德國百強企業遭駭!惡意軟體「Winnti」入侵多個敏感產業,調查發現程式碼埋中文字符
德國百強企業遭駭!惡意軟體「Winnti」入侵多個敏感產業,調查發現程式碼埋中文字符

數個德國績優股公司,例如化工龍頭巴斯夫、家電大廠西門子以及消費品生產商Henkel等,都證實了他們受到駭客入侵,而種種證據顯示犯人極有可能是受到政府支持的中國駭客團體。

惡意軟體根植多間德國頂尖企業,發現駭客與中國政府有緊密連結

在這些攻擊事件中被使用的惡意軟體叫做「Winnti」。透過它,駭客能順利地從遠端侵入受害者的電腦系統裡。調查人員發現,Winnti最早從2011年開始,就已被植入許多德國頂尖企業的網路中,並且專門用來搜集公司內部資訊、獲取商業機密。最初他們主要針對遊戲產業進行攻擊,但自2014年起,攻擊目標則明顯地轉向更加敏感的產業,包括高科技、化工及藥品生產商。

2016年時,數個德國DAX公司(編按:DAX為德意志交易所集團推出的一個績優股指數,為歐洲股票市場中的重點指數,其中包含了30家德國的主要企業)包含巴斯夫及拜耳合組了德國網路安全組織(DSCO),專門來調查駭客團體的攻擊緣由。根據許多證據,他們幾乎可以確定這個團體來自中國,並且背後與中國政府有緊密連結。

China hack_駭客
DSCO的資安專家表示,他們發現駭客留下的程式碼裡有中文字的痕跡。
圖/ shutterstock

DSCO的資安專家表示,他們發現駭客留下的程式碼裡有中文字的痕跡。除此之外,介入調查的防毒大廠卡巴斯基則發現,他們透過程式碼追蹤到的一位人士,不僅在駭客論壇中以中文招募人才,更被發現他在一起2018年10月被揭露的美國石油公司竊密案中,為中國官方情報單位服務。

除了德國外,美、日、印尼、印度都有Winnti的蹤跡

雖然德國公司為最大宗受害者,其他受害者也包含了日本最大化學公司信越化學工業、日本住友電氣工業、瑞士醫藥研發商Roche、美國萬豪酒店、印尼獅子航空及印度的某個電信商,最主要的受害產業包括遊戲、軟體、高科技、醫藥及化學產業。

服務於公共政策研究團體德國馬歇爾基金會(GMF)的政治科學家珍卡·厄特爾(Janka Oertel)則表示,這些由中國駭客發起的大型網攻事件,中國政府不太可能會不知情。中國政府曾喊出「中國製造2025」的計劃,而厄特爾認為中國希望在那之前於關鍵產業中扮演重要角色,並且在2035年前取得世界領導地位。

「在中國還沒取得領先地位的某些產業領域裡,他們不排除從別處獲取關鍵的科技技術。這個別處,也包含了德國。」厄特爾說。不過,這些受害的公司皆表示他們的關鍵資料並未被盜取。

一位不具名的德國政府官員則表示,網路攻擊通常是一個指標,它們會顯示一個國家真正的企圖和目標是什麼。與科技、化學與醫藥產業相關的受害公司或許還可以理解,但萬豪酒店和獅子航空又為何被盜呢?進行調查報導的德國公視(ARD)認為,飯店與航空業會搜集客戶數據,而駭入這些公司能讓駭客掌握人們的行蹤。

攻擊不僅限於商業機密,香港、西藏流亡政府都被Winnti鎖定

然而,這群Winnti駭客的爪牙不只伸向有敏感商業機密的企業,政治竊密似乎也成了他們的標的之一。香港政府單位日前被發現有系統遭到Winnti的感染,而香港政府也證實了這件攻擊事件。香港政府回覆說,受到感染的電腦並未存有市民的機密資料,而且他們沒有證據顯示,任何資料有被複製、竊取的跡象。

香港-梁大文-IMG_8513.jpg
香港政府單位日前被發現有系統遭到Winnti的感染,而香港政府也證實了這件攻擊事件。
圖/ 圖片提供/梁大文

調查還發現,有一間印度的電信商也遭到Winnti攻擊,而這間電信商正好就位在西藏流亡政府所在的區域。而被發現的惡意軟體,裡面有一個識別碼就叫做「CTA」—— Central Tibetan Administration,西藏流亡政府的英文官方名稱縮寫。

針對這些被揭露的網路攻擊事件,德國政府的態度則顯得相對保守。他們證實了這些由Winnti所造成的網路攻擊事件,表示受害的公司可以向政府尋求建議及協助,但對於Winnti是否與中國駭客有直接聯繫,德國政府的回覆則未提供正面回覆。德國公視也有向中國駐柏林大使館徵詢說法,但他們並未提供回覆。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:Bayerischer RundfunkitNews

關鍵字: #駭客攻擊
往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓