安德魯是怎麼讓 ATM 乖乖聽話的?
安德魯是怎麼讓 ATM 乖乖聽話的?

還記得安德魯嗎?

2016 年一銀 ATM 盜領案主嫌 Peregudovs Andrejs
2016 年一銀 ATM 盜領案主嫌 Peregudovs Andrejs

2016 年 7 月,臺灣發生首起透過手機就能讓銀行 ATM 吐鈔的事件,魔術般的手法,一時之間讓台灣民眾都驚呆了!事實上,從 2014 年開始,全球 ATM 的攻擊事件就如火如荼地不斷增加,駭客盜領的事件凸顯出金融資訊安全的瑕疵,資安風險沒有被準確評估!危機的存在,就如同人不可能生活在無菌室中,我們都有可能被感染疾病,如何對資訊風險產生抵抗力!在犯罪樣貌不斷改變的今天,要學習如何與風險並存。

台灣威瑞特系統科技資安長叢培侃
台灣威瑞特系統科技資安長叢培侃,在日前臺灣駭客年會金融資安研討會中,帶著大家了解在 ATM 金融攻擊事件中,銀行系統將面對哪些風險!
圖/ HITCON 提供

如何滲透銀行進行攻擊?

台灣威瑞特系統科技資安長叢培侃首先分析,歹徒針對銀行的 ATM 攻擊,可主要區分為「銀行、ATM、金融卡片」三個層面,企業面對不斷演變的資安威脅環境,其中一項最大的挑戰就是「進階持續性滲透攻擊(APT, Advanced Persistent Threats)」。APT 攻擊指的是從一段時間技術和人員的情報蒐集開始,描繪出後期攻擊的樣貌,在銀行中最常見的是透過電子郵件夾帶病毒附件,使內部員工點開後,感染內部主機。駭客接著透過這些已經被感染的內部主機,掃描內部有哪些電腦,因為受感染的電腦分享路徑是開啟的(對駭客來說),最終駭客就可以在銀行內部植入因應該銀行系統架構所設計的破壞程式;這就是最常見的攻擊銀行手法。

HITCON TALK - 金融資安研討會
圖/ 台灣駭客年會 ( HITCON )提供

俄羅斯一間知名的銀行,就曾經遭受金融攻擊組織「GCMAN」的攻擊,手法也是透過夾帶病毒的電子郵件寄給銀行雇員,郵件開啟後造成電腦中毒,不論電腦是否有連網,惡意病毒都會盡可能感染,嘗試讓提款機吐鈔。另一個惡名昭彰的攻擊組織「Carbanak」,透過電子郵件讓員工電腦中毒後,就可以開啟一個紀錄器,詳細紀錄銀行承辦人員的日常的操作,當發現人員在操作比較重要業務的時候,就能讓受感染的主機開起錄製功能。

誰說提款卡就安全?四面埋伏的提款卡攻擊

你我手中再常見不過的 ATM 金融卡,也可能成為攻擊的目標。ATM 金融卡的攻擊一般分為兩種:「Skimmer」指的是傳統磁條卡片的側錄 ,「Shimmer」則是指我們現在常用的晶片卡側錄。今年 9 月初,美國秘情局發現部分 ATM 被裝有探針,透過 ATM 電路板讓駭客對 ATM 進行遠端控制;密情局因此要求銀行必須全面檢查機器設備。

由於安裝探針必須把 ATM 機台拆開,叢培侃認為實際的作法有兩種可能,其一是透過威脅利誘策反,讓平時銀行內部的技術維修人員直接在例行性維護時進行。另外,過去警方也曾在犯罪集團的聊天記錄中發現,集團會選定義大利人煙稀少小鎮裡無人管理的 ATM,趁放假沒有人時把 ATM 整個拆開研究學習,假期結束後再裝回去,熟悉內部構造後再裝入探針,一旦銀行實體安全沒做好,都有可能面對這種問題。

一般 ATM 的吐鈔模組,都是透過 USB 來銜接,駭客在機器中接上自己的 USB 後,就能讓機器以為有兩個吐鈔模組,接著把正常的吐鈔模組關掉,便能利用假的 USB 去操作,手法相當精細。

叢培侃也引用 Blackhat 2016 特別針對歐洲晶片金融卡攻擊手法分析:一般金融卡交易周期有兩分鐘,有犯罪集團特別找有 NFC 功能的 ATM ,在交易中利用 NFC 將這項交易資料傳送到另一張卡片上,在交易還沒完成時整個卡片資料已經被複製。

消費場域處處可見的 POS,與 ATM 一樣危險!

目前金融犯罪中常出現的 ATM 攻擊,大多鎖定在機台吐鈔元件。駭客駭入銀行系統後,從內部網路控制 ATM 執行特定程式,遠端操控 ATM 控制吐鈔模組。駭客首先必須找到突破口,來進入銀行連線,並找到存取派送主機的方法,取得主機與 ATM 的控制權,來發送讓吐鈔模組啟動的指令。

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圖/ shutterstock

叢培侃強調在談資訊安全時只看 ATM 是遠遠不夠的,國際連鎖飯店凱悅(Hyatt)去年就曾經發生磁卡資料外洩事件,因為商務使用的 POS 系統(Point of Sales,銷售點終端)廠商跟 ATM 系統大多相同,因此這些攻擊從 ATM 移到 POS、從 POS 移到 ATM 都是相當容易的,現在許多傳統零售業者都變成電商,對資訊安全需求也提高,POS 系統的攻擊未來在零售業也是有發生的可能,這些接觸點都必須要納入資安監控機制去考量。

惡意攻擊增加,東歐金融攻擊黑色產業

近幾年,不論是針對銀行還是 ATM 本身的惡意攻擊都有增加的趨勢,每年惡意攻擊的頻率越來越高,目標也從東歐移往亞洲地區,包含日本、越南、泰國、新加坡、香港甚至墨西哥等等。

HITCON TALK - 金融資安研討會
圖/ 灣駭客年會 ( HITCON )提供

相關事件一連串的發生, 8 月在泰國、10 月在吉爾吉斯,都接連發生類似台灣ATM被盜領事件,目前世界上的金融攻擊組織主要有四,分別為 Anunak(Carbanak)、Corkow(Metet)、Buhtrap 與 Lurk ,今年 7 月就是 Anunak 攻擊台灣的第一銀行,這些行動當然也引發一般民眾的擔心,先前就有民眾在 Line 群組中瘋傳,如果看到密碼鍵盤(PIN Pad)上有異常的貼紙,就要把它撕掉。這種可能是錯誤的訊息傳佈,讓臺灣的銀行提款機貼紙慘遭民眾撕光光。

叢培侃與臺灣駭客年會都提醒,資訊科技每天都在更新,犯罪型態不停的在改變,惡意攻擊常已不再是你我腦海中的樣貌;因此,不只金融業,我們都應該要學著將風險評估、資安情報分享一同納入決策考量,才能一起面對新型態惡意攻擊。

本文是由臺灣駭客年會(HITCON)在日前所舉辦的「金融資安研討會」演講整理,如果讀者們有興趣,不妨直接收看由臺灣駭客年會的直播,與叢培侃先生所提供的投影片。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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