AI 資安代理（AI Security Agent）是一種由人工智慧驅動的自主式系統，旨在僅需最低程度的人工介入，偵測、分析並回應數位環境中的資安威脅。不同於傳統以規則為基礎（Rule-based）的資安工具，AI 資安代理能持續監控系統活動、解析複雜的資料模式，並根據即時情境做出判斷與採取行動，以降低潛在風險。
在實際資安環境中，AI 資安代理可辨識網路流量異常、隔離遭入侵的裝置、阻擋惡意行為，甚至自主啟動資安事件回應流程。這類系統具備高度自主性與適應能力，因此能因應快速演變的威脅；然而，也衍生新的資安挑戰，包括如何確保 AI 模型與代理本身的安全，以及確保自主行動符合原先設定的安全目標與規範。
AI 資安代理會持續從數位環境蒐集資料，透過進階演算法處理與分析，並根據分析結果自主採取行動，不需持續依賴人工指令。其核心運作方式主要包含以下幾個環節：
AI 資安代理首先會大量蒐集環境資訊，包括網路流量、系統日誌、使用者行為與應用程式事件等，藉此建立完整且即時的系統狀態視圖，作為後續威脅判斷的基礎。
蒐集完成的資料會交由機器學習模型進行分析。透過辨識正常活動與潛在威脅之間的差異，AI 資安代理可找出異常行為、可疑模式及攻擊跡象（Indicators of Attack），進一步發現傳統資安工具可能遺漏的威脅。
發現潛在威脅後，AI 資安代理會評估風險程度、判斷適合採取的防禦措施，甚至預估不同處置方式可能產生的結果。
不同於依賴固定規則的傳統工具，AI 資安代理可根據環境變化及過往事件的回饋，動態調整判斷門檻與回應方式。透過這類適應性推理能力，不僅能處理已知威脅，也能因應新型態與更複雜的攻擊手法。
完成風險判斷後，AI 資安代理可自動執行對應措施，例如隔離受影響的端點、阻擋惡意連線、隔離可疑檔案，或在必要情況下將資安事件升級交由資安分析人員進一步處理。
部分 AI 資安代理也具備主動式威脅獵捕能力，可持續搜尋環境中尚未被發現的入侵活動，同時搭配預測分析，預測未來可能的攻擊途徑。
透過「觀察、學習、決策、行動」形成持續性的回饋循環，AI 資安代理得以更快速，甚至即時因應大量資安威脅，降低傳統人工處理流程可能面臨的負荷與延遲。
相較於傳統資安工具，AI 資安代理具備一系列自主性與適應性的能力，可即時偵測與回應威脅、因應新型攻擊手法，並整合複雜的企業資安環境。
常見的代理式資安（Agentic Cybersecurity）關鍵能力包括：
AI 資安代理目前已應用於多種資安場景。透過自主化與適應性能力，可強化威脅偵測、預防及事件回應，同時降低資安團隊面對大量例行作業的負擔。
建議從範圍明確且可控的 PoC（概念驗證）或小規模部署開始，先了解 AI 資安代理在實際企業環境中的運作方式，再逐步擴大應用範圍。初期可限制系統權限、資料範圍，並採取具人工監督的決策模式，例如僅提供建議，藉此評估 AI 資安代理的準確性與穩定性，同時避免非預期的自動化行動影響關鍵系統。
隨著系統效能改善及可信度提升，可逐步延伸至更複雜的環境，例如更大範圍的網路區段、敏感工作負載或自動化處置措施。漸進式導入也有助於完善治理機制、發現系統整合缺口並累積內部經驗，確保全面部署後仍能維持可靠、安全的運作，並符合組織既有的風險容忍度。
成功導入 AI 資安代理的關鍵，在於選擇具高影響力，同時具備足夠資料支援的應用情境。
初期可優先選擇模式較為明確的任務，例如異常偵測、安全政策執行，或需要耗費大量資安人員時間的重複性工作流程。 相對而言，需要高度情境判斷的領域，例如高階管理層的威脅評估或法律決策，在系統能力尚未充分驗證前，較不適合直接交由 AI 資安代理自主處理。
評估應用情境時，也應納入資料成熟度、環境關鍵程度，以及導入後是否能產生可量化的改善。適當的應用場景有助於快速驗證導入效益、建立內部信任，並提供模型持續改善準確度與可靠性所需的回饋資料。
AI 資安代理若能深入整合既有資安工具與基礎架構，而非以獨立系統運作，更能發揮整體價值。透過整合既有的 SIEM、SOAR、端點防護、身分識別系統、網路偵測工具及工單平台，可讓 AI 資安代理全面掌握整體環境狀況，並依據完整資訊採取適當的應對措施。
高度整合的架構可降低資安監控盲點、補充告警所需的情境資訊，並支援跨系統協同回應。此外，整合架構也應建立完善的 API 管理、日誌紀錄流程與角色式存取控制（RBAC），確保資料交換過程的安全性，同時讓所有由 AI 資安代理執行的操作都具備可追蹤、可驗證的稽核紀錄。
AI 資安代理應強化既有 SOC 流程，而非打亂原有的資安維運機制。導入前可先盤點從威脅偵測到事件回應的完整生命週期，確認哪些工作適合由 AI 代理自動執行、輔助處理或加速完成。
同時應明確定義不同情境下的處置權限，例如高可信度惡意程式事件是否可直接隔離端點、哪些情境僅能提出處置建議，以及哪些重大事件必須交由資安分析人員判斷。
此外，也應建立可解釋的輸出結果、信心分數（Confidence Score）與稽核日誌（Audit Log）等透明化機制，使資安人員能掌握 AI 資安代理採取特定決策的依據。妥善整合後，可降低告警疲勞（Alert Fatigue）、改善事件分類品質、加快威脅遏止速度，讓資安專業人員將更多資源投入複雜事件調查及策略性資安工作。
建立可量化的成效指標，是確保 AI 資安代理能長期提供穩定且可信價值的重要環節。
KPI 可涵蓋三個主要面向：
除了量化指標，也可納入資安分析人員回饋、系統易用性評估，以及定期 AI 安全測試，包括紅隊演練（Red Teaming），藉此驗證 AI 資安代理面對真實攻擊與對抗性情境時的處理能力。此外，應透過監控儀表板、模型漂移（Model Drift）偵測工具及定期稽核進行持續監督，避免系統效能隨時間下降，並確保 AI 資安代理持續運作於既定的安全、治理與法規遵循範圍內。
Mend AppSec 將 AI Agent 能力導入應用程式安全（Application Security, AppSec），可在專有程式碼與開源程式碼進入正式環境前，自主發現並修復其中的安全弱點。不同於僅標記問題、再由開發人員逐一進行人工檢視的傳統方式， Mend AppSec 可將弱點資訊直接提供給 AI 程式碼助理（AI Code Assistant），讓弱點修復整合至 AI 程式開發流程，在程式碼提交至 Repository 前協助處理由人工或 AI 產生的程式碼安全問題。
在開源軟體安全方面，Mend AppSec 的 Agentic SCA 能力採用相同概念，將結合可達性分析（Reachability Analysis）的弱點資料導入 AI 程式開發工作流程，進行自主式弱點偵測與修復。同時，透過可達性分析、CVSS 4.0 與 EPSS 進行風險導向的優先排序，使 AI 資安代理能將資源優先投入實際具有可利用性的弱點，而非僅處理所有可被偵測到的弱點。
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