揭開隱形資產的面紗：如何辨識網路上的 AI 工具、隱藏裝置與其他未知資產
你無法保護自己不知道其存在的事物。
這句話在整個資安發展史中始終成立；然而，隨著組織採用新技術，員工也取得功能強大的 AI 工具，這句話的重要性更勝以往。許多組織專注於防禦外部威脅，卻經常忽略一個日益嚴重、且更靠近內部的問題：在其環境中運作，但沒有人知道其存在的裝置、應用程式與服務。
多年來，資安團隊一直擔心 shadow IT、未受管理的裝置、未授權的無線存取點，以及未經授權的雲端應用程式。如今，AI 驅動的工具也加入了這份清單。員工只需幾分鐘就能註冊 AI 服務、將新裝置連上網路，或在未通知 IT 的情況下部署應用程式。雖然其中許多行為都是出於善意，卻可能造成資安漏洞，而不肖人士絕對樂於加以利用。
問題不在於 AI 本身很危險，而在於如何持續掌握哪些項目已連線至網路、這些系統能存取哪些資料，以及它們是否符合組織的資安政策。
可視性問題
有些組織對受管理系統的掌握程度相當不錯。伺服器、公司配發的筆記型電腦、網路基礎架構與核准的應用程式，可能都已完成記錄並受到監控。當然，許多組織甚至難以處理最基本的工作，資源有限的中小型組織尤其如此。
真正棘手的是那些最終連線到環境中的其他項目。
員工將個人裝置帶進辦公室，並連上無線網路。某個部門未諮詢 IT，便註冊了 AI 驅動的生產力工具。承包商安裝了一個用來監控設備效能的小型裝置，卻忘了通報。開發團隊為了測試而部署雲端服務，最後卻讓它成為日常營運的一部分。
單獨來看，這些行為似乎都無傷大雅；但累積起來，卻會造成巨大的視野死角。AI agents 的大量普及當然沒有讓情況變得更好。與裝置不同，這些 agents 能規劃並執行一般無害的軟體或裝置根本不會考慮的步驟。
攻擊者會主動尋找這些視野死角，因為入侵這些項目的難度通常低於攻擊管理完善的系統。未安裝修補程式的裝置、設定錯誤的雲端服務、未授權的應用程式，或未受監控的 AI agents，都可能成為進入原本安全環境的途徑。
AI 帶來新的可視性挑戰
人工智慧正快速改變組織的運作方式。AI 工具能提升效率、協助員工分析資料、自動化重複性工作，並支援決策。這些效益相當可觀，也因此促使企業迅速採用相關技術。
問題在於，AI 的採用速度往往超越了資安流程。
員工可能在不了解資料儲存位置的情況下，將敏感文件上傳至外部 AI 平台。開發人員可能未經適當審查，就將 AI 服務整合至應用程式中。業務單位可能部署會處理客戶資訊或專有資料的 AI 驅動工具。供應商也可能在資安團隊毫不知情的情況下，悄悄啟用 AI 驅動功能。
許多時候，資安團隊直到這些工具已經進入使用環境，並被員工持續使用後，才發現它們的存在。
這不一定是技術問題，而是可視性問題。
找出網路上真正存在的項目
保護未知資產的第一步，就是找出它們。
組織應定期掃描網路，以辨識已連線的裝置與服務。應經常檢視資產清冊，並與網路上實際存在的項目進行比對。任何不一致之處都值得進一步調查。
網路監控工具有助於辨識異常的流量模式，或與未知服務的通訊。端點管理解決方案能協助掌握受管理裝置上安裝的軟體。雲端監控工具則可揭露在既有流程之外運作的未授權應用程式與服務。經過核准與測試的 agentic AI 工具，也能協助監控其他 agents 及其活動。
裝置看似無害，不代表可以忽略。資安團隊應了解每部裝置的用途、可存取的資料、平常處理資料的方式，以及是否符合組織政策。
縱深防禦仍然重要
沒有任何單一工具能解決可視性問題，而且這也不是新問題。數十年來，組織一直面臨這項挑戰；然而，隨著越來越多技術進入網路環境，正確處理這個問題也變得更加重要。
正如資安沒有萬靈丹，辨識未知裝置與未授權的 AI 工具，也需要多層防禦機制協同運作。
網路區隔有助於限制遭入侵裝置造成的影響。端點防護能在受管理系統上辨識可疑活動。資料外洩防護工具則可協助防止敏感資訊傳送至未授權服務。監控與警示系統能在異常行為發生時提供早期警示。
每一層防禦未必能阻擋所有威脅，但多層機制結合起來，能大幅降低風險。
人員防禦仍是關鍵
技術能發揮的作用始終有限。
許多未授權裝置與 AI 工具之所以出現，只是因為員工想更有效率地完成工作。他們並非有意製造資安問題；事實上，他們往往認為自己是在協助組織。我們不就是一直要求大家提高效率嗎？這正是要求在更短時間內產出更多成果所造成的現象，也是現代企業的實際情況。因此，教育仍是目前最重要的資安控制措施之一。
員工應了解哪些工具已獲核准、如何處理敏感資料，以及何時需要讓資安團隊介入。他們也應了解，將公司資訊上傳至外部 AI 服務、啟用 AI agents，或將未受管理的裝置連線至企業網路，可能帶來哪些風險。
了解風險的人，更有可能做出經過充分判斷的決定。
掌握先機，避免問題擴大
連線裝置、雲端服務與 AI 驅動工具的數量只會持續增加。假設自己了解環境中所有正在運作的項目，組織往往會在稽核結果出爐後才驚覺，事實並非如此。
維持可視性需要持續投入。定期評估、資產清冊、網路監控與員工教育，都能在未知系統演變成資安事件之前，協助找出這些系統。有時需要透過多種方式，才能發現並盤點這些裝置與服務，因此不要把所有希望都寄託在單一方法上。
資安的核心，最終在於降低風險。而降低風險的第一步，就是了解自己正在保護什麼。無論是 AI 驅動的應用程式、未受管理的裝置，或被遺忘的雲端服務，看不見的資產往往才是最需要關注的項目。
問題不在於環境中是否存在未知裝置與 AI 工具，而在於你是否能在攻擊者之前發現它們。
