智慧裝置漏洞難以修補?拯救IoT資安信任,區塊鏈成不二解方
智慧裝置漏洞難以修補?拯救IoT資安信任,區塊鏈成不二解方

在二十一世紀的經濟中,權力是由有權蒐集、儲存,以及分享資料的機構定義的,我們如何「管理、接觸,和使用資訊」的權利,將決定自由的疆界有多大。
這正是區塊鏈──這個沒有任何人、或機構能竄改的「真理機器」,帶給我們莫大力量的原因。

編按:《虛擬貨幣革命》作者新作,探討區塊鏈為何能恢復我們對個人資料、資產,以及身分的控制權,讓被排除在外的數十億人得以進入全球經濟、轉移權力的天平,重振社會對自身的信心。同時詳述它將帶來的破壞式創新,包括金融、科技,法律與運輸...等各領域的衝擊。

物聯網狂熱開始沒多久,網路安全專家就開始盤點,一頭栽進我們不怎麼能控制的科技會有多少危險。

最嚴重的情境很容易想像:駭客得以進入你的家中、汽車、電話、電視,取得你的醫療紀錄、犯罪紀錄、投票習慣。由國家資助的攻擊者遠端控制飛機、收費道路、投票所,或是電網。別的不說,只要恐怖份子關閉成千上萬人的心律調節器,就能殺人於無形。

名偵探柯南_IoT恐攻爆炸
《名偵探柯南:零的執行人》當中犯人活用了IoT攻擊作為詭計的一部份,其進一步引爆不同地方的不同電器。

安全專家施奈爾(Bruce Schneier)2016年發表在Motherboard的一篇文章就明白表示:「如果你的智慧門鎖可以讓人竊聽而得知有誰在家,那是一回事。如果門鎖能被駭而讓盜賊登堂入室,或者不讓你進家門,那就完全是另外一回事了。能夠拒絕讓你控制自己的車子、或是接手控制權的駭客,要比竊聽你談話或追蹤汽車位置危險得多。」

針對物聯網以及其他這類「虛實整合系統」(cyber-physical system,又稱網宇實體系統),施奈爾說,「我們給了網際網路手腳 —— 直接影響實體世界的能力。以前針對數據和資訊的攻擊,已經變成對肉體、鋼筋水泥的攻擊。」

雪上加霜的是,人類在給裝置軟體升級時面臨挑戰;我們已經很難跟得上微軟與應用程式供應者給筆記型電腦和智慧型手機的安全修補更新,更別說還得給連結網際網路的冰箱更新軟體。如果物聯網要成為對人類有幫助的工具,而不是壓迫的工具,就必須重新思考設計原理以確保使用者安全。

IBM因為分析方法、雲端運算,以及其他企業軟體業務,成為物聯網基礎建設的重要業者,現在它更擁抱區塊鏈。在一篇題為〈裝置民主:拯救物聯網的未來〉流傳甚廣的論文中,該公司一組科學家直指核心的道德困境:如何確保信任。

誰能夠受信任、也可以受委託,經營一個涵蓋全球數十億裝置、探取我們每日大小事的網路?民間公司如康卡斯特(Comcast)提供相對簡單的服務,比方說給數百萬人提供有線電視,這是一回事。但是把由你的裝置播送的敏感個人資料託付給一個壟斷的守門人,那就大有問題了。

如果Google、亞馬遜、臉書,以及蘋果對你的了解已經讓你不安,不妨試想置身在集中式的物聯網背景。交易要通過少數幾家龐然巨獸般的公司,不但是沒有效率的發送數據路徑,且需要監管約束系統,還造成了「歐威爾式」(Orwellian)的控制1。

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AWS在2018年營收達到155 億美元,成長了27%,幾乎佔了全球雲端基礎架構及服務(IaaS) 市場規模的一半。
圖/ shutterstock

我們真的想讓亞馬遜網路服務(AWS)或其他大型雲端服務供應商控制那些珍貴的數據嗎?那些公司不但可取得前所未有的特權窗口,一覽整個物質世界與人類活動,實際上更讓那些集中控制的公司,掌控數十億機器對機器的代幣與數位貨幣交易。如此又賦予「大到不能倒」這句話新的意義。

另一種選擇就是由政府充當守門人 —— 但如果你認為史諾登對國家安全局的窺探指控很惡劣,那麼請試想聯邦政府中介所有從你的裝置流出、透露私人資訊的數據……不,謝了。

「網際網路原本是建立在信任之上的,」這篇IBM論文的作者普瑞斯瓦朗(Veena Pureswaran)與布洛迪(Paul Brody)寫道。「在後史諾登時代,顯然對網際網路的信任已經告終。與可信夥伴建立集中式系統的物聯網解決方案構想,如今是一種幻想。」

普瑞斯瓦朗與布洛迪認為,區塊鏈提供唯一的方法,可讓物聯網在規模化的同時,又確保不會被任何機構掌控。以區塊鏈為基礎的系統,成為物聯網不可變動的封印。在一個有太多機器對機器交換成為價值交易的環境中,我們需要區塊鏈,讓每個裝置的擁有者能信任其他人。一旦這個去中心化信任結構完備,就開啟了新的可能性。

想像這個未來主義的例子:試想有一天,你開著特斯拉電動汽車前往鄉下小鎮,要去山裡健行。回程時發現車子的電力不足,而最近的特斯拉超級充電站(Tesla Supercharger)還很遠。不過呢,在區塊鏈帶動的共享經濟中,你根本不用怕。

你可以把車開到任何一棟公告可讓駕駛插上插座、購買電力的房屋。你可以在大容量支付系統上用加密貨幣付費,例如閃電網路,而代幣就會從汽車的數位錢包扣除,轉移到房屋電表的錢包。

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題外話:不想停在路旁充電?或許你該試試Lightyear的太陽能電動車。

你不知道這屋子是誰的,是否能相信對方不會敲詐你,或者他們是不是會在你的汽車電腦裡安裝某種惡意軟體、洗劫汽車數位貨幣錢包。房屋主人也有類似的理由對你抱有疑慮,而且還無從確知你送出的錢真的有效。

但有一點:如果正好有個分散式信任系統如區塊鏈,那麼這些裝置與交易的誠信,就可以藉由雙方都能信任的防竄改紀錄加以保證,這種相互缺乏了解的情況就不是問題了。分散式信任系統讓完全不認識的陌生人-以及最重要的是,陌生人的機器-彼此交易。

普瑞斯瓦朗與布洛迪擘劃的系統,應可讓在單一的全球連線裝置網路上進行的數十億筆交易獲得可信度。在他們的模式下,分享的數據僅限於用來確定各裝置可信任,而不是一條輸送身分識別資訊的大水管,供刺探的人窺看。因此當你的汽車和房屋的電表交換加密貨幣,不管是你、還是整個用戶網路及區塊鏈確認者的任何人,都無法存取交易雙方的個人資訊。

「在我們的去中心化物聯網願景中,區塊鏈是促成交易處理以及協調互動裝置的框架,」普瑞斯瓦朗與布洛迪寫道。他們解釋分散式信任系統如何讓人用裝置完成更多事,因為人人可以相信自己無論遇上什麼樣的裝置,都不會有惡意行為。

「每個(裝置)管理自己的角色與行為,結果就是『去中心化自主物聯網』(Internet of Decentralized, Autonomous Things) —— 於是數位世界實現民主化。」這是一個機器社會在建立自己社會資本的想像。

責任編輯:張庭銉

本文整理、摘錄自:《真理機器:區塊鏈與數位時代的新憲法

關鍵字: #物聯網 #區塊鏈
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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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