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

小心聽不見的「海豚攻擊」，正悄悄入侵你的智慧助理

一項研究指出，攻擊者可藉由發出人類聽不到的超聲波指令，又稱作海豚攻擊（Dolphin Attack），偷偷喚醒智慧助理並為所欲為。

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。

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。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。