華碩軟體更新被駭，百萬用戶電腦遭植入後門程式|數位時代 BusinessNext

華碩軟體更新被駭，百萬用戶電腦遭植入後門程式

駭客侵入了華碩的軟體更新伺服器，並設法取得其官方數位憑證，導致用戶下載後被植入後門程式。這次攻擊在全球導致近百萬台電腦受感染。

難以偵查、傷害規模龐大的「供應鏈攻擊」

這次攻擊屬於供應鏈攻擊（supply-chain attack），是近年來破壞程度最嚴重的網路攻擊型態之一。供應鏈攻擊相當難以察覺且殺傷力大，駭客通常會透過已滲透的平台大量發送惡意程式。以華碩的案例來說，他們就是利用軟體更新伺服器來進行大規模的全球性攻擊。

卡巴斯基亞全球研究中心亞太區負責人Vitaly Kamluk表示，這個進化版的攻擊事件，代表用戶對國際大廠以及數位憑證的信任已不足以抵抗惡意程式的入侵。

然而，這次攻擊雖影響近百萬台電腦，真正在後門程式被植入後進行第二波攻擊的，只有600台電腦。其他受影響的電腦，其後門程式只是維持待機狀態，不會有實質影響。但仍舊有一定程度風險，畢竟遠端隨時有人可以啟動程式，對電腦造成傷害。

卡巴斯基亞全球研究中心負責人Costin Raiu說，這是典型的供應鏈攻擊，他們先是撒下大網逮住一大群人，再從裡面找出真正的目標。然而駭客為何挑出這600個目標進行第二波攻擊，第二波攻擊又如何影響這600個機台，卡巴斯基表示目前還在繼續調查當中，詳細情形將在4月初於新加坡舉辦的資安大會中向外界做進一步說明。

華碩：幕後黑手是第三世界主導的駭客集團

對於這次攻擊事件，華碩表示幕後黑手為特定的APT集團。APT通常由第三世界國家主導，針對全世界特定機構用戶進行攻擊，甚少針對一般消費用戶。華碩已主動聯繫遭攻擊的部份用戶，提供產品檢測及軟體更新服務，並持續追蹤處理。此外，華碩並透過新的多重驗證機制、端對端的密鑰加密機制，以及伺服器端與用戶端的軟體架構更新，強化防護機制，避免入侵事件再次發生。華碩並無在聲明中提及駭客集團的攻擊目的。

這並非駭客第一次以軟體更新的方式進行攻擊。2012年的Flame spy tool攻擊，便是駭客偽造了微軟的數位憑證，瞞過微軟的更新工具進而感染用戶電腦。不過在這個例子中，駭客並沒有真的入侵微軟的更新伺服器，而是在目標用戶的終端電腦裡激發微軟更新工具，將用戶導向到駭客的伺服器。

2017年5月的NotPetya惡意軟體攻擊事件則透過一個會計軟體的更新肆虐歐洲各國，受害者包含烏克蘭銀行、丹麥船運大廠Maersk以及多間電廠及機場。同樣爆發於2017年的知名軟體清理工具CCleaner，更是透過軟體更新傳播惡意軟體給近兩百萬用戶。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。