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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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
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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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