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title: 2026 資安大會議程投稿資訊

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# 2026 資安大會議程投稿資訊

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這邊只記錄一些比較重要 or 不確定的內容
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-  講者公司電話
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-  議程類型
    -  Breakout Session 分堂議程 30 分鐘
-  議程題目
    -  「你的下一句話是...!」 —— AIoT × ICS 攻擊鏈早期預測
-  議程內容說明
    <details>
    <summary>點擊展開/收合內容</summary>
    在現今智慧製造與工控環境中，MITRE ICS-ATT&CK 所描述的 OT Cyber Attack Tactics, Techniques & Procedures（TTP）多半發生於攻擊鏈初期，例如：設備偵察、控制指令篡改、感測值偏移（Drift Attack）、資料中毒與邊緣節點滲透。
    然而現有 OT Security 解決方案普遍依賴後置式 Cloud AI 分析，無法即時處理 AIoT Telemetry/Event，也無法在攻擊早期對 ICS 操作行為提供有效判斷。
    造成延遲的主要原因在於：OT AI Cybersecurity Data Pipeline 需要同時處理 Control Plane（設備管理）與 Data Plane（高速 Telemetry/Event）兩種負載；若僅依靠遠端雲端分析，往往錯過攻擊鏈初期的 TTP 訊號。
    本研究由椰棗科技（OT Security）與酪梨智慧（AI-driven XDR）共同提出，利用 EdgeX 作為 OT/AIoT Device Management System（Control Plane），並結合 Wazuh 作為 OT SIEM Data Plane，再搭載 GAI（Generative AI）與 AgenticRAG，以 Edge AI + Cloud AI 混合方式建立一條全新的 OT Cybersecurity Data Pipeline。
    此架構可將 AI Decision-Making 移到邊緣節點，使 OT Baseline、行為異常（ICS Command Deviation）、AIoT Telemetry Drift、Sensor Spoofing、Modbus Write/Recon 等事件能在 MITRE ICS 攻擊鏈的早期就被識別。
    透過 Triton 智慧製造測試場域與 OT BAS（Breach & Attack Simulation）驗證，我們證明此機制能：
    縮短 OT 攻擊識別時間（從分鐘級降低為秒級）；
    自動產生基於語言模型（LLM）的 Early-warning Mitigation 建議；
    透過 AgenticRAG 比對 ICS 情資（TTP、圖譜、弱點）產生修補對策；
    提升 OT/AIoT 感測器事件與 ICS 控制事件的跨域關聯能力。
    本研究展示一條可落地的 AI-Assisted OT Security Pipeline，
    在工控攻擊鏈的 Recon → Initial Access → Execution → Impair Process Control 階段前段即可自動偵測、關聯與回應，為中小型智慧製造與 OT 場域帶來新一代的主動式工控資安防禦能力。
    </details>
    
- 議程內容補充資料 
    - [上次報告ㄉ簡報](https://www.canva.com/design/DAG6FwZywMc/I2d1SAgKX25MobmP5sQ5dQ/edit?utm_content=DAG6FwZywMc&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton)


- 議程公開資訊 - 簡介
    - 在 APT 攻擊事件中，各階段攻擊鏈彼此緊密串連，其中任一環節若能被及時偵測，甚至在發生前即預測與防範，皆有機會在攻擊尚未擴散前加以阻斷，從而有效降低影響範圍與潛在損害。然而，多數現行資安防禦系統仍以事後分析或即時告警為主，著重於已發生或正在進行的攻擊行為，導致整體防禦策略依然偏向被動，難以及時介入攻擊鏈的早期階段。

        本議程提出一套由 EdgeX、Wazuh 與 AgenticRAG 等組成的 IT/OT 資安防禦鏈，將 AI 判斷落實凱級邊緣，使攻擊事件能在 MITRE ICS 攻擊鏈初期即被識別。透過智慧製造場域與 OT BAS 驗證，我們展示攻擊識別可從分鐘級降低至秒級，並可自動生成防禦建議與威脅對策，實現可落地的主動式 AI 工控資安防禦模式。
        
- 議程公開資訊 - 摘要
    - 本議程提出一套結合開源工具以及 AgenticRAG 所組成的 IT/OT 資安防禦鏈，將 AI 判斷落實凱級邊緣，使攻擊事件能在攻擊鏈初期即被識別。
成功將攻擊識別從從分鐘級降低至秒級，並可自動生成防禦建議與威脅對策，實現可落地的主動式 AI 工控資安防禦模式。

- 標籤
    - IOT Secruty
    - SIEM
    - MITRE ATTACK
- 議程內容等級
    - 通識

- 目標聽眾
    - 了解 OT／AIoT 資安風險與防禦流程的工程師、維運人員、研究者與對工控資安有興趣的入門者、對工控威脅情資有興趣之資安研究員等。


- 請列出聽眾收獲(列三點)
    1.理解 OT Cybersecurity Pipeline 的新架構思維
    2.掌握 MITRE ICS 攻擊鏈早期辨識方法
    3.獲得可落地的 AI 工控防禦實作概念



- 共同作者（非必填）請列出參與研究的共同作者的姓名、公司、職稱
    - 黃煜穎   酪梨智慧有限公司 威脅研究工程師；
    - 蔡宇倫  酪梨智慧有限公司 威脅研究工程師；
    - 毛敬豪 Ching-Hao Mao WNC Corporation, Director；
    - Wan-Yu Chen 酪梨智慧有限公司  威脅獵捕分析師
