小心聽不見的「海豚攻擊」,正悄悄入侵你的智慧助理
小心聽不見的「海豚攻擊」,正悄悄入侵你的智慧助理

智慧聲控裝置在近年高速成長,生活周遭接觸到這類產品、服務也越來越平常,這周登場的Google開發者大會 I/O上,甚至推出了新技術「Duplex」,可以用幾乎與人類相同的聲音,協助用戶打電話訂位,但這也讓許多安全專家開始擔心起安全問題。

最近加州大學柏克萊分校一項研究指出,攻擊者可以藉由發出人類聽不到的超聲波指令,偷偷喚醒智慧助理並為所欲為地發出指令,更可怕的是攻擊者可以將超聲波隱藏在音樂中,讓人類幾乎無法察覺。

用人類聽不到的海豚音,默默控制智慧助理

這項研究其實在去年,就由普林斯頓大學、浙江大學的研究人員提出,他們發現攻擊者可以利用「超聲波」,這種人類耳朵聽不到的聲音頻率,來喚醒智慧助理。

因為海豚發出的聲音就是一種超聲波,人類是完全無法聽見這種頻率的聲音,因此這項攻擊手法就稱為「海豚攻擊(Dolphin Attack)」,攻擊者可能會利用人類無法察覺的超聲波喚醒智慧助理,進而指示裝置接觸含有惡意病毒的網站、撥打電話、傳訊息、購物下單、打開文件等行為,可以說攻擊者掌握了虛擬助理後,就能透過「聲音」為所欲為。

而根據研究人員最新的研究指出,攻擊者還能將超聲波隱藏在音樂中,用戶以為自己在聽音樂的同時,智慧助理就可能同步偵測到隱藏其中的「隱形指令」,加州大學研究人員Nicholas Carlini表示,他相信已經有駭客使用過類似的技術,而研究證明超聲波可以更隱密地藏在音樂中,就算現在沒有被攻擊的案例,這項漏洞出現問題也是早晚的事。

但這項攻擊也有其極限,成功的關鍵在於攻擊者必須離智慧助理「夠近」,因為超聲波最遠只能傳播到約7公里外的距離,且超聲波無法穿越水泥牆這類的材質,要成功就必須要站在窗外,在不被牆壁遮蔽的狀態下才能完成,然而攻擊者最不希望的就是驚動受害者,要在這麼近的距離內冒著被發現的風險,仍有一定的難度。

Google Home Mini
「海豚攻擊(Dolphin Attack)」也有其極限,成功的關鍵在於攻擊者必須離智慧助理「夠近」。
圖/ 翻攝自 Google 官網

避免聲音被濫用,可以怎麼做呢?

超聲波攻擊智慧語音助理,仍是一種相當新的攻擊手法,過去語音助理太過敏感也曾引發問題,Amazon Echo 曾因收音功能太過敏銳,發生過兒童誤下訂單成為謀殺案證據等新聞,只要說出喚醒詞「Hi,Siri」、「Alexa」就能輕易掌控,因此智慧音響製造商需花更多心力在聲音認證功能上,更精確地辨識發號施令者的身分,甚至是偵測不同的音頻,封鎖超聲波等作法。

今年Google在開發者大會上,大打AI聲控功能,在眼花撩亂的新功能背後,卻少提到安全問題,尤其透過最新的「Duplex 」技術,激似人類聲音與說話語調的技術,不要說機器,連人類都可能無法分辨。Google 發言人表示,要避免類似攻擊,用戶可以安裝Voice Match,這項工具可以透過設定,防止語音助理回應像是購物下單、存取個人敏感資訊等要求;亞馬遜則是要求用戶說出PIN碼才能下單。

在科技日新月異的時代,我們不能期待消滅所有的攻擊,但多一份警覺永遠是最好的做法。

資料來源:TechcrunchCNETMashable

關鍵字: #Google #人工智慧
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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