你可能正在面對這些問題

SOC 每天收到大量事件與告警，但分析時間永遠不夠。

傳統 Rule 與 SIEM 可以協助篩選事件，卻仍需要大量人工判讀。

開始導入 ML，卻不知道 Anomaly Score、False Positive 應該如何解讀。

想使用 GenAI 加速 Log 分析，卻擔心：

• AI 會不會產生錯誤判斷？
• 敏感 Security Data 能不能直接丟進模型？
• AI 找出的 IOC 與 ATT&CK Mapping 是否可信？
• GenAI 應該取代 Analyst，還是輔助 Analyst？

真正有效的 AI-assisted SOC，不是只多裝一個 AI 工具。而是要知道：

Security Data → ML Detection → GenAI Investigation → Human Decision

如何各司其職，並串成一套可以真正落地的事件分析流程。

課程目標

• 理解 Rule／SIEM、ML、GenAI 在 SOC 中的角色分工與適用情境。
• 掌握 Windows、Firewall、Sysmon／EDR 等 Security Log 的分析思路與 Hunting 方法。
• 理解 ML Anomaly Detection、Feature Engineering、Anomaly Score 與 False Positive 等核心概念。
• 使用 GenAI 進行日誌摘要、IOC 擷取、Attack Timeline、MITRE ATT&CK Mapping 與 Incident Report。
• 辨識 Hallucination、Prompt Injection、敏感資料外洩等風險，建立 Human-in-the-loop 與治理觀念。

課程完成後，學員將帶走

✅一套可移植到不同 SIEM／SOC 環境的 AI-assisted Security Analysis 方法。

✅一次完整的 Security Log Hunting 與 GenAI Incident Investigation 經驗。

✅對 ML Detection 的正確定位：用於異常偵測與優先排序，而非取代 SOC Analyst。

✅對 GenAI 輸出驗證與 AI Security Governance 的實務判斷框架。

核心實作產出

課程資訊

以完整 SOC Incident Story 串接：Security Log → ML Detection → GenAI Investigation → Human Decision

上課時間: 2026/12/18(五) 10:00-17:00 (共計6小時，午休1小時)

※另有11月場次(課程內容相同)：11/27(五)10:00-17:00→報名連結: https://www.niea.org.tw/course/normal/670

上課地點: 臺北市中正區重慶南路一段143號4樓401教室 (艾鍗學院電腦教室)

報名期限: 截至12/11(五)止(若名額額滿將提前截止)

※ ​企業包班可專案洽談

備註:
1. 僅接受台灣公司之員工報名
2. 不接受現場報名