從美資安新規 M-26-14 看台灣半導體與製造業的「動態資產曝險管理」

長久以來，許多企業的資安維運受限於「量化導向」的留存思維，這項困境最典型的例子，莫過於美國聯邦政府在 2020 年底爆發 SolarWinds 供應鏈入侵事件後，由美國行政管理和預算局（Office of Management and Budget, 簡稱 OMB）於 2021 年頒布的 M-21-31 指引—該政策要求各機構大規模收集海量日誌（Logs），雖然出發點是為了確保威脅追蹤，但執行結果卻造成儲存成本大幅攀升、維運負擔沉重，甚至讓資安監控中心（Security Operations Center, 簡稱 SOC）團隊淹沒在告警雜訊中，無暇進行實質的威脅回應。

2026 年 5 月，美國 OMB 正式撤銷 M-21-31，並發布全新的 M-26-14 備忘錄，這項修訂並非放棄資安監控，而是代表資安戰略的根本重塑，M-26-14 建立了一個以風險為核心的雙軌架構：「持續事件監控（Continuous Event Monitoring, CEM）」與「威脅獵捕、調查、應變與鑑識（Threat Hunting, Investigation, Response, and Forensics, THIRF）」，評估標準不再是「存了多少數據」，而是 SOC 能否即時感知網路異常並還原攻擊路徑。

對標台灣市場，雖然法規環境與體制不同，但在資安維運上亦面臨著類似的實務困境，台灣企業在遵循《資通安全管理法》與相關金融監管規範時，同樣需落實高標準的 Log 留存；許多單位花費巨資擴充資安資訊與事件管理系統（Security Information and Event Management, 簡稱 SIEM）與儲存設備，卻依然面臨聯防效益不彰的挑戰。M-26-14 的轉變提供了一個明確的方向：企業既有的 SIEM 與 Log 架構必須與動態資產情資結合，將龐大的原始日誌轉化為具備「情景脈絡（Context）」的高價值情報。

風險導向防禦（Risk-Based Security）能否成功，完全取決於企業對整體資產的掌握度，然而，這正是台灣許多關鍵基礎設施與企業最脆弱的環節。以半導體與高科技製造業的晶圓廠/封測廠、醫療院所，或是電力與水資源等關鍵基礎設施（CI）為例，環境中高達 70% 的連網設備可能屬於未受控或未留存日誌的資產，包含工業控制系統（Operational Technology，如 PLC 或 SCADA）、醫療儀器（IoMT）、邊緣設備及各式物聯網（IoT）終端，這些設備因無法安裝傳統資安 Agent（終端代理程式），且經常未被納入靜態資產清冊，直接成為駭客發動橫向擴散的最佳跳板。

M-26-14 針對此痛點提出了嚴格的合規時程，其附錄 Appendix B 明確要求機構結合持續診斷與緩解（CDM）、硬體資產管理（HWAM）與軟體資產管理（SWAM）機制，且在成熟度模型中要求 IT/OT/IoT 資產涵蓋率須達 90% 以上，並做到每日自動更新，傳統依賴 Agent 或人工 Excel 填寫的模式，面對龐大的無 Agent 設備與動態網路環境，早已無法滿足這項標準。而對標回台灣，近年製造業頻傳的關鍵供應鏈勒索軟體攻擊，大多正是攻擊者利用此類未受控設備作為破口滲透內網，為此，台灣國家資通安全署（NICS）與金管會資安監控指引皆已陸續強化對「實體與軟體資產動態盤點」的合規要求。然而，傳統依賴人工 Excel 季度填報或僅針對 IT 設備的被動掃描，面對龐大的 OT/IoT 設備與動態網路環境，早已無法滿足「動態且即時更新資產清冊」的合規標準。

同時，AI 的崛起雖為威脅偵測帶來契機，但也提高了對「資料精準度」的要求，全球資產管理領導品牌 - Armis 的威脅情報主管 Michael Freeman 在接受美國聯邦科技媒體與研究機構大型活動 2026 GovCIO Media 採訪時指出：「隨著 AI 技術的成熟，資安人員不再需要精通高階程式設計，就能讓 AI 輔助識別關鍵數據並自動調校偵測規則。」 然而 Freeman 也強調，AI 代理（AI Agent）必須「運行於強大的架構安全防禦 Harness之上」— 也就是給予 AI 足夠的資產脈絡與安全邊界，若缺乏精確的資產數據，AI 將無法區分是異質系統的正常背景雜訊，還是真正的進階持續性威脅（APT）。