從歷史老師變資安大師,他與駭客過招20年的實戰心法
從歷史老師變資安大師,他與駭客過招20年的實戰心法
2019.03.29 | 人物

時間來到1996年的布魯塞爾。當時26歲的Kevin O'Leary還是一個歷史老師,受到歐盟的邀請加入了一個教育委員會,協助歐盟各國建置教育合作資料庫,意外找到樂趣。從未接觸過IT的O'Leary被這個產業給迷住了。

那時Yahoo成立才一年,Google的搜尋引擎也剛創立,還掛名在史丹佛大學的網域內。O'Leary在IT產業正要開始蓬勃發展的年代,從茫茫的史籍書海裡,跳上開往未來的科技列車。

23年後,他已成為國際資安大廠Palo Alto Networks的亞太區安全長,在亞洲各地奔走,手邊放著他晚點要趕去香港攜帶的行李。回想過去,O'Leary肯定地說:「不一定要學什麼才能當什麼。」

從人文學術轉向網路世界,資安大師的自修之路

外人恐怕很難想像,資安大師的本科竟不是資工,而是歷史。不過,擁有中世紀歷史碩士學位的O'Leary,教職之路並不順暢。「我當了一陣子老師,可是我實在做不太來,教書太難了。」O'Leary說。在歐盟的工作結束後,他決心轉戰IT領域。

但已經讀完碩士的他實在沒有財力和時間回到大學重新學起,於是他透過在歐盟整理資料庫的經歷,找到了IT相關的工作——Levi's的基層工程師。

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O'Leary第一份和IT相關的工作,就是Levi's的基層工程師。
圖/ shutterstock

「在Levi's,他們給了我一個管理資料中心的工作,而那是我接觸資訊安全的起點。」萬丈高樓平地起,資安大師的基礎,就是在值夜班的電腦室內,趁著空檔自修程式語言與不同的作業系統,一磚一瓦地架構起來。有經驗的積累,從沒受過專業訓練的他在2000年成功申請到了一份Unix系統安全工程師的工作。自此,O'Leary才終於正式進入資安領域。

資安三重點:機密性、完整性、可得性

一個安全長,在工作中到底會面對哪些事情呢?O'Leary笑著回答:「絕對不是一整天都盯著電腦打code。」他表示,安全長的工作其實非常有趣。針對各式各樣的企業客戶,他都要提供量身打造的資安策略。

「資安有三個重點,我們稱之為CIA,也就是confidentiality(機密性)、integrity(完整性)和availability(可得性)。作為一個安全長,你必須同時顧及到這三點,但也必須針對不同企業找出他們最需要受到保護的是哪一點。」

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以藥廠來說,最重要的東西就是藥物的數據資料,也就是資訊的完整性。如果駭客竄改藥物上的數據,導致醫生在開藥時給了錯誤的劑量,可能會賠上人命。
圖/ shutterstock

O'Leary舉了幾個例子。以藥廠來說,最重要的是藥物的數據資料,也就是資訊的完整性。如果藥物還在測試階段資料就被流出了,導致機密性受損,或許會使藥廠在研發上遭受龐大損失;但如果駭客在不知情的情況下竄改藥物上的數據,導致醫生在開藥時給了錯誤的劑量,就可能會賠上人命。

對某些製造業來說,他們會認為可得性最重要,因為假設配送出了問題,可能會對工廠造成難以負擔的成本損失。至於政府與金融業,優先保護的當然是機密性。

這些產業間的不同需求,都是O'Leary過去20年內接觸電信、藥廠、金融、航空等產業後親身累積起來的經驗談。安全長的角色在業界裡非常寶貴,因為不是每個人都有能力客製化出最適合某間公司的資安策略,監督並適時進行調整。

資安應獨立於技術部門,為公司風險管理把關

O'Leary表示,許多人都對安全長的專業有迷思,覺得他必須要是一個非常技術導向的人。不過他認為,一個安全長最重要的是對風險有全面且入微的分析能力。

O'Leary觀察到,在亞太地區,許多國家把CSO(安全長)的職務囊括在CIO(資訊長)的管轄範圍內。但CIO優先考慮的面向可能有功能的運作、預算、新技術開發等,也就代表資安不一定能夠和其他決策的評估項目平起平坐,得到相同的重視。

根據Deloitte在2016年所做的一項調查顯示,越來越多公司認為安全長的角色定位,正從「網路守門人」的身份,轉變成公司整體風險管理的顧問。「這表示資安正逐漸獨立出來,不再隸屬於技術部門之下,成為直接影響公司整體營運的一個環節。」O'Leary說。

「這也是我這幾年努力在傳達的想法。資安應該獨立於資訊和技術部門,安全長應該要直接向執行長及董事會報告,並且有自己的一整個部門,為公司的風險評估做最專業的把關。」O'Leary認為,面對資安威脅的進化,公司也需要更加重視資安,拉升它的層級。這也是提升整體社會資安意識中,不可或缺的一部分。

防堵新網路攻擊,需抱持「零信任」的心態

提升資安層級,訂定出合適的資安策略,上述這些都是從上到下來完善資安的防備。至於個人和企業要如何因應新的網路攻擊型態,O'Leary以一個比喻來形容:「網路攻擊的進化其實有點像蚊子。有些蚊子身上帶有瘧疾,有些帶著更可怕的茲卡病毒。病毒變強了沒錯,但傳播的方式其實大多數都大同小異。」

雖然病毒升級、侵入的管道變多,但如果人們能夠抱持著「零信任」的心態去防堵各種威脅,開信時不輕易點開附件下載、定期更新系統、隨時備份資料,還是能夠有效降低被攻擊的機率。

以近年來常見的勒索軟體來說,很多駭客仍是以過去的傳播模式進行攻擊的。「很多傳播模式20年前就盛行了,但直到今天還是很多人會中招。其實很多駭客都是機會主義者,他經過每一道門都會開開看。若你沒上鎖,那他自然就進來。」O'Leary說。

不過,對於企業來說,O'Leary認為供應鏈攻擊是需要特別防備的一個環節。現在,越來越多企業都發展出自己的生態鏈,鏈上每一個端點,都提供駭客入侵的機會。「我看過太多例子了。有些是滲透企業的分部,有些則是第三方供應商雇用的IT人員本身就是駭客,而企業對權限存取的控管太寬鬆,這些都需要重新被評估。」O'Leary說。

但對於5G及物聯網所帶來的資安隱憂,O'Leary表示資安公司也都嚴正以待。物聯網的無所不在加上5G的高速傳播,兩者綜合起來等於有海量的資料可以讓駭客竊取。他舉例說,在深圳有超過300萬個人孔蓋,如果在上面加裝物聯網設備來測量環境,等於每一個細部的資料,包含交通狀況、路面高度、空氣品質等全都會被記錄下來。「人們紀錄了一堆不知道用來做什麼的資料。但假設這些數據被竊取了,我們也真的不知道他們會怎麼利用。」O'Leary說。

打一場永無止境的戰爭,O'Leary:我的工作充滿刺激

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「所以我說資安是很刺激、很有趣的,不然我怎麼會把它當成我的工作?」O'Leary笑著說。
圖/ 蔡仁譯

從業20年來,O'Leary看著駭客從最開始惡作劇般的竊取權限,到現在組織成跨國犯罪集團對工業基礎設施做出可能危及生命的大規模攻擊。放棄繼續研讀歷史的O'Leary,現在卻成了整個現代駭客史的第一線觀察者。O'Leary說:「歷史學的背景訓練我觀察事物的能力,讓我能用多種不同角度做思考。雖然很難說它與我現在的工作直接相關,但我想每件事都是相互連結的。」

雖然駭客的攻擊手法不斷出新,資安公司的防衛機制也持續築起高牆。從這個層面看來,O'Leary和Palo Alto Networks在打的可能是一場永無止境的戰爭。但這也讓他的生活充滿了各種新的挑戰。

「所以我說資安是很刺激、很有趣的,不然我怎麼會把它當成我的工作?」O'Leary笑著說。

關鍵字: #隱私與資安 #5G
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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