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，但資安治理的方向其實正逐步朝向相似的趨勢發展，台灣企業在遵循《資通安全管理法》與相關金融監管規範時，除了落實必要的 Log 留存與事件追蹤，也逐漸強調資訊資產盤點、持續掌握與風險管理；尤其金融業近年的零信任架構指引，更已將資產與存取者的「動態、即時」資訊納入資安治理要求。換言之，M-26-14 所反映的「從單純留存資料，轉向掌握資產與風險脈絡」的趨勢，其實也正逐步出現在台灣的資安治理環境中。

對企業而言，這代表問題已不只是「Log 留得夠不夠多」，而是能否讓既有的 SIEM 與 Log 架構結合動態資產情資，將龐大的原始日誌轉化為具備「情境脈絡（Context）」的高價值情報，進一步提升聯防與威脅應變效益。

要讓動態資產情資真正發揮價值，前提是企業必須掌握環境中的完整資產狀態，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 針對此痛點提出更具體的資產可見性要求，其 Appendix C 成熟度模型將 IT／OT／IoT 資產涵蓋率與更新頻率納入評估，進階階段要求資產涵蓋率達 90% 以上並每日更新。相較之下，台灣現行資安法規與相關指引雖已逐步強化資訊資產盤點與持續風險管理，但尚未訂定同等明確的量化標準。然而，對擁有大量 OT／IoT 設備的半導體與製造業而言，傳統依賴 Agent、人工 Excel 填報或定期掃描的資產盤點方式，仍難以即時反映環境中的資產狀態與風險暴露。

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）。