[查士朝] 木馬屠一銀？盜領案調查的當務之急|數位時代 BusinessNext

兩三年前，我聽說 Apple Pay 是採用 Tokenization 技術，於是去 EMV 調了一下相關的標準；基本上一旦交易，就是進入傳統信用卡的封閉網路，以台灣管制之嚴格，要做第三方支付的廠商，都是在外面作為它們的大特店（編按：特約商店），而不是本身成為這這支付網路的一部分。雖然想要看看能不能在這技術上發展一些應用，但認為應該無法進入這樣的體制內，因此放棄。

為什麼要講這個？金融網路本身應該要是封閉的，甚至應該是某種程度上的實體隔離。即便你要遠端控制，也不應該是行裡隨便一台電腦就可以連上自己的 ATM 機器。

延伸閱讀：第一銀行ATM被盜領七千萬，疑駭客攻擊感染惡意程式

關於一銀盜領案，其實我並沒有看到現場。一般如果很武斷地探討原因，你要先懷疑是不是他幹的。但是就推論來說，一般大眾最擔心的是自己戶頭的錢有沒有少，所以很多人會在想說晶片卡有沒有可能被複製。

#####一銀盜領案，疑似被木馬屠城。圖片來源：Pixabay CC0 授權。

以現在銀行合規的晶片卡來說，一般都會採用滿足安全規範 (如 FIPS 140-2) 在一定等級以上的晶片，要複製的難度應該是很高。之前日本超商發生盜領，雖然我不是很確定日本超商的 ATM 規格，但是如果是支援磁條卡的話，偽造卡片所造成的盜領風險就會比較高。不過，目前在臺灣，跨行 ATM 操作已經不能使用磁條卡了，但筆者沒有這麼確定是否還有銀行支援在自行操作磁條卡。但這問題不難解決，相關單位調查一下還有沒有用磁條卡的，全面換發晶片卡即可。

目前看報紙，一銀盜領案幾乎如魔術手法，歹徒走到提款機前，提款機就自動吐鈔。這幾乎可以判定，一銀這幾台 ATM ，不管是軟體、硬體或韌體已經被竄改了。雖然筆者看過很多研究報告，我以白話一點的方法來說，竄改的技術手段，大概不脫幾個可能：

用實體的方式，將 USB 隨身碟插入 ATM 或是將某些夾帶惡意程式的硬體接到 ATM。
透過網路遠端利用弱點攻擊
利用 1 的方法建立後門，然後用網路遠端操控

以這次的盜領情境來說，歹徒到了一個地點 ATM 就開始吐錢，要事前確定「某個人」在「某個時間點」到「某個地方」用 ATM 還不會正好有其他人用，這是不太可能的事。而且觀察目前的影像或報導，看起來嫌犯在當場除了直接取款，也沒碰了鍵盤，或對實體 ATM 做了什麼事。當然，有人可能會猜測，是不是有使用了無線網路或是接了藍牙之類的裝置。但以目前規範，ATM 應該是禁止接任何無線裝置的，而且如果有這些裝置，現在應該也已經抓到了。因此在此筆者先排除這樣的可能性。

圖說明

照片來源：Tax Credits via flickr, cc license

那麼接下來就是實體接觸到那台機器做竄改，或是透過網路連接過去利用相關弱點。要釐清竄改軌跡是很必要的，一銀應該要找具有能力的數位鑑識單位，去分析一下到底是甚麼路徑與原因。不是要做到像是要上法庭一樣，但是去分析一下到底是哪隻元件有被改過這應該是第一件要做的事。基本上，這種網路觸發的機制，就算你要遠端抹除紀錄，應該也不容易做徹底，相信可以找得出來。

不管有沒有實體攻擊，這次的盜領案有相當程度的機率是經過網路攻擊。通常銀行 ATM 所使用的網路，應該是要拉專線的。而專線應該是先連線到自己銀行的資訊中心，然後再接到財金資訊股份有限公司（編按：臺灣金融機構處理跨行提款的交換機構）的網路上。如果可以被外部人員連線到 ATM 去操作，就可高度推估銀行內部網路的電腦已經被入侵，或是銀行內部另有對外部開啟其他連線。至於到底是怎麼連上去的，這點一銀可能有違反某些資訊安全規定的嫌疑，因此內部會傾向壓下來，因此一定要有第三方客觀單位去調查，才有機會得到合理的答案。

目前一銀的說法是沒有監守自盜；但即便沒這樣的可能性，根據上述推斷內部網路電腦已經被入侵的可能性，很有可能是一銀自己的內部人員受到 APT 攻擊，緊接著這個攻擊，造成電腦主機被入侵的機會不小。之前韓國銀行被 APT 攻擊癱瘓的案例，對方是一層一層的切進去內部網路，最近東歐和俄羅斯也剛發生了幾起手法相似的事件。

正常說來，一家銀行的資訊系統設計，對於核心的系統是不能夠被直接連線的，這是很基礎要調查的重點，到底歹徒是怎麼入侵到電腦主機、再一路攻到 ATM 去的？

一銀宣稱這次的盜領事件和無卡提款功能沒有關連，這個話可能講太快；即便這次不是無卡提款功能異常，整個盜領手法其實還是與無卡提款的機制相似。無卡提款的機制設計，是使用者用手機取得一個序號後，在 ATM 輸入取得提款授權。這機制設計的重點在：如何讓 ATM 知道目前按這個序號的人是誰？這台主機現在在哪裡。所以，其中一個可能的漏洞，也可能下半年即將要開始推動的無卡取款設計，機器施工到一半還沒被移回機房，所以恰巧開了一個洞。

現在當務之急應該是：

調查發生問題的原因
調查網路攻擊的路徑

其次才是討論如何讓問題不再發生。現在 Fintech 的趨勢興起，消費者越來越要求金融機構提供更加便利的金融服務，銀行有些時候會開一些方便的入口，這設計機制與實作過程中，就會造成很大的安全問題。

總結來說，這次事件還好範圍還在單一銀行，而且金額對銀行來說不算太大，也不是民眾的錢被盜領，在內部作業風險的範圍內就可以被處理掉。但這中間應該有很明顯的內部作業疏失，建議相關單位一定要細查原因，好好處置。

代表圖來自：電影《特洛伊：木馬屠城》劇照

#####《數位時代》長期徵稿，針對時事科技議題，需要您的獨特觀點，歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw，文長800至1000字，兩天內會回覆是否採用，文章會經編輯潤飾，如需改標會與您討論。

@@ACTIVITYID:638@@

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命，到底 AI 電視可以幹嘛？簡單來說，AI 電視透過 AI 處理器與演算法，即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦，全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中，最讓消費者有感的是 AI 畫質優化，但許多人往往忽略了，畫質提升不只關乎演算法，更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視，正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術，精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼？不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛，首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路，讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上，導入了 AI 處理器與先進演算法，讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力，可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境（如白天強光或夜晚暗光），甚至是家庭成員的使用習慣，進而動態調整視聽呈現。簡單來說，傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題，而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後，如果硬體無法精準跟上，優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目，確保 AI 算出的極致色彩與對比，能精準落地在觀眾眼前。

AI 電視可以幹嘛？從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛？」，可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪：讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術，可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容，改善線條、紋理與雜訊，使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識：依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容，自動調整畫面呈現，比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時，True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

AI 音效優化：讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時，能放大環繞立體感；看新聞時，則優化人聲頻率，甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

語音互動與個人化推薦：減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意，當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時，AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單，真正做到懂你所想。

整體而言，在眾多 AI 電視功能中，消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大，都需要有對應的硬體執行力，而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵：不只靠演算法，硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時，大眾常有一種迷思，認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行，事實上，AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成，而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次：

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果，演算法在底層即時計算出一套優化藍圖，決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現，包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術，才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範，硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED，再搭配濾光片混色的方式，容易產生色彩混濁或亮度減損，True RGB 技術則以獨立驅動紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色 LED 作為背光源，當 XR 認知智慧處理器分析影像內容，發出畫面調整指令後，True RGB 能精準響應，讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光，將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪？

跳脫複雜的規格參數，一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說，一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識；搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制，真實還原亮度、色彩與對比。

	一般智慧電視	AI電視	搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位	解決「連網與內容獲取」	解決「基礎畫面自動優化」	解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力	支援基本的數位降噪，無法因應訊號源差而改善	具備 AI 升頻技術，能動態辨識場景並優化低解析度影片	結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢，進行深度的 AI 畫面優化
背光技術	傳統常亮背光，容易產生漏光與局部發灰現象	具備區域控光，但演算法與硬體匹配度較為普遍	採用 True RGB 三色獨立背光，控光精準度極高，無溢光與色偏
色彩與亮度表現	色彩表現較為平淡，高亮處易過曝，暗部細節容易丟失	色彩飽和度高，但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然	實現豐富飽和的色彩表現層次，精準還原真實色彩
主要適合情境	看第四台、日常追劇	看 4K 串流，希望電視能自動適應不同影音內容	追求劇院級體驗，喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶

買 AI 電視時，真正該看哪些規格？

當你準備為家裡添購 AI 電視時，除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外，以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標：

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現，挑選時認準旗艦級的 AI 處理器，如 Sony 的 XR 認知智慧處理器，不只單純堆疊算力，而能模擬人類大腦的認知方式，打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」，在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節，而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質，True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術，徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格，更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力，銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1：AI 電視適合哪些人？
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家，AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2：AI 升頻會把影片變成 4K 嗎？
無法完全等同原生 4K，但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插，將原本模糊線條變得銳利清晰，結合 True RGB 的高精細控光後，視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3：買 AI 電視時，只看 AI 處理器夠嗎？
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行，電視的背光技術、控光與色彩管理能力（如 True RGB）同樣重要。軟硬完美結合，才是高畫質的保障。

Q4：AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別？
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現，觀看球賽時，能動態識別高速移動對象，即時插幀消除動態殘影；玩遊戲時，能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5：白天和晚上看電視，AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎？
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器，能根據環境光線變化動態調節畫面呈現，在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比，省去手動切換的麻煩。