生成式詐騙、假冒品牌攻擊激增，這類的攻擊來源分散、生命週期短暫、隨時事快速創造文本，以及對詐騙情資的深度依賴，使得傳統SOC在應對上力有未逮。因此企業需要以防詐營運中心（ASOC）模式來打造具韌性的防詐保護與信任治理能力。
在社群網站上看過黃仁勳、張忠謀或是謝金河推薦飆股嗎？這絕對不是個案，也不是只在台灣發生，而是全球企業與政府面臨最大的外部商譽風險。在當今高度數位化的商業環境中，企業的品牌形象、客戶關係乃至整體營運，日益依賴於數位管道的暢通與安全。然而，隨之而來的冒名詐騙攻擊，特別是針對性的品牌仿冒、釣魚郵件、社交媒體詐騙等，正以前所未有的速度和規模侵蝕著企業與消費者之間的信任基石。這些攻擊或許不全然將造成企業直接性的財務損失，但卻可能會造成其顧客受到損失。
於此同時，企業對外溝通窗口（如客服）也因這些真假難辨的詐騙，花費大量時間，以及與各部門查驗資訊是否屬實以回覆消費者或投資人問題。若確認為偽冒狀況，往往需要跨部門處理單一事件，包含客服、法遵、資安、甚至品牌、行銷及公關單位，才能做到事實查證、處理以及下架申請。此外，在攸關消費者金流的金融業，若面對偽冒事件數量增加、消費者頻繁通報時，也可能同時收到主管機關關切及持續追蹤，進而影響企業營運效率。
從資安防禦到信任治理—企業準備好和詐騙集團長期抗戰了嗎？
傳統的資安營運中心（Security Operation Center，SOC）長期以來肩負著保護企業資訊資產的重任，其職責涵蓋監控安全漏洞、回應安全事件、修補漏洞及實施安全策略等。SOC的運作框架通常遵循NIST網路安全框架（CSF）的五大功能：識別、保護、偵測、回應和復原。然而，面對手法不斷翻新、高度社會工程化的冒名詐騙，傳統SOC的防禦機制開始顯現其侷限性。傳統SOC的核心設計目標是防禦針對企業內部系統的直接攻擊，例如惡意軟體入侵、網路滲透等，其情資來源與分析工具也多半圍繞這些威脅。但冒名詐騙往往發生在企業可控範圍之外的網際網路，利用的是人性弱點與品牌信譽，而非單純的系統漏洞，因此難以被傳統SOC所即時偵測與阻擋。
這類攻擊的特性，如攻擊來源分散、生命週期短暫、隨時事快速創造文本，以及對詐騙情資的深度依賴，使得傳統SOC在應對上力有未逮。企業需要一種更專注、更主動、更依賴特定情資與AI技術的新型防禦機制。
這正是防詐營運中心（ASOC）應運而生的背景。ASOC的出現，並非要取代SOC，而是作為其關鍵的補充與延伸，專門應對日益猖獗的數位冒名詐騙，致力於建立和維護企業的「數位信任」。
儘管SOC在傳統網路安全防護上扮演關鍵角色，但其設計初衷並非專為應對外部以品牌和信任為攻擊目標的冒名詐騙。這些詐騙攻擊通常發生在企業防火牆之外，利用的是公開的品牌資訊和人性弱點。傳統SOC的工具和情資來源，雖然能夠偵測到某些惡意連結或釣魚郵件的技術指標，但對於即時通訊軟體或不斷變換域名的詐騙網站，其偵測的廣度、深度與即時性往往不足。
此外，傳統SOC的應對措施多半聚焦於內部系統的隔離與修復，對於外部詐騙內容的下架與阻斷，則缺乏相應的流程與資源。這正是ASOC能夠補足的關鍵缺口。
ASOC：專為企業防治詐騙而生的AI防詐營運中心
ASOC並非要取代SOC，而是作為其高度特化的延伸，專注於應對企業在數位環境中所面臨的各類冒名詐騙威脅。其核心使命是保護企業的品牌聲譽、維護客戶信任，並減少因詐騙事件導致的直接與間接損失。
ASOC與傳統SOC在目標、範疇、核心技術及運作模式上均有所區別，如表1所示。
ASOC的運作更強調「主動出擊」和「生態系協作」。它不僅僅是被動地等待警報，而是主動在網路上巡邏，搜尋潛在的冒名行為。這需要ASOC具備強大的詐騙情資搜集與分析能力，以及與網域註冊商、社群平台、執法機關等多方協作的機制。正如STIX標準所強調的，透過資訊共享，每個合作夥伴都能更全面地了解威脅態勢，從而在冒名攻擊的早期階段（即Left of the hack）就採取行動。ASOC正是這種主動防禦理念在防詐領域的具體實踐。
ASOC的兩大核心支柱：詐騙情資與AI科技
ASOC的效能高度依賴於兩大核心支柱：深度的詐騙情資（Scam Intelligence）與先進的人工智慧及機器學習（AI/ML）技術。這兩者相輔相成，共同構建了ASOC主動偵測、精準分析與快速應對冒名詐騙的能力。
詐騙情資：ASOC的耳目與大腦
ASOC需要的是高度專精化、針對冒名詐騙特性的「詐騙情資」。除了已知的惡意IP位址、釣魚網站URL或惡意軟體簽章外，更涵蓋以下面向： ‧詐騙手法與趨勢：深入了解最新的詐騙劇本、攻擊向量（例如假冒CEO郵件、投資詐騙廣告、盜版影音網站夾帶惡意連結等）、目標對象及詐騙集團的作業模式（例如社群偽冒常見時間點、季節性活動以及常用管道）。
‧冒名樣態資料庫：收集並分析大量的品牌冒名案例，包括假冒網站與社群廣告的視覺特徵、常用語術、假冒社群媒體帳號的行為模式、冒名App的散布管道等。
‧全球與區域性詐騙洞察：理解不同地區的詐騙流行趨勢與文化特性，以便更精準地識別和應對。
‧詐騙基礎設施情報：追蹤常用於詐騙的域名註冊商、主機服務提供商、CDN服務等，以便快速溯源與通報。
這些情資的獲取需要多元化的管道，包括公開來源情報（OSINT）、與執法單位或資安同業的情報交換（如利用STIX等標準化格式促進共享），以及來自企業內部（如客服部門收到的詐騙舉報）和外部（如合作夥伴、用戶反饋）的數據。擁有豐富且即時更新的詐騙情資，是ASOC能夠「看得見、看得懂」新型態詐騙的基礎。
AI與機器學習：ASOC的加速器與放大器
面對海量的潛在冒名資訊和快速變化的詐騙手法，單靠人工分析難以應付。AI與機器學習技術在ASOC中扮演了至關重要的角色，具體應用如下： ‧自動化偵測與識別：視覺AI（自動比對網站截圖、社群媒體頭像等，判斷是否與企業官方品牌元素高度相似，用於快速識別仿冒網站與廣告）、自然語言處理NLP（分析網頁內容、社群貼文、廣告文案等內容語義，識別詐騙常用語術、誘導性詞彙或不合常理的宣稱）、URL/Domain分析（利用機器學習模型，根據URL結構、域名註冊資訊、憑證記錄等特徵，判斷可疑網址的風險等級）、行為模式分析（分析社群帳號的發文頻率、好友互動、粉絲組成等，識別異常的冒名帳號）。
‧詐騙模式學習與預測：透過持續學習已確認的詐騙案例，AI模型能夠不斷優化其偵測能力，甚至預測可能出現的新型詐騙變種。機器學習演算法能夠自動化重複性任務，讓安全團隊專注於更複雜的安全問題。
‧情資關聯與風險評估：AI可以快速串聯跨平台情資，建立詐騙事件之間的關聯性，並根據多維度特徵評估其潛在風險等級，協助分析師排定處理優先序。
‧減少誤報與提升效率：優良的AI模型能夠更精準地識別真實威脅，減少誤報，讓人力聚焦於高風險事件，大幅提升ASOC的運作效率。
正如SOC的最佳實踐強調利用全面的威脅情報和機器學習，ASOC更是將此概念深化並特化於詐騙領域。AI的引入，使得ASOC能夠從海量數據中快速篩選出高風險的冒名目標，實現更大規模、更即時的監控與初步判斷，讓專業分析師能更聚焦於深度調查與應對決策
待續
在下集文章中，將深入解析ASOC如何從監控、決策到瓦解冒名詐騙，打造企業防詐作戰流程，並探討導入ASOC所帶來的長遠效益。