美PNNL部署AI網路防禦系統 MERU強化資安預警與應變

美國太平洋西北國家實驗室（PNNL）近日宣布，已將其研發的人工智慧（AI）網路安全技術「多模式實體關係統一（Multimodal Entity Relationship Unification, MERU）」導入實際運作，旨在強化美國的網路防禦能力，應對日益複雜的網路威脅。

根據PNNL的說明，MERU系統結合了人工智慧與圖論（graph theory），能夠整合龐大的資料庫，並訓練系統自動提取關鍵資訊。這項技術具備適應新數據和不斷變化環境的能力，能建立一個「自由流動的數據串流」，將全球威脅情報與特定企業或組織的運算配置連結起來。

MERU可整合最新的網路攻擊資訊，並納入國家漏洞資料庫（National Vulnerability Database, NVD）、通用弱點列舉（Common Weakness Enumeration, CWE）、通用攻擊模式列舉與分類（Common Attack Pattern Enumeration and Classification, CAPEC）以及MITRE ATT&CK等主流資安資料庫。透過整合這些資訊，MERU為安全團隊提供統一的風險視圖，使其能更深入理解攻擊手法，並在威脅造成嚴重損害前即時識別並阻擋。

PNNL副首席資訊安全官Joseph Aguayo表示，MERU能將海量威脅情報轉化為可執行的洞察。PNNL的資訊科技營運團隊在早期導入這項技術後，已能快速識別高優先級威脅，並制定策略以阻止潛在攻擊。MERU對於防禦零日攻擊（zero-day attacks）尤其關鍵，因為這類攻擊往往發生在官方修補程式發布之前，需要資安團隊即時調整防禦策略。

此舉預示著未來網路戰場將更加依賴AI技術進行防禦與預警。隨著網路威脅日益精密化，像MERU這類能快速處理情資並自動適應的AI系統，對於各國的關鍵基礎設施保護及企業資安韌性，都將扮演核心角色。