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Google Cloud 給資訊安全長的洞察資訊
Google Cloud 為資安主管整理的網路安全觀點。
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透過分層框架,只要一個工作階段,就能將貴組織的基礎安全措施轉換為進階自動化防禦,大幅提升安全性基準。
Wiz 與 Google Cloud 整合後,可提供統合式「程式碼到雲端」檢視層,管理混合雲與多雲端環境的風險更加便利。
從靜態控管轉為主動式 AI 驗證,有效應對已投入運作的 AI 威脅。
運用經過實證的工程原則翻新資安營運作業,不再需要人工執行重複的工作,同時管理風險並迅速發展業務。
透過著重作業效率、使用者採用模式和可量化業務價值的架構,評估代理式 AI 在現實世界的成效。
在 AI 創新技術與嚴格的技術和法律控管之間取得平衡,遵守當地主權標準並打造具韌性的數位未來。
從長期潛伏到防禦機制規避,瞭解自治系統如何開始將整個攻擊鏈自動化,為「AI 入侵攻擊奇異點」做好準備。
業界龍頭正在運用由 AI 技術支援的最佳化作業,將資料轉為明智的決策,減少停機時間並提升電網韌性。
AI 改變了威脅情勢,但基礎知識仍至關重要。瞭解 2025 年的重大趨勢,包括代理式安全防護和持續存在的憑證風險。
資安長 (CISO) 的角色已從技術守護者轉為策略性業務主管。Phil Venables 說明這項轉變的三大要素,並提供「CISO 工廠」的藍圖,協助組織擴大資安文化並培養未來主管。
發生資安事件時,需要快速應變。瞭解 Google 如何自動收集及分析數位證據,加快調查速度並縮短解決時間。
信任身分,而非位置。瞭解 Google 如何運用「零接觸正式環境」和工作負載隔離機制,在不依賴網路邊界的情況下保護服務。
不要封鎖影子 AI,而是確保其安全。運用安全 AI 架構,排定風險的優先順序,並將未經核准的使用行為轉為可管理的企業價值。
部署前請先確認程式碼來源。瞭解 Google 如何使用二進位授權功能驗證加密編譯驗證,自動封鎖未經驗證的建構作業,確保正式環境安全無虞。
安全防護不該以犧牲速度為代價。瞭解 Google 如何透過架構轉變,保有大規模的端對端加密機制,同時不影響業務處理速度。
讓工程師掌控資安設計。瞭解 Google 如何運用生成式 AI 自動分析架構並列舉威脅,大規模建立威脅模型。
防範「先儲存再破解」的攻擊。瞭解 Google 如何導入 NIST 後量子標準,以及您的團隊如何立即開始採用。
您建立威脅模型的速度是否過慢,無法滿足開發團隊的需求?瞭解「快速」架構,讓安全防護普及化、加快疊代速度,並為事件應變模擬生成高保真情境。
如要建立成熟的 CTI 能力,光有工具並不夠。本指南將說明「人員、程序和技術」基本架構,協助您根據業務風險處理威脅情報,進而提升營運韌性。
縮短提報時間,改善威脅背景資訊。本課程可協助資安團隊掌握靜態和動態惡意軟體分析的基本知識,更有效地解讀可疑活動警告。
採用 Google 的策略來建構、衡量及反覆改良 AI 代理,降低風險並讓資安工程師不必執行重複性工作。
運用經濟威脅模型框架,評估資安投資報酬率,並保護組織的經濟收益來源。
針對網路實體製造系統,制定融入安全考量的設計、供應鏈透明度和事件應變計畫。
找出並管理 AI 生命週期中的重大安全漏洞,將重心從保護程式碼改為保護資料和模型完整性。
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