「整個家就像失控了！」智慧型家電濫用變家暴？|數位時代 BusinessNext

近日，《紐約時報》的一篇報導指出，有越來越多家庭暴力的案例和物聯網（Internet of Things, IoT）、智慧型家庭科技產品遭濫用有關。一名受害者便形容道，這種經驗就像是整個家失控了一樣。

電子鎖、電鈴到空調都有

有人指出，她發現自己家門的電子鎖每天都會被改密碼，也有人說她的經驗是IoT電鈴會一直響，但門外並沒有人。

也有人提到，她發現家裡的智慧型空調會自己關掉，最後她不得不選擇把牆壁裡的智慧型溫度調節系統拆掉。

類似的案例還有智慧型照明設備或IoT喇叭，這些例子背後的原因，都是因為有人利用網路遠端遙控家裡的科技產品。

小補充：什麼是物聯網（IoT）

物聯網指的是讓實際存在的物體，例如：家電、汽車、各式機器、零件，可以透過網際網路相互傳遞訊息。

曾有一家英國軟體公司，利用物聯網技術研發出一款智慧型手環，只要使用者花錢超過預算，這個智慧型手環就會電擊使用者。

科技濫用造成心理上的壓力和困擾

雖然上述這些例子並不會對當事人造成身體上的傷害，目前也沒有正式的統計數據可以指出這種例子有多普遍，但隨著這些案例的出現，也讓越來越多人意識到物聯網等科技產品遭濫用確實有可能造成當事人心理上的壓力或困擾，進而控制當事人的行徑。

加州帕羅奧圖（Palo Alto）的警察局長佩隆（Zach Perron）表示，他非常相信這類型的案件真實存在著。他說：「以我對家庭暴力心理學的理解，這完全合情合理。家庭暴力主要和控制有關──人們想到身體上的暴力，但也有情緒上的暴力。」

家暴受害者被科技產品跟蹤、監視

早在《紐約時報》的報導出來以前，一直以來都有不少和科技濫用有關的案例出現。

2014年，美國公共廣播電台（NPR）曾經針對美國國內70多個家暴庇護中心進行調查，結果發現當中有85%的家暴受害者曾有過被GPS全球定位系統跟蹤的經驗，另有75%的受害者指出，對方是利用行動裝置的APP來監視他們的行動。

2015年，NPO維多利亞州家庭暴力資源中心（Domestic Violence Resource Centre Victoria）的研究發現，有98%的受訪者表示，他們曾經有過科技產品被濫用、跟蹤監視的相關經驗。

科技濫用問題分兩類

這些因為科技產品而起的濫用問題，主要可以分成兩大類型。第一種類型是利用IoT產品，利用遠端遙控技術打擾當事者的日常生活，造成當事者過度緊張或焦慮的情緒。像是電子鎖、或IoT電鈴、喇叭都是此類。

第二種問題則是受害者和加害者之間，存在著對於科技產品熟悉度的差異。

時間點和發生頻率也有影響

IoT科技遭到濫用的時間點或發生的頻率，也會和影響程度有關。

以智慧型溫度調節裝置為例，如果在冬天無法將室內溫度調高，或夏天時室內空調溫度還比屋外更高，對於當事者來說都很痛苦。如果電子鎖密碼又被改掉，而無法離開家裡，整件事情又會變得更加棘手。

被偷拍才有法律可管

如果換成屋內的攝影鏡頭、相機來監控當事人的行為，還能即時拍到或錄影下有利於加害者的影像，進而以這些照片或影像羞辱當事者。

目前，只有這種濫用私人影像的案例有法律可管，但其他關於IoT科技的濫用問題，並沒有明確的法律可以預防或應對。

受害者不太會使用科技產品

IoT科技可以被有心人士濫用的另一個問題，就是加害者比起受害者更熟悉IoT產品的使用方式。在不少案例當中，受害者並不太會使用家裡這些IoT產品。

受害者相信不能沒有加害者

英國薩里大學(University of Surrey)網路安全教授伍德沃德(Alan Woodward)指出，如果是由他人協助安裝智慧型裝置時，就有更大的可能性遭到加害者濫用。

他表示，當加害者發現受害者不太會操作這類型的科技產品時，加害者就能讓受害者相信，受害者需要加害者的存在，因為只有加害者才會操作這類型的產品。

讓受害者提早發現

NPO終結家庭暴力全國網路(National Network to End Domestic Violence)的負責人奧爾森(Erica Olsen)便指出，有不少人到她們的組織詢問該如何解決這樣的問題才好。

對此，倫敦大學學院（University College London）製作了一份文件，在6頁的內容當中列出了常見的IoT裝置的功能和用途，希望能讓受害者能提早發現，自己很有可能遇到IoT科技濫用的情況。

專家：分手後要整組換掉

專門研究IoT安全的研究員沐恩羅（Ken Munro）表示，他知道不少同居伴侶分手之後，前任伴侶可以利用IoT等科技欺負當事人。

他建議，在這種情況下應該要徹底檢查並汰換掉家裡所有的IoT產品，「即便是前任對科技不太熟悉，他/她也是可以利用像智慧型電鈴的追蹤功能漏洞來跟蹤你」。

在家暴者身上，生活沒有因為科技更安全

美國全國家庭暴力熱線（National Domestic Violence Hotline）的首席執行官雷-瓊斯（Katie Ray-Jones）說，當人們發現新科技時常常會想著：「哇，我的生活會變得更安全」，但「我們常常在家暴受害者身上看到相反的結果」。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。