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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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