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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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