透過產學合作  帶動資安研發能量成長
透過產學合作 帶動資安研發能量成長

對資安產業而言,產學合作絕對是帶動產業向上成長的不二法門,藉由學界優秀人才與豐沛研發能量,幫助業界推出創新且符合市場需求的產品,進而帶動市場成長形成一個正向循環。

為了讓資安產業能夠有更多機會與校園優秀人才互動,經濟部工業局成立資通訊安全產業推動計畫,針對行動資安、雲端安全、個資安全與雲端安全等主題向校園資安高手廣發英雄帖,最終共有3隊高手脫穎而出,包括國立清華大學資訊安全實驗室分別與全景軟體與華碩雲端執行的「雲端儲存服務之快速模糊關鍵字文件密文搜尋平台」、國立政治大學軟體安全實驗室與宏碁eDC合作執行的「Virtualization Introspection System」、國立台灣大學Performance, Application, and Security Lab與趨勢科技合作執行的「Android系統上個人私密惡意洩漏之偵測與保護」。

經濟部工業局委託工研院執行資通訊安全產業推動計畫特地舉行「資安產學會作技術成果發表會」,資通訊安全產業推動計畫主持人黃維中表示,本次成果發表會目的是協助將產學合作成果推廣到業界,更感謝宏碁eDC,全景軟體、華碩雲端與趨勢科技提供獎金來鼓勵學界研發,希望能藉此機會強化資安產業研發能量。

台大、政大、清大 用創意吸引業界目光

首先來看國立台灣大學Performance, Application, and Security Lab與趨勢科技合作執行的「Android系統上個人私密惡意洩漏之偵測與保護」。隨著行動裝置越來越普及,用來竊取手機資料的惡意應用程式也快速增加,而使用者在下載手機應用程式時,Google雖然會跳出警告視窗,告訴你這個應用程式使用了哪些權限,卻不會說明這個APP是怎麼使用這些權限,這樣的訊息對大多數使用者而言沒有任何幫助,因此,台大團隊希望研究一個有效的小工具,幫助智慧型手機使用者判斷APP是否為惡意,並確保個人隱私資料不會被惡意洩漏出去。

台大團隊將此機制命名為APE,一個可以自動偵測惡意程式的機制。他們使用Taintdroid這套動態追蹤機制來偵測資料洩漏,並另外設計一個自動輸入產生器(input generator),改良傳統機制Android Monkey的盲點,藉此強化自動化偵測的效果,最後還提供Activity Call Graph給使用者做進一步分析。

台大

接著登場的是國立政治大學軟體安全實驗室與宏碁eDC合作執行的「Virtualization Introspection System」。在雲端運算時代,資訊安全威脅仍是最主要的問題,而政大團隊所研發的Virtualization Introspection System(以下簡稱VIS),主要是部署在實體主機上,可以直接監控KVM與Guest OS的運作狀態,並且與OpenStack、OpenNebula、RHEV、Xen等雲端中介管理軟體整合,保護雲端內實體主機不被Cloudburst這樣的行為攻擊。

此外,VIS還能依照不同類行的攻擊行為做不同的處置,像是遇到cloudburs攻擊就立即切斷虛擬主機的運作,不讓攻擊者有機會觸發攻擊,但若攻擊者只是在做滲透測試的話,則將該虛擬主機移轉到沙箱環境中,讓攻擊者不會發現VIS己經知道他正在攻擊,以便找出攻擊背後相關資訊。

政大

最後則為國立清華大學資訊安全實驗室分別與全景軟體與華碩雲端執行的「雲端儲存服務之快速模糊關鍵字文件密文搜尋平台」,雲端儲存服務的使用便利性,讓越來越多企業選擇將資料存放在雲端,以降低自建資料儲存空間的管理與硬體維護成本,然而這些企業資料可能內含商業機密,如何確保其安全性成為企業最頭痛的課題。

清大研發團隊認為,確保雲端資料安全最直接的方法就是,使用者先將檔案加密後再上傳到雲端,但這個做法卻會造成日後檔案搜尋上的困難,使用者如果想要進行關鍵字的搜尋,則必須先將許多檔案下載至電腦中並解密後,才能開始搜尋想要的檔案,一但文件量增加這樣的操作將會變得很不方便,因此,清大團隊 建立一個在文件被加密的情況下還能進行多種關鍵字搜尋的平台Parser。

該平台的主要架構是由數個伺服器組成,透過ZenLoadBalancer與使用者端做連結,當使用者在加密前,Parser會擷取每一個文字作為關鍵字並進行加密存放,當使用者要搜尋檔案時,只須輸入關鍵字再由Parser進行比對,由於伺服器端只是透過SQL以及FTP來提供儲存項目,而在Client端則是提供使用者加密檔案,因此伺服器端無法取得使用者的金鑰及解密使用者的文件。

清大

因應巨量資料

在2013年RSA會議上,專家一致認為將巨量資料技術應用在資安分析上,將可幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,台灣科技大學科技管理所助理教授陳曉慧指出,資料是一種資源,原則上應該是自由且免費使用,但是基於所有權、資料內容保護、競爭利益維護、契約約定等因素,所以才會受到使用限制,企業在蒐集巨量資料的同時,必須清楚法律界限在哪裡,才能避免引起爭議。

全景軟體處長陳俊良指出,在建置巨量資料系統時,應先考慮資料的機敏程度與相對應的安全措施,而不是所有巨量資料都一視同仁、享有同等級的安全保護機制,如此一來勢必會影響作業效率,現今巨量資料在安全設計上的思惟是,將使用者行為納入考量,風險值越高的使用者,容許犯錯的機會就越小,舉例來說,高風險的客戶只有2次輸入密碼的機會,一旦錯誤就直接鎖住帳號。

宏碁電子化資訊管理中心產品經理蘇怡琪則認為,傳統資安機制都會看Log或Alert,但在巨量資料思惟下,這些機制只能看到資安事件冰山下的一角,真正要突顯問題全貌,就得站在掌控網硌行為模式的思惟,才能找出非正常的連線行為或是未知威脅,如:網路頻寬不足,是真的不夠還是有人在濫用頻寬。

華碩雲端技術長林純忠表示,拜網路、社群媒體、數位內容成長所賜,大家都想了解使用者的行為模式,所以數位資料才會快速成長,透過巨量資料分析,可以幫助企業更了解用戶的習慣和喜好,進而反應在營收上,因此,巨量資料分析的重點不在儲存了多少資料,而是如何分析資料,並用以促進營收成長。

趨勢科技研發資深經理陳志昇則從個資法角度來談巨量資料的保護,他指出,巨量資料安全威脅有資料外洩、遺失等,針對比較敏感性的資料如:身份證字號、生日…等,最好不要放在巨量資料平台下,而是另外獨立存放在資料庫中,再透過各種形式與巨量資料平台內的資料串連。

最後,IBM大中華軟體研發中心軟體工程師曾煥逸認為,巨量資料畢竟還是資料,自然需要嚴加保護,尤其個資法通過後,資料保護議題變得更重要,企業有責任保護它而不只是想著從裡面挖掘出黃金,而巨量資料與SIEM技術的結合,可以幫助企業快速準確地搜集資料。舉例來說,網路銀行的交易量很大,SIEM只能做到監控所有交易量、不可能逐筆去分析交易背後的IP來源(因為Loading太大),只能借助網路設備的預警機制,針對可疑現象由IT人員逐筆分析,但在結合巨量資料平台技術後,由巨量資料做DNS反查、找出該筆交易的原始IP位置,再回饋給SIEM平台找出攻擊來源的IP。 (經濟部工業局廣告)

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

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。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「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。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

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