2017年資安10大預測:人工智慧、語音平台API恐成駭客攻擊目標
2017年資安10大預測:人工智慧、語音平台API恐成駭客攻擊目標

Forcepoint 22日公布2017年十大資安預測,其中最受注目的的除了許多國家的法規開始規範資料保護,而勒索軟體的威脅也將更進階之外,關於人工智慧及語音平台等新科技的演進,也都可能帶來更大的威脅。

Forcepoint是誰?美國國防導彈軍火商雷神(Raytheon)在2016年1月整合了三家公司,正式改名為Forcepoint。包括雷神在2015年以19億美元現金收購的資安公司Websense,還有後續從Intel旗下收購的防火牆業務Stonesoft

Forcepoint亞洲區副總裁Maurizio Garavello指出,「資安的設計跟開發App的新方式有關係,網路和App都會有風險,也不知道它如何被駭客使用。」企業必須轉換思考資安的方式,假設自己的網路已經被入侵,沒有一個網路是絕對安全的。

由於網路讓一切都發生很快,有可能在美國發生的駭客攻擊情況,隔天就發生在台灣。Maurizio Garavello說,寧可100個駭客進來你的網路時,1天就可以偵測到,但也不要1個駭客進來,卻在網路中存在100天,那樣就來不及了。「你唯一可做的方法是快速發現異常行為,縮短駭客潛伏的時間!」

Forcepoint北亞區技術總監莊添發指出,「科技發展到哪裡,駭客就跟到哪裡!

隨著人工智慧應用越來越多,但資安廠商在做人工智慧研究的同時,駭客可能同時也在研究。例如語音啟動的人工智慧平台,就可能成為新的攻擊介面。

莊添發提醒,開發者在介接人工智慧、語音或物聯網服務的API時,必須考慮安全架構,讓資安思維變成習慣,不能只追求性能好、把App做得很小而已。

Forcepoint十大資安預測如下:

1. 數位戰場成為成為新冷、熱戰?

資訊和網路攻擊是傳統戰場的延伸。根據北大西洋公約組織(NATO)第五條款,當同盟國受到攻擊時,其他國家就要協防,網路攻擊沒處理好也可能造成同盟國協防。但是,在網路世界很難判別攻擊從哪裡來,這會造成很多的問題。

2. 千禧世代設備使用的習慣對工作環境的衝擊

1980年到2000年出生的千禧世代,對資訊高度依賴,資訊和工作、娛樂密不可分。內部員工保護資料的方式,以及使用設備行為,可能會導致對工作環境的衝擊。

3. 法規遵循與資料保護結合

不管做什麼生意,都要符合法規,就必須做到資料保護。網路攻防戰牽涉到實體戰爭,大家關心如何保護資料。例如,歐盟的資料保護協議,只能境內傳輸,但是全球企業幾乎都是跨境,服務也往往是跨境,未來法規遵循跟資料保護會有更緊密的結合。

4. 企業變相鼓勵的內部威脅

企業以獲利為目標,獎懲制度會造成內部員工濫用內部相關資料。有可能讓員工取得個資、開立假帳號,達到營運目標和績效,由於太過誘人,等於企業變相鼓勵員工驅動不良的威脅。企業對存取數位資訊要有更多管控,才能避免這些情況。

5. 技術融合與安全整合4.0

很多公司不斷整合和併購,這些小的公司如果沒拿到投資,沒辦法生存就退出市場。所以產品必須不斷整合,讓技術更先進。因為隨著大公司併購越來越多,也可能讓小公司的技術消失了。

6. 雲端基礎架構增加攻擊的捷徑

企業採用雲端的情況越來越多,把有價值的資訊和資產移到雲端,只要資產在哪裡,駭客就會在哪裡,駭客攻擊雲端的例子也越來越多。

7. 語音平台與指令共享

語音平台像是iPhone Siri、Amazon Echo、微軟Cortana等等。語音啟動的人工智慧會根本改變我們和科技的互動,而人工智慧將能分辨不同使用者及其行為模式。

語音平台可能成為攻擊的新介面,以語音啟動AI來存取網頁、資料以及App,這些AI的應用將在2017年大量增加。語音開放API之後,會有相關廠商和開發者,透過語音技術啟用後面的應用,駭客可能會利用漏洞進入伺服器,或取得系統更高的權限。

8. 人工智慧與自動化攻擊機器的崛起

2016年的DEF CON網路攻防大賽中,就有自動化攻擊機器Mayhem參賽。如果駭客也用機器學習機制攻擊的話,企業如何快速反應?

9. 加密勒索軟體再升級

2014和2015年興起的勒索軟體十分猖獗,企業和個人重要的資料會被拿來勒索,並且得付贖金。

勒索軟體將從加密檔案換取贖金,變成竊取資料,換取更高利益,未來駭客可能把你的資料帶走,拿去在黑市交易,兜售偷竊來的營業秘密資料。政府組織和企業將成駭客積極追逐的攻擊目標。

10. 廢棄軟體漏洞的新應用

企業必須關注自己的環境裡是否有已廢棄的軟體,而且存在漏洞,很可能駭客會藉著更新程式放入惡意病毒。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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