隨著越來越多的工作負載和應用程式搬到雲端，許多企業開始面臨一個難題：資產變得愈來愈難掌握，再加上同時使用多個雲端平台，整體資產管理更是變得複雜又吃力。但若要做好雲端資安、合規性管理、成本控管，甚至整體治理，擁有完整且持續更新的資產可視性，並加上能夠快速查找特定資源的能力，絕對是關鍵。還記得當初 Log4j 漏洞爆發時，多少公司為了找出哪些雲端資產有漏洞、該先修哪一個而手忙腳亂？
也正因如此，除了提供涵蓋整體環境、且持續更新的雲端資產清單，Orca Security 現在更進一步簡化了搜尋流程，讓使用者只需用自然語言提問，就能快速掌握關鍵資訊，例如：「我有沒有任何對外開放的 Log4j 漏洞資產？」或「有哪些未加密的資料庫，裡面有敏感資料而且還暴露在網路上？」。
Orca 透過自然語言問答，大幅降低雲端查詢門檻
現在只要用自然語言提問，無論是資安人員、開發團隊、DevOps、雲端架構師，甚至風險治理與合規團隊，都能直觀又輕鬆地掌握雲端環境中的各項細節。Orca 最新推出的 AI 搜尋功能，幫助不同角色、不同技術背景的團隊快速回應零時差風險、進行稽核、優化雲端資產，並掌握潛在威脅的曝險情況，讓整個組織都能以資料為基礎做出正確決策。
什麼是雲端資產盤點（Cloud Asset Discovery）？
雲端資產盤點是指在雲端環境中，識別、分類並建立所有數位資產清單的過程。這些資產可能包括虛擬機、資料庫、儲存空間、容器、網路元件、應用程式等等。雖然企業若能完整掌握所有雲端資產，對安全性與管理至關重要，但現實中，許多組織其實還無法取得這類全貌性的資訊。
若採用需安裝代理程式（Agent-based）的盤點解決方案，通常資產覆蓋率最多僅有 50～70%，無法達到真正全面可視，容易留下危險的盲點。因此，選擇無代理程式（Agentless）的雲端資產盤點工具，才能真正協助資安團隊掌握所有資產現況，降低風險。
為什麼需要直覺式的雲端資產搜尋功能？
擁有全面的雲端資產可視性固然重要，但若資安團隊無法快速搜尋到需要的資訊，實際應對威脅時仍會捉襟見肘。像是遇到零時差漏洞時，團隊必須能快速查詢並了解企業當前的曝險情況；但實際上，設定與執行精細搜尋往往既複雜又耗時。
對資深的雲端資安人員來說可能尚能應付，但對技術背景較少的非工程人員來說，困難度更高，然而他們同樣需要這些資訊來做決策。例如透過 Orca，企業高層、風險治理或合規團隊，也能直接用自然語言發問：「我們有哪些關鍵資產正面臨風險？」、「是否有任何個資對外開放？」、「有哪些資產不符合 PCI-DSS 標準？」，讓每個角色都能自主獲得關鍵資訊，加快整體反應速度。
雲端資產搜尋的常見挑戰
當企業希望從雲端資產清單中提取資訊，例如找出執行特定應用程式的資產、存在某個 CVE 漏洞的主機，或是未完成修補的系統時，往往會遇到不少困難。以下是常見的幾項挑戰：
學習門檻高，導致查詢功能難以普及：
DevOps 與資安團隊若要從資產清單中取得有用資訊，通常必須非常熟悉查詢語法，或了解查詢工具中的所有選項。但對時間有限的團隊而言，這樣的學習成本太高，最終可能只能依靠片段資料做出決策。
查詢功能難以靈活運用，導致資料品質不佳：
即使團隊已了解如何使用查詢工具，但若無法做到足夠細緻的搜尋，仍會影響結果的準確性，導致後續風險評估與處置依然不足。
使用代理程式導致資產可視性不完整：
若使用的是 Agent-Based 解決方案，只有安裝代理程式的資產能被識別，導致有大量盲區，像是無法部署 Agent 的資源或仍在等候安裝的資產，完全不在視野之中。
不同雲端平台命名規則不同，跨雲搜尋變複雜：
當企業同時使用多家雲端服務（如 AWS、Azure、GCP），各平台對相同資源狀態的命名方式不同，例如 Azure 中虛擬機可能顯示為「Stopped」或「Stopped （Deallocated）」，但在 AWS 和 GCP 則是「Terminated」。這些差異讓跨平台搜尋變得繁瑣且容易出錯。
總結來說，若沒有更直覺、無代理且跨平台一致的雲端資產搜尋工具，企業資安團隊很難真正掌握資產現況、降低風險。
Orca 的 AI 搜尋功能如何解決雲端資產搜尋的痛點
Orca 雲端安全平台全新推出的 AI 驅動搜尋功能，完美解決了上述所有挑戰，讓搜尋變得就像問問題一樣直覺。舉例來說，使用者只需輸入「有哪些 S3 Bucket 開放了公開讀取權限？」或「我是否有使用不支援執行環境的 AWS Lambda 或 Google Cloud Functions？」等自然語言問題，Orca 就會自動將這些問題轉換成正確的查詢語句，迅速取得精準結果。
查詢建議功能
透過 AI 驅動的自然語言查詢，Orca 有效解決了學習曲線高、查詢困難、資料品質不一與跨雲命名不一致等常見挑戰，讓每個角色都能輕鬆掌握雲端資產現況，提升資安效率與決策品質。
Orca 的 AI 智慧搜尋功能
Orca 的 AI 搜尋不只支援自然語言輸入，更具備語意理解能力，能主動判斷你想找的是什麼，就算用詞不完全精準，也能正確回應。
舉例來說，當使用者輸入「Where is private medical data stored?（哪裡存有私人醫療資料？）」時，Orca 會自動對應到 PHI（Protected Health Information，受保護醫療資訊）來進行搜尋。而當你問「Which assets with Log4Shell are exposed?（哪些 Log4Shell 弱點資產是公開的？）」時，Orca 會將「Exposed」自動理解為「對外開放」或「Internet-Facing」，準確找出風險資產。
透過這樣的設計，Orca 讓使用者不再需要理解各雲端平台的命名差異。你只要輸入像是「哪些虛擬機已停止運作？」這類通用問題，Orca 就會自動辨識各雲端平台（例如 AWS、Azure、GCP）對於「停止狀態」的不同名稱，大幅簡化搜尋流程，確保你能順利找到正確的結果。
簡單來說，Orca 的 AI 搜尋不只讓查詢更簡單，也更聰明、更貼近使用者的思維，讓不論技術背景深淺的使用者都能輕鬆掌握雲端環境狀況。
Orca 讓你不用再記每個雲端平台的命名規則
快速回應 Log4j 等零時差攻擊
遇到零時差漏洞爆發時，安全團隊需要即時掌握受影響資產，這時一套快速又直覺的搜尋系統就變得關鍵。例如在 Log4j 漏洞（Log4Shell）事件中，Orca 能在幾分鐘內幫助企業找出哪些資產有此漏洞，甚至可以進一步查詢：「有哪些資產同時存在 Log4j 弱點、對外公開、且存取敏感資料？」
遇到零時差漏洞時，Orca 使用者能快速掌握資產的詳細資訊，精準評估風險、立即行動。
如前所述，Orca 的 AI 驅動的探索功能也支援使用者進一步調整查詢結果，並顯示可用的篩選條件。舉例來說，當你搜尋 Log4j 相關漏洞時，Orca 會自動將所有與 Log4j 有關的 CVE 編號納入查詢，但你也可以在結果中進一步調整，只篩選特定的 CVE，讓搜尋更符合實際需求。
導入 AI 與大型語言模型（LLM）的 Orca 雲端安全平台
Orca 平台廣泛導入 AI 技術，強化風險偵測、簡化調查流程、加速修復作業，不僅大幅節省雲端資安、DevOps 和開發團隊的時間與人力，還能有效提升整體資安成效。除了支援自然語言搜尋，Orca 還提供 AI 生成的修復指令，讓團隊能快速複製貼上，立即執行風險修補。
同時，Orca 也透過 AI 驅動的 IAM Policy Optimizer，自動計算最適化的使用者權限設定，協助團隊輕鬆套用符合最低權限原則的存取權限，達到高安全、低負擔的最佳平衡。
Orca 結合多種 AI 解決方案，全面釋放 AI 帶來的價值，並持續導入更多 AI 能力，進一步提升雲端資安的智慧化與自動化程度。
關於 Orca Security 雲端安全平台
Orca 平台可在 AWS、Azure、Google Cloud、Oracle Cloud、Alibaba Cloud 以及 Kubernetes 等多雲環境中，全面識別、優先排序並修復風險與合規性問題。透過專利 SideScanning™ 技術，Orca 能全面偵測漏洞、設定錯誤、橫向移動風險、API 弱點、敏感資料外洩風險、異常行為，以及權限過度開放等各類雲端威脅。
相較於傳統需要整合多套工具或部署繁瑣 Agent 的作法，Orca 以單一平台就能提供完整的雲端資安防護，大幅簡化流程、提升效率。
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參考來源：Orca Security