[查士朝] 一銀盜領案的後續檢討
[查士朝] 一銀盜領案的後續檢討
2016.08.04 | 科技

在一銀事件處理告一段落之際,應邀對一銀事件最後做個回顧與檢視。為此,我們特別再把相關的新聞都拿出來檢視一次,可以發現隨著時間的演進,事件的全貌也越來越清楚:

圖說明

第一銀行ATM自動大量吐鈔,遭盜領七千多萬元。圖片為第一銀行示意圖,非指涉此分行為出事銀行。圖片來源:第一銀行網站。

當然,詳細的路徑可能沒有那麼具體的呈現,像是如果是透過釣魚郵件來散佈,那麼這釣魚郵件是感染到哪台電腦?接下來,到底駭客是怎樣可以持續地從外網連接到內網,這條路徑到底找出來沒有?

筆者並不苛求在新聞上要看到這方面的資料。基於保護銀行資訊安全的角度,不用對外給到那麼詳細的資料。有些令一般大眾疑惑有內鬼的疑點,例如駭客如何知道實體機器與 IP 的對應,其實只要有人在某台 ATM 前與駭客通電話,一台一台換 IP 測試,看看吐鈔口有沒有打開,就可能可以知道答案。

圖說明

像這類追本溯源,除非抓到操作網路的人,不然也無法確知答案。尤其當駭客知道用 sdelete 去刪除痕跡的情況下,的確不容易找到軌跡。在進入正題前,筆者先來聊聊為何鑑識人員一般都得花很大功夫,去每一台主機去找跡證。

內網流量紀錄的好處

邏輯上,如果第一銀行有把所有內網的傳輸資料都記錄起來,那駭客做了甚麼,以及攻擊的軌跡就都清楚了。但一般企業因紀錄的硬體成本太高很少採用這個作法。簡單舉例計算,如果每秒網路傳輸是 10M bps 的話,約當每秒傳 1.25 M 位元組,一小時就需要 4.5 G 的容量,而這只是其中一台電腦的傳輸量。

所以除非一些特別的狀況,不然很少有人會把所有的網路封包都存起來。畢竟要花的成本太高了!正因為沒有這樣的資料,因此辦案人員只好把每一台主機的硬碟來掃掃看有沒有安裝後門程式的痕跡,但是如果程式被刪了,當然要重建路徑就有困難。

建議一、這次事件事實上讓金融機構帶來許多重新檢視資訊安全的機會,但絕不能最後只是換機器或補人來解決而已。金融機構應該整體去思考整個資訊安全的策略與佈局,做出最佳化的配置!

我為什麼一開始要先強調這個?最主要還是回來根本概念:很難有絕對安全的事,如果甚麼都不做最安全。

只要你要提供服務,就有可能有漏洞,進而有被駭客攻擊的可能。重點是你要知道問題然後有一定的對策。舉例來說:現在大家攻擊的箭靶之一是為何不升級 Windows XP,但如果照新聞寫的,駭客是透過更新去啟動 telnet 服務,其實要在非 Windows XP 的電腦透過更新去做到這件事也不是件難事。你要大家花那麼多錢去把系統都更新了,雖然增加了難度,但就短期成本效益來說,並不一定划算。

圖說明

現在大家攻擊的箭靶之一是為何不升級 Windows XP,但如果照新聞寫的,駭客是透過更新去啟動 telnet 服務,其實要在非 Windows XP 的電腦透過更新去做到這件事也不是件難事。

長久來說,那些機器是該更新!但此時如果請一批資安專家去把防火牆的設定重新徹底檢視,並且加強對於內網的流量監控會更有效益。類似的例子還很多:例如做流量監測,其實也不是說要立刻去搞個巨量資料的解決方案,去把所有的網路封包都收起來分析。事實上,只要能夠先做好對於資料流的記錄與分析,不需要記錄傳輸內容,只看每個連線來源、目的與頻率,就可能有一定的效果了,這需要的成本就會差很多倍。

但為何大家會傾向於提這些大規模採購?以筆者個人的經驗來看,買和換這件事最簡單!對銀行來說,這是最快跟大家證明,我行投資資訊安全來解決問題的方法。同時,對外部一群虎視眈眈的廠商來說,這當然可以有一筆機會財,也會朝那個方向推進。

圖說明

筆者個人推測,現在大概每家銀行或金控的資安部門,每天會接到數通跟你講說他有各種方案讓你不要成為一銀的廠商電話。我在這邊首先呼籲,如果因為這件事情,讓老闆或社會大眾開始對資安受到重視,當有一筆資金挹注,還是要冷靜地去按照原先排定的優先順序去執行資安工作,畢竟 ATM 憑空吐出鈔票,大概是資安事件裡面最容易受到大眾注目的事件,以後不見得會再有這樣的事件發生。如果最後只是得到買了一些設備,或是讓資安部門補給個人,這就會很可惜。

建議二、既有的資訊安全規範都已經有要求,但重點在於實際落實

很多前輩與專家有提到:雖然一銀有通過 ISO/IEC 27001 與 ISO/IEC 20000,但範圍不及於 ATM。但其實在 ISO/IEC 27001 的 2013 年版,相較於之前的 2005 年版,特別強調範圍的決定應該是要有一個評估的過程,我覺得外稽單位應該要負起一定的責任,用這條去要求各組織資訊安全管理制度的涵蓋範圍。不過除了 ISO 27001 以外,我國本來金融機構就有金融機構辦理電腦系統資訊安全評估辦法,其中就明訂:

「直接提供客戶自動化服務或對營運有重大影響之系統(如電子銀行、分行櫃台、ATM自動化服務等系統)應該每年至少辦理一次資訊安全評估作業」。而資訊安全評估作業包括:
(1)資訊架構檢視、
(2)網路活動檢視、
(3)網路設備、伺服器及端機等設備檢測、
(4)網站安全檢測、
(5)安全設定檢視、
(6)合規檢視。

其中,有關合規檢視主要是要評估是否有滿足民國九十四年所訂定之「金融機構資訊系統安全基準」。此外,也要求要進行社交工程演練。

很諷刺的是,如果這次一銀事件如報導,代表他們社交工程演練失效,網路設備檢測未找出問題,網路活動檢視未發揮應有的功能。而這可以回推到讓他們通過 ISO/IEC 27001:2013 的外部稽核單位,這算是法規有訂定的要求,這是在決定 ISO/IEC 27001 範圍的必要項目,也就是說,ATM 與相關系統是屬於規定當中「直接提供客戶自動化服務或對營運有重大影響之系統」,外部稽核單位應該直接用這條就可以取消沒有把 ATM 納入範圍金融機構的 ISO/IEC 27001 證書。

所以不是國內沒有規範,重點在於規範的落實,尤其像是金融機構辦理電腦系統資訊安全評估的規定。這規定的檢測方向大致完備,除了在網路活動檢視檢視上,這點其實只要補強對於內網流量的監控與分析即可。

建議三、正視銀行短期不太容易找到一群技術專家的問題,建議先加強資安部門的稽核權力

前述規範落實其實有一個可能性是有執行但是看不出問題。這可能是因為技術上的難度,資安是一個很廣泛的領域,很少有人全部都懂,因此包括在稽核上面有些人一聽到一些專有名詞,一方面大家過去以訛傳訛就有一些刻板印象就算了,另一方面可能也是因為不懂想說不要丟臉就不追查下去。舉例來說,大家都講 ATM 是 SNA 專屬網路,所以可能你稽到這邊就停了,但是專屬網路和封閉網路是不同的,專屬網路是底下的協定是有專利你不能亂實作,但是並不見得外面不能連,我不知道一銀實際上是怎麼做,但是網路上搜尋可找到很多 SNA 和 TCP/IP 的整合方案,事實上,這次一銀事件也是透過 TCP/IP 從遠端連到 ATM。所以要執行工作來說,技術還是需要加強。

然而,目前一般資安稽核人員的能力要求,即便要求上過 ISO 27001 LA 課程或是取得 CISSP,對於特別技術還是不見得很懂,因此資安或是稽核人員,對於他的稽核標的,其實除了管理知識以外,技術知識也有一定的需要。

圖說明

不過,要找資安人員的話,一家銀行要自己擁有很多專業的資安人員很困難,畢竟一般銀行資訊人員的薪水和專門做資訊技術的公司相比有些落差,而且一個工作環境如果大部分都不是那個屬性,人很容易會覺得孤單。因此我講專業重要,但考量到現實,不太可能立刻去配置那麼多專業人力。技術專精的人才銀行如果銀行聘請有困難,除了要找外部顧問協助外,另一個就是儘可能結合很多銀行,或是由銀行公會去建立各類設備的安全基準,當然銀行公會有訂定「金融機構資訊系統安全基準」,這主要是要做出針對各種不同系統的版本。

此外,筆者覺得資安部門的稽核權力應該要加強,一般資安措施要落實,你稽核開缺失最快,畢竟你缺失到時候要被公司的董事會討論,然後直接就可以由董事會要求進行相關改善工作。另一方面,常聽到園區有些單位,如果抓到委外廠商違反資安規定,只要被抓到一個次數那個廠商以後就永不合作;也聽說在外商工作的朋友說,凡是有違反資安規定的情況,抓到就會開除。當然要做到這些事情可能有些爭議,但是正如商鞅立木建信一般,就是豎立一些典範就會有效果。

建議四、有系統的亡羊補牢吧!

圖說明

有系統地亡羊補牢吧!

最後,我們一般可以相信,銀行一般都有做到一定程度的資安防護,只是可能沒有那麼完全。因為銀行或金融單位的資訊資產龐大,我想或許許多銀行單位已經有在做,都應該已經盤點出所有的資訊資產以及設定。因此就是再次去確認這些資訊資產的設定與實際狀望相符,並且可以像滅火器一樣,直接就標示到底這個就滅火器上次檢查是甚麼時間點。雖然資訊資產可能不容易做這樣的標記,但是在資料庫或清單上,應該可對於每個重要資訊資產,標示出上次做資安檢查的時間,這樣即便你每次執行是用抽樣,最重要的是在一個期限內一定會全部檢查到。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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