網路犯罪分子不斷探測對外的網路，利用漏洞尋找任何攻擊目標。最理想的做法是製定相對應的計劃，對於違規行為與被動回應，應採取主動的防禦策略，確保企業能夠即時偵測與應對。
去年IBM發布了資料外洩成本報告，揭示強大資安防禦的重要性。有幾個調查結果令我們擔憂，攻擊者在企業網路內部潛伏時間平均長達258天；透過竊取或濫用憑證進行攻擊，偵測與應變平均需要292天；資安事件的後續的品牌信譽等受損成本，每年增長11%；超過50%的企業遭受攻擊時面臨資安人力短缺的問題。如果企業內部沒有部署異常流量偵測工具，威脅遠遠超過這些數字，也對企業營運造成嚴重的影響。
在數位化加速發展的環境下，企業面臨的內外部威脅日益嚴峻。具備先進機器學習（ML）能力的網路偵測和回應（NDR）解決方案，能夠協助企業快速偵測與遏制違規行為的攻擊。對於CIO而言，NDR不僅是一項技術選擇，更是現代資安策略中不可或缺的核心元件。
相較於傳統資安工具偏重於周邊防禦，NDR能突破傳統邊界防禦限制，直接監控即時網路流量以偵測可能隱藏的惡意異常活動。當與SIEM安全資訊和事件管理及EDR端點偵測和回應等其他安全工具共享時，NDR提供完整的資安可視性與可執行的風險評估，以減輕威脅。透過多層次防禦機制，可以有效抵擋進階持續性威脅（APT）和勒索軟體攻擊。
機器學習是加速網路威脅偵測的引擎。在現代資安環境中，偵測網路流量中的細微異常已成為關鍵。透過學習網路資料，ML演算法提供網路層級威脅活動的詳細且易於理解的視圖，能夠識別正常的行為並偵測偏離基本的異常與攻擊活動。還能與啟發式演算法及MITRE ATT&CK等資安框架相結合，包括預先建立的攻擊媒介知識和網路安全框架中的專家知識。
人力短缺已經成為企業資安團隊面臨的共同挑戰，安全團隊可以透過NDR的自動化與機器學習技術，對關鍵警報進行優先排序並提供詳細的威脅情報，來識別正常行為和偵測異常主動防禦攻擊，防止攻擊者滲透其他系統和存取業務關鍵數據，確保企業營運安全無虞。
除了偵測與防禦，恢復能力也應納入資料策略，因為攻擊無法完全避免，縮短業務恢復的時間才是關鍵。此外，日常收集的安全日誌與流量數據，與SIEM及威脅資訊深度整合，讓企業學習歷次攻擊模式，防止未來的攻擊利用相同的漏洞，以提升未來防禦能力。