總結
你現在擁有一套結構化且風險導向的方法，能在雲端與人工智慧工作負載中識別安全風險。 對 Contoso Healthcare Systems 而言，這意味著將數百項每日安全發現轉化為優先且可執行的洞察，保護其病患分診助理及醫療紀錄摘要服務。
你探討了基礎CSPM如何提供基本態勢可視化，而Defender CSPM則解鎖了包括AI物料清單發現、攻擊路徑分析及雲端安全探索器等先進功能。 Cloud Overview 儀表板與 AI 工作負載發現功能，讓 Contoso 的安全團隊能專注掌握其 Azure OpenAI 與 Azure AI Foundry 部署，以及更廣泛的 Azure 工作負載。
你學會了在 Microsoft Defender 入口網站中使用風險基礎優先排序模型來解讀雲端安全分數。 作為資安專家，透過理解網路暴露、資料敏感性、關鍵性及橫向移動潛力如何先發現最危險的漏洞，Contoso 能將修復工作集中於最重要的地方。 針對 AI 的建議確保其生成式 AI 工作負載獲得適當的安全關注。
你利用攻擊路徑分析來識別針對高價值資產（包括 AI 工作負載）的外部可利用路徑。 攻擊路徑圖揭示了 MITRE ATT&CK 情境化攻擊鏈上的入口點、瓶頸點及易受攻擊節點，幫助 Contoso 在被利用發生前了解真實的攻擊者情境。
你在 Cloud Security Explorer 中執行基於圖形的查詢，主動搜尋 Azure 環境的風險。 預建範本與自訂查詢讓 Contoso 團隊能發現錯誤配置、暴露模式及合規缺口，這些是傳統掃描可能忽略的。
有了這些能力，Contoso 的安全團隊能評估態勢覆蓋範圍、優先排序最危險的發現、追蹤漏洞利用鏈，並主動搜尋隱藏風險——從被動警示轉向持續且具情境感知的風險識別。