被動式 MDR 值得投資嗎？5 個成本結構與風險控管重點一次看懂
- 5天前
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在 AI 攻擊加速、勒索軟體自動化的時代，企業開始重新思考一個問題：
導入「被動式 MDR」到底是必要支出，還是只是增加成本？
許多企業不是不重視資安，而是不知道該如何評估「被動式 MDR」的投資報酬率。尤其對中小企業來說，預算有限、人力不足，更需要把每一分錢花在真正能降低風險的地方。
本篇將從五大成本結構出發，拆解被動式 MDR 的投資邏輯與風險邊界，幫助你判斷它是否真的適合你的企業現況。
為什麼企業開始關注「被動式 MDR」的投資效益？
過去資安被視為「防火牆買一買就好」的設備型投資，但現在情況完全不同。
企業的數位化程度提高，雲端部署普及，遠端辦公成為常態，加上生成式 AI 技術被駭客利用，攻擊門檻大幅降低。資安已從單純設備成本，轉變為風險管理核心戰略。
AI 攻擊時代，被動式 MDR 的角色是否改變？
近兩年，生成式 AI 被大量應用於：
自動化釣魚郵件撰寫
惡意程式變種生成
攻擊腳本優化
自動掃描企業弱點
例如：
Microsoft 2023 年報告指出，AI 驅動的網路攻擊速度比傳統攻擊提升數倍
IBM X-Force 報告顯示，攻擊自動化讓中小企業成為更容易被鎖定的目標
在這樣的環境下，「被動式 MDR」通常扮演的是：
事件發生後的偵測與回應
威脅分析與通知
提供處置建議
但它並非主動預防型架構，因此企業在評估時，必須清楚理解它的防護邊界。
企業導入被動式 MDR前最常問的3個問題
接下來，我們就從成本結構拆解。
成本結構一：被動式 MDR 的直接服務費用怎麼算？
被動式 MDR 的費用通常依照以下方式計算：
常見收費模式
此外，價格差異還會受到以下因素影響：
監控時間（8x5 或 24x7）
事件回應等級
SLA 反應時間
是否包含鑑識分析
被動式 MDR vs 自建 SOC 成本比較
許多企業會問：「我是不是乾脆自己請資安人員比較划算？」
讓我們來看看基本比較：
根據 Target（塔吉特）2013 年資安事件，當年因內部監控失誤導致資料外洩，最終損失超過 1.6 億美元。事件後，Target 才全面強化 SOC 架構與監控流程。
這類案例顯示：
沒有足夠專業能力，自建 SOC 反而風險更高。
成本結構二：人力與組織資源的隱形成本
被動式 MDR 常被認為「省人力」，但真相並非如此簡單。
IT兼任資安的常見問題
許多企業的 IT 人員同時負責：
系統維運
帳號管理
雲端架構
網路設備
當資安事件發生時，往往：
反應時間延遲
判斷錯誤
缺乏鑑識能力
真實案例：Equifax 資料外洩事件
2017 年，Equifax（美國信用評分機構）因未即時修補漏洞，導致 1.47 億人資料外洩。
問題並不是沒有工具，而是：
內部通報流程失效
監控未及時升級處理
風險評估不足
最終罰款與和解金額超過 7 億美元。
這正說明一件事：
資安風險的成本，往往不是服務費，而是事件發生後的代價。
AI 自動化資安工具，是否能取代被動式 MDR？
現在市面上出現大量 AI 威脅偵測工具，例如：
自動化異常偵測
AI SOAR 平台
自動封鎖系統
但企業必須理解：
AI 工具 ≠ 完整資安策略
AI 可能出現：
誤判率高
需要大量訓練資料
無法判斷商業脈絡
無法處理複雜橫向攻擊
例如：
SolarWinds 供應鏈攻擊事件（2020）攻擊者潛伏數月，利用合法更新管道滲透企業系統。單純依賴自動化監控工具，往往無法察覺這類長期滲透。
這代表：
被動式 MDR 雖然不是主動預防，但仍具備人工判讀與分析價值。
成本結構三：資安事件發生後的實際損失成本
被動式 MDR 的價值，往往體現在「縮短損失時間」。
我們來看幾個真實案例。
案例一：Colonial Pipeline 勒索軟體攻擊
2021 年，美國 Colonial Pipeline 遭勒索攻擊，導致燃油供應中斷。
影響包括：
停機數日
燃油價格上漲
造成全美恐慌
最終支付約 440 萬美元贖金。
這類事件中，如果偵測與回應時間能縮短：
可降低橫向移動
減少加密範圍
降低停機時間
案例二：Maersk 全球航運攻擊
全球航運巨頭 Maersk（馬士基） 在 2017 年遭 NotPetya 攻擊。
結果：
全球業務停擺
損失高達 3 億美元
重建 4,000 台伺服器
Maersk 事後強化監控與威脅回應能力。
資安事件的隱藏成本包含：
根據 IBM 2023 年資料外洩報告，全球平均單次資料外洩成本約 445 萬美元。
這也是企業評估「被動式 MDR」時，必須納入計算的核心數字。
成本結構四：風險控管策略的長期投資報酬率（ROI）
當企業評估「被動式 MDR」時，最關鍵的問題並不是「多少錢」，而是：
如果不投資，被攻擊的代價是多少？
真正成熟的資安決策，應該從 ROI（投資報酬率）思維出發，而不是單純比價。
如何計算被動式 MDR 的 ROI？
我們可以用一個簡化公式來理解：
風險機率 × 潛在損失 = 預期風險成本
舉例來說：
一間中型企業
年營收 3 億台幣
若遭遇勒索攻擊，停機 5 天
日營收損失 80 萬
加上重建與鑑識成本 300 萬
單次事件成本估算：
若企業每年被攻擊機率假設為 15%，則：
預期風險成本 = 700 萬 × 15% = 105 萬
若被動式 MDR 每年費用為 80 萬，那麼在純數學邏輯下，是具備風險對沖價值的。
什麼情況下被動式 MDR 反而「不划算」？
雖然被動式 MDR 對多數中小企業合理，但在以下情境下可能不足：
1.高機密產業
金融機構
醫療院所
政府單位
半導體供應鏈
這些產業的攻擊目標價值高，單次外洩成本巨大。
例如：
Capital One（2019）資料外洩事件
1 億多名客戶資料外洩
罰款與和解金超過 8000 萬美元
股價波動損失難以估算
這類企業更適合主動式 MDR 或混合型監控架構。
2. 高度資料密集企業
SaaS 平台
電商平台
金流平台
例如：
Shopify 曾多次強化內部監控與資安架構，原因就在於：
資料集中
交易密集
客戶數量龐大
這類企業僅依賴被動式 MDR，風險承擔過高。
AI 世代下，企業該如何規劃資安升級路線？
生成式 AI 讓攻擊者更容易：
撰寫釣魚信
生成零日漏洞利用程式
自動化掃描弱點
建立社交工程腳本
這代表：
攻擊成本降低，防守成本上升。
企業的合理路線應為：
成本結構五：被動式 MDR 的決策評估清單（企業自評表）
以下為企業可自行評估的檢查項目。
企業規模評估
若多數為「是」，被動式 MDR 屬於合理選擇。
資料敏感度評估
高敏感產業建議升級主動防護。
AI 攻擊暴露程度評估
是否有公開 API？
是否大規模使用雲端？
是否開放遠端辦公？
是否使用大量 SaaS 工具？
暴露面越高，單純被動式 MDR 風險越高。
企業導入被動式 MDR 的實務建議
導入服務並不等於完成防護，關鍵在於整體架構整合。
導入前應準備哪些資料？
IT 資產盤點清單
使用者權限分級表
弱點掃描報告
過去資安事件紀錄
沒有盤點，任何 MDR 都難以有效運作。
如何避免導入後成為「形式防護」？
許多企業犯的錯誤：
只看報告不做改善
不進行模擬演練
未建立內部通報流程
建議至少：
每半年一次資安演練
每季檢視風險報告
設立事件處理流程
結合雲端架構的資安整合思維
在現代架構下，資安已不只是端點問題，而是：
雲端環境
CDN 加速
WAF 防護
備份備援
單純被動式 MDR 並無法處理所有層面。
企業應思考整體架構整合，例如：
雲地整合架構
備份備援設計
DDoS 防護
弱點掃描
滲透測試
結論：被動式 MDR 值不值得投資？關鍵在風險匹配
總結來說，「被動式 MDR」並不是萬靈丹，也不是無用成本。
它適合：
中小企業
尚未建立 SOC
預算有限但具備風險意識
正在成長中的企業
但它不適合：
高機密產業
金融科技企業
高度 AI 暴露企業
需即時主動阻斷攻擊者
最後提醒：資安不是單一產品，而是整體架構思維
企業在規劃資安策略時，不應只問：
我要不要買被動式 MDR？
而應該問：
我的企業風險在哪？架構是否完整？
在資安服務規劃上，WeWinCloud 提供的並非單一產品，而是包含：
EDR / MDR 服務
弱點掃描
滲透測試
原始碼掃描
雲地整合架構
備份備援設計
透過雲端整合與資安架構規劃，協助企業在 AI 時代建立更穩定、可持續的防禦能力。
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