AiLab Labs
五層 AI 資安平台架構
從端點感測、事件收集、AI 分析到平台與通知，每一步保留來源與決策脈絡，讓有限人力能掌握真正重要的風險。
Data Flow
從資料到決策的可追溯流程
以開源最佳實踐為核心，整合監控、事件收集、風險判讀、報告與通知。架構可依企業現況分階段導入，不需要一次更換既有系統。
五層系統架構
01
感測與偵測層
端點、服務監控、弱點掃描與蜜罐收集系統及網路事件。
02
資料收集層
Collector 接收不同來源事件，統一格式、時間與必要欄位後送入處理流程。
03
AI 分析層
執行事件分類、風險評分、摘要生成與官方威脅情資比對。
04
平台核心
管理事件、組織、權限與報告，保存分析輸入、結果與處理狀態。
05
前端與通知系統
以 Dashboard、報告與 LINE 等通知管道，讓管理者與 IT 快速取得下一步。
設計時保留的三個原則
來源可追溯
分析結果連回原始事件與官方資訊，降低無法驗證的黑盒判斷。
風險有優先序
用利用證據、可能性與業務情境，把大量事件轉成可處理清單。
人工決策保留
AI 提供摘要與建議，人員仍掌握核准、修補與例外處理。