AirTag恐成監控工具,蘋果罕見開發Android App,如何解決防丟神器背後的隱私問題?
AirTag恐成監控工具,蘋果罕見開發Android App,如何解決防丟神器背後的隱私問題?

對於AirTag,蘋果中國官網把它描述為「能幫你輕鬆追蹤各種物品的高手」。AirTag利用龐大的蘋果生態網路進行即時定位,並向「主人」彙報位置,進而避免丟失和遺忘。

不過,在蘋果的理想狀態裡,AirTag適用於背包、鑰匙以及自行車之類的物品,而非人和寵物。但實際上,AirTag除了能找回遺失物品之外,也可能成為一種廉價且方便的追蹤器。

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圖/ Apple Newsroom

延伸閱讀:三大電信門市開賣AirTag!室內外尋物效能實測大評比一次看

Android使用者更容易被AirTag追蹤

AirTag利用低功耗藍牙進行連接,超寬頻U1晶片進行定位和指向,讓物品更容易找到。

倘若AirTag離開用戶的視線,它就會向周圍的iPhone、Mac等蘋果裝置廣播,並匿名上傳到雲端,如此一來,用戶就能看到AirTag的運動軌跡和大致位置。這大概是AirTag的運行原理,裝置簡單且原理不複雜,但其中的規則邏輯可能更重要。

AirTag
圖/ 截圖自Twitter

從發佈到現在,AirTag韌體已經有了一輪的升級。新韌體(版本號為1.0.276)改善的不是性能或增添新功能,而是著重更新了安全性。

以往,AirTag在離開主人且位置發生移動時,三天後才會播放聲音,提醒周圍的人注意。 AirTag計時器會在靠近主人時重置 ,這個漏洞可能會被有心人士利用。

AirTag新韌體把「三天」期限修改為8~24小時內隨機提醒,以規避親密關係之間的惡意追蹤 。另外,當iPhone發現周圍有陌生的AirTag在附近時,會有對應的視窗通知,但Android裝置未具備此提醒。

相對來說,Android使用者也更容易被「秘密」追蹤 。有鑑於此,蘋果也正在開發一款Android程式,讓Android用戶能夠更快速、方便檢測到AirTag,或以「尋找」功能為基礎的配件。這款AirTag for Android的程式預計會在年底上線。

AirTag是一項簡單的物件,且蘋果的目的也很單純,就是利用龐大的「尋找」網路來「防丟」。但其中一些規則卻仍有漏洞可鑽,進而讓它成為一個亦正亦邪的產品。

AirTag
圖/ 截圖自Twitter

AirTag們是一個智慧可調的「生態」

今年5月份,《華盛頓郵報》技術專欄的作者Geoffrey A. Fowler撰文批評了AirTag在「反追蹤」上做的還不夠。他與同事透過模擬實驗,發現有心人士能輕易繞過AirTag的反追蹤機制。

即便蘋果升級了AirTag的韌體,警示音不再是固定時間,但在接觸物主的iPhone後時間就會重置,因此, 若追蹤者和被追蹤者在一起生活,AirTag的警示聲可能永遠不會被啟動

到目前為止,Android用戶依舊難以辨識身邊是否有被惡意放置的AirTag。「 這對於目前美國50%的Android用戶來說,是一個潛在的威脅 。」

AirTag
圖/ 愛范兒

另外,AirTag發出的警示聲只持續15秒,音量約為60分貝,隨後便靜默。而Geoffrey A. Fowler也發現當AirTag頂端受到壓力時,警示音會變得更小聲,甚至消失。

AirTag漏洞被發現之後,除了封堵這些漏洞之外,蘋果行銷副總裁Kaiann Drance表示,配合蘋果「尋找」網路的AirTag是一套「主動威脅機制」,且是智慧、可調節的系統,「我們可以不斷地改良背後的運行邏輯和規則,進而讓這套系統變得更好」。

而現在,蘋果正在不斷地進行調整和改進,新韌體或許只是第一步,後續待Android程式上線後,防丟規則可能也會更加嚴謹。

不過,AirTag這類藍牙防丟器並非蘋果首創,且利用線上裝置協助尋找的方式也非蘋果的點子,但 AirTag的特別之處,在於仰賴蘋果歷經十幾年打造的「生態」

遠在Apple Park的工程師敲下一行代碼,OTA到裝置上,就會悄悄地改變用戶裝置的運行方式,小小的AirTag亦是如此,這或許就是Kaiann Drance所說的「智慧、可調節的系統」。

編按:空中編程(Over-the-air programming,OTA)是一種為裝置分發新軟體、組態,乃至更新加密金鑰的方法。

相對於Tile這類傳統的藍牙防丟裝置,蘋果在防追蹤行為方面做得更多,而Tile到目前為止還未採取行動來阻止追蹤之用。

但以AirTag來說,即便是注重用戶隱私和裝置安全的蘋果,也未能考慮到新技術帶來的所有風險,其依然處於摸索階段。

AirTag
圖/ 截圖自Twitter

延伸閱讀:被AirTag輾壓!藍牙追蹤器廠商Tile聯手Spotify,上聽證會控訴蘋果與Google

老生常談的雙面刃問題

針對AirTag靠近物主而重置警示時間的漏洞,美國消除家庭暴力組織的安全專家Corbin Streett表示,「 親密關係之間所產生的追蹤威脅模式並非普遍存在。對於一般公司而言,他們普遍關注的是外部威脅,而不是睡在你旁邊的人 。」

這類事件的特殊性,很難透過一般的規則、機器去區分和辨別,這也不禁令人反思,讓小小的AirTag承擔太多「是非」是否過於嚴苛,畢竟技術本身沒有錯,錯的是人心。

在藍牙防丟器出現之前,對「防追蹤」從未有著這般討論。而站在世界科技中心的蘋果,自然擁有極高的關注度,每一項產品均誕生在聚光燈下,AirTag亦是如此,其所帶來的正面、負面討論也層出不窮。

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圖/ Apple

回過頭來看,為了AirTag,蘋果最早的佈局其實是iPhone 11上集成UWB技術的U1晶片。

相較於業界常見的藍牙、WiFi等通訊技術, UWB技術主要是應用於短距離的精準連接和數據傳輸

先前,搭載U1晶片的iPhone可以與Mac或iPad快速配對,透過AirDrop進行數據傳輸。而AirTag的出現則是U1晶片、UWB技術在短距離精準定位的落地,配合「尋找」功能更是一次橫向擴展。倘若U1晶片、UWB技術、AirTag以及空間音訊,都是蘋果在AR領域上的佈局,這應該就是蘋果推出AirTag的其中一個目的。

其實在AirTag出現之前,若有心人士想惡意追蹤,同樣可以在亞馬遜上買到以GPS、LTE為基礎的追蹤器。AirTag出現之後,對於這些有心人士無非是多了一個管道。

火可以燎原,也可以帶來溫暖,而AirTag亦是如此。在一般人手裡,AirTag可能是一個相當優秀的尋物工具,而在少數人手中,AirTag就是一個追蹤器,即便蘋果不斷地升級和完善規則,他們總能找到漏洞來實行不法的行為。

只是蘋果在發佈AirTag之時,若能同步發佈一款適用於Android平台的程式,去照顧到更多的使用者族群,可能會更人性、周到一點。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #Android #蘋果
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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