研究貢獻

本研究成功建置了基於開源套件的資安事件自動化分析系統，並評估其收集多項資源以協助分析人員快速進行事件分析，並驗證了其對進行資安事件分析的效能，實驗結果顯示，該系統能夠協助分析人員全面性進行資源收集及轉檔，透過系統自動化，大幅提升了事件分析速度，同時減少了分析資源缺漏、分析結果不一致等問題。
總結而言，該基於開源套件的資安事件自動化分析系統有望成為資安分析領域的重要工具，提升組織和企業對資安事件的應對能力和效率，然而，系統仍有進一步的研究和改進空間，如新興技術或系統視覺化等方面，值得未來的研究者進一步深入探討。

未來研究方向

當下資訊安全領域面臨著不斷變化和日益嚴峻的挑戰，未來研究方向可以從以下幾個方面進行探討：

強化自動化分析能力

隨著資料量和攻擊手法的不斷增加，可以研究如何結合機器學習、人工智慧等技術，進一步提升自動化分析大資訊的準確性及效率。

改善視覺化呈現方式

優化系統的分析結果或報告的視覺化介面，以能夠更直覺的幫助分析人員做出決策，快速應對資安事件。

支援更多元架構環境

隨著IoT和雲端的普及，資安風險也會不斷增加，因此，加強對IoT和雲端環境的支援，提供相應的資安防護措施和自動化分析能力，將是未來資安分析系統研究的一個重要方向。