邱銘彰表示，資安產業正發生典範的轉移，從過去「了解敵人」(Know your enemy)，逐漸轉移到「了解自己」(Know yourself)，了解自己的架構、IT、資產，存在哪些弱點。了解敵人找出甚麼不能出現，例如惡意程式，而了解自己是找出甚麼不該出現，不該出現的軟體、不該登入的帳號，不該頻繁的連線等。

在資安的攻防戰中，他認為企業更具有優勢，「駭客是矇著眼攻擊，而你(企業)是地主」，企業建立防火牆、帳號管理，熟悉自己的架構，雖然無法知道攻擊者是誰，但是能知道攻擊可能從哪裡過來。可以將資安防護分為External Attack Surface和Internal Attack Surface，前者包括對外的網站、Cloud上的資產、暗網情資等，後者如企業內的AD、終端設備、Azure Identity等，找出攻擊可能的路徑，評估這些路徑告警的預測率高低，擬定因應的對策。

邱銘彰認為，企業可以透過很多方法論，去界定新的邊界、識別風險，從過去網路、伺服器、終端到身分，資安的重點不斷變化，舊的威脅仍然存在，了解新威脅的演化方向，對企業的採購、制定防禦計畫帶來幫助。

資安產業應擁抱AI

至於方法革新方面，近幾年AI快速發展，特別是沒有賦予或讓其學習的能力，AI可以自己具備學習新能力，但根據邱銘彰觀察，資安圈沒有興起AI風，他猜測理由可能有3個，一是資安人怕告警疲勞，難以忍受誤判，而AI現在具有不確定性；第二是習慣以傳統方法，例如建立黑名單來防範攻擊，第3個是看不懂與跟不上，仍停留在AI容易出錯的認知。

雖然目前生成式AI能夠與人聊天對話，產生影像內容，但AI不是玩具，可以成為工具，協助分析、決策、產生報告，邱銘彰認為，資安產業應該擁抱AI。

在OpenAI發表新一代多模態AI模型GPT-4o後，邱銘彰認為，未來資安產業結合AI有3個發展潛力。

在多模態方面，生成式AI已能整合不同資料類型，未來可協助資安SOC人員融合不同資安設備的異質資料，產生具有情境脈絡的報告(Contextual Report)；在合成資料方面，由生成式AI合成訓練資料，彌補資料不足及克服隱私的問題，讓AI自己訓練自己；在因果推斷方面，在因果計算進步之下，未來可運用AI找出資料間的隱藏統計關係，解釋深層的因果關係，說明資安事件發生的背後可能原因。

然而，AI也會對資安專家帶來衝擊，他將資安分為4種類專家，鑑識分析專家(IR Team)、事件應變專家(SOC Team)、威脅情資專家(CTI Team)、紅隊演練專家(Red Team)，他開玩笑的說，從事其中2種類型工作，衍生出第5種資安專家，資安嘴砲專家(Rapper Team)。

這些不同類型的資安專家團隊，其工作之一是產生報告，未來AI能夠模仿不同類型資安專家的工作風格產生報告，甚至AI的工作能力不亞於資安專家，例如紅隊演練專家，Red Team AI自動分析程式碼找出漏洞，並且模擬攻擊、找出攻擊路徑；對於威脅情資專家，CTI AI運用LLM的理解能力，結合RAG處理大量資安新聞、威脅情資，模擬專家產出報告等等。過去人工專家產生報告的產力有限，AI不會感到疲累，且產生報告的費用降低。

過去資安產業歷經20多年蓬勃發展，接下來10年如何面對新科技衝擊？他能夠理解資安產業會感到焦慮，但AI等新科技帶來的變化已經到眼前，必需擁抱新科技帶來的變化，改革方法、動起來、跑起來。