穿戴、智慧家庭裝置成目標，連運算力也能偷！Fortinet揭2021年資安新威脅|數位時代 BusinessNext

穿戴、智慧家庭裝置成目標，連運算力也能偷！Fortinet揭2021年資安新威脅

5G開啟萬物互聯時代，Fortinet認為需要注意邊緣運算設備攻擊，甚至是侵入邊緣裝置獲取運算力；而太空、量子運算將延伸新的資安威脅。

邊緣裝置成為攻擊標的

企業朝向多雲的架構，以及物聯網裝置多樣化，Fortinet認為未來的攻擊會聚集在終端裝置。以往電腦可以安裝防毒軟體，但未來智慧穿戴裝置的資安防護，主要架構在雲端上，可以觀察到雲端服務業者陸續併購資安相關新創的趨勢。

勒索病毒軟體持續進化，針對關鍵基礎架構在內的OT（Operation Technology）邊緣設備和感知器將成為駭客目標，透過中斷區域服務，來敲詐費用，企業只要端點防護不慎，就有被駭危機。

此外，社交工程（Social Engineering）攻擊將更智慧，瞄準智慧家庭設備，取得用戶日常活動、習慣、財務資料等，以發動勒索、資料敲詐和秘密憑證攻擊等。

駭客侵入裝置獲取運算力，用戶成免費「礦工」

全球運算能力的提升，也讓網路犯罪者獲利，駭客得以入侵邊緣裝置取得運算能力。FortiGuard研發中心台灣區經理林樂提到，駭客會在一些免費網站植入挖礦腳本，當用戶在瀏覽網站時，主機同時也在貢獻運算力，被當成免費「礦工」。隨著晶片越做小，駭客可能將目標放在用戶的生活裝置。

放長遠來看，Fortinet觀察到從太空散播攻擊、量子運算威脅。駭客透過串聯衛星系統和整體電信網絡來散播惡意程式，對大規模連網用戶發動攻擊或引發DDoS 攻擊來阻礙重要通訊。

另外IBM、Google、微軟等科技巨頭積極投入的量子運算，將對現有的加密技術帶來新風險。企業未來需在加密敏捷原則下採用抗衡量子運算的加密演算法，以確保所有資訊安全，對於資安人員的防禦能力是一大挑戰。

劉乙提到，駭客攻擊戰術流程TTP (Tactics, Techniques, and Procedures, TTPs)的重要性，資安防禦要從被動變為主動，不再是頭痛醫頭，腳痛醫腳，更重視侵入過程的主動偵測，以及資安事件處理，透過企業結盟的方式，做情資交換，並運用人工智慧來學習和抵禦不斷演變的攻擊模式。

責任編輯：錢玉紘

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。