平台化避免安全孤島
AI 安全快速發展，不少新方案以單點產品形式出現。馮家健指出，單點工具雖可針對個別問題提供功能，但若每個新 AI 風險都新增一項獨立產品，最終會造成管理複雜、整合困難及安全缺口。安全最大的挑戰，往往不是某個工具是否足夠強，而是工具之間能否共享情報、關聯事件並一致執行政策。
他表示，這正是 Fortinet 開發 Security Fabric 的主因。Fortinet 並非只推出獨立 AI security 產品，而是在成熟平台上加入 AI 能力，例如 FortiGate、FortiOS、FortiWeb、FortiMail Workspace Security、FortiAnalyzer、FortiSIEM、FortiSASE、FortiEndpoint 及 FortiGuard Labs 威脅情報。對已部署 Fortinet 架構的企業而言，這既可保護既有投資，亦可減少額外管理工作。
以釣魚郵件為例，FortiMail Workspace Security 可在 Microsoft 365 或 Google Workspace 等協作平台加入 AI-based email security，不只檢查附件或 URL，也可分析電郵語氣、文字模式、緊急性、交易指示及與日常溝通習慣的差異，判斷是否屬 AI 生成的社交工程攻擊。當系統認為電郵有風險時，除了阻截，也可向用戶展示教育提示，說明哪些字眼或行為模式值得警惕。
數據主權、SASE 與本地部署
對香港及大灣區企業而言，AI security 不能脫離合規與數據主權。使用外部 AI 模型或雲端安全服務時，企業須清楚知道數據儲存地點、分析在哪個雲端區域進行、數據是否會被用於訓練模型，以及是否符合監管要求。
馮家健表示，Fortinet 提供具彈性的 AI 保安部署選項，部分能力可透過設備、VM、on-premises 或 customer-managed SASE 形式部署，以符合數據駐留、監管或主權要求。這對金融、政府、公共服務、醫療、跨境業務及大型企業尤其重要。
隨着更多遠端用戶使用 AI，SASE（Secure Access Service Edge）可結合網絡連接與安全服務，為遠端用戶、分支機構、SaaS 及雲端工作負載提供一致保護。Fortinet 的 Unified SASE 涵蓋 DLP、IPS、URL filtering、DNS filtering、SOCaaS 及 Secure AI Access 等能力，支援混合工作及分散式 AI 工作環境。
未來 12 至 18 個月的企業優先事項
面對 AI 帶來的急速變化，馮家健建議香港 IT 決策者在未來 12 至 18 個月優先處理三大方向。
第一，是建立 AI 可視性、管治及控制（visibility, governance and control）。企業應先釐清現有 AI 工具、Agent、MCP 及應用，按風險分類，並制定可執行政策。「沒有可視性，治理 Shadow AI 就無從談起，更無法阻止敏感數據流出。」馮家健說。
第二，是以零信任原則保護 Agent、應用與數據流。企業應限制 Agent 權限，確保其只能存取完成任務所需的數據及工具，並持續監察 MCP、API、身份及網絡。Agent 能力愈強，最小權限、網絡分段及審計便愈重要。
第三，是在 AI 模型、Agent 或政策設定更新後，持續測試安全性與合規，即進行 AI 驗證 / 持續驗證（AI validation），從攻擊者角度測試 AI 系統。近期 Fortinet 收購 Virtue AI，正是為了強化 AI 管治及 agent 能力。AI validation 反映 AI 安全已不是一次性部署，而是貫穿整個 AI 生命週期的持續風險管理。
AI 將繼續成為企業創新的重要引擎，黑客也會利用 AI 令攻擊如虎添翼。企業管理層要回答的問題不再是「是否使用 AI」，而是如何在安全、合規、可控及具韌性的基礎上使用 AI。企業需要同時做到「用 AI 強化安全」與「為 AI 建立安全」，以整合平台取代零散工具，避免因安全孤島及整合缺口而暴露新風險。如此，企業才能真正善用 AI，並降低 AI 時代的網絡安全風險。