醫院遭駭後1,300張病床靠紙本管理!全球資安大廠點出IoT、5G時代企業防護痛點
醫院遭駭後1,300張病床靠紙本管理!全球資安大廠點出IoT、5G時代企業防護痛點
2020.01.31 | 物聯網

每年一月,以色列資安大廠Check Point都會於泰國曼谷舉辦亞太區的年度資安峰會CPX360,邀請各國資安專家一同探討最新的資安趨勢。

Check Point為國際資安防護方案的領導廠商,服務全球超過十萬家不同規模的企業組織,並長年被國際科研權威機構Gartner評為防火牆領域的企業領導者。

Check Point
2020年Check Point的年度資安盛會CPX360於泰國曼谷舉辦。
圖/ 蔣曜宇攝影

今年Check Point於15日在泰國曼谷召開的CPX360,也同樣受到業者的矚目,吸引逾1,500人、來自22國的與會來賓、以及超過700間合作廠商共襄盛舉。席間,創辦人暨CEO吉爾.薛德(Gil Shwed)宣布,面臨IoT、5G等新科技的帶來的資安風險,Check Point將強化防護,推出「第六代」的資安防護機制。

從第三代到第六代,十年來資安攻擊變化多端、多數企業跟不上

何謂第六代資安防護機制?在談這件事之間,我們得先倒回去說明前幾代的資安防護機制為何。因為薛德表示, 「全球有95%到97%的企業,都還停留於2010年的第三代資安防護水平。」

第三代的資安防護機制,Check Point將之定義為2010年左右推出的入侵防護系統(IPS)。第三代的防護,較擅於防範已知的攻擊手法,難以從大量資料中分析出潛在、未知的威脅。

也因此,Check Point陸續在2015年因應新型態的惡意木馬程式推出基於負載(Payload)數據進行分析的第四代防護系統,監控可疑的網路行為。然而隨著雲端、IoT、AI系統的普及化,多管齊下的第五代防護系統也油然而生。Check Point在2017年也進一步推出跨網絡、雲端、安全管控系統平台Infinity,來抵禦跨平台不同渠道的風險。

到了2020年,物聯網設備、雲端系統、微服務與容器等技術應用都漸趨成熟,這時第六代的資安防護系統就必須登場了。薛德將那稱為 「奈米安全策略」(Nano Security) ,是針對多元的物聯網設備所準備,將安裝於終端的防護程式縮小,藉以深入到各種裝置、網路系統與雲端服務中的防護機制。

check point
Check Point創辦人薛德介紹六代不同的資安防護機制。
圖/ 蔣曜宇攝影

Check Point在該機制的設計上突破了技術限制,成功降低防護程式對網路的依賴,讓程式得以在無線寬頻有限的IoT設備中正常運作,擴大資安防護網。

這一個新的系統防護平台叫做「Infinity Next」,支援包含IoT、雲端、網路系統及終端設備等領域在內,超過50個國際供應商的設備防護,並提供逾60種的資安服務,給予企業更全面性的資安整體方案。

物聯網及跨平台的資安風險升級、防護需要更加「奈米化」

薛德表示,他們在企業客戶的討論中發現了幾個業界在做資安防護時會遇到的痛點。主要的三個因素有: 一,太多終端產品,難以集中管理防護;二,雲端及物聯網設備需要和過去不同的防護機制,多種防護系統有整合上的困難;三,採用DevOps開發營運流程需要速度,造成防護上的挑戰。

而Infinity Next的防護平台則提供了即時偵測、快速部署及跨平台、設備的防護機制,解決眾多廠商遇到的難題。而針對物聯網設備打造的新一代防護機制,也為許多針對關鍵基礎設施的攻擊,提供了防禦的方法。

舉例來說,2019年度最受矚目的資安攻擊事件之一,是發生在法國盧昂(Rouen)一間名叫University Hospital Centre(CHU)的醫院的駭客事件。勒索病毒的入侵使得這間有1,300多張病床的醫院網路系統癱瘓,雖然他們有幸保住了維繫患者生命的重要系統,但絕大多數的作業流程都得用紙筆作業,大大影響了醫院的運作。

未來像是醫院這樣充滿大量物聯網系統的環境,將暴露在更高的資安風險中。因為駭客得已從各種難以想像的物聯網設備中找到漏洞,駭入主要的系統網絡裡。對此,薛德再次強調第六代奈米安全策略的重要性。

「在過去,我們可能每次都得安裝5GB的大型、複雜的防護軟體到系統裡面去,」薛德說。但這樣笨重的軟體難以安裝到小巧的物聯網設備以及承載微服務的容器(container)裡面。而 透過奈米安全策略的手法,Check Point可以進一步將幾行必須的程式碼自動輸入到這些小設備裡面 ,不用像過去那樣一次安裝一整包資安軟體。而這這幾行程式碼可能只佔50MB不到的容量。

為了建立第六代防護系統,Check Point也做了不少的準備。去年11月,他們收購了以色列的物聯網資安新創Cymplify,加強針對小型物聯網設備如智慧電視、醫學設備及監視攝影機等設備的防護,並整合進Infinity Next平台中。這些動作,也是Check Point佈局今年8月東京奧運資安防護的前置作業。

「是時候讓企業組織升級到第六代防護機制了,」薛德說,「這樣一來,我們才能面對未來多變的資安環境。」

責任編輯:蕭閔云

往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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
一次搞懂工業AI
© 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