從駭客偵測到保險理賠,AI資安新創打造一條龍服務
從駭客偵測到保險理賠,AI資安新創打造一條龍服務

資安連續創業家邱銘彰,過去兩次創業都被外商收購,讓台灣資安實力跨出國際。這次,他選擇用AI切入資安市場,攜手同樣在資安圈打滾多年的吳明蔚和叢培侃,共同創辦奧義智慧科技,要提供從防禦到保險的一條龍資安解決方案。

無止盡的樂觀,成為資安連續創業家

這是邱銘彰第三次創業。雖然他大學念的是機械,卻一頭栽進資安領域,也是台灣駭客協會(HITCON)的初始成員。2005年,他創辦第一間公司艾克索夫(X-Solve),產品是做惡意程式偵測和自動掛馬分析,創辦兩年即被美商阿碼科技併購;2010年他再次創辦艾斯酷博科技(Xecure Lab),鎖定當時市場尚未流行的進階持續性滲透攻擊(APT)防護,也因為到美國黑帽大會發表研究,被以色列資安大廠Verint相中、並於2013年被併購。

回想前一次創業,邱銘彰形容有段時間是「淒風慘雨」,曾經付完員工薪水戶頭只剩一千、連生日蛋糕都買不起;也曾經與國際資安大廠談併購,但最終併購案告吹,因此喪失新創寶貴的前半年發展期,儘管如此,仍擋不住邱銘彰的創業魂。「瘋狂無止盡樂觀」,他如此形容自己。而這次,邱銘彰選擇用AI切入,從防禦、事件偵測、應變措施到後續的保險,瞄準資安服務供應商提供一條龍的資安解決方案。

AI切入資安兩大優點:自動化數據分析、納入情境

奧義智慧提供一套人工智慧資安平台,結合深度學習和自動態勢感知技術,在大數據中找出有價值的訊息,並結合資安威脅情資,以視覺化的方式呈現駭客入侵路徑,以及不同電腦被駭客入侵的可疑程度。

「我們做的是鈴鐺、法器,賣給道士讓他們去收鬼。」邱銘彰形容。這裡的鈴鐺指的是AI驅動的資安引擎、道士則是資安服務供應商,幫助他們更有效率的揪出駭客。而在解釋AI如何提升資安防護前,得先知道資安鑑識如何運作。邱銘彰將資安鑑識比喻成警察抓犯人,若有幫派犯罪,不只要找出犯人,還要找到堂口、常和誰溝通以及藥頭是誰等,知道整個犯罪結構,才能一網打盡。

邱銘彰表示,目前資安設備種類太多,不同領域情報整合困難,難以從大量數據中找出真正有用的資料;再者,過去發生資安事件後,多仰賴資安鑑識專家採證和調查,但這套人工的資安鑑識SOP跑完至少要兩周,壞人早就逃之夭夭。

這時,AI便能發揮作用,能在案件發生當下就把線索都搜索完,進而彙整、消化、結構和關聯大量情報,推論案情、找出真正根因並解決,也將過去兩周的鑑識期縮短到兩小時,而人類只要看機器學習做得好不好、給予適當調整,「可以說是自動化寫故事的引擎」邱銘彰說。

不只如此,將AI用於資安的好處,還包含能把「情境」考慮進來,而非只是單純的偵測惡意檔案。叢培侃解釋,資安防護很重要的一塊在於「了解對方使用工具的意圖」。他舉例,一個人拿菜刀是惡意還是正常行為,會因為他位於菜市場還是火車站而不同。

不過,這並非代表機器可完全取代人類,邱銘彰表示,AI只能讓駭客入侵的建模自動化,但關鍵在於要挑選對的資料用於訓練AI——而這正是人類的工作,把資安鑑識的方法論教給機器人。邱銘彰舉例,如果讓AI練習很多國文考卷,但最後卻出給他數學考卷,AI也不會寫。

駭客入侵
奧義智慧科技創辦人邱銘彰表示,將AI用於資安的好處在於能把「情境」考慮進來,而非只是單純的偵測惡意檔案。
圖/ Shutterstock

攜手保險業,提供資安保險理賠

叢培侃指出,他們不做像防火牆的「預防型」資安產品,因為預防的邊際效用是遞減的,投入大筆金額,最後可能只追求到5%的防禦,而他們追求的是做到駭客進來可以快速應變。「你不可能讓自己不感冒,但能做的是每天運動、增強抵抗力,感冒只要小咳嗽完就好了。」叢培侃說。

此外,目前奧義智慧也已經與勤業眾信和富邦產險合作推出資安保險。叢培侃解釋,資安防不勝防,就算企業已經採用新的資安設備,新的威脅還是會出現。因此他們和資安保險業者合作,若企業遭駭客入侵,導致資料外洩、訴訟、賠償、資安事件調查、名譽修復等損失,都能用保險理賠。而他們一方面提供企業資安防護,另一方面也幫保險公司做企業風險評鑑,建立起資安生態圈。

「想和大廠競爭,新創至少要預估兩年後的產品。」邱銘彰表示。而這次,他把寶壓在AI上,準備用這套雲端資安服務,再次走向國際。

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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