花6千元就能造間諜晶片,兩名資安專家DIY告訴你有多簡單
花6千元就能造間諜晶片,兩名資安專家DIY告訴你有多簡單

還記得一年前,彭博社(Bloomberg)報導指出有中國駭客在亞馬遜(Amazon)、蘋果(Apple)等美國科技大廠的伺服器內,加裝米粒般大小的微型間諜晶片,進行駭客行為的消息嗎?

雖然當時相關企業都發布聲明駁斥此消息,但一年後的現在,卻有資安研究員跳出來說:植入微型惡意晶片這件事,根本不需要什麼國家級的網路攻擊技術。一般駭客只要花上200塊美元(約新台幣6,100元)就能做出來。

200塊美元就能操控防火牆,資安專家:間諜晶片並非遙不可及

ICS(Industrial Control System,工業控制電腦)資安服務供應商FoxGuard Solutions的「駭客長」孟塔・艾爾金斯(Monta Elkins)表示,他將在這個月底於瑞典斯德哥爾摩舉辦的CS3sthlm資安會議上,親自示範他如何在自家地下室輕鬆驗證這個「微型晶片驅動式的惡意硬體」的假說。

艾爾金斯所準備的道具:一個150美元的熱風焊接工具、40美元的顯微鏡和數片2美元的晶片。透過這些物件,他就能以某種方式竄改思科(Cisco)的防火牆,獲得遠端操控的能力,並成功瞞過絕大多數的IT管理員。

首先,他在自己網購來的2美元Digispark Arduino開發板上鎖定一塊比米粒要大,但比小拇指指甲來得小的ATtiny85晶片,將它拆下後經過編程,再焊接在Cisco ASA 5505硬體防火牆的母板上。在複雜的防火牆板上,幾乎難以注意到這張惡意晶片。

微型間諜晶片
Cisco ASA 5505硬體防火牆母版的局部照片,紅圈處為艾爾金斯加裝的間諜晶片。

一旦防火牆在目標電腦的數據中心被啟動,這個惡意晶片就會發動攻擊,觸發防火牆的「密碼恢復功能」,進而建立新的IT管理員帳戶,來取得設置防火牆的訪問權限。如此一來,駭客就可以從遠端監控此電腦,關閉防護功能,甚至竊取電腦內的資料。

「這不是什麼魔法,透過示範,我希望讓大家知道這個技術沒有那麼遙不可及,」艾爾金斯說,「比我聰明的人太多了,對那些人來說這根本不算什麼。任何一個熱愛電機學的人都可以做到。」

對此,思科也發布聲明,表示他們正在調查有關資安人員發現的防火牆漏洞,一旦有任何顧客需要瞭解的新消息,他們都將以官方管道做溝通。(中國「間諜晶片」滲透30家美企,蘋果、亞馬遜都在名單內https://www.bnext.com.tw/article/50844/the-big-hack-amazon-apple-supermicro-and-beijing-respond

實際間諜晶片恐小於米粒

透過微型惡意晶片劫持硬體防火牆,進而劫持主機的這種供應鏈攻擊,聽起來雖然令人擔憂,但一般民眾或許不用太過在意。艾爾金斯指出,透過硬體進行的駭客攻擊畢竟占少數,而且傳統的軟體攻擊也可以讓駭客獲得同樣的訪問權限,但在隱蔽性上沒有微型晶片那樣的「神不知鬼不覺」。

不過,艾爾金斯強調,透過間諜晶片劫持供應鏈,直接攻擊硬體的這種間諜行動在技術上確實可行,甚至比世界上多數資安管理者想像的還要容易。不過艾爾金斯所做的微型晶片,沒有彭博社指出的中國駭客所做的「米粒大小」間諜晶片那樣小。

另一位獨立資安研究員特梅爾・哈德森(Trammell Hudson)和艾爾金斯也做了同樣的試驗,他選擇美超微(Supermicro)的主板為試驗目標,在上面加裝一塊2.5平方毫米大小的惡意晶片,讓駭客可以訪問主機板的BMC(Baseboard Management Controller,基板管理控制器)。BMC是一種允許遠端監控管理的組件,這樣一來駭客就能潛入目標伺服器內。

由於只是試驗,哈德森並未在主板上另外做調整來隱藏他的惡意晶片,但他認為,駭客要做出比米粒還小的晶片並非難事,費用約莫花數萬美元。「如果連我都能做到這個程度,預算上億的人可能都已經做了好一陣子了。」艾爾金斯說。

責任編輯:陳映璇

資料來源:WiredTechspot

關鍵字: #隱私與資安
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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