防堵機器人秒殺搶票,新創星盾科技靠「變」擋下自動化程式攻擊
防堵機器人秒殺搶票,新創星盾科技靠「變」擋下自動化程式攻擊

傳統靠「比對病毒特徵」、「阻擋攻擊」的防毒軟體,一旦碰上擬人化的自動攻擊程式,也只能束手無策,例如,搶票程式即是模擬人類訂票流程。面對這樣無法從病毒特徵分辨的自動攻擊,要怎麼防禦?

今年COMPUTEX年度大獎唯一獲選的資安類廠商星盾科技,研發出的技術即是鎖定這類自動化程式攻擊。

顛覆傳統資安防禦,從阻擋「已知」到防範「未知」

總部設於美國的星盾科技成立於2016年,目前團隊有四十多人,包含執行長許明、技術長林育民等多名創始成員在網路安全公司賽門鐵克已有十多年資歷,且背後二十多人的技術團隊皆來自台灣。

在資安領域打滾多年的許明和林育民觀察到,擬人化的自動攻擊越來越多,尤其,這類的攻擊在物聯網設備中更為常見。不過,傳統防毒軟體卻難以阻擋這類的新興攻擊。

ForceShield
星盾科技執行長許明(右)、技術長林育民(左)等多名創始成員在賽門鐵克已有十多年資歷。
圖/ 張庭瑜攝影

首先,過去電腦安裝的防毒軟體,都得事前提供病毒特徵碼才能加以阻擋,而這都是在解決「已知」的問題。但現在越來越多攻擊是模擬人類操作行為,例如,破解路由器的帳號密碼後,重新綁定DNS並拿來作為其他攻擊的工具;又或者是訂票網站,攻擊者也不是直接用漏洞攻擊訂票資料庫,而是以自動化程式模擬人類行為搶票。因為「擬人化」,過去傳統防毒軟體使用的特徵比對模式會完全失效。

再者,想靠追蹤可疑IP來源阻擋也不可行,因為現在已有許多低價的跳板網站可出租;而訂票網站常見的驗證碼機制,阻擋效果也相當有限,因為現在也有自動識別驗證碼,甚至是人力外包打碼(靠人力輸入驗證碼)等服務供駭客選擇。

而星盾科技就希望顛覆以往防毒軟體只能「解決已知問題」,改為解決未知、做到主動防禦。怎麼做到?林育民表示,第一步是依據攻擊態勢,動態變換他們要保護的目標系統,讓駭客找不到攻擊入口。

程式碼「動態變換」技術,擋掉過半自動化程式攻擊

以售票網站為例,用戶每送出一個訪問網站的請求,網站回傳的HTML語法每次都會動態變換、也會用token(憑證)確保時效性,雖然頁面瀏覽起來很正常,但由於底層語法已經更動,搶票程式會讀不懂,無法執行到購票的階段。林育民指出,通常50至70%的搶票程式在這階段就已經被阻擋。

此外,他們也會追蹤用戶前端運行環境和鍵盤、滑鼠、手機螢幕等的操作行為,偵測出對方是機器人還是真人,最後再根據不同的攻擊狀況,採取不同的防禦措施。

林育民透露,台灣某大訂票網站就是採用星盾科技資安方案。

而針對物聯網,由於聯網設備的儲存空間和計算資源皆相當有限,無法安裝傳統防毒軟體,他們也將資安解決方案程式大小設計為僅100k到2MB,相當輕量化。林育民表示,已有知名路由器廠商內嵌該技術,產品於今年出貨。

ForceShield
星盾科技將動態變換核心技術用於三個產品線,包含用於雲端的DynaShield、用於聯網裝置的DeviceShield,以及本次得獎、用於閘道資安防禦的GatewayShield。
圖/ 張庭瑜攝影

而將研發中心設在台灣,一方面除了瞄準台灣資安人才,許明表示,另一部份也是看好台灣物聯網供應鏈,希望未來能加深和IoT裝置製造商、OEM廠商及系統整合商的合作。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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