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

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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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