以駭制駭 頂尖駭客教你如何防駭客!
以駭制駭 頂尖駭客教你如何防駭客!
2003.09.15 | 科技

駭客(hacker),一直是政府與企業的心頭刺,就像細胞自動增生機制一樣難以禁絕,只要電腦存在,他們就不會消失,而且愈生愈多,防不勝防!
而這群一向躲在暗處發動攻擊的神秘駭客,現在不但大喇喇的公開舉辦駭客競技大賽(如今年7月份所發起的全球網站攻擊競賽),甚至獲聘為知名企業的資訊安全顧問,情節宛如電影《神鬼交鋒》翻版,只是手段不同。
出身布魯克林貧民窟街頭混混的奕喬飛(Ejovi Nuwere)、吃過牢飯並列入美國治安史上最讓FBI頭痛人物的凱文‧米尼克(Kevin D. Mitnick),兩位頂尖駭客,如今不但是炙手可熱的資訊安全家,更進一步現身說法將自身故事集結成書,不但說服力夠(因為他們才能以「駭」制「駭」!),更因知名作家的潤稿修飾增加了可看性。年輕(中學時期開始駭客之路)、來自單親家庭、有個孤獨的童年、濃厚的表演興趣(一個喜歡到處跑龍套演小角色、一個則對魔術著迷),差點因電腦走上岐路、最後也因為電腦改寫人生,是兩位駭客的共同特質。
《黑街駭客》的主人翁奕喬飛,歷經貧民窟暴力威脅、母親入獄、對抗憂鬱症企圖自殺,最後進入精神病院以尋求解脫的灰色童年。
14歲踏上駭客之路、15歲因為入侵企業網路而有了第一份電腦安全工作、22歲歷經震驚全球的911事件,因實際參與資訊系統救援工作、驚覺過往的駭客行為只是像兒戲與雜耍般的賣弄之後,終於找到了新的人生歸屬,讓他從隱匿暗處的超級駭客變身為頂尖的資訊安全人員……自傳式告白中仔細描繪了駭客入侵的種種技法,增加不少技術味。
反之,《駭客大騙局》看似技術性成份較高,其實核心在於探討「人性」。儘管提出了騙局解析、預防方法,還貼心條列出「米尼克的忠告」&「你不可不知的行話」,以讓企業在設計安全機制時有所依據,確保企業所投注的鉅額投資之外,誠如作者所言,最難對付的安全危機是「人性」,這位全球知名的駭客,在一則則虛構、但卻可能真實發生(或正在發生)的故事,引你進入駭客複雜的思維中,並從攻擊者與受害人兩方面切入,探討為何受騙、如何成功得手的原因,是騙術破解大全,也彷彿一本犯罪小說。
嚴格說起來,這兩本書算不上是勸人「放下屠刀」的勵志書籍,而是帶有文學味的防駭指南。
但正如凱文‧米尼克所說,「人性」才是真正的難題,而這兩位「洗心革面」的頂尖駭客,他們心理在想什麼,或是下一步會出什麼花招,恐怕是僱用他們的老闆最膽戰心驚的吧。

書名:黑街駭客(HACKER CRACKER)
出版者:藍鯨
作者:Ejovi Nuwere、David Chanoff
譯者:子玉
定價:300元
頁數:295頁

書名:駭客大騙局 (The Art Deception:Controlling the Human Element of Security)
出版者:藍鯨
作者:Kevin D. Mitnick&William L. Simon
譯者:子玉
定價:360元
頁數:489頁

小創意的鍊金傳奇

如何將創意變現為銀子?30項世界知名產品的真實故事告訴你……
不能賺錢不叫創意!好聳動的說法,不是作者要看不起創意,而是他寫這本書不僅探討創意,更要深究如何將腦中靈光一閃的荒謬奇想、信手捻來的創意,落實為可行的商品?變成白花花的銀子?
你可知道魔鬼粘的概念來自於牛蒡(burdock)?便利貼則是因為先發明了一種有點粘卻又不會太粘的黏著劑之後,無意中衍伸的idea?而芭比娃娃凹凸有緻的成熟女性身材,在當時似乎犯了「市場禁忌」,因而延宕了8年才得以上市?同時創意也像一把利刃,可以賺進銀子也可能招來惡果,如可口可樂在1985年貿然更改配方,推出新一代可口可樂卻踢到鐵板,不但讓對手百事可樂有機可乘,還差點關門大吉,即是血淋淋的教訓。
而在創意成形、進軍消費市場並漸為大眾所接受之後,又該如何申請專利或註冊商標,以防投機客的大量抄襲帶來惡性市場競爭?從生活中使用頻率高、但卻不起眼的立可白、便利貼、魔鬼粘,到你不一定用得到但絕對聽過的幫寶適紙尿褲、威而鋼……等,30項知名產品,經由作者的巧思彙整,無論是一舉成名、或是歷經失敗與漫長時間考驗,一個個的血汗實例,不但讓讀者在精彩的商戰故事裡享受峰迴路轉的閱讀樂趣,也能同時在最後的<創意發明7堂課>,學習將創意變現的撇步。成功模式不一定能複製,但至少可以借鏡部份失敗案例,少走一些冤枉路。

書名:大創意~如何化創意為賺大錢的商品
(THE BIG IDEA~How Business Innovators Get Great Ideas to Market)
出版者:臉譜
作者:STEVEN D.STRAUSS
譯者:林重文
定價:350元
頁數:303頁

**簡單,就是力量!

**以少做多的「極簡式管理」+「精簡勝繁複」的經營哲學=企業高產能
效率與產能一向是企業所關心的話題,如何以事半功倍的方法達到最高產能,更是企業主或領導者的必修課題。如何追求高效率與高產能?無非就是「簡單+專注」,正是本書的核心概念。但看似簡單的概念,卻不易落實。許多企業主或領導者最易犯的毛病就是不專注,(套句作者的形容~「注意力障礙」!)而不專注則來自於沒有一個極簡式的「簡單大目標」。
力求簡單明確的「簡單大目標」既是高生產力企業的企業文化、也是策略,轍底落實為制度後,便不應盲從潮流追逐各種新創管理理論,或是以保持彈性為名不斷捨棄既有策略。一旦目標不明確或是決策反覆,引發人性中的自我保護機制,使得員工產生抗拒或不合作態度,所造成的人心浮動與內鬥將連帶拖垮企業效率與產能。
而探討「科技迷思」的第12章節,作者主張現今企業的競爭優勢不再是知識而是執行力,科技不是提高產能的唯一魔杖,這跟今年5月份在《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)引發科技業者強力反彈的<IT不再重要>(IT Doesn't Matter,由Nicholas Cart所撰寫)一文,主張企業不能再以擁有資訊科技取得競爭優勢的理論,頗有異曲同工之妙。為了科技而科技,是招來成功還是變成冤大頭?在科技業似有回春跡象的當口,更值得眾人深省。

書名:以少做多~簡單大目標引爆生產力
(Less Is More~How Great Companies Use Productivity as a Competitive Tool in Business)
出版者:商智文化
作者:傑森‧詹寧斯(Jason Jennings)
譯者:張美惠
定價:240元
頁數:198頁

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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