前CIA探員再投身資安戰場,退休後加入Fortinet訓練AI對抗網攻
前CIA探員再投身資安戰場,退休後加入Fortinet訓練AI對抗網攻

成立於2000年的國際資安巨頭Fortinet,該公司成員可謂臥虎藏龍。曾待過美國國家安全局(NSA)、替白宮制定資安政策的菲利普・奎德(Philip Quade)於2017年出任了Fortinet的資安長一職。而奎德的好友,前CIA探員及國家情報總監辦公室(ODNI)總監吉姆・里奇堡(Jim Richberg)也接下Fortinet資安副總裁的職位。

為何這位曾參與過波士尼亞戰爭諜報行動,為美國政府服務逾30年的前CIA探員,會在退休後步入民間企業?吉姆給出了一個令人驚訝的答案: 「因為某些民間企業能做到一些政府做不到的事。」

完勝政府執行力,用數據訓練AI對抗網路攻擊

吉姆表示,當他任職聯邦政府時所面對的一大挑戰,即是建立一個綜觀所有營運狀況的平台系統,偵測、分享威脅情資,並即時進行回報。而政府砸大錢投資,卻沒能達到理想目標。

為此苦惱的同時,吉姆卻發現民間企業不僅早已提出更好的解決方案,甚至開始在銷售這個服務了。他認為,這項服務是兩個東西聚合的結果: 一個整合技術平台,加上AI(人工智慧)與機器學習的應用

吉姆指出,許多資安公司都有整合包含雲端、IT系統、電信服務等供應商的平台系統,該系統可以部署範圍涵蓋了手機、IoT裝置、雲端介面等終端。意味著,他們能夠透過系統監測端點上的事件,並對此展開行動。

監測系統展現了大數據的力量。以Fortinet來說,他們在30萬個客戶的超過500萬個存取端,每日蒐集的事件量逾1000億個。要從海量資料中分析出正常、不正常、甚至是帶有惡意的,就需要藉由AI及機器學習。

這種程度的分析,目前政府還沒辦法做到。而民間資安企業可用客戶網絡的資料,去訓練自己的AI與機器學習,讓資安防護不只針對威脅即時反應,還具備了預警功能。雖然人們總有駭客利用AI進行攻擊的疑慮,但吉姆認為,在先決條件上,駭客沒有足夠的大數據去更快、更高水準地培養他的AI。

至於政府的限制何在?吉姆點出,第一,政府的數據及系統都太過繁雜,難以像民間企業一樣,有相對單純的平台蒐集同質性高的數據,進一步養出有利於辨識異常狀況的AI。

第二點則是官僚體系的阻礙。現行規定中,有關單位必須每年向國會申請AI研發預算,經費時有時無,在執行上造成很大困難。相反的,民間企業是私營機構,理論上經費能持續挹注,不受體制所限。

掌握「遇駭」脈絡,公私部門需緊密合作

也因為看見公私部門的差異,吉姆才會在退休後選擇投入民間。從不同的角度做資安防護的工作,對現在的他而言,一個資安威脅情報的背景脈絡,是這項工作最重要的一點。

目前美國有90%的網路由民間經營,政府能夠全權掌握的資料相當有限。吉姆認為,假設有企業受到攻擊,政府的情報資源或能分析出攻擊來源及手法;但只有受害者知道自己的核心技術所在,還有攻擊對公司營運的影響程度等。

「針對一個攻擊事件,我們首先想到, 發現到什麼?這個攻擊代表了什麼?而我們需要採取什麼作為? 如果公私部門不合作,就無法知道事件的整體脈絡,進而難以了解事件的嚴重性。」吉姆說。

GDPR
政府對私部門通常採取一種軟硬兼施的手法。一方面協助企業調查資安事件,另一方面則透過法規限制提高民間企業的資安水平。像是GDPR的通過,就是其中一個例子。
圖/ shutterstock

事實上,很多公司常會隱瞞自己被攻擊的事實,而政府當然沒法偵測每個攻擊事件。「常常是在海外網路上流傳國內企業資料被我們發現,對方被質問時才承認遇襲。但他們通常都會說,被竊取的並非核心資料,這就不是政府單方面能證實的了。」吉姆說。

因此,政府對民營企業通常採取「軟硬兼施」的手法,一方面協助他們調查資安事件,另一方面則透過法規限制,提高民間企業的資安水平(像是GDPR的通過)。最近加州也通過一項針對物聯網(IoT)設備的資安法規,試圖嚴加取締容易被駭的聯網裝置。

看上Fortinet創新能量,換個角度續戰資安領域

去年底才剛從政府單位退休,直到4個月前,吉姆卻又馬不停蹄地接任Fortinet的資安副總裁職務。他說,之所以「無縫」接任,是因為「該公司的理念與自己的想法相近」,而Fortinet投入技術研發的資金約佔每年預算的10%,這在業界算是非常高的比例。

Fortinet
吉姆去年底才剛從政府單位退休,四個月前卻又馬不停蹄地接任了Fortinet的資安副總裁職務。
圖/ 蔣曜宇

成長快速的Fortinet,不僅與Cisco、Palo Alto Networks及Check Point三間資安大廠齊名,在過去兩年被全球ICT研究顧問權威Gartner評為資安產業領導者;更在全球取得596項專利,是資安業者中的第一名。如此重視創新的理念令吉姆著迷。

「我和這間公司很合得來。我在一天內就被聘僱了,」語句間透露著他對資安工作的熱情,吉姆說「我想這是間有野心要塑造整個資安產業的未來的公司,並不只是要追求營收。」

在未來,吉姆盼望能繼續以創新方式做資安工作,把他在政府資安單位30多年的經驗,透過Fortinet奉獻給民間,不過,現在他也許得要先適應一下新環境。

「以前就只有政府一個老闆,現在卻得聽上萬個客戶的話。我發現這不是件容易的事。」吉姆笑著說。

責任編輯:張庭銉

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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