路透社及半島電視台（Al Jazeera）等國際媒體隨後證實，外洩內容包含 iPhone 18 Pro 的供應鏈地圖、零組件供應商清單、跌落測試實機照片、工程設計圖，以及帶有 Apple「Confidential」浮水印的內部文件。印度電子和資訊技術部（MeitY）已於 7 月初正式介入刑事調查。

檢視這起嚴重的供應鏈資安事件，若對照企業自身的防護網，可以發現這不僅是單純的技術漏洞，更是典型的供應鏈安全管理失當。除了技術層面的防護，企業更需要導入 ITSM（IT 服務管理）與 ISMS（資訊安全管理系統）的管理思維，才能真正建立全面的資安治理框架。

我們在先前的文章中，深入探討可觀測性（Observability）如何透過 ITIL 框架與 AI 助理提升 IT 服務穩定性。本次供應鏈危機也再次證明，現代資安防護必須從被動監控走向主動預防，達到技術工具與管理制度並重的全域治理。而 Elastic Security 正是協助企業達成此目標的統一平台。

為何供應鏈攻擊會是最大風險？

量子運算、AI 工具與地緣政治，使駭客攻擊手法日益精緻。在塔塔電子事件中，駭客利用未強制執行 MFA（多因素驗證）的 VPN 憑證，以及邊界設備漏洞植入 Rootkit 長期潛伏數月。過程更使用合法系統指令（Living-off-the-Land）規避偵測，最終導致供應鏈地圖與原型測試資料全數曝光。

對於製造業、科技業與金融機構而言，當前面臨的挑戰包括：

• 資產盤點困難： 供應鏈涉及數百個零組件與全球供應商，敏感資料散落在檔案伺服器、產線工廠系統與合作夥伴環境中。
• 偵測盲點眾多： 邊緣設備與第三方存取權限管理鬆散，導致資安團隊難以及時發現異常行為。
• 回應速度過慢： 事件發生後仰賴人工調查，耗時費力，容易導致二次傷害與法規罰款。
• 加密與身份治理不足： 缺乏自動化機制，難以快速輪替憑證或有效阻斷橫向移動。

這些防禦缺口與我們先前討論的憑證生命週期管理、機器身份治理背後的邏輯完全一致 —— 重點在於如何將資安從分散式的人工作業，轉型為可視、可自動化、可治理的平台機制，並搭配 ITSM 與 ISMS 的制度化流程。

Elastic Security 如何強化供應鏈防範？

作為整合 SIEM、XDR 與端點防護的單一平台，Elastic Security 能協助企業快速建構供應鏈防禦機制。其核心優勢在於即時威脅偵測、行為分析與自動化回應，能有效攔截長期潛伏型的進階攻擊。

以下為 Elastic Security 在供應鏈防範上的五大關鍵應用：

一、全域資產與行為可視性

平台能將所有組態項目（CI）納入監控，涵蓋 VPN、檔案伺服器、端點與產線系統。透過 Elastic Defend 進行端點防護，即時剖析異常行為，及早察覺 VPN 憑證遭濫用或大規模資料外傳等異狀。

二、機器學習驅動的異常偵測

採用非監督式機器學習演算法（如孤立森林 Isolation Forest），自動建立系統的正常行為基準線。一旦偵測到深夜異常存取或 Rootkit 軌跡，系統將即時告警並執行阻斷，破除駭客的潛伏期。

三、自動化事件與問題管理

透過 Kibana Cases 功能自動建立事件追蹤（Cases），完整匯整日誌、指標與時間序列圖表，並支援團隊協作與外部系統（如 ServiceNow）整合。這不僅能大幅加速調查與修復流程，更能完美對接 ITSM 的事件管理程序。

四、AI 助理智慧輔助

內建的 AI 助理能跨全域數據分析攻擊模式，主動提供調查建議與阻斷對策，協助資安團隊化繁為簡，實現全年無休的主動防禦。

五、加密防護與端點防禦

Elastic Defend 提供強大的勒索軟體阻斷、記憶體保護與惡意行為防禦機制。即使初期防線不慎遭攻破，仍能在端點層面有效抑制災情擴大。

推薦閲讀：Elastic Defend 如何優化？資安團隊兼顧效能與成本的關鍵策略

企業供應鏈防禦情境

以一家跨國製造業為例，其印度與全球供應鏈系統分散，需管理海量的工程文件與測試資料。若遭遇類似塔塔電子的攻擊，傳統工具往往在事後才察覺。

在部署 Elastic Security 並搭配 ITSM 與 ISMS 管理制度後，企業能迎來以下轉變：

• 自動化資產盤點與風險評估： 協助全面盤點敏感資料與設備，快速找出供應鏈中的潛在弱點。
• 即時阻斷橫向移動： 一旦偵測到異常的憑證登入或資料外傳，系統會主動執行端點隔離，搶在資料外洩前攔截勒索攻擊。
• 建立完整稽核軌跡： 提供全域的日誌保存與關聯分析，確保所有存取行為皆可追溯，完美符合法規與客戶的稽核要求。
• 大幅縮短 MTTD 與 MTTR： 透過自動化機制大幅降低平均偵測與回應時間，讓 IT 與資安團隊告別疲於奔命的被動救火，專注於更有價值的業務創新。

Elastic Security 導入四步驟

我們協助客戶落地的典型步驟如下：

1. 現況評估： 盤點關鍵資產、供應鏈存取點與現有資安缺口，並對照 ISMS 要求進行風險評估。
2. 架構設計： 規劃 Elastic Security 的高可用性部署、端點代理程式安裝與 SIEM 整合，同時設計 ITSM 流程的對接機制。
3. 試辦驗證： 於測試環境中驗證異常偵測與自動化回應流程，確保防禦機制符合預期。
4. 全面導入與培訓： 結合現有工具實現自動化運作，並提供團隊教育訓練與後續技術支援，確保管理制度與技術平台同步落地。

結語：兼顧管理與技術的供應鏈安全

塔塔電子事件再次提醒企業，供應鏈安全已是數位轉型中必須面對的核心議題。單靠技術工具不足以全面防禦，必須結合 ITSM 與 ISMS 等管理思維，才能建立真正的資安韌性。

Elastic Security 不僅能協助企業因應當前勒索軟體與資料外洩威脅，更能與管理制度緊密結合，打造長期可視化、主動防禦的資安治理架構。

這不是單一事件的應急措施，而是建立全域安全治理平台的關鍵一步。

想瞭解更多 Elastic Security 如何保護您的供應鏈與核心機密？歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！ 我們將為您提供客製化評估與示範。

本文解析 KPMG 科技諮詢如何協助客戶無痛遷移至 Elastic Security，在每日處理 2TB 巨量日誌的同時，精準降低 75% 儲存成本，並透過 AI 異常偵測大減誤報率，實現兼顧預算與高效能的資安架構升級。

推薦閲讀：Elastic Agentic SOC：如何用 AI 助理加速資安事件調查？

Elastic Security 三大轉型效益

• 縮短 20% 至 40% 的專案時程： KPMG 身為 Elastic 代理商與顧問團隊，憑藉對 Elastic Security 及新功能（如自動遷移至 ES|QL、內建資安規則）的深入理解，加速企業從舊版 SIEM 遷移進度。
• 儲存量擴充 10 倍，成本僅需四分之一： 客戶可運用 Elastic 的多層次雲端儲存架構快速擴充，降低儲存成本的同時，完整保留更多關鍵日誌。
• 主動且具備韌性的資安防護： 透過 Elastic Security 內建 AI 分析元件，協助企業強化整體資安體質，全方位抵禦潛在威脅。

舊版 SIEM 的遷移痛點

將既有的資安資訊與事件管理平台遷移至更靈活、更具成本效益的架構，對企業來說是一大挑戰。

KPMG 科技諮詢團隊長期深耕數據分析、AI 與新興技術，擁有豐富的 SIEM 遷移經驗，能確保降低軟體授權成本與供應商複雜度，資安維運效也同時能達到預期水準。

KPMG 科技諮詢技術長 Liron Ben Yosef 曾表示：「客戶通常希望擺脫計價高昂的既有解決方案。Elastic 除了能同時滿足資安（SIEM）與觀測性（APM）等多種應用情境，其彈性更能協助企業整合並簡化複雜的 IT 系統。」

KPMG 協助大型客戶移轉經歷

某 KPMG 客戶在使用舊版 SIEM 平台六年後，為提升系統防禦力並優化數據管理，決定將架構全面遷移至 Elastic Security。

此遷移專案高度複雜，必須在緊湊的時程內移轉數千個儀表板、300 個數據源以及 2,000 組告警規則。為了確保資安維運不中斷，所有告警與儀表板都必須在舊系統停機前，在 Elastic 環境中完成部署並正常運作。

專案第一階段採用「搬移至雲端（Lift-and-Shift）」策略，確保 Elastic 完美銜接舊平台的運作模式。在 KPMG 資安與數據工程專家的協助下，客戶最終提前完成部署，順利優化了數據導入、儲存架構與即時告警機制。

簡化遷移的關鍵 Elastic 功能

• ES|QL（Elasticsearch 查詢語言）： 成為客戶的核心查詢工具，在不犧牲效能的前提下加速告警與儀表板的遷移。
• Elastic Watcher： 根據 ES|QL 查詢結果建立即時告警，並動態更新擴充策略，確保搜尋時的資料時效性。
• 資料生命週期管理（ILM）： 透過熱節點（Hot Nodes）處理即時資料、冷節點（Cold Nodes）封存歷史資料，並將大量長期資料封存在凍結層（Frozen Tier），達成成本最佳化。
• Kibana 儀表板： 結合 Lens、ES|QL 面板與 Vega 呈現動態圖表。資安團隊能藉此獲得更深度的能見度，協助分析人員更快偵測威脅並主動回應。

數據處理表現與成本控管

在 KPMG 科技諮詢的引導下，客戶成功轉型為更具擴充性與成本效益的 SIEM 架構：

• 每日處理 2TB 數據： 相當於近 10 億筆資安事件。
• 高效協同作業： 系統支援數百組排程告警，並可讓 50 名資安分析師同時使用進階搜尋與儀表板工具。
• 儲存容量大翻倍： 透過 Elastic 的資料分層策略（Data Tiering），客戶的資安資料儲存量從 70TB 大幅擴充至 840TB，而儲存成本卻降低了 75%。

「速度、規模、AI 與價值是 Elastic 平台的四大核心。在此基礎上，我們能協助客戶在控管成本的同時釋放更多潛能。這是一個能帶來實質成效的夥伴關係。」 —— Liron Ben Yosef, KPMG 科技諮詢技術長

機器學習與權限管理優化

不同於舊系統因儲存空間限制而必須捨棄部分事件資料，Elastic 的分散式架構與彈性索引能完整保留關鍵的資安洞察。

此外，Elastic 內建的機器學習異常偵測功能也是一大亮點。此自動化機制能大幅降低誤報率、提升威脅可視性，並縮短調查時間，在事件擴大前即時發出預警。

在權限管理上，利用 Elastic 角色存取控制（RBAC）能精準管理資料權限；跨叢集搜尋（CCS）則讓團隊無需重複驗證（LDAP），即可跨網路搜尋資料。

支援混合雲與地端多元部署

架構的靈活性對企業至關重要。KPMG 團隊已在多種環境中成功部署 Elastic Security，包含專為在地端、隔離網路容器環境設計的 ECK（Elastic Cloud on Kubernetes），以及託管雲與混合雲架構。

以實際案例來說，KPMG 協助某大型數位原生企業在 AWS 雲端上建立託管式 Elastic 環境；而針對某大型銀行，則部署了地端 ECK 搭配 AWS EKS 自管 Elastic 實例的混合雲架構。

導入 AI 功能加速自動化

隨著越來越多企業轉向 Elastic Security，AI 驅動的資安功能已成為焦點，包含情境調查、AI 風險評估、自動化維運劇本（Runbooks）與回應建議。

KPMG 亦引進 Elastic AI 工具來加速遷移：

• 自動導入（Automatic Import）： 大幅加快新數據源的對接速度。
• 自動遷移（Automatic Migration）： 利用 AI 將舊版 SIEM 的偵測規則自動轉換並對應至 Elastic 的 ES|QL。
• Elastic AI Assistant： 資安分析師可透過對話式介面，以自然語言與數據進行互動。

針對歷史資料的處理，Elastic 允許客戶將舊資料保留在原始 SIEM 平台上，直到符合汰換政策為止；若需遷移舊資料，KPMG 也能透過以 Logstash 為基礎的客製化連接器，完成索引與欄位的對應，無論資料量大小皆能彈性擴充。

結語

隨著數據量增長與技術需求複雜化，IT 架構的升級勢在必行。KPMG 科技諮詢與 Elastic 的合作，將持續協助企業正面迎接大數據挑戰、探索更多應用情境，並在控制成本的前提下創造最高價值。

本文翻譯自：KPMG Technology consulting deploys Elastic Security to cut storage costs, increase visibility, and reduce false positives

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機房處於封閉式網路環境，既要資安合規又想引進 AI 自動化維運？

在受限的內網環境中，當服務發生異常，工程師往往因為資料分散而耗時除錯，卻又受限於合規政策，無法將敏感的 Log 丟上雲端 AI 進行分析。

Elastic Observability 提供完整的全方位資料收集底座。在完全不連外網的純地端環境下，它能集中化儲存企業內部的 Log、Metrics 與 Traces，並直接作為後端平台，供本地端的 AI 代理人進行讀取與分析。

這個技術專題聚焦於「在地端落實 Agentic AI 智慧維運」的實務架構。我們將完整拆解從底層基礎架構到本地 LLM 的對接技術。在資料 100% 不外流的前提下，讓地端 AI Agent 自動關聯跨系統脈絡、解讀異常錯誤碼，大幅縮減故障根因分析（RCA）的時間 

本活動將邀請 Elastic 原廠資深架構師 Jason，分享 Elastic 全地端可觀測性架構的建置步驟，協助企業告別人工撈 Log 的高成本排障，在私有雲內建立高合規的 AIOps 架構！

活動資訊

日期：2026.8.26 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 100% 地端架構建置： 在 Air-Gapped 封閉環境下，完成 Elastic 與本地 LLM 引擎對接。
• AI Agent 地端診斷： 本地 AI 自動關聯指標與日誌，免除雲端隱私風險。
• 企業級維運藍圖： 拆解地端資料流與 LLM 整合架構，落實 AIOps 轉型。

我們誠摯邀請您，學習 Elastic 最新技術，掌握職場競爭力！

活動議程

更多精彩內容，都在 Youtube

如果你對影音內容比較感興趣，歡迎到我們的 Youtube 頻道看看！

每天被上萬條資安告警淹沒，卻分不清哪個才是真正的攻擊？

在傳統的 SOC 運作中，分析師常因為缺乏外部情報支援，只能在海量的日誌中大海撈針。

Elastic Security 是一套具備強大搜尋與分析能力的現代化資安平台。它能將企業內部的日誌數據，與全球的威脅情報進行高效率的自動化對齊，讓隱藏在暗處的惡意威脅無所遁形。

本次活動的核心，在於解決「情資進得來、系統卻跑不動」的痛點。我們將說明如何利用 Elastic 的高效能架構，將百萬級別的威脅指標與內部數據進行即時交叉比對，在不犧牲查詢速度的前提下，大幅精簡無效告警，真正釋放 SOC 團隊的實務效能 

本場活動將完整呈現 Elastic Security 的應用方式，協助您擺脫無效加班，精準升級企業的資安防禦力！

活動資訊

日期：2026.7.29 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 自動整合威脅情資： 高效匯入多元外部情資，自動識別惡意 IP 與檔案指標。
• 告警降噪提升效能： 自動補全情境資訊並過濾雜訊，縮短威脅應變時間。
• 現代化 SOC 營運規劃： 分享實務情資整合與調度流程，主動防範潛在風險。

我們誠摯邀請您，學習 Elastic 最新技術，掌握職場競爭力！

活動議程

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本活動完全免費，誠摯邀請公司行業及政府單位的主管、IT 相關及專業技術人員踴躍報名參加！

若您不屬於上述類別人員，恕無法接受報名，敬請見諒，感謝您的理解與支持。

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公部門與大型單位的資安維運正處於關鍵轉折點。現有的資安工具大多無法應付這種攻擊速度，而維運團隊也正因預算限制、編制不足與日益繁重的防禦需求而面臨極限。對抗 AI 網路威脅的有效解方，就是導入 AI 防禦機制。

這正是公部門紛紛評估建置 AI 導向資安維運中心（SOC）的原因。以下將深入探討其核心架構，以及它如何解決大型單位的資安痛點。

什麼是 Agentic SOC？

Agentic SOC（代理型資安維運中心）是指透過具備自主推論能力的 AI Agent 執行後台自動化工作流程，藉此協助分析人員加速應變的新世代架構。

這種架構的目標並非實現「全自動化」或完全取代人工，而是確保第一線資安人員不會被 AI 攻擊的速度擊垮。在資安維運中，人工決策與透明度依然不可或缺。

Elastic Security 平台採用「人類主導」的設計思維：

• AI Agent 負責執行： 處理從資料回溯、威脅分析到初步應變的完整生命週期。
• 專家負責把關： 分析最終覆核、驗證與授權。
• 決策軌跡透明： AI 的每項推理與決策皆有完整紀錄，方便人工審查準確性。

接下來，我們來看 Agentic SOC 宏觀上如何解決傳統資安維運的兩大核心痛點：架構破碎化與回應速度慢。

痛點一：消除工具破碎化帶來的隱性成本

公部門與大型單位因業務、法規與機密等級不同，各部門系統各自獨立，甚至需要在完全實體隔離的環境中運作，這種架構破碎化反而成為應對快速 AI 威脅的阻礙。

研究顯示，高達 66% 的 SOC 團隊每週必須花費整整一天的工時，手動跨工具整合不同系統的資料。這種破碎化衍生出許多資安風險與成本：

• 依設備數量計價的授權模式，迫使單位因預算考量而放棄部分系統的日誌收集。
• 外掛式的自動化工具（Playbook）容易在關鍵資安事件發生時失效。
• 封閉式的 AI 方案無法看透其推論邏輯，資安團隊必須先耗費時間釐清工具脈絡，才能開始著手應變。

Elastic 的解決方案：
Elastic 透過單一平台整合 SIEM、XDR 與原生自動化技術，消除傳統的「端點稅（按設備計價的負擔）」，讓資安策略回歸風險導向而非授權預算。其開放式架構能串聯現有生態系，即使在隔離環境中，也能維持跨環境的資料能見度。

痛點二：大幅縮短資安事件回應時間

資安團隊普遍面臨嚴重的警報疲勞，而當前黑客從初步入侵到橫向移動的時間已縮短至平均 29 分鐘，傳統人工回應的速度完全無法跟上。

在破碎的工具環境中，缺乏情境脈絡的 AI 偵測只會產生大量誤報，讓資源有限的維運團隊更加疲於奔命。長期的過勞容易導致防禦出現破口，增加遭到入侵的風險。

Elastic 的解決方案：
Elastic 採用資料網格（Data Mesh）架構，無需將資料集中搬移，即可即時跨雲端、混合雲及實體隔離環境進行關聯分析。每條資安警報皆會自動生成脈絡敘述，將端點行為、身分變更、網路流量與雲端日誌串聯，協助小團隊以機器般的速度進行精準決策。

公部門與大型機構開始規模化導入

各國政府正積極強化國家級的資安韌性框架，導入 AI 導向的資安防禦已成為主流趨勢。

2026 年 6 月美國白宮發布的最新 AI 行政命令中，明確要求加強 AI 創新與資安防禦。政府單位必須在升級技術基礎架構的同時，管控 AI 帶來的全新風險，並確保營運韌性與透明度。

當資安決策逐步委派給 AI Agent 時，五眼聯盟（美、英、加、澳、紐）發布的聯合指引特別強調「維運可視性」：人類必須能理解 AI Agent 做了什麼、為什麼做，以及使用者的真實意圖。

目前，許多指標型機構已陸續大規模採用 Elastic Security：

• 結合 Google 分佈式雲端（GDC）： 為完全不連網的實體隔離環境提供 embedded 安全防護層，讓敏感機密業務也能享有 Agentic SOC 的主動防禦。
• 美國聯邦民事機構： Elastic 已正式成為美國 CISA 近期推出「SIEM 即服務（SIEMaaS）」的核心 AI 資安平台。

結論：用單一平台化解防禦破口

Elastic 是專為化解資安破口而設計的 Agentic 資安維運平台，旨在減輕維運團隊在時間、預算與專注力上的壓力。

導入這套架構能為組織的防禦策略帶來以下效益：

• 強化能見度並兼顧合規： 開放、彈性的架構可直接在資料源頭串聯跨環境資訊，即時識別關鍵風險，符合嚴格的本地隱私與法規法條。
• 阻斷快速移動的威脅： 將資安專用的 AI Agent 內嵌於工作流程中，將「偵測到應變」的時間壓縮至秒級，提供即時情境脈絡以加速決策。
• 建立可信賴的 AI 機制： 完整呈現 AI 的每項行動與推論邏輯，讓分析人員掌握所有輸入與輸出，確保決策透明。
• 精準配置有限的維運資源： 自動化技術能消除手動整合資料與篩選無效警報的耗時流程，讓資安人員能專注於戰略規劃與 AI 模型的微調。
• 交付可驗證的防禦成效： Elastic Security 實證可減少組織內高達 90% 的資安事件。在 2025 年 AV-Comparatives 的獨立評測中，Elastic 也是唯一在真實世界與惡意軟體測試中全年維持 100% 防護率的品牌。

總結來說，面對 AI 時代更具速度與威脅性的網路攻擊，傳統被動且分散的工具堆疊已無法有效因應。透過 Elastic 的預防優先架構，公部門與企業能在兼顧高透明度與法規合規的前提下，真正落實兼具效率與安全的新世代自動化資安防禦。

本文翻譯自：Agentic SOCs: The public sector’s new AI cybersecurity defense

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The Elasticsearch Platform

Elastic 9.4 重點更新

Elastic 9.4 的更新展現了其作為 AI 「上下文（Context）與檢索層」的核心地位，主要包含：

Agent Builder 功能擴展

新增多種控制元件，優化 Agents 獲取並運用上下文的效率。新支援包含 Skills、Attachments、Connectors 與 Plugins ，讓 Agent 的行動更精準。

原生支援 Prometheus 與 PromQL

結合 Elasticsearch TSDB 效能優化（效能優於 Prometheus 2.6 倍）以及 ES|QL 時間序列功能正式上線 (GA)。Elastic 提供了一套能完全替代 Prometheus 與 Grafana 的整合方案，將日誌分析與指標（Metrics）整合在單一平台，加速故障排除。

Elastic Workflows 正式上線

Workflows 結合自動化腳本與 AI 代理推理能力。對於 Elastic Security 用戶，這意味著原生自動化能直接處理資料的分流、富化（Enrichment）、響應與案件管理，無需切換平台。

資安實體分析（Entity Analytics）進化

新增四項核心能力：精確分析實體識別、實體關聯、動態監控名單以及實體驅動偵測。讓分析師能獲得單一且權威的個人紀錄，整合風險等級與組織脈絡，同時提供 AI 代理更準確的背景資訊進行判斷。

底層架構與效能提升

• DiskBBQ 演算法： 優化向量索引與搜尋效能
• GPU 加速索引 (GA)： 由 NVIDIA cuVS 驅動，索引吞吐量最高提升 12 倍
• 無 Schema 查詢： ES|QL 現在可直接對未定義 Mapping 的欄位進行查詢、篩選與聚合
• 合規性提升： Elasticsearch 與 Kibana 全面符合 FIPS 140-3 標準

Elasticsearch 平臺

在最新版本中，Elasticsearch 平台在自動化編排、查詢語言、AI 原生體驗及企業合規四大維度均有顯著提升。

自動化與編排：

Elastic Workflows 已正式上線。Workflows 是連結 Elastic 與外部營運系統的自動化層。它能觸發外部系統動作、協調多步驟流程，並將「平台偵測」到「實際執行」的閉環自動化。

• 與 Agent Builder 協作： Agent Builder 定義代理程式的知識與推理邏輯，而 Workflows 則定義其執行動作，兩者互為補充。

ES|QL：強大的管道式查詢語言

ES|QL 持續進化，新增五項技術預覽（Technical Preview）功能，提升分析效率：

• 子查詢 ： 支援在單一語句中結合多個獨立管道，無需手動彙整多個查詢結果。
• 近似查詢 ： 在處理海量資料時，以極小精確度換取極速回應，並提供信心指標，讓分析師掌握結果的可信度。
• 邏輯檢視 ： 可定義複雜的查詢邏輯並命名，供儀表板、警示與即時查詢重複調用。
• JSON 欄位提取： 透過標準路徑法直接從 JSON 欄位或 _source 提取資料，無需重新索引 (Reindexing)。
• 存取所有攝取欄位： 即使攝取時漏掉 Mapping 的欄位現在也能直接查詢，確保資料完整覆蓋。

AI 原生 Kibana

Kibana 正轉向更智慧的作業空間：

• AI 儀表板生成： 分析師只需用自然語言描述需求，Kibana 即可透過對話方式逐步建置儀表板。
• 儀表板即程式碼 ： 平台團隊可透過 CI/CD 流程控管儀表板版本，取代脆弱的 saved-object 匯入匯出模式。

營運管理與合規化

針對管理員與合規團隊，多項 GA 功能上線：

• 查詢活動監控： 管理員可即時查看所有長時間執行的查詢來源，並一鍵取消。
• 搜尋分析日誌： 自動紀錄 DSL、ES|QL、EQL 與 SQL 的查詢延遲與內容，無需額外配置。
• 個人化連線授權： Kibana Connector 支援以個人身分驗證取代共用服務帳號，讓審核追蹤更精確。
• FIPS 140-3 合規： Elasticsearch 與 Kibana 全面支援此安全標準，提供平滑升級路徑，無需資料遷移。

Search & AI

Elastic 9.4 為建構 AI Agents 的開發者提供了生產環境所需的掌握度：包含更精準的代理行為控制、更深層的效能監測，以及更具成本效益的向量運算。

• Agent Builder 體驗優化 Elastic 9.4 升級了使用者介面，優化開發者配置 AI 助理的流程。

Agent Builder

在 Elastic 9.4 中，Agent Builder 透過一系列連動的新功能，大幅優化了代理程式（Agents）獲取、運用與處理上下文（Context）的能力，讓開發者能建構出更穩定、低成本且高效能的 AI 助理。

• Skills： 這是一套引導指令，專門教導 Agent 如何完成特定任務。Skills 僅在需要時才會載入，有效提升反應效率。
• Kibana 物件對話與即時預覽： 支援在對話介面中直接操作 Kibana 物件，例如：儀表板、Workflows 與 ES|QL 查詢。使用者可以透過對話直接建立、微調並分析資料。
• 語義元資料層（Semantic Metadata Layer）： 在 Elastic 及其連結的外部來源（如 Google Drive, SharePoint）之上，建立了一層語義探索骨幹。這讓 Agent 能更深入理解資料脈絡，進而優化推理結果。
• 上下文管理優化： 導入查詢結果卸載、壓縮與摘要技術。在長篇、多輪的對話情境下，能有效降低成本並提升回應速度。

向量資料庫（Vector DB）

Elasticsearch 9.4 針對向量索引與搜尋演算法進行了深度優化，確保在生產環境的 AI 應用中能達到速度與成本的最佳平衡。

• 作為 Elastic 最核心的向量搜尋演算法，DiskBBQ 在此版本中大幅提升了效能。針對帶有「嚴格篩選條件」的查詢，其延遲降低了至少 3 倍。此外，受益於原生代碼（Native Code）的廣泛應用，向量比較效能也顯著提升，進而加速了索引與搜尋過程。
• 靈活的量化（將向量量化為 2-bit、4-bit 或 7-bit。當單一位元量化不足以滿足精確度時，這些新選項能提供更好的召回率。
• GPU 加速向量索引正式上線 (GA)： 先前於 9.3 釋出的技術預覽功能現已正式發布。透過整合 NVIDIA cuVS（開源 GPU 向量搜尋與資料分群函式庫），地端 用戶可獲得高達 12 倍的索引吞吐量提升，以及 7 倍快的強制合併速度。

開發者引導助理

新推出的對話式助理能引導開發者從構思階段快速進入實作，目前已支援在 Cursor、Claude Code 以及 Kibana 中運行。

• 引導式實作： 助理會詢問開發目標、分析資料結構並推薦最佳實踐方案。
• 全流程自動化： 從欄位映射（Mapping）、資料索引到產生可運行的實作程式碼，助理會分步引導，並在過程中主動提示關鍵的 Elasticsearch 核心概念。
• 縮短開發週期： 對於初次建置搜尋應用或正在開發原型（Prototyping）的團隊，這項工具能將數小時的文檔閱讀時間縮短至數分鐘的引導式開發，大幅提升效率。

動態 LLM 連接器與推論管理

Elastic 9.4 強化了對大語言模型（LLM）的整合與集中化控管能力：

• 跨版本模型擴充： 現在無需等待 Stack 版本更新，即可透過連接器即時支援最新的 LLM 模型。
• 統一推論管理體驗： 在 Elastic 生態系中建立了一個單一且權威的管理介面。無論是推論端點（Inference Endpoints）、模型還是連接器，都能在同一個位置進行集中控管。
• 流程整合： 讓開發者在處理所有的 Search & AI 工作流時，能更流暢地調度資源，確保管理邏輯的一致性。

Elastic Observability

隨著微服務與 Kubernetes 規模化，指標資料（Metrics）已爆增至億級。現有工具如 Datadog 常因「自定義指標」導致費用激增，逼使團隊刪除高基數標籤來節省預算；而 Prometheus 與 Grafana 則面臨效能下降及日誌與指標分散的問題。

Elastic Observability 9.4 讓 Elasticsearch 成為處理指標的首選平台，效能比 Prometheus 快 30 倍，儲存效率高出 2.6 倍，成本卻不到 Datadog 的一半，且完全不設高基數限制。透過 Kibana 對 PromQL 的原生支援，團隊可無縫沿用既有儀表板。此外，新版針對 Kubernetes 導入了 AI 驅動的自動化調查，讓 SRE 在點開儀表板前就能鎖定根本原因。

透過 Elastic 9.4，將所有資料（甚至是指標資料！）整合至 Elastic 平台變得前所未有的簡單。

更進階的指標數據體驗

Elastic 9.4 的更新大幅提升了處理指標資料（Metrics）的能力。藉由更高效的儲存架構、正式支援的時間序列查詢語言，以及對 PromQL 的原生支援，SRE 團隊能在單一平台上直接整合日誌（Logs）、指標與追蹤（Traces），不需改動既有的工具鏈。

• TSDB 效能提升：Elasticsearch TSDB 現已支援正式生產環境。與 Prometheus 相比，儲存效率提升 2.6 倍，查詢速度快了 30 倍。這代表在相同的硬體預算下，能攝取更多資料、存放更久，且查詢反應更快。
• 原生支援 Prometheus 與 PromQL (技術預覽)：現在能直接將 Prometheus 資料導入 Elasticsearch，並在 Kibana 裡直接執行 PromQL。開發者可以沿用習慣的語法，同時搭配 ES|QL 進行跨維度的關聯分析。
• ES|QL 時間序列分析：正式支援大規模的時間序列運算，並內建 rate、changes、cumulative 等聚合函數。這讓監控、警示與報表工作流更加穩固，在處理日誌與指標時，不再需要中途切換工具或語法。

TSDB 效能的提升，為將日誌、指標與追蹤資料整合至單一平台提供了強而有力的實務理由。

Kubernetes 代理式觀測

Elastic Observability 為 Kubernetes 導入了代理式（Agentic）調查體驗，實現從警示到根本原因分析的自動化：

• 自動化調查工作流：在 Kibana 中，AI 代理會在觸發警示時主動介入，在工程師開啟儀表板前，就先提供包含證據與後續建議的「根本原因假設」。
• Kubernetes MCP ：推出全新的 MCP App，將 K8s 專屬的維運技能直接整合至 Claude 或 VS Code 等 AI 開發工具中。
• 即用型監控資源：內建多款儀表板、SLO 與機器學習任務，支援隨時進行更深入的即時分析。

觀測專用代理技能

Agent Skills 是開源的套件包，賦予 AI 開發助理原生的 Elastic 觀測專業能力，使其能在平台內執行實際的運作流程。本次更新涵蓋了 SRE 與開發者日常最核心的五大工作流：

• 使用 OpenTelemetry 進行應用程式檢測
• 搜尋日誌
• 管理服務水準目標 (SLO)
• 評估服務健康狀態
• 監控 LLM 應用程式

這些任務通常需要熟悉特定的 API、索引模式與 Kibana 操作流程。為了避免人工重複操作時出錯或耗費過多時間，Agent Skills 將這些領域知識封裝成可重複使用的模組，確保執行的精確度與一致性。

目前所有的技能套件已在 Agent Skills GitHub 儲存庫 開放，開發者可立即導入使用。

Elastic Cloud 正式支援 OTLP 託管端點

Elastic Cloud 已正式推出 OTLP 託管端點，讓團隊能更輕鬆地將 OpenTelemetry 的日誌、指標與追蹤資料直接傳入 Elastic。

• 簡化架構： 無需自行佈署或維運 Collector 即可完成基礎資料攝取，降低管理負擔。
• 降低成本： 減少導入 OpenTelemetry 的阻礙，加快資料上線速度，也省去了維護自託管收集層的成本。

Elastic Security

在 9.4 版本中，Elastic Security 透過正式發佈的 Workflows 將原生自動化直接導入平台，涵蓋了警示分流、資料富化、響應與案件管理，讓資安人員能在資料所在地直接完成處置。

此外，新推出的四項實體分析（Entity Analytics）能力 —— 包含精確識別、實體關聯、動態監控名單與實體驅動偵測 —— 為分析師提供了唯一的權威紀錄與風險背景，不僅提升了人工威脅獵捕的效率，也讓 AI 代理在處理資安資料時能有更精確的推理基礎。

透過 Elastic 9.4 的 Workflows，團隊能以更強大的方式，在各種環境中設計、自動化並擴展以工作流驅動的維運流程。

Agentic SOC 的原生自動化

Elastic Workflows 現已正式上線。這讓資安團隊能在整合了 SIEM 與 XDR 的平台中，實現 Agentic SOC 的自動化願景 —— 針對警示、調查與案件直接執行資料富化、分流與響應。由於處置流程直接發生在資料所在地，能大幅縮短偵測到應變的時間。

提升資料管理與合規性

自動化流程的可靠性建立在資料完整度與權限治理之上。Elastic 9.4 透過以下功能優化了管控能力：

• 細粒度的偵測與警示權限：現在可針對偵測規則與警示分別配置權限。這讓初級分析師能執行警示分流，同時確保核心偵測邏輯不會被誤改，強化了內部管控。
• SIEM 準備就緒檢核 ：提供集中化的健康度視窗，針對端點、身分、網路、雲端及應用程式等五大日誌類別，評估資料覆蓋率、品質與連續性，確保底層資料足以支撐偵測需求。

為資安打造的 Agent Skills

Elastic 9.4 為 AI Agent 導入了五項專屬技能，賦予其處理 SOC 核心流程的專業知識：警示分流、規則撰寫、實體調查、威脅獵捕與異常分析。此外，AI Agent 也能調用儀表板管理與圖表建立等平台通用技能，而「工作流撰寫」則作為 9.4 的實驗性功能同步推出。

此版本的亮點在於 AI Agent 具備連續執行技能的能力：在單次調查中，它能從威脅獵捕開始，接續進行偵測規則調校，最後直接建立自動化工作流。未來還將加入偵測模擬、二進制分析與警示去重等進階技能，持續強化 AI 在資安維運的實戰火力。

透過實體分析精準識別攻擊者

Elastic 9.4 透過 實體分析 (Entity Analytics) 從資料模型層級解決了身分識別的雜訊，不再只是提供更多儀表板，而是透過四項正式發佈的功能，為分析師提供整合了風險與背景資訊的「權威紀錄」：

• 精準實體識別：自動將分散的日誌統一為用戶、主機和服務的高可信度身分檔案。這由平台自動管理，無需分析師手動操作。
• 實體關聯：將 Okta、Entra、Active Directory 等碎片化的數位帳號，整合為每位員工唯一的統一紀錄。
• 動態監控名單：針對高價值對象（如高階主管、特權管理員或核心系統）套用風險評分加權，將組織背景納入風險評分的核心考量。
• 實體驅動獵捕線索 ：將威脅獵捕從被動轉為主動。系統會根據環境中的實際行為模式，提供帶有敘事背景的風險線索，讓分析師不再面對空白頁面不知從何下手。

更深層的取證，更快的處理速度

Elastic 9.4 透過四項正式發佈的功能，延伸了端點調查的廣度，讓團隊能從遠端腳本執行一路深入到跨平台的記憶體取證：

• 腳本響應動作與集中腳本庫：分析師能直接從控制台執行遠端腳本，或透過自動化規則調用。集中化的腳本庫確保了修復動作的一致性，並能滿足 MSSP 規模的維運需求。
• Linux 記憶體轉儲響應動作：將記憶體取證擴展至 Linux 環境。無需外部工具即可直接獲獲取程序記憶體，有效應對無檔案惡意軟體 (Fileless Malware) 與記憶體駐留攻擊。
• Osquery 體驗革新：重新設計查詢歷史與進階搜尋功能，解決操作門檻，大幅提升大規模分析時的效率。
• 取證查詢包與資料表擴展：針對瀏覽器紀錄與 Jumplists 提供預建查詢，能即時取得關鍵跡證，快速重建攻擊者的行為時間軸。

值得關注的亮點

在 9.4 發佈之際，Elastic 還有幾項不容錯過的進展：

• Elastic AutoOps 現已免費： 提供 Elasticsearch 診斷與營運洞察，協助優化環境且無需額外成本。
• 跨專案搜尋（預覽版）： 可在單一介面同時查詢多個 Elastic Cloud Serverless 專案。
• 統一 API 金鑰： 單一金鑰即可跨專案管理基礎設施與數據查詢。
• ARM 硬體效能大幅提升： 採用 Graviton4 與 Axion 處理器，性價比最高提升 40%。
• Serverless 持續擴張： 在全球 29 個地區（含 AWS、Azure、Google Cloud）上線。

立即體驗 Elastic 9.4

憑藉 Agent Builder、Workflows 等新功能，Elastic 9.4 將協助您將數據轉化為實質的洞察與行動。Elastic 9.4 已在 Elastic Cloud 正式上線，您可以立即體驗最新版本的完整功能！

本文翻譯自：Elastic 9.4: Workflows GA, Agent Builder updates, and Prometheus/PromQL support

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好消息，今年我們將再度攜手 Elastic 參加 2026 資安大會！

我們準備了許多豐富的「內容」及「活動」要和大家分享。

還沒報名的朋友，趕緊跟著這篇文章，讓我們一起進入 Elastic Security 的世界吧！

2026 臺灣資安大會｜活動資訊

日期：5/5（二）~ 5/7（四）

地點：臺北南港展覽二館 1F（歐立威科技在 C223 攤位）

講者分享

時間：5/5 (二) 15:30 – 16:00

地點：臺北南港展覽二館 7F 701G

講者介紹

講者：Elena Lee

公司：Elastic

職稱：台港區域資深方案架構師主管

主題：AI 領航 SOC 轉型實戰：打造自動化與智慧化的資安監控中心

技術交流、精美好禮都在 C223 攤位！

我們準備了滿滿的乾貨內容要跟大家分享，歡迎帶上您的架構規劃或操作疑問來找我們聊聊。

現場除了有專業諮詢，也有「簡單解任務、拿精美周邊」的趣味挑戰，更有機會把抽獎大禮帶回家 ~

***詳細活動內容，請鎖定資安大會期間，前往 #C223 攤位瞭解更多***

會前閲讀 Security 文章

為了幫助大家快速了解 Elastic Security 解決方案，我們精選了一些技術文章。

包含 Elastic Security 的基本概念及功能介紹，以及真實客戶的應用案例。

這些參考資料可以幫助你更快的認識 Elastic Security 解決方案。

1. 10 分鐘了解 Elastic Security 四大功能，端點、雲端安全的全面防護！
2. Elastic Security 第一個發展為 AI 驅動的安全分析解決方案
3. Elastic Defend 如何優化？資安團隊兼顧效能與成本的關鍵策略
4. Elastic 9.3 新功能重點：資料對話、AI Agent 與自動化應用
5. 舊 SIEM 太慢？AI 助攻輕鬆搬家到 Elastic Security
6. 整合 Elastic Security、HashiCorp Vault 與 Elastic APM 的全面防護與效能優化
7. 需要更換 SIEM 的五個跡象！公開 SIEM 解決方案
8. 如何讓 Elastic Security 為您的公司創造價值？

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我們有超過 10 部介紹 Elastic 的影片，你一定可以找到想要的內容！

那麼，IT 領導者該如何突破 AI 困境，實現可量化成果？以下分享 Elastic 的三個 GenAI 策略。

用 Support Assistant 提升客戶體驗

挑戰：客服負擔加重

客戶越來越獨立，81% 會先嘗試自行解決問題，真正聯絡客服時，希望快速、高效得到解答。但客服工程師往往需要花大量時間查閱文件，導致解決速度慢、滿意度下降。

解決辦法：Support Assistant

Support Assistant 是 Elastic 的生成式 AI 聊天機器人，協助客服工程師回覆客戶問題，也讓客戶可以自行解決問題。

它採用 檢索增強生成（RAG）架構，搭配 OpenAI 的 GPT-4o 大型語言模型（LLM）與向量搜尋技術，存取大量企業知識庫，包括：

• 內部文件
• 客戶案例紀錄
• 已解決工單
• CRM 資料
• 白皮書與教育資源
• 產品缺陷與解決紀錄

透過向量搜尋與語意檢索（semantic search），Support Assistant 能理解查詢意圖，即使用詞不同也能找到相關資訊，並可整合多個來源內容、摘要案例討論，甚至建議下一步行動。

Support Assistant 提供對話式搜尋，讓客戶與客服都能快速取得相關資訊，加速問題分流與解決。

成效：上線 4 個月即見 ROI

Support Assistant 在 Elastic 的實作與測試中，直接整合生成式 AI 進入使用者與客服工程師的工作流程，上線僅四個月就回收投資成本。

成果顯著：

• 硬案件攔截率提升 6 倍：客戶透過 Support Assistant 找到答案，選擇不建立支援工單
• 平均首次回覆時間縮短 23%：客戶能更快獲得協助
• 人工支援案件量減少 7%：減輕客服團隊負擔，展現生成式 AI 的效率提升

用 ElasticGPT 提升生產力

挑戰：資料太多，時間不夠

企業每天產生大量資料，但員工卻難以快速找到分散在各系統中的相關資訊，加上部分資料孤島化，導致資訊不準確，也增加了重複查詢的工作量。

解決辦法：ElasticGPT

ElasticGPT 是公司內部的生成式 AI 工具，幫助員工快速找到所需資訊，提升工作效率。

它建置在 Elastic Cloud 上，整合向量資料庫、Elasticsearch、Observability 與企業資料連接器，並透過 RAG 提供可靠、最新的答案，能在公司內網、SlackBot 或 ElasticGPT 頁面使用。

同時，Elastic 建立了集中化基礎架構，支援多個生成式 AI 應用，方便擴展、避免技術負債，並讓更多企業系統與資料可供查詢。

此外，ElasticGPT 可安全連接多個 LLM，如需外部資料自動抓取，確保團隊能使用最新技術且運作安全。

成效： 2 個月就看到成效

ElasticGPT 上線 3 個月内，就讓員工能更快速、直覺地搜尋公司內部資料，每人每月平均節省超過 5 小時，每年約 63 小時。僅 2 個月，效率提升就足以抵銷 ElasticGPT 的建置與 LLM 運行成本。內部調查顯示，員工滿意度高達 98%。

用 Elastic AI Assistant 優化安全工作流程

挑戰：攻擊與威脅增加

隨著 SaaS 應用普及，攻擊面不斷擴大，新型複雜威脅也在 AI 助力下快速增長。傳統報告方式無法應對分散來源的威脅資訊，手動收集、分析與整理既耗時又效率低，難以快速取得可行情報並評估風險。

解決辦法：Elastic AI Assistant

Elastic AI Assistant 提升安全分析師的專業能力與效率，減少手動調查與回應的工作量，簡化威脅情報報告流程。

Elastic 建立了統一的 Markdown 報告模板，讓 AI Assistant 從威脅情資、部落格、事件報告等來源即時收集資料並生成初稿，分析師則專注於精煉洞察與風險評估。同時，它還能進行威脅趨勢分析，識別模式並預測新興威脅，幫助安全團隊掌握快速變化的威脅環境，提升資安成熟度。

推薦文章：Elastic AI Assistant：讓搜尋變簡單的資安小幫手！

基於 Elastic Search AI 平台的 Elastic AI Assistant for Security

成效：節省 75% 工作時間

導入 Elastic AI Assistant 後，安全團隊分析師節省了 75% 的工作時間，同時威脅情報報告產量提升 92%！

透過簡化手動流程，分析師能專注於高價值任務，例如：深入分析新興威脅在 Elastic 環境中的影響，並採取更主動的資安策略。

透過生成式 AI 創造商業價值

企業可以透過生成式 AI 發揮高價值，例如資料整合、預測分析、互動數位手冊、威脅追蹤等。

Elastic 成功的關鍵在於：找出客戶需求、員工支援與安全領域的真實問題；以高品質、企業專屬資料建立垂直領域的 AI 應用；將 AI 深度整合到工作流程中，而非僅在介面上提供工具；避免單一問題的短期解決方案，而是建立可持續發展的 AI 生態系統。

根據 Elastic 的案例，生成式 AI 不只是實驗工具，而能從試點順利推向生產環境，並帶來明確、可衡量的投資回報，而這一切都依靠 IT 與決策主管的支持推動。

本文翻譯自：3 real-world generative AI strategies for executives

想了解更多資訊，歡迎聯絡我們，或是 加入歐立威 Line 好友！

資安事件來得快，您的回應速度夠快嗎？

警報堆積、事件複雜…傳統人工回應已無法追上威脅速度，每次延遲都可能讓小問題變成重大損失。本活動將示範 Elastic AI Agent 如何透過自動化威脅偵測與事件回應，加速決策流程，幫助企業提升資安防護效率！

活動資訊

日期：2026.4.8 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 自動化威脅偵測：精準識別真正威脅
• 事件回應加速：縮短反應時間、降低風險
• AI Agent 實務應用：案例示範與操作演練

我們誠摯邀請您，學習 Elastic 最新技術，掌握職場競爭力！

活動議程

更多精彩內容，都在 Youtube

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活動資訊

日期：2026.4.8 (三) 11:00 – 12:00

形式：線上

活動亮點

• 自動化威脅偵測：精準識別真正威脅
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• AI Agent 實務應用：案例示範與操作演練

我們誠摯邀請您，學習 Elastic 最新技術，掌握職場競爭力！

 活動議程

本活動完全免費，誠摯邀請公司行業及政府單位的主管、IT 相關及專業技術人員踴躍報名參加！

若您不屬於上述類別人員，恕無法接受報名，敬請見諒，感謝您的理解與支持。

好禮領取

報名成功即可抽 Elastic 帆布袋 （限量 2 個）！活動前到 歐立威 FB 參加開源隨堂考，再抽 Elastic 帽 T （限量 1 件）！