在台灣企業逐漸面臨日益複雜的網絡攻擊威脅下，採用 AI驅動的零信任遠端存取策略，已成為提升資訊安全的關鍵。藉由先進的行為分析技術，系統能即時監控員工與遠端用戶的行為模式，快速識別異常操作，進而降低未經授權存取的風險。這種動態風控方式可持續學習並調整安全策略，有效對抗各類側信道攻擊與內部威脅，保障企業敏感資料的安全性。以AI為核心的多因子驗證機制，能根據用戶行為變化自動調整驗證需求，例如在偵測到異常行為時，強化驗證步驟或暫時阻擋存取請求，確保只有高度信任的用戶才能進入企業資源。

此外，透過自適應多因子驗證，台灣企業能動態調整安全策略，根據使用情境與行為風險評分來加強或降低驗證要求。不僅如此，結合AI的威脅情報分析，系統可以實時預警並自動阻擋潛在的高風險連線或可能的側移攻擊，有效防止攻擊者穿透初步防線。此策略的運用，讓企業在遠端辦公環境中建立起更為嚴密且彈性十足的安全防護架構，維護企業運營的穩定性與資料完整性。

為了有效應對在地的資訊安全威脅，企業與政府機構須深入整合台灣本土的威脅情報資源，例如透過 TWCERT/CC的即時通報機制，提升整體的風險辨識與應變能力。這些資源能協助組織掌握最新的攻擊手法與漏洞資訊，並配合數位發展部資通安全署提供的官方通報服務，建立安全事件的快速反應流程。此外，依據《資通安全管理法》及《個人資料保護法》的規範，企業須建立完整且可稽核的AI模型治理體系，確保模型開發和應用過程符合在地法律規範，防止資料濫用與安全漏洞的產生。

實務上，落實合規的AI模型治理不僅能降低法律風險，更能提升企業信任度。建議在設計AI系統時，採用以下措施：

• 建立有效的資料存取與使用審查流程
• 實施追蹤與記錄機制，確保資料流管理透明可追溯
• 持續進行模型安全性與偏差檢測，避免不當偏向或資料外洩

透過嚴謹的治理架構，配合在地資訊安全通報與防護措施，企業能在符合法律規範的同時，建立可信賴的人工智能應用環境，提升整體的數位競爭力。