HITCON資安專家解密第一銀行ATM盜領事件:透過派送系統攻進一銀總部內網
HITCON資安專家解密第一銀行ATM盜領事件:透過派送系統攻進一銀總部內網

第一銀行被盜領8,327多萬元案,案發後六天車手及處理贓款的嫌犯被逮捕,並追回6千多萬元,然而,真正的遠端駭客尚未找到。但確定的是,駭客透過電話錄音硬碟和ATM網路更新派送系統,進入銀行內網,才發動此次遠端ATM吐鈔。22日登場的台灣駭客年會HITCON由資安專家針對目前已揭露的公開媒體資訊,分析此次駭客集團攻擊的可能手法。

這次駭客攻擊,到底跟電話錄音硬碟和ATM網路更新派送系統(DMS設備管理派送系統)有什麼關係?大家也都想知道,明明不對外連線、獨立於銀行內網的ATM系統,駭客為什麼還可以植入惡意程式並連線攻擊?

調查局新北市調查處發現,一銀倫敦分行電腦主機的電話錄音硬碟遭駭,並入侵派送軟體,進而開啟ATM遠端控制服務,派送完後透過網路遠端登錄服務Telnet進行遠端控制,利用軟體更新時順便植入惡意程式,潛伏在ATM裡,導致駭客可以在遠端驅動ATM吐鈔。

第一銀行
(圖說:第一銀行遭駭客攻擊,從倫敦分行駭進總部派送系統,遠端控制ATM。圖片來源:蔡仁譯攝影。)

資安專家張裕敏分析一銀盜領案的攻擊手法,他認為,「用釣魚郵件進到內網最有可能!」用釣魚郵件先引誘第一銀行倫敦分行內部員工感染惡意程式,但內部員工不見得有最高權限,所以駭客必須花點時間,拿到最高權限。

接著,分行和總行之間的內網一定有某種方式可以互相連線,駭客想從一個分行的內網駭進總部的內網,再進而控制眾多ATM,所以必須考慮分行跟總行到底怎麼連線?分行的作業區(指內網的範圍)跟ATM的作業區是否合在一起?張裕敏指出,第一銀行總行和分行的網路架構很可能是同一區塊。

不過,這到底跟倫敦分行的電話錄音主機有什麼關係?張裕敏說,電話錄音硬碟被駭,有可能是駭客為了進到分行的硬體防火牆,取得最高權限。

張裕敏解釋,駭客拿到分行的最高權限之後,就攻擊總行的ATM派送系統,透過Telnet進行ATM的遠端控制。張裕敏指出,這代表DMS派送機器本來沒有Telnet服務,再加上ATM WINCOR 1500xe的預設系統是Windows XP,透過派送系統可以打開ATM的Windows XP系統。

第一銀行  
(圖說:張裕敏分此次駭客攻擊第一銀行的手法和路徑,DMS派送制機是關鍵。圖片來源:郭芝榕攝影。)

張裕敏說,駭客只要透過網路遠端登錄服務Telnet連線到ATM主機之後,就可以用各種方式把外面的軟體抓進銀行的內網,例如可以透過進階性持續威脅APT、透過網路芳鄰把硬碟分享出去、把外面的網路芳鄰分享進來、或是把執行檔用除錯的方式變成文字檔、外面的文字檔透過除錯的機會變成執行檔…等等。

換言之,「駭客只要可以用Telnet進到ATM系統,就可以把惡意程式放進來,就能控制ATM!」吐鈔程式cngdisp.exe及cngdisp_new.exe,還有惡意程式cnginfo.exe就是在這個情況下被放進第一銀行的內網,利用ATM軟體更新的機會,感染了ATM。

車手到ATM現場,用電話把ATM機器號碼告訴遠端駭客,就可以吐出鈔票。張裕敏說,不太可能吐鈔時間已經寫在惡意程式裡,不然只要車手的時間有誤差,ATM就會一直吐鈔。

針對一銀決定要換掉全部Wincor機台,資安專家們紛紛表示沒有這個必要,張裕敏說,「如果惡意程式可以放到A機台,也可以放進B機台,重點應該要放在為什麼惡意程式跑得進來?理論上不可能會出現惡意程式!」

資安專家叢培侃說,「最冤枉的是ATM廠商!因為他們沒有漏洞,換掉ATM其實沒有用。」其實銀行的資安沒有大家想像得那麼好,要有一些機制,任何人都不能去複製它的API,網路安全也要注意內網派送機制。

至於大家在猜測內鬼的可能性,台灣駭客協會理事長蔡松廷說,根據公開的資訊,有內鬼的機率很低,從入侵到控制ATM的過程,其實不難。但是要買通內鬼,風險很大,也要有代價。按照成本來說,直接入侵、控制提款機相對比較簡單。

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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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