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黃彥棻攝

資安院新任院長龔化中上任至今已有兩個月，最近公開「國家資安防護2.0」藍圖，主張以AI對抗AI。四項重點工作搭配六大中心的時程與數字，勾勒出臺灣資安防線下一版的樣貌，其中最受矚目的一場AI紅隊演練，預計明年四月登場。

AI攻擊速度加快，國家資安防禦必須重新設計

龔化中在8月1日開始擔任資安院院長，10月5日首度對外說明上任兩個月來的工作方向，公布「國家資安防護2.0」藍圖。這套新架構的核心很明確：面對AI帶來的新型攻擊，防守方不能再只靠人工分析與既有流程應對，必須把AI納入國家資安防禦體系，讓攻擊與防禦雙方進入新的競爭階段。

龔化中形容，上任後看到的資安情勢，就像「下大雨一樣，一直下個不停」，只要防護體系有一處沒有補好，就可能成為攻擊者進入的缺口。「剛上任那陣子，幾乎沒睡好覺。」他說。

這股壓力，其實來自AI快速改變攻擊者的能力。過去需要長時間準備的複雜攻擊，現在可以透過AI在短時間內鎖定大量目標，持續探測系統漏洞，再往系統深處推進。攻擊規模、速度與自動化程度都發生變化，過去仰賴人工監控、人工分析的方式，很難再以同樣速度回應。

龔化中把目前面對的國家資安環境，比喻成七、八級大颱風。資安院過去十多年累積的政府機關防護方式仍有作用，面對新的攻擊速度，防線需要再往前推。他提出的答案，就是「以AI對抗AI」。

「AI重新定義了威脅，資安院就要重新定義防禦。」龔化中表示，國家資安防護2.0的目的，是拉高整體資安防禦縱深，從軟體開發源頭、系統測試、威脅情資，到攻防演練與應變，建立一套能跟上AI攻擊速度的防護體系。

數位發展部資通安全署署長蔡福隆則指出，AI讓資安防護面對的情勢變得「又快、又廣、又深」，資安院已針對這項變化準備相關防禦與因應作法。而龔化中所提出的2.0架構，正是希望把既有防護能力重新整合，再加入AI能力。

從實戰、研究到AI人才，三股力量串成防禦循環

國家資安防護2.0並不是單獨增加一套AI工具，而是重新串接資安院既有的實戰防禦、資安研究能力，以及新加入的AI人才。

龔化中表示，資安院成立時就肩負兩項任務，一是保護國家資安，二是進行資安研究。新階段要做的，是把實戰、研究與AI人才串起來，讓實際防禦現場遇到的問題成為研究題目，再把研究成果帶回實戰環境驗證。

而這套循環的運作，主要由三股力量支撐。第一是技術服務中心累積的實戰防禦經驗，第二是資安卓越中心的研究能力，第三則是近期延攬的AI專業人才。

龔化中希望透過這樣的整合，讓資安防禦具備三項特性。第一是反應快，讓AI協助執行防禦工作；第二是涵蓋廣，降低大規模防護的成本後，不再只聚焦少數重點機關與目標；第三是偵測深，讓檢測能力可以一路深入到原始碼層級。他說，這三項能力最後將匯聚成「國家資安防護2.0」。

管理面由資安署負責，包括重新盤點設備、管理供應鏈等工作；技術面的任務則交由資安院推進。龔化中將目前最重要的技術工作，歸納為四項，分別從軟體開發源頭、攻防驗證、全球威脅情資，以及AI攻防環境切入。

第一項工作：用AI從源頭找漏洞、提出修補建議

國家資安防護2.0的第一項工作，是AI自動化程式碼檢測與修補。

龔化中指出，資安院已與多家AI業者合作，取得專供資安用途的先進AI系統，目前投入大量人力進行前期測試。下一階段則會把這些AI系統與資安院自行建置的地端資安模型結合，優先針對政府機關與關鍵基礎設施使用的核心軟體進行原始碼檢測，找出潛在漏洞並提出修補建議。

這項工作瞄準的是過去資安防禦較難提前處理的問題，「漏洞往往要等到被發現、被利用，防守方才開始處理。」他表示，若AI能直接進入程式碼層級，協助開發階段找出弱點，防禦時間點就能往前移。

龔化中認為，從開發源頭把漏洞找出來，是目前資安院最優先的工作之一。軟體弱點如果能在攻擊發生前被發現並完成修補，就不必等到攻擊者找到入口後再進行搶救。

這項工作背後的概念並不複雜，核心就是把資安防護從「發現攻擊」往前推到「降低被攻擊的可能性」。

第二項工作，AI扮演紅隊，明年4月開始實戰

國家資安防護2.0的第二項工作，是目前最受矚目的AI滲透測試與實戰演練。

資安院將利用AI模擬攻擊者思維，針對重要線上服務、系統與網路進行自動化黑箱滲透測試，並透過紅藍隊攻防演練，持續驗證現有防禦能力。

龔化中表示，資安院將運用取得的AI模型，自行設計大量攻擊技能，再交由AI代理人執行。換句話說，AI不只用來分析資料，也會被放到攻擊模擬的位置，主動尋找防線弱點。這項工作預計於明年4月至10月進行，屆時針對政府部門的攻防演練將開始展開。

龔化中用「打疫苗」比喻這項工作的概念，既然攻擊者已經開始使用AI進行攻擊，防守方就必須先用相同方式測試自己的系統，把可能出現的攻擊情境提前跑過一次。透過實戰演練找到問題，再回頭修補防線，才有機會在真正遭遇攻擊前降低風險。

而這場AI紅隊演練，將成為國家資安防護2.0的重要驗證點。從明年4月開始，政府機關將面對由AI驅動的攻擊模擬，資安院則能藉此檢驗前期建置的漏洞掃描、攻防演練與防禦能力是否真正運作。

第三項工作：讓海量威脅情資直接變成防禦規則

國家資安防護2.0的第三項工作，則是AI自動分析全球威脅情資。

資安院目前掌握的情資來源相當多元，包括採購的暗網情資、各國情資等，資料量龐大，單靠人工分析已經很難維持足夠速度。

龔化中表示，資安院正在規畫全自動的AI情資分析系統，透過大型語言模型即時消化與比對國內外大量情資，提升分析速度與精準度，再進一步把分析結果轉化成邊界設備可以直接使用的阻擋規則。

這項工作的關鍵，不只是把資料分析得更快，而是縮短「發現威脅」到「採取防禦」之間的時間。

龔化中尤其看重情資分享速度，因為AI攻擊一旦發生，可能在很短時間內從一個目標擴散到其他目標。如果某個單位已經發現攻擊型態，卻仍需要經過人工整理、確認，再透過既有流程逐層通知，其他單位可能因此失去能夠防禦的時間。

新架構希望改變這個流程。當某處發現新的攻擊情資，AI可以快速完成分析，轉成可執行的防禦規則，再把結果提供給其他政府機關與產業。如此一來，一個地方遭遇攻擊所累積的經驗，就有機會快速轉化成其他單位的防護能力。

第四項工作，建立國家級AI資安攻防沙箱

第四項工作則是建立國家級AI資安攻防沙箱。

龔化中觀察，許多企業對AI攻擊究竟會呈現什麼樣貌，仍缺乏實際經驗。他甚至笑說，最好永遠不要知道，因為真正了解AI攻擊長什麼樣子，通常代表已經遭遇攻擊。

資安院規畫打造一個安全、受控的驗證環境，讓政府機關與產業資安團隊可以在真正遭遇攻擊之前，先進入沙箱環境熟悉高強度、高速度的AI攻擊。

這個環境除了提供政府與企業進行防禦演練，資安廠商同樣可以使用，驗證AI SOC、AI SOAR等新一代防禦技術。

從整體布局來看，龔化中表示，這座沙箱扮演的是「先試再上場」的角色。AI攻擊的速度與複雜度不斷提高，政府與企業如果只能等到真正發生事件才學習如何應對，代價可能過高。透過在受控環境提前演練，可以讓資安團隊累積應變經驗，再把測試結果帶回實際環境。

龔化中認為，踏出這一步，代表資安院的防護能力開始從政府機關延伸到產業。

前瞻研究中心，五年完成從試點到擴大部署

上述四項重點工作的背後，由資安院前瞻研究中心負責建立技術底盤。前瞻研究中心主任王銘宏表示，配合「智慧國家2.0」、「五大信賴產業」與「第七期國家資通安全發展方案」，資安院希望從國家層級整合具有公共財性質的資安情資與防禦模型，提升整體防禦能力。

這項工作以代理式AI為核心技術，採取「第一年建立、後四年擴大」的方式推進。第一年先完成真實系統漏洞掃描與跨單位攻防演練，在試點機關實際運作；後續四年逐步擴大部署，最終朝全天候自主防護發展。

中心目前規畫兩大可操作平臺，一是自動化漏洞挖掘平臺，提升漏洞發現的效率與準確度，協助政府機關掌握潛在風險；另一個是智慧化攻防演練平臺，建立演練場域，持續驗證與優化國家資安韌性。

技術開發則包含靜態程式碼分析、動態攻擊測試、智慧化攻防演練與評分，以及AI安全與行為監測。這些工作共同支撐國家資安防護2.0的技術層。

王銘宏指出，預期成果包括建立國家自主AI資安能力、提升政府與關鍵基礎設施韌性，以及帶動國內AI資安產業發展。

威脅分析中心把資料，變成可採取行動的情報

如果前瞻研究中心負責建立技術底盤，威脅分析中心處理的，則是AI每天要面對的大量資料。

威脅分析中心主任林志鴻指出，中心目前掌握的資料包括誘捕系統、網路流量、ISAC與SOC回傳情資，以及惡意電子郵件。過去這些資料主要依靠專業人員逐筆分析，面對AI加速的攻擊環境，單靠人工已經難以兼顧速度與廣度。

中心目前將分析流程拆成四道工序，從資料收容開始，再進行資訊彙整、樣態正規化與關聯分析，最後由代理式AI串起整個流程；分析後產出的資訊，包括入侵偵測指標、攻擊者使用的技術與程序，以及威脅趨勢，最後匯集到威脅情資平臺，以視覺化方式呈現資安威脅。

林志鴻希望透過這套流程，把原始資料逐步轉化成可執行的防禦知識。對國家級防禦而言，資料本身不是終點，能不能快速從資料中辨識威脅，再轉化成可以採取行動的資訊，才是AI導入情資分析後真正要解決的問題。

找到漏洞只是起點，產品還要有能力接住漏洞

除了政府機關與關鍵基礎設施的防禦，資安院也把產品安全納入整體防線。

資安院檢測防禦中心總監劉建良指出，今年是第二屆產品資安漏洞獵捕活動，隸屬於「產品資安升級行動」，10月至11月進行實測，透過實戰式漏洞挖掘協助國內軟體廠商找出風險、完成修補。

今年這場活動的規模更盛大，包括429萬元總獎金、176位資安研究員、16家廠商，以及22項受測產品。活動過程中，將優先檢測政府常用軟體，鼓勵研究員使用AI輔助漏洞挖掘，並要求廠商完成後續修補。

對資安院而言，漏洞被找出來並不代表工作結束。劉建良指出，找到漏洞只是起點，完成修補才算真正產生效果。這項工作從廠商提供產品開始，由研究人員進行測試與挖掘，再由資安院審核確認，最後交由廠商修補改善。

與產品漏洞獵捕搭配的，是產品安全事件應變能力。資安院通報應變中心主任孫偉哲表示，資安院透過TWCERT/CC推動企業建立產品安全事件應變小組（PSIRT），希望藉此更能因應供應鏈攻擊，縮短弱點修補時間。

目前推動分成三個階段，第一階段建立基準，推出《資通訊產品資安事件企業應變機制手冊》，提供PSIRT建置參考；第二階段提供包含12個量測項目的建置檢核表，協助企業自我檢視；第三階段則從政府共同供應契約廠商開始推動，再參考歐盟《網路韌性法案》發展進階評量機制。

透過這條產品安全線的建立，補上了「找到漏洞」之後的另一段防禦工作，讓漏洞獵捕、修補與事件應變形成完整鏈結。

人才與國際聯防，成為2.0的長期支撐

國家資安防護2.0不只有技術與AI，人才與國際合作仍是長期防禦能力的一部分。資安院人才培力中心總監方耀宇指出，2026年是資安技能金盾獎第二十一屆，累計報名575人、223隊，初賽於10月17日舉行，決賽則在11月27日於臺北登場。

金盾獎從2006年創辦，早期「以賽促學」為主，後續逐步擴大競賽場域，2019年增加國高中組，2020年加入實體與跨域情境題型，2025年則邀請歷屆得獎選手參與試題設計。

方耀宇表示，「金盾獎」被資安院視為人才培育的重要場域，面對AI自動化攻擊快速出現，競賽內容同樣持續調整，讓學生與資安人才提前接觸新的攻防情境。

國際合作則由資安院國際合作及資安治理中心負責，該中心主任王家宜表示，工作重點包括串聯全球與亞太CERT通報應變機制、參與FIRST與NatCSIRT等國際會議，並投入APCERT演練與跨國人才培訓。

此外，她指出，在漏洞揭露方面，資安院也參與全球協調漏洞揭露社群與APCERT弱點協調揭露工作，建立跨國通報管道，取得尚未公開的漏洞情資。

這些工作看似與AI防禦沒有直接關係，實際上卻是國家資安防護2.0的重要外部支撐。AI攻擊可以跨境快速發生，防守方如果沒有成熟的國際通報管道，單一國家的防禦能力很難獨立完成。

明年4月AI攻防演練，將成為2.0第一張成績單

從四項核心工作到前瞻研究、威脅分析、產品檢測、通報應變、人才培力與國際合作，資安院正在把原本分散的能力重新串接。

龔化中上任兩個月來，持續與各中心及技術人員討論國家資安防禦的下一階段方向。他所提出的國家資安防護2.0，並非單純增加AI工具，而是試圖改變防禦工作的時間點與運作方式。

過去的防禦模式，往往是發現漏洞後修補、發現攻擊後應變，再透過情資分享降低下一次攻擊的影響。新的架構則希望把防禦往前推：先在程式碼階段找漏洞，再用AI主動攻擊自己的系統；全球情資則由AI快速分析，直接轉成防禦規則；政府與產業再進入沙箱環境，提前面對AI攻擊。四件事串在一起，就是龔化中所說的「以AI對抗AI」。

這套架構能否真正運作，明年4月至10月的AI攻防演練將是重要驗證。資安院預計從政府機關開始進行AI攻防演練，讓AI紅隊主動尋找防線弱點，再透過演練結果檢視前期部署。

對龔化中而言，這場演練不只是一次攻防活動，更是國家資安防護2.0從規畫走向實戰的第一個重要節點。

資安院希望透過自主技術研發、實務驗證與後續規模部署，逐步建立「AI × 資安 × 國家韌性」的防禦架構。從源頭找漏洞、主動模擬攻擊、快速消化全球情資，再到受控環境中的AI攻防演練，資安院下一階段要建立的，不只是更快的偵測能力，而是一套能持續自我驗證、自我修補的國家資安防線。

龔化中說：「雨還在下。」從明年4月開始，AI紅隊將率先進入政府機關的防線，資安院今年提出的這套國家資安防護2.0，也將迎來第一次真正的實戰檢驗。