容易。

幸運的是，網路安全領域一個相對較新的分支——威脅情報——正在發展，以便在新的危險造成損害之前加以應對。以下是您需要了解的資訊。

威脅情報是指收集和分析線上信息，以預測和評估對組織或其成員懷有敵意的個人和團體構成的潛在風險的過程。威脅情報專家利用這些見解來幫助預防潛在的攻擊，例如資料外洩、網路釣魚詐騙和勒索軟體攻擊。威脅情報團隊透過不斷審查線上活動，整合證據和背景信息，從而全面了解組織面臨的數位風險。

此流程有助於組織做出明智的決策，以加強其安全性。

例如，為了阻止網路攻擊，威脅情報團隊會持續監控地下論壇和駭客聊天記錄，以尋找企業即將遭受威脅的跡象。透過分析討論模式、惡意軟體發展和洩漏的憑證，專家可以識別潛在的攻擊點，防止它們被利用。如果情報顯示勒索軟體組織正在針對特定行業的組織，安全團隊可以主動加強防禦、修補漏洞並實施威脅搜尋措施，以在攻擊發生之前降低風險。

隨著數位化重塑各行各業，犯罪手段也不斷演變。但是，透過在潛在威脅出現之前搜尋和識別網路上的潛在威脅，威脅情報團隊可以幫助企業主動加強防禦。

威脅情報利用各種資料來源，從網路上公開可用的訊號到來自更難取得且經常被網路威脅行為者利用的地方的資料。威脅情報專家可以利用這些資訊來確定威脅是否屬實，如果屬實，則可以找出緩解威脅的最佳方法。

威脅情報主要分為戰略威脅情報、戰術威脅情報、科技威脅情報和作戰威脅情報四大類。它們各自具有不同的用途，並滿足組織內不同決策層級的需求。

作戰威脅情報著重於特定攻擊活動的機制，從而深入了解攻擊者的動機和能力。

戰略威脅情報團隊著眼於更廣闊的視角，透過長期趨勢分析和對宏觀層面動態（包括地緣政治狀況和產業變化）的持續觀察，提供對更大格局的整體理解，這些動態可能導致未來的攻擊。

科技威脅情報著重分析入侵的內部運作，例如駭客的存取路徑、惡意軟體特徵和 IP 位址，以預測對系統的潛在影響。

戰術威脅情報團隊密切關注犯罪分子不斷變化的技術和程序，幫助組織保持領先一步。

人工智慧和機器學習系統越來越多地應用於威脅情報領域，以自動收集和分析大量線上訊息，從而加快警報速度並降低成本。

機器學習模型可以對資料進行分類，翻譯外語文本，並識別歷史資訊中的細微模式，從而預測未來的攻擊。為了幫助人類分析人員確定威脅的優先級，人工智慧系統會分析收到的證據，從而減少分析人員在誤報上花費的時間。

威脅情報平台匯集了在審查和分析來自各種線上資料來源的資訊後所進行的分析、趨勢研究和發現。客戶隨後使用這些軟體系統接收相關警報，並即時評估網路和現實世界中的潛在威脅。

除了為人工分析師創建優先順序和上下文相關的警報外，威脅情報平台還將情報輸送到防火牆和入侵偵測與防禦系統等安全工具，從而增強它們阻止惡意活動的能力。