駭客揚言2/7癱瘓台灣多家券商網路,中華電信板橋雲端資料中心可能面臨落成以來最大考驗
駭客揚言2/7癱瘓台灣多家券商網路,中華電信板橋雲端資料中心可能面臨落成以來最大考驗
2017.02.07 | 電信通訊

根據iThome的報導,署名為「Armada Collective」駭客集團的駭客,於今年2/3已經對多家國內的券商下單平台發動DDoS攻擊,並且發勒索信威脅多家券商,如果不支付贖金,將在2/7發動更大一波的攻擊。

根據iThome的查證,確認至少有三家券商已經證2/7將會遭遇DDoS攻擊,而三家券商也表示已經交由中華電信幫助協助進行DDoS防禦。

「Armada Collective」駭客集團最著名的行動,就是在2015年的年底,針對3家希臘銀行進行DDoS攻擊並且勒索而在國際間闖下名號。不過,也有其它組織打著他們的名號來進行勒索,因此也有可能是冒名的駭客集團。不過,名號是假的,但是攻擊則是真的,因此券商也不敢大意。

而這次的攻擊,也是去年中華電信板橋的「中華電信雲端資料中心」啟用以來,面臨到可能是最大規模的攻擊行動。

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圖/ T客邦

在中華電信的板橋雲端資料中心裡頭,有一個網路監控中心,用以監控全省中華電信的網路安全。在去年資料中心落成時,我們曾經報導過,現在也帶大家回顧一下。

機房大樓的網路監控中心

網路監控中心,為板橋雲端資料中心的安全核心。在網路監控中心這裡,主要是由4x8一共32塊螢幕所組成。而這個監控中心的螢幕又可以分成四大區塊:

  • 左上角是網路監控為主,包括國際網路以及國內網路
  • 左下角為網路管理的內容資訊
  • 右上角顯示的是整個大樓智慧型的機電管理機制
  • 右下角顯示的是監視器的畫面,整個園區包括大樓內部重點部分,共有1021支監視器,用來監測不同的狀態以及目的。
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圖/ T客邦

先來看網路監控的部分,其中連接到全球的網路管理功能,台灣目前有19條國際海纜,使用高速頻寬連接到全世界的主要45個國家,這19條國際纜線就是台灣對外的資訊重要通道。

以中華電信來說,國際總頻寬超過有1,000 Gbps,而且每年還持續擴增對外的頻寬。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

在這45個國家中,台灣到美國的流量為最大。以美國為例,他們在監控中心可以即時調出台灣與美國之間的流量資訊,像是下面這張圖,就是當天下午三點零五分,整個台灣到美國的即時流量圖表。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

台灣到美國有70個電路的狀態,可以在圖表右側看到每一條電路的狀態,如果是綠色的表示正常,如果不是就代表有狀況需要排除。透過這些,可以用來統計一天、一週、每月的流量使用率的情形,可以當作是頻寬調度的依據。

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圖/ T客邦

在國內的部分,目前國內有7個主要的節點,次要節點27個,整個國家的資訊通訊網路都在上面呈現。對內的總頻寬500G bps,固網業者有440個,而100M以上的客戶有超過100多萬。

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圖/ T客邦

再來還有一個很重要的網路是VPN,以金融證券期貨的VPN網路為例,這是中華電信為重要客戶打造的VPN網路服務,強調要穩定、安全、快速。

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圖/ T客邦

由於目前網路充滿了病毒、駭客猖獗,因此整個中華電信擁有的資料中心,也對於可能的威脅隨時監控、分析,必要的時候進行阻攔以及過濾。以中華電信來說,協助了140多個重要客戶以及機構,針對他們的網路隨時進行資安監控,鑑識以及DDos防護以及處理。

以下圖來說,紅色就代表國外攻擊到台灣的即時威脅。

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圖/ T客邦

金管會:必要時提高防護層級

針對券商遭駭事件,金管會已經下令行政院資安處協調通訊傳播委員會(NCC)待命,適時協調電信業阻斷,必要時也將啟動資安防護會議,升高防護層級。除了券商,金管會也下令銀行及保險業要全面戒備,不可掉以輕心。

行政院資安處已經與NCC保持聯繫,必要時將協調各家電信廠商,從源頭過濾,阻斷不明意圖的IP侵入。由於不同券商可能跨不同的電信廠商,若影響流量,必要時NCC也會協調各家電信廠商,採取類似「調撥車道」概念,電信廠商間相互支援。

本文授權轉載自:T客邦

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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