謝至恩生成式 AI 與代理式 AI 快速進入企業日常後，資安議題也開始從傳統威脅偵測，轉向 AI 使用治理、資料存取控管與業務風險排序。趨勢科技 TrendAI 企業事業群營運長金敬秀指出，企業現在面臨的問題已不再是「要不要使用 AI」，而是「敢不敢大規模使用 AI」。當 AI 逐漸參與決策、營運與協作，資安團隊需要處理的範圍也隨之擴大。
金敬秀表示，AI 改變的不只是技術或產品，而是企業本身的運作方式。過去企業多半由人驅動流程，再由流程驅動系統；但在 AI 導入後，AI 開始能協助決策、驅動作業流程，也讓企業重新思考組織、協作與治理模式。她也提到，趨勢科技內部正在推動 AI 原生組織轉型，涵蓋研發、工程、產品、行銷與銷售等不同團隊。
不過，AI 帶來效率的同時，也讓資安團隊更忙。金敬秀指出，AI 導入企業後會接觸大量敏感資料，而 AI 代理人也開始擁有身分與權限。這代表身分安全不再只涵蓋人類使用者，也必須納入 AI 代理人等非人身分。企業需要知道 AI 在哪裡被使用、誰在使用、使用哪些模型，以及 AI 代理人是否正在存取不該存取的資料。
AI 安全從單點防護轉向整體營運環境
金敬秀將企業 AI 安全分成兩個方向，一是 AI for Security，也就是利用 AI 提升資安營運效率；二是 Security for AI，也就是保護 AI 系統、模型與代理人本身。她認為，這些問題都不再是單一工具可以解決，而是整套 AI 營運環境如何被安全保護的問題。
在她看來，企業導入 AI 後，資安平台的核心能力必須從「看到威脅」進一步走向「理解風險」與「採取行動」。金敬秀提出三個步驟：第一是 Visibility，企業必須先看見 AI 在哪裡被使用、誰在使用、有哪些 AI 代理人與流量；第二是 Observability，進一步理解 AI 代理人的風險，以及這些風險對業務代表什麼意義；第三才是 Action，根據風險採取治理、告警、阻擋或修復行動。
這樣的需求也延伸到 AI 使用成本與模型透明度。金敬秀舉例，趨勢科技內部也曾發現單一使用者在短時間內消耗大量 AI 運算資源，因此開始建立 AI 使用的可視化報表，追蹤使用者、模型、 Token 成本與實際用途。她認為，未來企業會更重視模型透明度，包含不同任務使用哪些模型，以及不同地區是否應採用不同模型。
Vision One 定位為 AI 原生資安平台
面對新的 AI 安全需求，趨勢科技將 Trend Vision One 定位為 AI 原生資安平台，而不只是單一防護產品。金敬秀說明，今天企業真正的問題不是缺少某個防護點，而是資料、工具與安全團隊都相當分散。資安平台必須協助企業把分散的風險訊號整合起來，並轉化為可視、可執行、可行動的決策能力。
她將 Vision One 的設計概念分為三層。第一層是 Data，匯集企業資安相關資料；第二層是 Intelligence，透過大型語言模型或小型語言模型判斷哪些風險重要、哪些與業務相關；第三層是 Agentic Layer，透過 AI 代理人協助資安團隊改善營運流程。
金敬秀表示，企業接下來不只需要知道 AI 是否安全，也需要回答更多治理問題，例如 AI 代理人是否正在存取敏感資料、 AI 與 AI 之間的溝通是否安全，以及企業如何建立政策、身分與治理機制。這些問題都使 AI 安全平台成為企業 AI 基礎架構中的重要組成。
漏洞管理關鍵不在數量，而在修復優先順序
除了 AI 代理人治理，漏洞管理也是 AI 時代資安平台必須重新處理的問題。金敬秀指出，企業每天都可能面對大量漏洞，真正的挑戰不是不知道漏洞存在，而是哪些漏洞會真正影響業務、哪些需要立刻處理。
她認為，未來資安重點不在漏洞數量，而在風險優先排序與修復能力。趨勢科技長期透過 Zero Day Initiative 累積漏洞研究能量，也透過 Pwn2Own 觀察漏洞研究方法的變化。金敬秀提到，近年已經可以看到 AI 自動發現漏洞、人機協作發現漏洞，以及傳統人工研究等不同模式並存。
在漏洞修復上，AI 也可能加快修補方案產出。不過金敬秀強調，漏洞是否需要優先處理，還必須評估是否已被利用、是否影響企業本地環境，以及對業務造成的實際風險。她指出，駭客評估漏洞的方式與資安廠商不同，駭客會考量利用成本與報酬，因此企業更需要結合威脅情報、遙測資料與業務脈絡，判斷修補順序。
AI 也重塑企業組織與人才能力
AI 帶來的影響也不只在資安技術。金敬秀表示，趨勢科技推動 AI 轉型時，採取的方式並不是先縮減人力再導入 AI，而是先推動 Agentic AI，再重新配置人才。她認為，所謂優化不等於裁員，而是讓員工學習新技能，並在新的工作模式中重新定位。
以工程團隊為例，金敬秀指出，未來單純程式開發的價值會下降，工程師需要從程式開發者轉向系統架構師，具備更完整的設計能力與全局觀。她也提到，AI 讓專業知識更容易取得，因此企業更需要重視策略思考、完整脈絡理解與解決問題能力，而不是只依照固定職務說明分工。
在組織運作上，金敬秀認為傳統部門界線會逐漸變得沒有那麼重要。未來企業可能更常以任務驅動，讓研發、行銷、銷售與營收目標圍繞同一個任務協作。她表示，真正要推動 AI，就必須打破許多功能界線，讓公司從上到下都能對齊共同目標。