賽門鐵克8月最新網路安全報告|數位時代 BusinessNext

近期金融市場動盪不安哄抬股價垃圾郵件四處流竄鬼影病毒再度捲土重來

賽門鐵克(Nasdaq: SYMC)發表8月最新網路安全報告(Symantec Intelligence Report)，此份報告整合賽門鐵克垃圾郵件及網路釣魚統計報告與Symantec.cloud MessageLabs Intelligence Report，提供最完整的網路安全研究及分析。此期報告顯示，標普調降美國信用評級等後引發金融市場動盪，駭客亦掌握此趨勢在動盪的金融市場中尋找因價格波動而獲益的機會，因此大量寄送“粉紅單(pink sheets)”股票消息等垃圾郵件，誘騙網路用戶加入股票炒作以獲取利益。

加入推特：賽門鐵克8月最新網路安全報告指出金融市場動盪不安，致使哄抬股價詐騙技倆隨之而來：http://bit.ly/owDLp0

在哄抬股價(pump-and-dump stock)的詐騙手段中，駭客大力推廣特定股票以拉抬價格，並在股票跌回實際價值前將其拋售。這類型的詐騙垃圾郵件通常試圖說服人們相信那些低價股將成為未來的潛力股，或其股價即將暴漲，然而這些訊息多半都是誤導或不實的錯誤消息。

一個成功的哄抬股價計劃是駭客們會以人為操作的方式將股價拉高，並在股價達設定的價格時拋售，然後股價會隨著駭客的退場跟著崩盤並降回原本的低價。台灣賽門鐵克資深技術顧問張士龍表示：「一個成功的哄抬股價垃圾郵件可以令駭客在幾天之內詐取大筆利潤，而在目前金融動盪期間，投資者更容易輕信駭客所宣稱可在股市動盪中獲益的股票。」

此份報告的另一項發現是開機型病毒(Master Boot Record，MBR；又稱鬼影病毒)捲土重來，單2011年前7個月所累積發現的新病毒等同於前三年的總和。MBR為硬碟中的一個區域(通常是第一個區塊)作為電腦開機運作用，當電腦開機時，它是電腦硬碟最先讀取與執行的區域，甚至是在作業程式之前。

張士龍同時表示：「MBR的感染通常會帶來大規模的深入感染及電腦控制的可能性，這也是為什麼駭客積極投入的原因，現有的MBR感染方法皆為高度複雜的技術，通常為高階駭客所操縱。」

8月份全球垃圾郵件數較上個月低，但釣魚事件卻向上攀升，其原因來自於知名品牌相關的網路釣魚攻擊增加，如蘋果的iDisk服務以及巴西企業與服務包含社交網路及金融企業等。

報告摘要：

垃圾郵件：8月份全球垃圾郵件率降至75.9%(每1.32封郵件中有1封是垃圾郵件)，比起7月降幅達1.9%。

網路釣魚：8月份釣魚郵件相較於7月成長0.01%，每319.3封郵件裡有一封(0.313%)帶有某種程度的釣魚攻擊。

電子郵件夾帶威脅：8月份電子郵件夾帶病毒率為0.49%(每203.3封郵件裡有1封帶有病毒)，相較7月份成長0.14%。

網頁式惡意程式威脅：8月份賽門鐵克網路安全報告發現平均每天有3,441個網站帶有惡意程式或其他如間諜程式或廣告等惱人的程式，但較7月份下降了49.4%。

端點威脅：上個月最常攔阻下來的惡意程式為W32.Ramnit!html，這是在感染W32.Ramnit(一種透過可卸除式硬碟散播並感染那些可執行檔的蠕蟲)的.HTML檔案裡最常偵測到的惡意程式，此類蠕蟲通常透過加密後附著在.DLL、.EXE及.HTM檔案來散播；在8月份終端防護所攔阻到的惡意程式裡有15.8%為Ramnit蠕蟲。

產業趨勢：

• 8月份汽車產業持續為最受垃圾郵件困擾的產業，垃圾郵件率達79%。

• 教育業的垃圾郵件率為78.9%、化學醫藥業(75.5%)、IT服務業(75.7%)、零售業(75.7%)、公共部門(75.4%)以及金融業(75.3%)。

• 公共部門依舊為釣魚攻擊的首要鎖定目標，8月份偵測到每24.8封電子郵件裡有一封帶有釣魚攻擊。

• 釣魚攻擊在各產業的比率由高而低依序如下：教育業每94.4封郵件中有1封遭受釣魚攻擊(1/94.4封)、金融業(1/220.7封)、零售業(1/410.5封)、IT服務業(1/446封)及化學醫藥業(1/720.3封)。

• 在8月份惡意程式攔阻方面，公共部門依舊為惡意程式鎖定攻擊的主要對象，每24封郵件裡攔阻到一封帶有惡意程式。

• 病毒率比率由高而低依序如下：教育業(1/94封)、化學醫藥業(1/334.6封)、IT服務業(1/345.3封)、零售業(1/374.6封)及金融業(1/383封)。

關於賽門鐵克網路安全報告

賽門鐵克網路安全報告(Symantec Intelligence Report)結合賽門鐵克垃圾郵件及網路釣魚統計報告與Symantec.cloud MessageLabs Intelligence Report，提供最完整的網路安全研究及分析。全新的賽門鐵克網路安全報告由Symantec Intelligence團隊深入研究惡意程式、垃圾郵件及其他對商業可能造成傷害之風險，以提供最新的網路安全威脅、趨勢及洞察。此份報告是由2011年7月及8月的資料整合分析而成。

關於賽門鐵克

賽門鐵克公司是全球領先的安全、儲存與系統管理解決方案供應商，協助消費者與企業組織保護與管理他們由資訊所駕馭的世界。賽門鐵克的軟體及服務對於愈趨多樣化的風險提供了更多元、更全面及更有效率的防護，讓用戶對不論是在使用中或是被儲存的資訊皆能具有信心。若需瞭解更多相關資訊，歡迎瀏覽賽門鐵克公司網頁: http://www.symantec.com

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。