駭客攻擊一年損失達8100億元，微軟提點企業：釣魚信件別亂點|數位時代 BusinessNext

駭客攻擊一年損失達8100億元，微軟提點企業：釣魚信件別亂點

根據微軟亞太資安研究報告，台灣在2017年因資安攻擊事件造成的經濟成本損失，高達8,100億新台幣，相當於台灣GDP總值的5%。對企業而言，若想有效降低該數字，關鍵在於員工對釣魚信件的處理。

資安事件造成的「直接損失」僅是冰山一角

微軟和IT分析市調顧問公司Frost&Sillivan合作發布亞太資安研究報告，以問卷調查1,300名來自台灣、澳洲、中國、香港、新加坡、日本、韓國等13個亞太市場的企業資安決策者，其中，有超過70%皆任職於員工數超過500人的大型組織，產業涵蓋製造、金融、政府、健康、零售、教育等領域。

報告發現，若以過去一整年來看，台灣因資安攻擊事件造成的經濟成本損失，高達8,100億新台幣，相當於台灣GDP總值的5%。

「網路資安事件帶來的直接損失雖然最顯而易見，卻只是冰山一角，」微軟亞洲首席安全長Michael Montoya指出，「實際的經濟損失往往被低估。」

以台灣大型組織來說，因資安事件所造成的經濟損失，每年平均損失1,760萬美元，而因資安事件有關的生產力損失、罰金、補償費用等直接損失，平均金額為380萬美元，但其他如因損及名聲而導致顧客流失的間接損失，以及資安事件對整體生態系造成衝擊的延伸損失，兩者總和高達1,380萬美元，幾乎是直接損失的4倍。

六成台灣企業員工會點開釣魚信連結

進一步看駭客如何滲透企業，很大一部分來自釣魚攻擊。報告指出，在台灣，有六成的人曾收到來自攻擊者的惡意郵件，其中又有六成的人會開啟惡意內容，包含附件或惡意網址，且一旦電腦被滲透，往往要三個月才會發現電腦遭入侵。

根據微軟防止網路釣魚及惡意軟體過濾機制SmartScreen所搜集的數據，在「網頁掛馬攻擊」(Drive-by Downloads) ，也就是在email信件中夾帶惡意網址、藉此感染收信人電腦，台灣在去年的得分為6.4，意即每10人即有6.4人會點開惡意連結，儘管相較於去年的7.4些微下降，但卻是連續三年居全球之冠，而第二名的伊朗分數僅1.6，落差相當大。微軟全球商務支援中心資訊安全暨風險管理協理林宏嘉解釋，台灣數位普及度高，但資安意識未等比提升，才有此結果。

林宏嘉表示，這類釣魚信件會按照使用者過去的數位足跡或行為模式來調整信件內容，藉此降低收信者戒心。至於如何防範？雖然是老生常談，但他提醒，除了注意網址是否可信賴網域，最根本的是注意發信者是否是可信任來源。

另一方面，林宏嘉指出，駭客也在轉型，根據微軟統計，過去五個月的台灣資安攻擊，有97%的攻擊來源不重複，且45%來自非已知的惡意攻擊來源，因此難以用防毒方式常用的「黑、白名單」阻擋。對此微軟提醒，可將AI和自動化工具用於資安防禦措施，找出可疑攻擊行為，才能化主動為被動。

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。