做好「隨時被駭」準備,App資安先驅果核數位:滴水不漏的資安保護過時了
做好「隨時被駭」準備,App資安先驅果核數位:滴水不漏的資安保護過時了

許多人的電腦裡面,可能或多或少都有安裝防毒軟體來避免中毒;但會在手機裡面安裝防毒軟體的人,恐怕屈指可數。

「一般人在下載App時,他要求你提供什麼權限,很多人根本沒看就按確定了。那可能後門就這樣裝進去了。」橘子集團旗下資安公司果核數位的總經理丁瑋明無奈地說。

智慧型手機成了人們的生活必需品、純網銀也準備在明年陸續上路,大眾的手機資安意識卻始終不見起色。有感於此,果核數位專注於開發App的資安防護機制,希望為飛快進步的手機科技,套上一層金鐘罩。

台灣App資安待加強,部分開發者連資料加密也沒有

手機App的資安風險控管之所以困難,除了大眾意識不足外,還有另外兩個面向: 政策規範不夠有力,以及App開發者的資安防護措施落實不完全。

在台灣,政府對於手機App的資安風險規範主要是依據經濟部工業局自2015年起實施的《行動應用 App 基本資安檢測基準》。該法規每年皆有進行沿革,但丁瑋明認為,一直到2個月前剛上路的3.1版本,這個規範才算有到位。

「這次的3.1版本參考了國外標準,如美國的NIST(美國國家標準與技術研究院)以及國際雲端安全聯盟CSA的規定,因而拉升資安檢測的水平,」丁瑋明說,「我們過去遇過許多App,即便通過了早期的驗證版本,只要花上兩個小時還是有辦法被我們破解。」

此外,開發者的資安意識也有待加強。果核數位發現,許多開發者對於Android及iOS兩大系統各自的弱點並不熟悉,資料儲存方面也遇過很多App根本沒有幫資料進行加密。一開始從防堵遊戲外掛起家的丁瑋明也指出,App跟遊戲類似,生命週期都比較短,開發者如何在App更新改版時,同時顧及資安漏洞的填補,也是一大挑戰。

為此,果核數位研發兩項手機資安App的防護機制: appGuard以及Smart Sensing 。丁瑋明稱appGuard為「資安的鋼鐵衣」,他們在App的外部架設一層虛擬的環境,擋住外界的攻擊。開發者無需提供App原始碼也可以加裝appGuard,也進而排除原始碼外洩的疑慮。

有感於市面上的App目前還沒有即時監控攻擊狀況的機制,果核數位也推出Smart Sensing的服務來配合appGuard的防護功能,透過大數據監控、隨時偵測App是否正在遭受攻擊。

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丁瑋明說,「滴水不漏」的防護概念已經不合時宜,人們應該抱持著自己的App環境隨時有可能被入侵、破解的想法,才有辦法不斷隨駭客攻擊技術的上升,來調整資安防護的設計。
圖/ 蔡仁譯攝影

丁瑋明強調,過去那種想要達到「滴水不漏」的防護概念已經不合時宜。 人們應該抱持著自己的App隨時有可能被入侵、破解的想法,才有辦法不斷隨駭客攻擊技術的提升,來調整資安防護的設計 。畢竟以目前的狀況來說,台灣的App資安仍在初期的發展階段。

資安管控機制不全,網銀仍需更多準備

資安發展要如何追上新服務與技術的研發,始終是許多新創所面臨的問題。丁瑋明以網銀為例,分享他所觀察到的業界狀況。

「很多銀行證券的App都是委外來進行開發的。而且當你打開它們的App,常常會發現它們都長得一樣,」丁瑋明說。果核曾經拜訪這些委外開發商,告訴他們App的資安防護必須升級,但關於資安防護的權責歸屬究竟在哪一方身上,也並沒有一套確定的說詞。因此,丁瑋明不諱言,認為網銀資安仍需更多的準備。

丁瑋明對開放銀行的到來,感到既期待又怕受傷害,尤其是開放銀行將大量運用到Open API。他指出,銀行透過資料的開放固然可以讓許多第三方業者開發新功能,但這些API的程式開發品質如何管控?一旦銀行將資料開放,獲得使用者的同意開放權限給第三方業者後,萬一資料洩漏,權責歸屬問題又該如何處理?這些都是未來開放銀行需要面對的問題。

資安界的下一個難題:IoT時代

作為台灣資安業界專注於手機App資安的先驅,果核數位也看到未來台灣資安的一大挑戰:IoT時代的來臨。

丁瑋明表示,由於人們對App資安意識的不足,因為下載App而被安裝後門的手機不計其數。他預測,過去主要由電腦來發動的DDoS攻擊,以後可能都會由手機來發動了。

「只要發動攻擊時每個人送出幾k的網路流量,要達到1.7T的攻擊都有可能。以前只要看到破T的DDoS攻擊量我們都很不敢置信了。」他說,一般公司根本無法承受這樣的攻擊,隨著IoT時代的來臨,更多的設備都可能被用來發動DDoS的攻擊。

DDoS attack
「只要發動攻擊時每個人送出幾k的網路流量,要達到1.7T的攻擊都有可能。」丁瑋明說。
圖/ shutterstock

IoT時代的資安也將遇到新的挑戰——IoT設備太多樣化,而且不像手機主要是以Andorid及iOS為主,IoT設備各家企業的底層系統都不太一樣,光是如何進行檢驗就要考慮相容性等複雜問題。IoT也涉及到如車子這種相對封閉、保守的產業,不願意對外公開系統,因此提升資安防護的難度。「這會是一個非常複雜的市場,但肯定也是一個很有前景的市場,」丁瑋明說。

現在,果核數位也逐漸往海外發展,在香港、新加坡開設新據點,並依照各地的市場需求提供不同服務。在金融業發達的香港,他們就繼續推廣App資安相關的業務;而在東南亞,則先從老本行遊戲資安的服務做起。

此外,丁瑋明也計劃開始在海外進行併購,希望透過當地資安公司的協助,能讓果核數位更快地擴大佈局,進一步打入越南、馬來西亞、泰國等其他的東南亞國家。

責任編輯:陳映璇

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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。」

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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。

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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。

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