儘管談到資安，早在過去隨個人電腦、網際網路的普及，便已應運而生，絕不算是新議題，但展望今後的數位科技應用時代，多數IT人公認的最大挑戰仍在於資安；為何隨著時間演進、資安產品推陳出新，資安威脅卻變本加厲？主要癥結是，攻擊活動的能見度愈來愈低。
奧義智慧科技共同創辦人叢培侃解釋，新型態資安威脅，甚至已不帶有任何實體病毒，而是循著正常管道、正常流程，輕鬆避開傳統偵測機制，潛入受害企業內部、先搶佔灘頭堡，再利用作業系統內建功能，在不同電腦間橫向移動，逐步探索並竊據機敏資料，然後把戰利品予以打包，以加密方式上傳至外部雲端儲存裝置。
換言之，若像過去一樣，僅偵測單一檔案究竟屬於惡意或善意，已難抵禦新式威脅；欲釐清駭客行為，不能只看檔案，應改變偵測模式，要看一連串的活動軌跡，才足以探測駭客的意圖。例如一支正常的壓縮程式，不會被各家防毒引擎判定為異常，但假使該程式並非處在應存在的目錄，而是移動到其他位置，就意謂背後潛藏風險，可能已淪為駭客的檔案打包工具；以往要想參透箇中玄機，起碼得花上至少兩週的人工調查，確實緩不濟急。
叢培侃認為，既然攻擊者的手法套路已變，更擅於以合法掩護非法，懂得善用雲端儲存當作中繼站，甚至發動無檔案型態、或系統指令型態的攻擊活動，企業就不宜拘泥在過往偵測思維，必須用AI機器學習技術來提升能見度，破解駭客的非法意圖。
因此奧義自2017年成立以來，不斷提倡「勢態感知」(Situation Awareness)技術理念，只因面對頑強的威脅，企業的姿態很重要，若僅想著如何把惡意程式100%擋在門外，未免不切實際，理應設想自己一定被攻擊，然後針對潛在危機做迅速的調查、偵測與應變；當發生可疑事件時，企業固然可依既有做法，動員專業人力對大量資安設備日誌進行關聯分析與判讀，但必須耗費可觀人力工時，不如藉助AI-Bot取代專業人力，幫助企業快速提升能量，將未知威脅轉為已知的所需成本降至最低，進而從容因應GDPR等法規所限定的通報與應變時效。
所謂勢態感知，像是飛行者利用駕駛艙內儀表板，感知外部環境變化，做為飛行決策依據；同樣的，企業亦需感知外部的攻擊活動與內部的弱點。至於奧義實踐此事的方式，係於端點裝設感測器，定時掃描與採集Event Log、Process Data與執行檔案的訊息摘要，接著將大量端點資訊拋送到後端調查平台(由奧義或MSSP資安代管服務商負責維運)，再由後台系統以增強式學習技術進行「報酬模型」分析，推算每台端點的報酬率，從而串聯一群高報酬率的端點，前後連結成為駭客的活動軌跡(意指駭客眼中最具報酬率的攻擊路徑)，藉此補強過去人為判斷的盲點，讓案情水落石出。
雖然奧義推出AI自動化分析平台的時程不算久，但已在市場引發莫大迴響，不僅吸引多家SOC業者成為平台推廣的夥伴，也獲得富邦產險青睞，與奧義合作推出新一代資安險，由奧義協助有意投保的企業做資安健診，俾使企業據此改善資安架構，富邦才進行核保，對企業而言，保費負擔較為低廉合理，假使日後遭駭，則可由富邦理賠損失，並透過奧義協助執行蒐證及應變。
圖說：奧義智慧科技共同創辦人叢培侃比喻，勢態感知系統像是飛機駕駛艙內的儀表板，幫助駕駛員洞察外部環境、優化飛行決策；讓企業可藉此感知外部攻擊活動與內部弱點，破解駭客的行為與意圖，提升資安事件的應變效率。