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儘管各機構都強調網路安全保護，但實體安全威脅並沒有消失。
各機構必須將網路安全策略與實體安全策略結合，以更全面的方式保障其營運的各個面向。
儘管各機構強調網路安全保護，但實體安全威脅並未消失。相反，威脅日益複雜，通常涉及數位和實體基礎設施。
根據聯合環球公司 (Allied Universal) 的《全球安全報告》，約 90% 的機構表示，針對其實體安全的網路威脅，對其業務營運構成了挑戰。
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整合實體安全與網路安全的必要性
實體安全和網路安全歷來被視為獨立的實體，兩者之間幾乎沒有整合。在過去，每種安全形式通常由不同的部門負責，設施管理和資訊長各自為政。
如今，將它們作為獨立的重點領域已不再現實；各機構需要將實體安全和網路安全統一起來，以獲得最全面的安全狀況和最主動的安全策略。例如，監視器將影像錄製到錄影帶的時代，已經一去不復返了，因為錄影帶沒有連接到網路，所以是安全的。現今的攝影機是智慧型設備，可以與更廣泛的網路生態系統整合，使其安全成為實體和數位安全團隊的共同責任。
類似情況不勝枚舉，這兩個領域必須融合。各機構越來越多地遇到實體事件，直接影響網路事件的情況，而這些事件很難透過線上監控發現。在內部威脅的情況下，這種結合方法尤其重要，因為實體安全可以提供寶貴的背景資訊，例如未經授權連線訪問伺服器機房，而建築物的外部邊界並未受到破壞。
當網路掃描無法立即偵測到實體插入網路的惡意裝置時，基礎架構安全性也會增強。在這種情況下，透過裝卸碼頭或伺服器機房的影像監控，定期檢查實體基礎設施，有助於在安裝過程中發現未經授權的設備。
tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業）
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實體安全與網路安全融合的關鍵考量
實體安全與數位安全相結合，透過提供更多數據點進行交叉引用，增強了零信任安全模型的有效性。需要注意的是，雖然零信任已成為數位安全領域成熟的方法，但實體安全與營運安全在成熟度方面仍在追趕。
為了在實體安全領域推進零信任，組織可以採取一些措施，例如整合用於掃描人臉的先進房間或門禁攝影機、增加驗證層級，並確保實體門禁與數位身分和操作保持一致。
統一的實體安全與數位安全，日益成為許多先進技術正常運作的先決條件，而邊緣運算和物聯網設備，正在模糊實體安全與網路安全之間的傳統界限。邊緣運算是這種融合的重要組成部分，因為它代表了實體安全與數位安全的終極融合。邊緣設備和運算通常存在於組織的傳統邊界之外，將實體基礎設施擴展到現場的遠端感測器。
實體世界與虛擬世界之間的界線日益模糊，保護設備及其處理的資料非常重要。最大限度地減少資料傳輸和通訊有助於降低風險，加密和確保安全的網路協訂也同樣重要。這些措施，對於重疊感測器系統尤其重要，因為它們需要安全的啟動過程、強大的身份驗證，以及對靜態、傳輸中，和使用中的資料的加密。
利用人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 來打造統一的安全態勢
實體安全和網路安全密不可分，促進兩者之間的正式合作，能夠更好地預測、辨識、解決和應對威脅。此外，統一跨部門安全策略，可以增強組織抵禦漏洞攻擊的能力，同時透過減少任務重複並創建更主動、更全面的合規方法，提高效率。
人工智慧和機器學習，可以透過自動化安全功能，來改變這些工作，從而提高覆蓋範圍，並縮短回應時間。例如，AI/ML 系統可用於在偵測到建築物其他位置的入侵或異常行為時，自動上鎖內部伺服器機房的門。同樣的技術，還可以在火災警報響起時，觸發雲端備份。
透過持續監控異常事件並採取獨立行動，這些範例顯示了人工智慧，如何能夠更快、更有效地應對威脅和事件。
人工智慧驅動的分析和設備監控，也大大增強了保全人員的角色。保全人員無需持續掃描多個攝影機螢幕，而是可以接收和評估，突出顯示重大變化或潛在威脅（例如特定走廊中的異常移動）的警報。機器學習和人工智慧可以監控，比影像牆所能呈現的更多的攝影機畫面，並自主選擇顯示最重要的警報和畫面。這有助於保全人員涵蓋更廣泛的區域，並專注於最關鍵的問題，而不是備援或不重要的畫面。
隨著保全格局的不斷發展，實體安全與數位安全之間的界線正在逐漸消失。試圖將它們分開處理已不再現實，兩者之間的任何差距，都會為關鍵系統和數據的利用創造機會。
透過促進實體和網路安全資源之間的正式協作，機構可以更好地預測、辨識、解決和應對安全風險。最終，這種綜合方法能夠實現更主動、更全面、更具韌性的安全態勢，使機構能夠在當今互聯互通的世界中，更好地保護其成員、資料和基礎設施。
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