當AI防禦遇上AI攻擊,「以子之矛,攻子之盾」正在資安界上演
當AI防禦遇上AI攻擊,「以子之矛,攻子之盾」正在資安界上演
2018.10.31 | IBM

科技可以為善可以作惡,人工智慧(AI)也是,端看人類如何使用它,而在資安世界裡,這場防禦端和攻擊端的AI攻防前哨戰已經開打。

最新AI攻擊手法,插入噪音就能破壞語音辨識系統

IBM Security CTO兼VP Koos Lodewijkx分享,目前至少有三種與AI相關的資安攻擊手段。

第一種是利用AI提高攻擊效率。例如,現在駭客可以透過機器學習,分析社群媒體上的訊息、朋友圈等等,依照這些個人化資訊發起針對性攻擊,提高釣魚攻擊成功率。此外,現在網路上也出現透過機器學習、可以自動辨識圖像的免費軟體XEvil,讓駭客可破解用來防堵自動化攻擊的驗證碼CAPTCHA機制。

第二種則是駭客攻擊AI系統,例如以一種改變系統的方法進行攻擊,簡單來說就是污染AI系統,或是找到AI系統弱點、繞過防禦以進行攻擊。

Lodewijkx舉例,微軟在2016年推出聊天機器人Tay,透過機器學習技術讓他它可在每次的對話中改善回話,但上線24小時後就被「玩壞」,說出種族歧視的言論。不只是聊天機器人,Lodewijkx表示,現在的技術也能做到入侵語音辨識系統,只要在聲音中插入噪音,就能徹底改變翻譯結果,讓機器說出特定語句。

雖然這些看似無傷大雅,但Lodewijkx提醒,AI已經被企業大量用於商業營運中,一旦被駭客知道模型如何訓練和運作,就能藉由破壞訓練模型的數據來操控模型。例如,銀行把AI導入借貸決策系統,藉由分析申請人的收入、年齡、居住地、信用分數等,決定是否該批准借貸,一旦找到方法繞過偵測,就算有很差的信用分數仍可成功貸款。

「我們在產業所使用的機器學習,其中很多的模型仍非常脆弱,」Lodewijkx說,「如果你可以操控訓練模型的數據、輸入值,你就可玩弄這個模型。」

最後一種攻擊手段,駭客著點的不是模型本身,而是用來訓練AI模型背後的數據。Lodewijkx表示,駭客已經可以竊取訓練AI模型背後的數據,以圖像辨識系統為例,正常情況是,給出圖片後,系統可以辨識出人名,而在破解系統後,駭客只要擁有姓名,就能逆向重建出圖片。

AI從三層面防禦駭客攻擊

不只是攻擊端,AI之於資安防禦,也是不可獲缺的角色,像是IBM旗下資安產品幾乎已全面導入AI。

為什麼要用AI防禦?Lodewijkx指出,現在的資料量龐大,來自網路、電腦系統、資料庫等等,隨之而來的是資料、威脅、環境都變得更複雜;在此情況下,卻面臨資安技術人力短缺,IBM調查指出,到2022年,資安領域會有180萬份的資安人力短缺。這也是為什麼需要在資安工具中導入AI,而AI也能提高偵測和反應的速度,降低損失。

Lodewijkx指出,目前最常見的AI資安應用是「預測分析」(predictive analytics),也就是藉由機器學習分析大量數據,從中找出異常。「市場上幾乎每個人都說有將AI導入資安中,就是這個分類。」他說。

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儘管AI已經被大量用在資安防禦,但IBM Security CTO 兼VP Koos Lodewijkx認為,現階段AI仍須和人類合作,因為AI可以做很多例行工作,但仍無法做到需要創造、調查類的工作。
圖/ 蔡仁譯攝

例如,監控網路流量或使用者行為,找出不尋常的地方,或是觀察人類如何和電腦或手機互動,進而分辨出是真正的人類、還是假裝成人類的惡意軟體。此外,也能找出「假陽性」的威脅警報,降低誤報率。

第二類則是智能強化(Intelligence consolidations),也就是把資安研究工作交給AI。Lodewijkx解釋,IBM教旗下人工智慧Wastson讀懂資安相關的新聞、研究報告、Twitter訊息等等,進而建立知識圖譜(knowledge graph),並找出每個知識間的關聯性。訓練完成後,當他們告訴Watson一個IP位址、網址或檔案,Watson就可以回報該檔案的相關訊息,如和哪種病毒有關、常被哪些駭客組織使用、鎖定哪些產業等等,讓分析師不用再自己去讀大量資料。

第三種則是智能回應(intelligence response),目標在於提高一定時間內的分析效率。Lodewijkx指出,以資安營運中心為例,分析師有58%的時間都是花在重複性工作上。舉例來說,當資安監測系統發出警示,分析師必須比對不同的應用程式、資料庫和系統,確認該警示是否為真,而正因為這些步驟是固定的,很適合自動化。

AI不是資安防禦的完美解方

儘管現在AI已經被大量用於資安產品,但Lodewijkx認為AI並不能解決所有資安問題,「我們距離那時還很遠。 」

Lodewijkx解釋,現階段AI只能針對特定任務,使用場景仍非常狹隘,雖然可以強化防禦,但仍需要和其他防禦方式相輔相成,如更新補丁、保護憑證、防火牆等等。

更重要的是,AI仍需要和人類合作。「我們還沒有進入AI比人類聰明的時代,」Lodewijkx解釋,機器學習模型最擅長的地方是,做人類訓練他們做的事情,這也是為什麼AI可以做很多例行工作,但仍無法做到需要創造、調查類的工作。反過來講,這也意味著AI攻擊也只能做好一件事,當被訓練的攻擊手段不行,AI也無法像人類一樣自己想出別種攻擊方法。

「這其實有點像軍備競賽(arm race),」Lodewijkx說,現在駭客學習AI、取得演算法、雲端計算能力等成本都越來越低,這也讓防禦端的偵測和回應速度必須更快及精準。而這場AI資安攻防的前哨戰,才剛開打。

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當 LINE 不再只是推播工具:歐舒丹如何串聯門市與官網,重新定義美妝品牌會員經營策略?
當 LINE 不再只是推播工具:歐舒丹如何串聯門市與官網,重新定義美妝品牌會員經營策略?

美妝品牌的競爭,早已不只是比產品、比促銷優惠,更比誰能提供更好的服務體驗,把顧客留下來。

今年4月,歐舒丹(L'OCCITANE en Provence)迎來 50 週年,在全台五大指定櫃點舉辦品牌活動,吸引近萬名消費者參與。其中,54% 參加活動後成為品牌 LINE 官方帳號新好友,且新好友中更有八成完成品牌會員註冊。之後,歐舒丹再透過持續的互動與溝通,成功將短期活動流量轉化為可長期經營的顧客關係,帶動當月整體獲客人數較去年同期成長20%。

這項亮眼成績的背後,反映出歐舒丹在會員經營上的轉變。品牌透過 Omnichat 解決方案整合線上線下會員數據,完整描繪出顧客互動軌跡,並導入個人化 LINE 官方帳號圖文選單、視覺化會員中心等創新設計,依據會員的身分、消費歷程與需求,進行個人化的溝通與服務,讓活動不是只停留在一次性的品牌曝光與現場人流,而將顧客對品牌的關注進一步轉化為可以長期經營的會員關係。突破美妝品牌過往將 LINE 當成群發工具的迷思,也讓 LINE 從單純的訊息推播工具,升級為深化會員經營與顧客關係的核心平台。

突破數據整合瓶頸,打造個人化服務的第一步

歐舒丹集團亞太區首席信息官蕭建才認為,近年來消費者對美妝品牌的期待愈來愈高,希望品牌能夠真正理解自己的需求,並在對的時間提供對的產品、訊息與服務。而一個完整且高品質的數據庫,正是落實這種「顧客導向」溝通模式的核心關鍵。

然而,歐舒丹亞太區各營運據點過去皆使用不同的溝通渠道與 MarTech 工具,導致門市 POS、品牌官網、會員系統及社群互動等數據彼此分散、難以整合,不僅讓品牌難以完整描繪顧客旅程,更成為推動個人化行銷與 OMO 全通路經營的最大瓶頸。為此,歐舒丹決定在亞太區全面導入 Omnichat 解決方案,橫向打通分散數據,建構起一致的會員經營架構。

「我們希望從過去無差別式訊息溝通,轉向真正的個人化深度經營。」蕭建才表示,透過數據整合,品牌可依據會員輪廓、消費紀錄與互動歷程,提供更精準、更個人化的內容與服務;同時串連線上、線下各個接觸點,讓顧客無論是在官網下單,或走進實體門市,都能享有一致的會員權益與品牌體驗。

歐舒丹集團亞太區首席資訊官蕭建才表示,整合門市、官網與會員數據,是實現顧客導向個人化溝通的關鍵。
歐舒丹集團亞太區首席資訊官蕭建才表示,整合門市、官網與會員系統數據,是實現「顧客導向」個人化溝通的核心關鍵。
圖/ 數位時代

品牌一致化,建立全台統一的數位門面與溝通標準

在歐舒丹的亞太區數位轉型計畫中,台灣是率先導入 Omnichat 解決方案的市場之一。值得一提的是,台灣市場從導入到實際運用僅約三個月,在雙方團隊高度協作與系統快速整合下,即已將會員數據進一步應用於日常溝通、會員旅程與個人化服務,讓數據整合快速從系統建置走向實際應用。此次導入也為歐舒丹台灣的會員經營帶來三大改變。

第一個改變是統一品牌對外溝通門面,打造一致的顧客服務體驗。台灣歐舒丹總經理趙曉蘋表示,過去全台 48 家門市各自經營 LINE 帳號,不僅訊息內容與溝通介面缺乏一致標準,更難以將門市客群沉澱為品牌的數位資產。

如今透過 Omnichat 平台,將全台門市整合至單一品牌官方帳號底下,所有對外溝通由總公司統一把關與管理,確保品牌形象、服務流程與會員體驗的一致性。顧客只需綁定最常造訪的門市,即可持續接收該門市推播的專屬訊息,及門市顧問提供的一對一的遠端關懷服務。即使第一線人員異動,顧客的消費紀錄、產品偏好與互動標籤仍完整保留,延續個人化服務,避免因人員流動中斷品牌與顧客的長期關係。

品牌在持續拓展新客的同時,也透過 OMO 全通路整合深化會員經營,串聯品牌、零售與電商的每個接觸點,持續累積顧客信任與認同,逐步轉向以顧客終身價值為核心的經營模式。

歐舒丹台灣總經理趙曉蘋指出,導入Omnichat後,全台48家門市LINE帳號整合為單一官方帳號。
台灣歐舒丹總經理趙曉蘋指出,導入Omnichat後,全台48家門市LINE帳號整合為單一品牌官方帳號,統一溝通與服務標準。
圖/ 數位時代

通路整合化,提供無縫接軌的 OMO 體驗

第二個改變,則是打破不同通路各自經營的模式,把原本分散的互動串聯起來,邁向 OMO 全通路經營的目標。

趙曉蘋指出,過去品牌官網與實體門市不同通路各自獨立,形成「點對點」的經營模式。門市只服務進店顧客、官網只經營線上會員,即使面對的是同一群消費者,也難以串聯彼此的互動與服務。然而,從品牌角度來看,消費者只是選擇不同的消費方式,本質上都是歐舒丹的顧客,不應被不同通路切割。

如今歐舒丹整合各通路的會員資料,建立完整的顧客旅程,讓原本各自獨立的線上、線下通路開始互相導流,發揮一加一大於二的綜效,將服務拉長為「全時陪伴的線狀與面狀關係」。例如,透過 LINE 推播試用品、優惠券等訊息,引導線上會員走進門市體驗產品,掌握顧客喜好,並追蹤顧客從接收訊息、到店體驗到完成消費的完整歷程,讓品牌更清楚掌握顧客的行為與偏好,持續優化會員經營策略。

另一方面,門市顧問也能在顧客離店後,根據消費行為透過 LINE 持續互動,了解其產品使用狀況、保養需求與回購週期,並適時邀請顧客回櫃體驗新品或領取試用品,主動創造回購機會,改變過去只能被動等待顧客再次進店的服務模式。透過 LINE 官方帳號與 Omnichat,歐舒丹接起了顧客兩次到店之間的互動斷點,讓門市服務從一次性交易,延伸為持續陪伴顧客的長期關係。

顧客可在門市掃碼,透過 LINE 官方帳號綁定專屬門市,建立顧客與門市顧問的一對一連結,讓每一位顧客享有更貼心、更即時的門市服務。
顧客可在門市掃碼,透過 LINE 官方帳號綁定專屬門市,建立顧客與門市顧問的一對一連結,讓每一位顧客享有更貼心、更即時的門市服務。
圖/ 數位時代

溝通個人化,讓每一次互動都發生在最適合的時機

透過整合會員數據,不僅讓歐舒丹邁向 OMO 全通路經營,更進一步迎來第三個改變,也就是根據每位顧客的標籤、消費行為與互動紀錄,透過 LINE 官方帳號在最恰當的時機,提供最適合的內容、服務與體驗。

同時,歐舒丹也加入自動化會員旅程設計,依照顧客目前所處的會員生命週期階段,例如:新會員、首購顧客、金銀卡專屬優惠等;同時透過掌握美妝保養品的回購週期,運用自動化旅程在適切時機精準提醒顧客回購。提供不同的分眾內容與提醒,確保每一次溝通都建立在需求之上,讓訊息不再是干擾,而是真正創造價值。

這樣的個人化溝通策略也直接反映在成效上。例如,今年官網「714」檔期活動中,歐舒丹針對已將商品加入購物車、卻尚未完成結帳的會員,自動發送提醒訊息,帶來 15% 的轉換率,投資報酬率(ROAS)更達813倍。又如,針對會員發送的 LINE 帳號綁定優惠券,其使用數量較去年同期成長約 5 倍,其中近68% 的兌換者為新客,累計直接帶動超過 700 萬元營收。

除了溝通內容因人而異,歐舒丹更將個人化延伸到會員介面本身。Omnichat 為歐舒丹打造了個人化圖文選單與視覺化會員中心,當不同等級的會員開啟 LINE 官方帳號時,系統所呈現的首頁內容也會有所不同,同時也提供官網及Spa多重通路活動資訊。會員狀態更以視覺化進度條方式呈現,讓會員一目瞭然掌握自己的會員狀態,包括目前的會員等級、累積積分、距離升等還需要多少積分,以及各階段專屬權益等,可以激發會員持續回訪與消費的意願,讓 LINE 官方帳號從單純的溝通管道,成為會員日常互動的重要入口。

「歐舒丹將 LINE 定位為顧客關係經營的平台,」趙曉蘋說,未來將持續透過 LINE 提供符合需求的內容,營造有溫度、可以打動人心的服務體驗,透過每一次互動累積信任感與黏著度,讓品牌與顧客的關係,不只停留在交易當下,而是延續到每一次的保養旅程之中。

自動化LINE分眾溝通,714檔期購物車提醒轉換率15%、ROAS813倍,優惠券兌換年增近5倍。
透過自動化LINE分眾溝通,歐舒丹714檔期購物車提醒帶來15%轉換率、ROAS達813倍,會員優惠券兌換量年增近5倍。
圖/ 數位時代

Omnichat 執行長陳正達表示:「歐舒丹的案例顯示,會員經營正在從『觸達顧客』走向『理解顧客』。當品牌能串聯線上、線下不同場景的會員數據,就能進一步掌握顧客從認識、互動、消費到回購的完整旅程,讓每一次溝通都有更明確的目的與價值。對品牌而言,真正的全通路,不只是把不同渠道放在一起,而是讓顧客無論在哪一個場景與品牌互動,都能獲得一致且延續的體驗,最終達成顧客忠誠度與業績增長的雙贏。」

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