IT管理軟體Kaseya遭駭客攻擊，勒索7千萬美元！全球1,500家企業都成受害者|數位時代 BusinessNext

IT管理軟體Kaseya遭駭客攻擊，勒索7千萬美元！全球1,500家企業都成受害者

在國慶前夕，美國再度爆發資安危機，IT管理軟體公司Kaseya遭受駭客攻擊，導致全球約1,500家企業受到勒索軟體危害。

約1,500家企業受害，美國再爆勒索軟體攻擊

最早發現這次攻擊的資安公司Huntress Labs高級資安研究人員約翰．哈蒙德（John Hammond）指出，約有30家IT外包服務廠商在這次攻擊中受到影響，導致勒索軟體的攻擊範圍擴散至全球至少17個國家、地區，可能有上千家企業受害。

而Kaseya執行長佛萊德．沃克拉（Fred Voccola）透露，由於主要受害的是「客戶的客戶」，因此很難確切評估實際的影響，但他們估計約有800至1,500家企業在這次事件中受到影響。

不過沃克拉表示，Kaseya本身並沒有受到任何傷害，自從攻擊事件爆發後，員工們整個週末都在努力搶修恢復服務，並計畫向所有客戶發布更新，填補被駭客利用的漏洞。

聲稱執行這次攻擊的駭客組織，則公開聲稱他們已經加密了超過100萬個系統，並對這次攻擊要求7,000萬美元的贖金，並以比特幣的方式支付，強調只要收到贖金，所有被鎖定的系統都會在一小時內恢復。倘若駭客組織拿到贖金，這將成為史上金額最高的勒索軟體攻擊事件。

對於是否會答應駭客的要求，目前Kaseya拒絕做出任何回應，沃克拉僅透露，「我無法回答『是』、『否』或『可能』，我不會評論任何關於和恐怖份子談判的事情。」

網路攻擊驚動美國政府，拜登下令徹查幕後黑手

勒索軟體攻擊爆發後，Kaseya也積極與聯邦調查局（FBI）、美國國土安全部（CISA）合作，著手對這次事件進行調查。沃克拉表示，他已經與白宮、FBI、CISA就漏洞問題進行過討論，但目前沒辦法對外透露相關事宜，僅強調當一切安全時，才會公開漏洞的細節。

這次攻擊也驚動了美國總統拜登，在週末便下令要求調查這次攻擊的幕後黑手。外界推測這次攻擊背後可能與俄羅斯有關。

美國政府擔憂，這次攻擊可能不僅僅傷害全球各個中小型企業，甚至可能對國安造成威脅。不過沃克拉目前指出，他們沒有發現任何國家重要單位受到攻擊，也沒有參與任何大規模的基礎設施。

6月拜登會晤俄羅斯總統普丁時，才督促對方遏止俄羅斯境內的網路駭客。針對這次事件，拜登表示，「我們還不確定這次攻擊的罪魁禍首是誰，我們起初推估是俄羅斯政府，但還沒有證據。」

近來網路公司在美國越來越嚴重，今年5月，美國最大油管爺者Colonial Pipeline才遭受駭客攻擊，導致美國東部近半數輸油管線癱瘓，不得不支付數百萬美元比特幣的贖金換取駭客收手，相隔一個多月，又再度爆發Kaseya事件。

美國政府也正考慮制定相應的法律規範，以阻止企業為支付贖金進行保險，太容易取得贖金很可能令駭客食髓知味，美國政府試圖降低駭客收到贖金的可能性，進而減少層出不窮的網路攻擊。

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責任編輯：錢玉紘

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。