賽門鐵克8月最新網路安全報告
賽門鐵克8月最新網路安全報告

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

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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