近年來FDE（Forward Deployed Engineer，前線部署工程師）成為企業AI落地熱門角色，亦是Palantir將技術帶入複雜現場的方法。工程師深入現場，理解資料、作業與系統限制，再與後端研發團隊調整功能。FDE的價值來自直接面對問題，對成果負責。
市場談FDE，多半是供應商派工程師進駐客戶。企業資安可將方法內化。維運工程師面對告警、登入紀錄、使用者通報與例外處理，掌握反覆消耗人力的問題，以及工具漏掉的攻擊訊號。他們是資安FDE，可將新樣態整理成資料來源、分析條件、攔阻規則與驗收標準。
資安FDE接著依任務組成AI團隊。告警分流員排序風險，日誌與帳號分析員整理跨來源關聯，事件記錄員建立時間軸，稽核助理保存證據。各角色只取所需資料與工具，輸出交由下一角色或真人覆核，避免單一AI Agent同時掌握分析與處置權。
以帳號安全監控為例，每月彙整登入成敗、帳號鎖定、來源國家與IP、異常時段及攻擊軌跡。AI整理高風險帳號，找出單一IP對多帳號低頻嘗試、同一帳號多國登入，或帳密外洩後遭測試等樣態。若來源持續低頻測試多帳號，資安FDE便檢查規則漏接原因與需補充的欄位、關聯條件。
再將觀察轉成開發任務，定義欄位、風險門檻、預期輸出與測試樣本，以AI輔助開發日誌解析程式、比對工具、攔阻規則及回歸測試。人員仍需檢查程式與規則誤判，驗收後部署，減少轉交與反覆說明時間差。
工具與規則上線後，團隊觀察涵蓋率、誤報、漏報、處理時間與維護負擔，達到預期才擴大使用；效果有限則調整資料或規則；增加風險時回復原有做法。執行結果回到下一輪需求，讓事件成為更新防禦能力的輸入。
這套方法讓資安維運走向持續交付防禦能力。企業可先挑選帳號攻擊或高頻告警，由熟悉現場的維運工程師承擔資安FDE，帶領AI團隊完成分析、開發、驗收、部署與觀察。管理重點是辨識新威脅到更新防護所需時間，以及更新後的品質與風險，建立持續改善循環。
