企業上雲往往漏洞百出,專家點出資安界20年來未解的問題
企業上雲往往漏洞百出,專家點出資安界20年來未解的問題
2019.06.28 | IBM

「不過就四、五年前,我們去拜訪一些企業、政府單位的時候,他們都堅決地說絕對不會上雲。現在整個趨勢都不一樣,」在IBM擔任威脅情資產品X-force的全球主管保羅・格里斯沃德(Paul Griswold)說。

他的觀察反映全球企業在近五年來快速遷移到雲端的現象。根據國際數據統計公司Statista的報告,2019年全世界花在雲端運算上的總額約368.6億美元,比起2014年的121.6億美元翻了超過三倍。

對追求數位轉型的企業來說,上雲的好處是顯而易見的。雲端運算省去實體資料中心的建置,讓企業能更容易地規模化,提升營運效率。同時,雲端也加速了應用的開發流程,再加上越來越多雲端平台供應商如AWS、Azure及Google Cloud Platform(GCP)快速發展,讓企業上雲的門檻也逐漸降低。

然而,就如同價值觀的移轉總是落後於制度的改變,與雲端相關的資安風險,最主要的影響因素並非複雜的防禦科技,而是企業本身的心態問題。

企業上雲第一步:拋棄以資料中心為主的做事思維

根據2018年IBM X-force資安威脅報告,在所有遭到公開洩露的資料中,有43%是人為疏失導致。這個數字在前一年時不過才17%。「人們用過去以資料中心為思維基礎的做事方式把資料送上雲端,這是一切問題的起始,」格里斯沃德指出。

過去在自有資料中心的開發環境下,資安常常是程式碼都寫完後,最後才加上去的一層防護罩。然而雲端卻不容許你這麼做,雲端的規模化與高效率特性大大縮短程式從開發到推出、營運的流程。本來大約九到十個月的程式開發期,現在縮短到兩週、甚至是一天。

格里斯沃德認為,在雲端驅動的科技時代,資安觀念應是程式碼的架構基礎,而不是一個附加上去的功能。「工程師不應該出現『我現在要來處理資安防護了』的想法,而是打從一開始就把資安意識放在心上,」他說。

對於嘗試上雲的中小企業,格里斯沃德建議,要多留時間做上雲的規劃。他看過太多公司因為急著把應用傳上雲端導致程式碼內資安漏洞百出。「我知道作為開發者,將程式遷到雲上是很興奮的事。但你必須確保你們是用正確、安全的方式上雲,」他強調。

IBM paul griswold
「工程師不應該出現『我現在要來處理資安防護了』的想法,而是打從一開始就把資安意識放在心上,」格里斯沃德說。
圖/ 賀大新

在格里斯沃德眼裡,雲端運算催生的是一整個科技產業的典範轉移。在這樣一個筋骨汰換的過程裡,我們正處於轉換必經的陣痛期裡。

20年前的攻擊手法,至今仍舊奏效

可是這樣的陣痛期會多長呢?格里斯沃德給出一個不怎麼樂觀的例子。在IBM的年度威脅情資報告X-force裡,像是網路釣魚、企業老舊設備不安裝新補丁等問題層出不窮。即便網路發達,基本資安意識就能阻絕的攻擊,卻始終能得逞。

當然,還是有一些新的攻擊方式及趨勢。舉例來說,IBM發現2018年利用電腦CPU及GPU進行挖礦的攻擊行為比起前一年上升450%。除了傳統金融業以外,由於大數據興起,掌握大量旅客個資的旅遊業遭網攻的比例也大幅增加。

不過20年前惡意程式入侵的手段,至今仍存在。因此國際權威研究機構Gartner提醒,2022年時會有95%的雲端資安威脅源自人為疏失。

然而,駭客是不等人的。

科技迭代發展,資安思維卻難以跟上

格里斯沃德表示,資安界目前面臨的挑戰有二。第一、由於駭客圈的情資分享很順暢,許多網攻工具甚至以開源的方式公開在網路上,使得駭客越來越難應付。同時,基於面子問題,許多大公司並不互相分享情資,很多中小企業的資安人員是由IT管理人員兼任,在遇到勒索軟體攻擊的狀況時,時常會選擇付錢了事。「 直接付錢可能比請一個資安人員來得划算, 」格里斯沃德說。

第二,也因為新的攻擊一直出現,舊的攻擊也始終奏效,不同的資安防護技術及工具不斷疊加,但這些東西缺乏統整。許多企業手裡都有超過80種不同的資安工具,同時也導致資安人才越發稀缺。因為人們期待資安人員要懂得很多不同技術,這使得進入資安界的門檻越來越高。

「以我的經驗來說,常常開出三個資安相關職缺,面試到最後,就只有一個人能真正符合要求,其他位子則繼續空著。」他說。

至於格里斯沃德沒說出口的第三個挑戰,或許是最難改變的現實:在資安界裡,攻擊是一種技術,防禦卻不只如此——它更是一種思維。無論是一般網路、雲端或是未來由5G驅動的物聯網時代,價值觀都跟不上科技的改變。隨著科技迭代發展,人們恐怕得為了落後的價值觀付出更大的代價。

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2017年的WannaCry勒索軟體攻擊,是格里斯沃德在資安界做了二十多年,最難忘的一次經驗之一。
圖/ Unwire.pro

大眾缺乏資安思維的狀況難以在短時間扭轉,格里斯沃德也積極地思考一些解套的方法。例如,由IBM X-Force提供威脅情資的非營利資安專案Quad9,就可以透過伺服器的設定,讓一般民眾在不知情的情況下受到連線防護。

訪問到尾聲,好奇地問了格里斯沃德在資安界做了二十多年,最難忘的一次經驗是什麼?他說,2017年WannaCry勒索軟體攻擊爆發時,他聽朋友說,火車站內顯示時程表的螢幕被切換成勒索軟體的畫面,大大地呈現在所有旅客面前。那不只暗示了有多少老舊的機台沒有即時更新補丁的習慣,同時也是一種恐懼的公然散播。

確實,駭客是不等人的。不過,資安意識雖然難以推動,但在大眾跟上以前,如格里斯沃德一樣的資安大師,還是願意走在前線,去打一般人難以想像的仗。問他為何喜歡這個產業?格里斯沃德笑說:「敵人永遠在改變啊。這種充滿動態的感覺,任何其他產業都找不到。」

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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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