新科技在哪裡,惡意駭客就往那裡去!5大新科技安全堪慮
新科技在哪裡,惡意駭客就往那裡去!5大新科技安全堪慮
2016.03.07 |

蘋果的Mac電腦都慘遭勒索軟體的毒手,「大家使用什麼新科技,駭客就會往那裡去!」趨勢科技全球核心技術部資深協理張裕敏7日以「從駭客進化的觀點看新技術的安全問題」為題,分別從勒索軟體、無人機、Docker、手機沒電的公共插座、智慧家庭等5大新科技分享資安新趨勢。他認為資訊安全無所不在,在手機、雲端、大數據後,物聯網將再次引爆工業革命和資訊革命。

以下是他的演講分享:

1. 勒索軟體的前世今生

張裕敏指出,勒索軟體最近很流行,造成的後果看起來很嚴重,但它是很古老的東西。最早是惡意軟體Fake AV,使用者一下載就會把電腦桌面鎖起來不,後來沒有流行,因為使用者通常可以自行處理。

後來惡意駭客對重要檔案加密,但因為被害者付費麻煩,而且警察容易循線抓到駭客,所以並沒有流行。直到比特幣出現,解決了勒索軟體的金流問題,以及駭客被追蹤的風險,讓勒索軟體又開始大肆流行。

如何防範?

給伺服器管理員的建議:伺服器本來就不應該中勒索軟體,只要裝對防毒軟體,勒索軟體就不是威脅。要注意備份時有沒有先試著把資料還原?最常遇到的狀況是,資料很可能早就壞掉了,往往解不回來,要先確定資料能否正常還原。

給個人使用者的建議:不要隨便點來路不明的網站、使用虛擬機器上網、資料可以配合雲端備份。

趨勢科技  
(圖說:趨勢科技全球核心技術部資深協理張裕敏從駭客的思維出發,分享五大新科技的資安風險。圖片來源:郭芝榕攝影。)

2. 各國頭痛的無人機技術

張裕敏說,「駭客想把天空的無人機帶回家,想法設法劫持無人機!」微型無人機已經成為各國頭痛的問題,有的國家用網子、老鷹來抓無人機,還有國家直接用高射砲打下無人機。

無人機的資安風險很高,由於要讓微型無人機易於掌握,所以開發者較沒有考慮軟體和硬體的安全性。駭客可以透過蓋台、GPS偽裝、中間人攻擊來劫持無人機。

第一、例如若Amazon載貨無人機在未來普及後,只要飛過駭客家上方,駭客用家中遙控器就可以遙控這台無人機,讓它卸貨,取走物品。

第二、無人機往往透過衛星進行GPS定位,但GPS定位技術已發展超過10年,沒有加密功能。駭客可以偽造GPS訊號,透過快速的運算讓無人機以為這是由多個衛星所傳來的訊號,就能讓無人機降落在駭客想要的地點。

例如,目前隨著各國規定,無人機廠商都會內建當地的禁航區,但如果無人機的禁航區被駭客竄改的話,無人機就能飛到任何地方,例如軍事區域等等。

第三、駭客可以利用自己的無人機,直接對其他在空中飛行的無人機下達「跟著我」的指令,整片天空漫飛的無人機,都會乖乖跟著駭客回家。

第四、由於很多無人機都用App來操控,但此舉弱點很多,由於沒有加密功能,所有的程式碼皆一覽無遺,甚至知道序號之後,就能操控同一款型號的無人機。

無人機安全建議

給政府建議:處理無人機在制度面、法規面、管理面、技術面等各方面的問題。此外,擴大對無人機安全的研究。

給製造商的建議:通訊協定很重要,有沒有做更好的加密?GPS沒有加密功能,現在各大科技巨頭如Google、Facebook、Amazon都在發展無人機,要如何解決這件事?張裕敏說,GPS有顯而易見的安全問題,需要機制來確認定位的精準度,所以有一份完整地圖來比對定位資訊的話,可以讓定位更加精準。

他同時也建議無人機廠商要在無人機內內建安全模組,在駭客劫獲無人機時發出警告通知。

至於玩家們,除了慎選製造商,也應關注全球無人機資安警示報告。

3. Docker是IT救星,也是駭客的新玩具

開放原始碼軟體專案Docker,可以讓應用程式布署在軟體容器(container)下的工作自動化進行。Docker最大的功能是模組化,等於任何人只要把模組抓下來,用疊積木的方式就建置完系統,所以這套工具非常紅。

不過,張裕敏指出,它的安全性有隱憂,兩年前很多人發現,它不是那麼安全。如果網站伺服器、軟體容器都用Docker,但是節點沒設計好的話,也會讓駭客有機可趁。

總之,Docker container互相堆疊可以讓應用方便,但它很複雜,安全很容易被忽略。而它跟Linux系統相連,所以也要同步注意Linux的漏洞。

4. 手機沒電引發的危險性

捷運站往往有免費的充電插頭,張裕敏指出,「你有沒有想過,手機插座可能有供電量的限制?有沒有注意到假的插頭?」

駭客有可能會自製惡意插座,使用者只要把智慧型手機插進插座,手機就會中惡意程式,因為USB除了充電功能之外,還可以傳資訊,用硬體程式來控制。此外,2016年RFC4861的路由廣告會讓手機快速消耗電力。所以,駭客可能先放置插頭後,再大量放路由廣播,路人的手機就會快速沒電,進而去使用惡意插座。

5. 智慧家庭還是恐怖家庭?

很多裝置都有智慧控制,電冰箱、門禁、空調、電視機…等等都仰賴智慧家庭網路閘口,這也成為駭客攻擊的目標。大部分智慧家庭都透過App就能遙控,如果無人機飛過你家,就直接接管你家的中控裝置,駭客就可以遙控你家的所有智慧家庭。「為什麼可以這麼簡單?因為廠商為了要能做到低功率,多數通訊協定安全性不足!」張裕敏說。例如,藍牙、wifi、NFC、SMS、Zigbee,可能發生蓋台、惡意基地台、劫持、重播攻擊等情況。

智慧裝置使用2.4GHz,互相干擾,甚至有些裝置無法有效連結,所以使用者要學習家裡的裝置要如何更新,

6. 最近都沒有APT攻擊,是天下太平嗎?

2013年開始,台灣開始出現APT攻擊,過去兩年,任何人都可以是被攻擊的目標,只要你跟別人的產業有重疊,或是可以從你這裡拿到施政藍圖等等,都是高風險群。

張裕敏說,根據他研究的數據顯示,駭客做APT攻擊時,平均潛伏時間為559天,某些極端案例潛伏時間甚至超過2000天。甚至,網管人員整天忙著處理其他人中毒的電腦,自己的電腦反而變成大毒窟,惡意駭客很了解如何跟網管共存,甚至駭客為了讓自己持續操作電腦,還會主動幫使用者更新防毒碼。

此外,惡意駭客也很喜歡攻擊記者,記者也是高風險群。

APT防護思考必須改變,因為傳統防禦的邊界已經消失。企業再用縱深防禦已經防不了,由於惡意駭客的背後通常有集團支持,他們整天在想如何攻擊你!張裕敏說,要同時思考產品、服務、情資三者,只用產品沒辦法解決問題,要知道駭客在想什麼,他用什麼樣的技術?

另外,也要考慮閘道、端點和資訊流,很多資料外洩的公司,傳出去的資料量很大,但公司本身卻沒有發現。公司內部也要建立APT攻擊事前、事發、事後的完整流程,要引進新技術,才能隔絕駭客。

延伸閱讀:首次中標!Mac版BT軟體Transmission遭勒索軟體感染

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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