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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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