還在用Windows XP?從台積電病毒事件看台廠普遍的資安問題
還在用Windows XP?從台積電病毒事件看台廠普遍的資安問題

最近台積電的病毒事件,引發很多人的關心與臆測。對於企業來說,資安事件資訊揭露在公眾下,會有暴露自身資訊系統架構而導致提供外界攻擊的線索。因此,留下許多疑惑也不令人意外。

就這次事件中,MS-017是一個非常顯眼的關鍵字,這代表著針對微軟弱點的攻擊。傳統Windows作業系統會具有這樣的漏洞,而這也不見得一定會是只有WannaCry勒索病毒才會去利用。因此,當台積電總裁講到WannaCry變種時,一般人通常就會關心為何會有這種勒索軟體的出現?我個人從比較陰謀論的角度,會覺得是否有人特別針對半導體廠或是其他智慧工廠進行勒索病毒攻擊。當一家公司一天產值上億時,或許就會願意付出贖金。因此,其他高科技廠商應該也要同步警覺。

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最近的台積電病毒事件中,MS-017是一個非常顯眼的關鍵字,這代表著針對微軟弱點的攻擊。傳統Windows作業系統會有這樣的漏洞,而這也不見得一定會是只有WannaCry勒索病毒才會去利用。
圖/ Shutter Stock

工廠通常會充滿著各種不同規格的儀器,這些儀器在過去是直接透過儀器本身的控制程式進行操作,但隨著自動化乃至於智慧工廠議題的出現,可以透過外部的資訊系統,經由網路收集各儀器的資訊,並進而提供最佳化的作業方式。而這些會和儀器之間溝通的電腦,通常是Windows作業系統,也會成為病毒攻擊的目標。

在過去,Windows作業系統的安全性常受到詬病,因此,微軟的創辦人比爾・蓋茲(Bill Gates)在2002的時候,對內部發布了一個備忘錄,強調安全的重要性。而微軟也發表了一系列軟體開發安全生命週期的方法與工具。其實從這封信的日期就有些人會有疑問:那Windows 2000、Windows XP等等的系統不是都在這之前開發的嗎?這也就是有些作業系統版本就是會比較容易遭受攻擊的原因。

微軟在2010年宣布停止對於Windows 2000的支援,在2014年宣布停止對於XP的支援。正常來說,一般企業應該不會有這樣的系統才對,但與眾人預期不同的是,很多工廠應該還有許多Windows XP乃至Windows 2000的系統,而不更新的原因不是為了省錢,最大的原因是有許多程式只能執行在那些版本的作業系統當中。而程式的開發廠商可能不存在了或者已經停止相關程式的更新與支援。在這種狀況下,可能相關的機台狀態仍然良好、更換要花不少錢,也可能覺得跑得好好地沒必要更換。但因為這樣的因素,資訊人員就必須要想盡辦法為相關的應用程式與作業系統續命。而這就是目前高科技業普遍存在的資安風險。

解決之道其實講得容易,但執行起來都有難度:換掉還需要老舊作業系統的機台,但可能要花好幾億;把所有需要執行在老舊作業系統的程式改寫,但你可能沒有相關的機械規格;運用防火牆等隔離的方式,避免老舊系統所在電腦接觸到威脅,但這維護成本高,而且一旦事件發生,往往不可收拾。就這點來說,筆者以為比較徹底的方式還是先讓這些系統儘可能續命,然後逐步更新需要老舊作業系統的機台,之後在新購入軟體時,就把後續進行更新所需要的資訊作保留。

對於高科技業的工廠來說,周邊系統的安全是這次病毒事件的焦點。但是未來可能更需要堤防駭客針對特定的工具機。而發生像之前印表機勒索病毒一樣的狀況─駭客透過癱瘓工具機來要求支付贖金。

這件事在過去並不容易發生,因為這些設備的硬體架構、作業系統,乃至通訊方式都不相同。就駭客來說,研究攻擊這些機台的C/P值並不高。還不如想辦法攻擊ATM叫他吐鈔來的實在。因此像過去,通常就像是震網(Stuxnet)一樣,由一個國家針對另一個國家的重要設施開發攻擊程式。然而,隨著標準化的趨勢,駭客可能逐步針對它容易接觸,而且被普遍被採用的裝置,像是可程式化邏輯控制器 (Programmable Logic Controller, PLC)等進行攻擊。而也有可能未來會出現類似像現在有專門針對銀行系統進行攻擊的駭客集團之狀況,而有專門針對高科技廠特定工具機進行攻擊的狀況,也特別值得進行後續觀察。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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