Zoom為駭客亂入的「轟炸攻擊」賠罪，支付8,500萬美元和解金！為資安做了哪些補強？|數位時代 BusinessNext

企業通訊軟體Zoom近期同意就疫情下發生轟炸攻擊（zoombombing），以及和Facebook、Google、LinkedIn等分享用戶數據侵犯隱私，向用戶支付8,500萬美元（約新台幣23.7億元）賠償金，同時也承諾將加強安全措施，防止類似的事件再一次發生。

線上會議被駭客亂入，Zoom賠償8,500萬美元和解

這是一場由Zoom用戶發起的集體訴訟，目前這項和解仍須等待加州地方法官核准，一旦獲得法官同意，參與訴訟的Zoom訂閱用戶將可以15%訂閱退款，或者25美元的現金，以金額較大的為準。而沒有訂閱的一般免費用戶，也可以申請獲得15美元的賠償。

除了向各個用戶進行賠償外，Zoom也承諾會採取更多安全措施，防止類似的危害再次上演。

例如當會議主持人或其他與會者使用第三方程式時會進行通知，也會讓用戶清楚了解誰可以查看、保存及分享用戶資料，同時計畫為員工提供隱私及數據處理方面的課程，提昇公司內的資安意識，總計有10多項新措施。

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雖然Zoom同意向用戶和解，並願意賠償如此大筆金額，Zoom否認有任何不當的行為，強調他們將用戶的隱私及安全視為Zoom的第一要務，對平台取得的進展感到自豪，並會繼續將隱私及安全視為創新的首位。

疫情下用戶高速成長，Zoom資安漏洞頻傳

2020年3月在全球爆發的新冠狀病毒（COVID 19，俗稱武漢肺炎）疫情，促使各地企業轉為遠距辦公，許多線下活動也因此暫停，當時Zoom成為了眾多公司線上開會的首選、教師透過Zoom為無法來到學校的孩子們授課，一般民眾也利用Zoom進行各種線上活動，甚至有新人選擇在Zoom當中舉辦線上婚禮。

Zoom當時曾透露，用戶數從2019年底的1,000萬人，在2020年4月時已成長至3億人，顯見疫情為Zoom帶來的高速成長與大批用戶。

然而當時卻也爆發令執行長袁征輾轉難眠的各種資安漏洞，包括這次和解的轟炸攻擊，有心人士能夠擅闖沒受到邀請的Zoom會議，並在會議中張貼不適合的內容，這也導致美國紐約市學校下令禁止使用Zoom作為授課工具。

袁征也曾經坦承，他當時收到一封母親來信，聲稱有惡作劇人士擅闖她孩子的遠端課程，並張貼了不適宜的內容，令他那一天輾轉難眠。當時Zoom會爆發轟炸攻擊，原因被歸咎於和Facebook、Google、LinkedIn等科技巨頭分享用戶數據，也是這次訴訟的導火線。當時甚至有駭客在暗網上兜售數十萬Zoom用戶的個人資料，Zoom也被認為難辭其咎。

為了挽回用戶信心，當時Zoom也立刻中止向Facebook等合作夥伴分享用戶資料，制定90天的資安補漏計畫、為所有會議自動設定密碼，並收購資安新創Keybase，在通話中加入點對點加密功能。

和解書中提到，Zoom從發起集體訴訟的用戶中獲得超過13億美元的訂閱費用，不過對簿公堂總是結果難料，因此願意接受8,500萬美元的和解金，另外還打算要求超過2,000萬美元訴訟費用。

經歷這次疫情的洗禮，Zoom可說從一間純粹的企業軟體公司，成為了一間面向所有人的網路企業，2020年至今股價也成長了400%以上，今年第一季營收達到9.5億美元，較去年同期成長191%。

這次的和解是Zoom疫情初期轉型不及、未能因應消費者需求的一大教訓，經過這次洗禮Zoom勢必將更為注重用戶對資安及隱私的要求，致力打造令人信賴的通訊服務。

資料來源：Reuters、NPR

責任編輯：錢玉紘

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若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。