IBM、NASA等機密資料遭駭,美大動作起訴兩名中國駭客
IBM、NASA等機密資料遭駭,美大動作起訴兩名中國駭客
2018.12.21 | IBM

中美緊張關係再度升溫,20日美國司法部以竊取國家與商業機密為由,起訴中國駭客組織APT10成員朱華以及張士龍,英、澳、加、日、德等五國也跳出來共同譴責中國。

《路透社》進一步指出,IBM與惠普(HPE)已遭入侵,駭客透過他們的網路,竊得客戶資料。IBM表示沒有證據顯示被駭,惠普則不予評論。

中國情報單位所支持的ATP10在2014年開始,發起「雲端跳躍」(Cloud hopper)計畫,瞄準「託管服務提供商」(Managed Service Providers,簡稱MSP),竊取供應商的客戶機密資料。MSP為企業和政府提供IT代管服務,遠端管理伺服器、儲存裝置、電腦系統連線作業和線上服務支援平台等。

MSP被入侵,影響的可不是單一公司而已。FBI局長Christopher Wray說,這場攻擊就像是從大樓管理員身邊搶走鑰匙,不僅可以大搖大擺進入大樓,還可以在所有房間「暢行無阻」。《路透社》引述匿名爆料者表示,ATP10所攻擊的不只有IBM跟惠普的網路。

IBM發出聲明表示,「已經注意到駭客的新聞,並且已經加強防護措施,以保護客戶資安。」《路透社》指出IBM在今(2018)年夏天曾調查一起相關的攻擊,惠普則早在2017年初,就展開大規模調查。

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美國司法部起訴兩名中國駭客朱華以及張士龍,他們所屬ATP10駭客集團背後是中國情報單位,目前已駭入IBM、NASA、美國海軍等大型機構。目前兩人被FBI通緝中。

不只IBM,NASA與美國海軍都被駭

美國檢方表示,「雲端跳躍」主要鎖定美國與盟友的智慧財產與商業機密,為的是讓中國企業享有不公平的競爭優勢。美國聲稱境內約有45個政府單位及企業遭駭,全球有12國也成為攻擊目標。

《Wall Street Journal》引述起訴書稱駭客成功駭進美國海軍,超過10萬人的個資被竊;另外也入侵所有與NASA噴射推進實驗室(Jet Propulsion Laboratory)連網的電腦,NASA隨後表示,沒有遭駭的跡象,並已立即加強伺服器的安全。

另外NASA的高達德太空飛行中心(Goddard Space Flight Center)、美國能源部的勞倫斯伯克利國家實驗室(Lawrence Berkeley National Laboratory),涉及航太與衛星科技、金融、電子、健保、石油與天然氣開發的企業也都在名單內。

「美國公司和政府投入了無數金錢與時間發展的智慧產權,讓被告輕鬆偷走,還免費使用,這真的很傷。」美國檢察官Geoffrey Berman措辭強硬地說,「我們不能,也不會允許再放過這種厚顏無恥的小偷行為。」

什麼都用偷的,美國串連盟國譴責中國

根據檢方起訴書,「雲端跳躍」所入侵的MSP負責代管多國政府和企業的資料數據,包含美國共12國受害,分別是巴西、加拿大、芬蘭、法國、德國、印度、日本、瑞典、瑞士、英國及阿拉伯聯合大公國。被駭的企業涵蓋金融、電子、生技、醫療用品、汽車、採礦、能源開採。

美國國務卿Mike Pompeo與國土安全部部長Kirstjen Nielsen發表聯合聲明,指中國駭客嚴重威脅全球的經濟活動,也違反2015年習近平與美國達成的美中網路協議,這個協議,主要承諾在和平時期,不發動針對重要基礎網路設施的網路攻擊。

《Washington Post》認為,中國漠視公平競爭的遊戲規則,才成為主要的經濟與科技強國,這次「前所未有」的大規模駭客行動,讓英國、澳洲、加拿大、日本和德國站在同一陣線。

一名英國官員表示,「這是我們所看過針對英國和我們的盟友,最嚴重、最具戰略意義、最持續、最具潛在破壞性的網路攻擊之一。」

關鍵字: #NASA #駭客攻擊
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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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