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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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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