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Home 專家觀點

驅動安全未來:Akamai 的全球邊緣智能與全雲端安全創新

作者 Roy Wei
2025 年 2 月 20 日
Reading Time: 1 mins read
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Akamai 2025 記者會畫面
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全球領先的雲端安全與內容傳遞服務供應商 Akamai Technologies 今日於台北舉辦 Akamai 全球邊緣智能與全雲端安全創新發表會,正式揭示最新的企業安全防護解決方案,幫助企業應對不斷演變的網路威脅,確保數據安全與基礎架構韌性。

Akamai 在 2024 年成功阻擋了 37 萬億次爬蟲攻擊與 3100 億次 WAF 攻擊,並緩解了 2.1 PB 的 DDoS 流量,其中 L7 DDoS 攻擊量較去年增加 135%。此外,Akamai Account Protector 在一年內防禦了 310 億次欺詐性登入嘗試,透過與 CTG、IT 和 STG 團隊的緊密合作,成功緩解 41 個關鍵與高風險安全問題,展現其卓越的安全防護能力。

本次發表會由 Akamai 台灣業務總經理 張茗 擔任主講人,他表示:

「隨著全球數位化發展,企業面臨的安全風險日益增加。我們希望透過這場發表會,幫助台灣企業掌握最新的資安技術,強化防禦力,確保營運安全與持續性。」

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全雲端零信任安全的下一階段

Akamai 推出全新 零信任安全架構,確保企業能夠在多雲與混合雲環境中維持高效安全管理。零信任機制強調 嚴格身份驗證、行為分析與即時威脅監測,防範 API 攻擊與內部風險,並符合全球合規要求,助企業打造穩固的安全防線。

此外,Akamai 透過 零信任存取管理,確保企業能夠在遠端與內部系統間維持最小權限存取,降低內部威脅風險。Akamai 的 Cloud Secure Access 方案更進一步提升企業的雲端安全可視性,使 IT 團隊能夠即時監測並應對潛在威脅。

全球化邊緣運算的創新典範

Akamai 透過 全球分布式雲計算平台,不僅提升計算、存儲與資料管理能力,更在安全性方面實現重大突破。邊緣運算的發展不僅能降低延遲,也能有效減少攻擊面,確保關鍵應用與數據的安全。

  • Object Storage Gen2(有限可用性):物件存儲效能提升 10 倍,可擴展性提高 5 倍,並內建 強化存取控制,降低未授權存取風險。
  • Virtual Private Cloud (VPC):提供專屬安全隔離環境,防止數據外洩與內部威脅。
  • Akamai App Platform 測試版:透過 Otomi(RedKubes Kubernetes 技術),幫助開發者快速部署 安全性強化的應用程式。
  • Project Gecko 計畫:將 Akamai 的雲計算擴展至邊緣節點,確保企業應用能夠在更接近用戶端的環境執行,同時強化攻擊防禦能力。
  • 全球資料中心擴展:Akamai 在 馬德里、墨爾本、倫敦、孟買、新加坡與東京 增設核心計算區域,並搭載 AI 驅動的異常偵測技術,即時監控與封鎖潛在威脅。

這些創新舉措不僅提升運行效率,更能 強化數據完整性與應用安全性,確保企業能夠即時偵測與回應各類網路攻擊。

AI 驅動的生成式安全

隨著生成式 AI 技術的發展,網路威脅也更加複雜。Akamai 推出 生成式 AI 安全防禦方案,確保 AI 訓練數據的完整性,防止深偽(Deepfake)攻擊與數據竊取。

此解決方案運用 行為分析、機器學習與即時威脅辨識技術,能夠在 AI 生成內容中偵測異常行為,預防未授權存取,並提供全方位的 AI 安全防護能力。此外,Akamai 透過 AI 驅動的威脅情報系統,即時更新惡意活動指標,幫助企業識別新型 AI 生成攻擊手法。

ESG 與全球合規新標竿

除了技術創新,Akamai 亦積極推動 永續發展與數據隱私合規,確保企業在提升資安的同時,也能達成 ESG 目標。

  • 能源效率提升:Akamai 部署節能技術,減少數據中心的碳排放。
  • 法規合規支援:Akamai 透過強化隱私保護,協助企業符合 GDPR、CCPA 等國際標準。
  • 綠色科技應用:Akamai 持續優化基礎架構,以更環保的方式運行雲端與邊緣運算。
  • 供應鏈永續計畫:Akamai 透過與供應鏈夥伴合作,確保產品生產與數據傳輸符合全球永續發展標準。

亮點特別體驗:遠端沉浸式導覽

本次發表會特別安排 Akamai Network Operations Command Center (NOCC) 遠端沉浸式導覽,透過現場連線方式,讓與會者能夠親身體驗全球分布式節點的即時運作情境,以及 Akamai 如何即時偵測並防禦來自全球各地的資安攻擊。這項創新體驗將展現 Akamai 在 雲端安全防護、流量管理與全球網路監控 方面的領先技術,進一步強化企業對於數位資產保護的信心。

  • 本文為作者投稿,僅代表作者個人之觀點與意見,與本平台立場無關。涉及之著作權、言論及法律相關責任,均由作者自行承擔。
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Tags: AI邊緣運算零信任
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