才亮相3個月,針對蘋果M1的惡意軟體已經現身!全球近3萬台Mac受到感染
才亮相3個月,針對蘋果M1的惡意軟體已經現身!全球近3萬台Mac受到感染

蘋果M1晶片登場後,其出類拔萃的效能在全球引起果粉關注,想當然爾也受到有心人士虎視眈眈。諷刺的是,推出至今才3個月,很多軟體服務都還未完成相容性調整,針對M1 Mac的原生惡意軟體已在近期陸續現身。

感染全球近3萬台Mac,但尚未造成任何傷害

資安研究公司Red Canary發現一款被命名為「Silver Sparrow(銀雀)」的惡意軟體,也是第二款可在M1 Mac上執行的電腦病毒,目前已在全球感染近3萬台Mac電腦,研究人員正試圖掌握這款惡意軟體的企圖與功能。

Silver Sparrow存在兩種版本,分別針對Intel的x86處理器,以及搭載蘋果M1晶片的新款Mac電腦。感染惡意軟體的Mac會每小時檢測控制伺服器,確認是否有新的指令,不過資安人員監測至今都沒有發現任何新的動作,背後主謀的盤算仍然未知。

Silver Sparrow
Silver Sparrow存在兩種版本,其中一種可感染蘋果最新推出搭載M1晶片的Mac電腦。
圖/ Red Canary

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Red Canary指出,兩種版本的Silver Sparrow內含的二進制檔案還沒有太大威嚇,x86版本在Mac上執行時,只會跳出一個顯示「Hello World!」的視窗,而M1版本執行時則是跳出「You did it!」的紅底視窗。

儘管目前尚未造成傷害,Red Canary仍強調Silver Sparrow是非常嚴重的資安威脅,「雖然我們還沒觀測到Silver Sparrow有任何惡意舉動,但考慮到M1晶片的相容性、感染範圍及相對較高的感染率,都證明Silver Sparrow是非常嚴重的資安威脅。」

Red Canary指出,截至2月17日為止,Silver Sparrow已感染全球153個國家地區,總計29,139台Mac電腦,美國、英國、法國及德國是受害的重災區。

目前蘋果已撤銷了Silver Sparrow內二進制檔案的開發者憑證,《The Verge》指出,這可以避免用戶不小心主動安裝這兩個檔案,導致電腦受到感染。

惡意軟體陸續現身,防毒軟體尚無法檢測

相比Windows系統,過往Mac電腦總給人較為安全,不易受到病毒侵擾的印象,但M1晶片的受矚目程度,讓它成為各個駭客盯上的目標。

在Silver Sparrow遭到揭露前不久,Mac資安研究人員派翠克.華德爾(Patrick Wardle)發現了第一款針對M1 Mac的惡意軟體。這是之前早已長期鎖定Mac的Pirrit廣告軟體的M1版本,被稱為「GoSearch 22」。

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雖然目前只有3款Mac新機搭載M1晶片,但由於蘋果已承諾將全面轉向M1,未來針對這套架構的惡意軟體可預想將快速增加。
圖/ YouTube Via Apple

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GoSearch 22在11月或獲得蘋果開發者憑證,並在12月底正式登場,該惡意軟體偽裝成一款合規的Safari擴充功能,但實際上會收集用戶數據並投放大量廣告,甚至可能導致用戶點到惡意網站感染更多惡意軟體。

華德爾指出,礙於針對M1 Mac的惡意軟體才剛剛現身,目前防毒軟體還無法檢測出來。目前蘋果已撤銷GoSearch 22的憑證,至少用戶不會再無意間安裝了這款惡意軟體。

根據《Wired》報導,資安研究人員湯瑪斯.里德(Thomas Reed)點出,儘管廣告軟體並不是什麼新穎的惡意軟體,但資安人員必須意識到,針對M1 Mac的惡意軟體已經悄悄到來。

雖然暫時只有MacBook Air、MacBook Pro及Mac mini三款新機搭載M1晶片,推出時間也不長,受影響的範圍有限,但蘋果已承諾將在未來2年內,Mac系列產品將全面改用M1晶片,可以想像針對M1 Mac的惡意軟體將快速增加,成為所有Mac用戶、資安人員必須嚴肅面對的挑戰。

資料來源:ArsTechnicaMacRumorWired
責任編輯:錢玉紘

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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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