下載山寨《Pokémon Go》，小心碰上勒索病毒|數位時代 BusinessNext

愈多人聚焦的地方，就愈容易成為駭客的攻擊目標。隨著《Pokémon Go》爆紅，成為超現象級手遊，沒想到網路犯罪集團也趁虛而入。最近出現被命名為「Ransom_POGOTEAR.A」的勒索病毒，是一款假冒《Pokémon Go》的 Windows 應用程式，利用網站散播病毒。它是從2015 年 8 月釋出的教育性開放原始碼勒索病毒 Hidden Tear 修改而來。

趨勢科技指出，這個教育性開放原始碼勒索病毒 Hidden Tear 的作者，原本釋出此原始碼時就已標明僅供教育用途，然而，這卻不是 Hidden Tear 第一次被拿來作惡。2015 年 1 月，趨勢科技在某個遭到駭客入侵的巴拉圭網站上就發現勒索病毒「RANSOM_CRYPTEAR.B」，儘管是教育用途，也無法防範有心人士。

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（圖說：《Pokémon Go》勒索病毒的畫面。圖片來源：趨勢科技提供。）

趨勢科技發現，駭客利用此勒索病毒在 Windows 系統上建立一個名為「Hack3r」的後門使用者帳號，並將帳號加入系統管理員群組，在受害者電腦上建立網路共用資料夾，讓勒索病毒可以將執行檔複製到所有的磁碟中，甚至是磁碟的根目錄。

因此，受害者每次登入 Windows 時都會執行這個《Pokémon Go》勒索病毒，若是複製到隨身碟時，它也會建立自動執行（autorun）檔案，當使用者把隨身碟插入電腦時就會自動執行勒索病毒。

研究人員指出，這個勒索病毒目前也許仍在開發階段。例如，勒索訊息畫面上，所使用的語言似乎針對阿拉伯語系國家而開發，螢幕保護程式執行檔中還含有一個檔名為「Sans Titre」（法文「未命名」之意）的圖片，這似乎也透露出程式開發者的國籍。此外，它採用了固定的 AES 加密金鑰：「123vivalalgerie」。再來，他幕後操縱（C&C）伺服器使用的是私人 IP 位址，表示它無法經由網際網路連線。

根據趨勢科技團隊研究指出，光是在7 月 8 日至 7 月 24 日這段期間，Google Play 上就有 149 個《Pokémon Go》相關的應用程式，累積超過390萬次下載，包括指南、過關步驟、教學，還有假的 GPS 位置地點、社群網路相關 (給玩家彼此交換心得的平台)，或是桌布應用程式和下載工具等等。然而，其中卻有高達87％是廣告程式，為了要讓使用者下載之後，安裝其他應用程式。Google Play 已經在 7 月 21 日下架了 57 類似的應用程式。

圖說明　　
（圖說：《Pokémon Go》相關的應用程式有高達87％是廣告詐騙，為了騙人下載其他程式。圖片來源：趨勢科技提供。）

前陣子挾帶木馬病毒、假GPS或廣告誘騙的山寨《Pokémon Go》四竄，現在又出現勒索病毒，使用者不可不慎。

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過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。