Gogoro三大資安風險揭密，小心所有物聯網產品！|數位時代 BusinessNext

弱點1：App中的金鑰被存在不安全的目錄下

戴辰宇表示，控制Gogoro的方式是使用手機App，手機就像是鑰匙圈一樣，所有Gogoro的資訊都被存在程式的「金鑰」中，包括車牌號碼、車主個人資料和上次停車前斷線的位置，然而這把金鑰，卻存在不安全的目錄之下。

駭客甚至不需要在Gogoro旁邊，就可以偷走「金鑰」。駭客有很多種方式，讓使用者曝露在安全風險之中，Gogoro車主只要亂點連結、亂下載App，不小心就會感染惡意程式。戴辰宇舉例，「如果你不小心下載了假的Pokémon Go，很可能就會被植入木馬病毒，駭客就可能把你手機裡的「加密金鑰」偷走！」

（圖說：戴辰宇在HITCON年會上代表研究團隊介紹Gogoro的三大資安風險，只要金鑰被偷走的話，駭客就能把Gogoro騎走。圖片來源：郭芝榕攝影。）

或是，駭客只要跟使用者一起在咖啡廳使用網路，只要咖啡廳網路被控制，而使用者又剛好上Gogoro網站看資訊的話，駭客就可以透過剛攔截的資訊，把車子發動並騎走。

偷走金鑰之後，怎麼找得到車子呢？由於Gogoro的功能會記錄上次停車的位置，所以駭客找到你的Gogoro之後，並在另一支手機重現金鑰，就能發動車子，把電動機車騎走！或者，駭客只要在你的手機中植入有GPS地圖的惡意程式，也能知道你的位置。

在研究團隊回報這個漏洞之後，Gogoro已在四月修復這個問題，目前也沒有Gogoro被偷的情況發生。

弱點2：App到雲端的SSL加密有檢查的問題

所有上網的App在上網的過程中，從App到雲端都要經過SSL加密檢查驗證，一開始Gogoro把金鑰放在雲端伺服器上，登錄之後才傳送到App。從App到雲端過程中的資訊很有可能被攔截，代表金鑰很有可能被取得。這個問題Gogoro已經在七月修復。

弱點3：每一次重新配對不會換新的金鑰

Gogoro目前的設計是只要手機和車子一配對之後，會產生一組永久的金鑰，如果手機不見，或是Gogoro二手車，就會產生別人也取得同樣一把金鑰的問題。不過，一般的二手汽機車也會有被偷的問題，其實換車本來就有風險。而目前這個問題尚未被Gogoro官方修復。

但話說回來，駭客這麼大費周章偷走Gogoro其實沒有太大意義，因為Gogoro本身就有防盜機制，每台車都有它的序號，被偷的車沒電之後，到換電站換電池時就會被禁止換電池。

物聯網裝置常見問題：配對沒加密！

物聯網裝置往往要與App配對，才能連線使用。戴辰宇說，其實低功率藍牙4.0內建的安全機制很不錯，但是因為這個機制有許多限制，所以很少廠商真的使用安全機制，往往號稱App和連網裝置配對時有加密，但實際上卻沒有！研究團隊測了燈泡、溫度計、耳溫槍、手環、體重計等等超過十幾款連網產品，卻只有一個耳溫槍的配對有加密。

如果連網產品配對沒加密時會怎樣？戴辰宇比喻，「你在量體重的時候，其實旁邊的人用網路封包監聽設備（sniffer）例如Ubertooth One，就可以收到你的體重是多少！」

你可能覺得就算體重或計步器的資訊被偷走也不會怎樣，但根據賓漢頓大學和史蒂文斯理工學院最新的研究指出，有追蹤功能的穿戴式運動手環，由於可以準確記錄使用者手部震動的動作，以至於能還原你在ATM輸入的銀行帳戶密碼。

事實上，這些問題不是Gogoro專屬的資安問題，只要是用手機控制的連網產品，都會面臨差不多的風險，駭客取得連網裝置的資訊之後，有可能把你家中的冷氣、冰箱、電視打開耗電等等。

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「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。