全球總體趨勢：

• 超過 81% 的受訪企業計劃在 AI/ML 資安解決方案上增加投資
  • 41% 計劃大幅增加
  • 41% 計劃適度增加
• 僅有 15% 表示維持不變，2% 探索中但尚未承諾，1% 表示將減少投資

投資計劃數據總表：

投資意向類型	占比（整體）
大幅增加投資	41%
適度增加投資	41%
無變動	15%
探索中未承諾	2%
減少投資	1%

各國市場 AI/ML 投資趨勢比較

國家	大幅增加 (%)	適度增加 (%)	無變動 (%)	尚未承諾 (%)	減少投資 (%)
印尼	49%	36%	13%	2%	0%
印度	46%	37%	13%	2%	0%
馬來西亞	38%	49%	13%	0%	0%
菲律賓	31%	42%	15%	6%	2%

分析與觀察

印尼

• AI/ML 投資意圖最高（49%）
• 顯示出企業對即時威脅偵測與自動化的強烈需求
• 優先強化「可視化」與「行為分析」層面的應用

印度

• 緊追其後（46%）
• 展現 AI 在資安領域的導入領導力與技術成熟度

馬來西亞

• 偏向穩健採用（49% 適度增加）
• 顯示市場採「漸進式導入」策略，並注重合規整合

菲律賓

• 採取謹慎觀望態度
  • 僅 31% 表示大幅投資，且有 6% 處於「尚未承諾或減少」階段

台灣市場導入策略建議

預估趨勢：

• 資安團隊人力有限
• 技術熟悉度不均
• 對 AI 判斷透明度有疑慮

對應策略建議：

策略重點	建議方向
小步快跑	推出「模組化」、「可視化明確」的 AI 偵測功能，例如在 IDS/NDR 中內嵌 AI 行為異常分析。
降低導入門檻	優先導入具 解釋性（Explainability）的 AI 系統，避免黑箱問題。
針對目標導入	以端點（EDR）或帳號行為分析（UEBA）為切入點，建立示範場景。
加值式整合	與現有 SIEM、SOAR、DLP 等系統整合，形成「監控 + 分析 + 回應」一體化流程。
教育與驗證並行	舉辦實作型 POC，結合 KnowBe4 式的 SAT 培訓教育，協助內部團隊理解 AI 輸出結果與風險處理流程。

AI/ML 資安導入的主要挑戰

儘管企業對 AI／機器學習（AI/ML）在資安應用上抱持高度興趣與期待，但在實際部署過程中仍面臨多項重大障礙：

資料隱私與倫理風險（59%）

• 59% 的受訪企業表示「資料隱私與倫理疑慮」是導入 AI 的最大挑戰之一。
• 特別是在涉及使用用戶行為資料或監控性質的模型時，企業擔心：
  • AI 是否會侵犯個資？
  • 是否符合在地資料保護法（如 GDPR、PDPA）？
  • 模型判斷是否公平、公正？

與現有工具與架構的整合困難（48%）

• 48% 的企業難以將 AI/ML 解決方案無縫整合至既有的資安工具（如 SIEM、EDR、SOAR）與 IT 環境中。
• 主要瓶頸包括：
  • 缺乏 API 介接能力或標準化資料格式
  • 傳統資安系統相對封閉、不支援 AI 模組
  • 缺乏跨團隊協作經驗（IT、資安、AI）

全球性挑戰統計（整體樣本數）

挑戰類別	影響比例
資料隱私與倫理問題	59%（最高）
與現有工具與基礎架構整合困難	48%
AI 的可靠性、可解釋性與信任問題	48%
法規、合規與法律限制	37%
預算限制／成本效益難衡量	34%
缺乏技術人才／培訓落差	34%
成效不明／投資報酬率無法量化	21%
AI/ML 尚未成為當前優先項目	19%

各國挑戰比較分析

挑戰項目	印度	馬來西亞	印尼	菲律賓
資料隱私與倫理	29%	32%	25%	50%
工具整合困難	41%	25%	34%	48%
AI 可靠性／可解釋性／信任問題	53%	49%	42%	54%
合規／法規限制	43%	48%	54%	46%
預算與成本考量	41%	42%	38%	35%
人才／訓練落差	56%	55%	69%	27%
成效不明（ROI）	18%	21%	23%	17%
AI 尚未列為優先事項	18%	26%	15%	21%

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以下是根據《The Pulse of Cybersecurity in APAC》報告的四國洞察，延伸出可套用於台灣市場可能面臨的相對應挑戰與策略建議：

台灣市場可能面臨的相對應挑戰與策略建議

挑戰類別	台灣市場對應情境	解決策略建議
資料隱私與倫理疑慮	台灣企業受 GDPR、PDPA 等法規影響，對 AI 輸出結果存有「黑箱」疑慮。	採用具「可解釋性（Explainable AI）」的模型、建立 AI 模型使用政策與內控稽核機制。
整合困難	多數企業已有資安工具（如 SIEM、EDR），但缺乏整合 AI 模組的能力與資源。	選用支援 API/Open Platform 的 AI 解決方案，或與原有 SIEM/SOAR 整合的 AI 模組搭配。
信任與透明問題	對 AI 模型預測準確性與風險評估流程缺乏信心。	導入具備事件溯源、異常行為分析與可視化報告的工具以建立信任。
人才／訓練不足	許多資安人員對 AI/ML 知識有限，導入成本高且無內部資源推動。	結合廠商培訓資源、舉辦內部 AI 安全工作坊、使用圖像化介面的低程式化平台。
預算與投資報酬率難衡量	對於是否能「看得到效益」仍抱持觀望。	從 短期可量化案例（如釣魚郵件偵測率提升、MTTR 縮短）出發，逐步量化價值。

實用策略總結

導入階段	重點對策
試行前期	✔ 選擇易於與現有工具整合的 AI 解決方案✔ 小規模試點＋使用績效報告佐證成效
導入中期	✔ 結合內部教育訓練、強化資料倫理意識✔ 架設 AI 成果儀表板供管理層評估
持續運作	✔ 定期調整 AI 模型參數，並建立透明的決策流程✔ 持續監控法規變化並更新應用政策