本案例研究探討 EdgeAI 威脅偵測技術如何提升連網車輛的運作效率並降低成本。傳統的「雲端優先」網路安全模式面臨諸多挑戰，例如成本上升、誤報頻傳，以及需要頻繁更新等問題。VicOne 基於生成式人工智慧（GenAI）的車載入侵偵測系統，結合Sonatus AI Director，可就地分析車輛遙測數據以早期識別安全風險，從而減輕雲端負載並降低誤報率。
案例研究
VicOne 基於生成式AI（GenAI）的車載入侵偵測系統，現已登陸Sonatus AI Director
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常見問題
「雲端優先」模式仰賴將每輛車產生的海量原始遙測與事件資料，持續上傳至中央安全中心（VSOC）。隨著車隊規模擴大，這將引發三大關鍵問題：
- 成本飆升：隨著上傳資料量的激增，儲存與資料傳輸費用也隨之飆升。
- 誤報過載：VSOC 團隊被大量非關鍵警報淹沒，其中簡單的車輛故障常被誤判為網路攻擊，浪費分析師的時間。
- 對新威脅反應遲緩：頻繁的車輛軟體更新形成「移動目標」，迫使資安團隊不斷調整基於雲端的偵測方法，從而延緩了對實際威脅的應對速度。
與靜態的基於規則的系統不同，VicOne 的解決方案採用基於生成式人工智慧（GenAI）的威脅模型，該模型直接在車輛硬體（即「邊緣」）上運行。
- 情境分析：它將多個電子控制單元（ECU）的數據（包括 CAN 匯流排活動、乙太網路封包及系統日誌）進行關聯分析，以揭露傳統方法無法察覺的複雜情境化攻擊模式。
- 新型威脅偵測：透過在地分析這些豐富的跨領域數據，該系統能夠識別前所未見的「新型威脅」（零日攻擊），而不僅僅是比對已知的簽名。
VicOne 的「AI 」與「Sonatus 」平台相結合，可帶來顯著的效率提升與成本節省：
- 雲端成本降低 60%：透過在地處理資料，並僅上傳彙總後且相關的警報，大幅削減資料傳輸與處理費用。
- 威脅分級速度提升 80%：由於系統會預先過濾誤報，安全分析師無需耗費大量時間篩選無用資訊，從而能獲得高品質且可付諸行動的洞察。
- 全面覆蓋：將威脅偵測範圍從單一電子控制單元（ECU）擴展至整輛車，監控從 API 呼叫到 CPU 使用率等各項指標，以偵測可疑活動。
