Akamai發佈2013年第一季網際網路現狀報告,香港連線速度最快
Akamai發佈2013年第一季網際網路現狀報告,香港連線速度最快

全球雲端優化服務供應商Akamai Technologies (NASDAQ: AKAM) 今天發佈《2013年第一季網際網路現狀報告》,基於從Akamai智慧型平台(Akamai Intelligent Platform™)上收集到的資料,提出對全球關鍵統計資料的深入分析,其中包括網路連線速度、攻擊流量、網路連線性和可用性等。

「2013年第一季網際網路現狀報告」包括了針對電子商務網站「帳戶偵查」攻擊的最新觀察結果,以及重要事件如委內瑞拉總統烏戈·查維茲 (Hugo Chavez) 身故、新教宗任命和海底電纜中斷對Akamai流量所造成的影響。報告亦觀察到各種經Akamai IO網路類別的行動瀏覽器使用情況。

「2013年第一季網際網路現狀報告」重點:

全球網際網路滲透率

2013年第一季,超過7.33億個來自243個國家或地區的IPv4位址連接到Akamai智慧型平台(Akamai Intelligent Platform),比2012年第四季增加了3.1%,並比2012年同期增加了10%。由於一個IP位址可代表多個用戶(如使用者通過防火牆或代理伺服器網路),Akamai估計,第一季連接至其平台的個人網路使用者總數遠超過10億人。

第一季連接至Akamai智慧型平台的前十個地區中,德國呈現最低季度增長幅度(0.7%),中國則是最大季度增長(5.3%)。所有連接至Akamai智慧型平台的國家中,將近75%的獨立IP位址呈現季度增長。

同時,全球獨立IP位址連接至Akamai的年度增長率為10%,較2012年同期成長了超過7,300萬個。在前十個地區中,美國的年度增長率為1%,而呈現雙位數成長的國家則包括英國(11%)、俄羅斯(15%)、義大利(20%)、中國(20%)及巴西(38%)。全球將近75%的國家或地區的獨立IP位址的數量比去年同期均有所增加。

攻擊流量和最易遭受攻擊的目標埠

Akamai在網際網路部署了許多代理程式以監控攻擊流量。根據這些代理程式收集的資料,Akamai能夠識別攻擊流量最頻繁的國家,以及被攻擊最多的目標埠。值得注意的是,由原IP位址識別的攻擊來源可能並不能體現攻擊者所居住的國家。例如,一個在美國的人可能發起來自世界任何地方被入侵系統的攻擊。

Akamai在2013年第一季觀察來自177個國家或地區的攻擊流量,與2012年第四季相同。中國仍然是Akamai觀察到的最大攻擊流量來源佔34%,但較上季的41%低。來自印尼的攻擊流量以21%居第二位,較上季的0.7%高。美國的攻擊流量則由上季10%降至8.3%,位居第三。

本季最多攻擊流量來源的前十個國家或地區佔總攻擊流量超過80%的比例。來自中國及印尼的攻擊流量佔總攻擊流量則超過50%。

Port 445(Microsoft-DS)遭受23%的攻擊流量,繼續成為第一季度最熱門的攻擊目標。Port 80(WWW HTTP) 則以14%佔據第二位,其攻擊流量主要來自印尼。

對分散式阻斷服務(DDoS)的攻擊觀察結果

由2012年第四季起,本報告加入了由Akamai客戶報告而得的DDoS攻擊分析資料。Akamai客戶報告指出,2013年第一季有208個DDoS攻擊,稍高於上季的200個攻擊。在所有的攻擊之中,35%針對企業;32%針對商貿業;22%針對媒體公司;7%針對高科技業;及4%針對公共領域機構。本季報告觀察到的攻擊來自154個獨立機構。

「帳戶偵查」攻擊

2013年第一季,Akamai為多個電子商務機構觀察到重複使用由其他網站獲取的認證資料的個案,並導致出現帳戶被企圖接管的情況。透過自動化工具「帳戶偵查」,攻擊者可在大量的電子商務位址中迅速確定有效的使用者帳戶及其密碼組合。一旦帳戶受到入侵,攻擊者便可收集該用戶的個人資料及信用卡資料,以進一步行騙。

全球平均和峰值連線速度

相較2012年第四季的2.9 Mbps,2013年第一季全球平均連線速度上升了4%,來到3.1Mbps。此外,117個國家或地區的平均連線速度較2012年第四季高,增長幅度由科威特的0.7%至瓜地馬拉的75%不等。

平均連線速度年成長了17%,前十個國家或地區中有8個呈現雙位數成長。全球123個符合資格的國家或地區的平均連線速度均呈現年度成長,成長幅度由阿曼的1.4%至伊拉克的122%不等。

全球平均峰值連線速度於2013年第一季呈現成長,上升了9.2%至18.4Mbps。香港依然擁有最高的連線速度,達到63.3Mbps,較上季上升了9%。

年度變化方面,全球平均峰值連線速度繼續表現出強勢的長期增長,上升了36%。

Akamai全球寬頻 (4Mbps以上) 採用率達到46%,增幅為5.8%。全球高速寬頻 (10Mbps以上)則達到13%,較上季增長了10%。

此報告編輯David Belson表示:「本季網際網路現狀報告顯示全球網際網路和寬頻採用率正持續增長。我們看到整體平均及高峰連線速度以及寬頻滲透率在季度和年度都有成長的表現。然而,從DDoS攻擊持續上升的證據顯示,惡意活動並沒有減少的趨勢。由此可見,使用網路開展業務的機構需持續保持警惕。」

行動上網

2013年第一季,受訪的行動網路供應商提供的平均連線速度範圍由0.4 Mbps至8.6 Mbps不等。9家行動網路供應商提供的平均連線速度超過4Mbps,達到寬頻標準,而64家行動網路供應商的平均連線速度超過1Mbps。根據Ericsson搜集的數據顯示,2013年第一季的行動網路數據流量較去年同期成長2倍,並較上季提升了19%。

有關Akamai IO更新數據資料的最初報告於2013年2月中旬發表,其中顯示觀測設備及瀏覽器採用率等級有明顯轉變。在上半季度中,行動資料傳輸流量最高的為使用Android Webkit的裝置(41%),使用Apple的Mobile Safari裝置的次之(38%)。至下半季度,行動資料傳輸流量最高的仍是來自使用Android Webkit的裝置,近44%,而來自Apple的Mobile Safari裝置的只稍高於30%。然而,對於所有網路上的行動裝置使用者來說,Apple的Mobile Safari佔整體傳輸要求約60%,Android Webkit則只佔20-33%。

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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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