勒索軟體越趨猖獗!IDC揭44%企業願付贖金,還有2防堵措施漸受重用
勒索軟體越趨猖獗!IDC揭44%企業願付贖金,還有2防堵措施漸受重用

隨著勒索軟體持續位居網路攻擊之首,受影響的組織往往面臨最終決定:是否支付贖金?根據IDC最新資安服務全球事件準備度焦點調查「組織會為勒索軟體支付贖金嗎?」調查顯示,幾乎有一半(44%)的受訪者表示願意支付贖金,希望透過內部支出或保險賠償來找回受影響的文件。

雖然調查中包含的國家未能詳盡,但在亞太地區(不含日本)中,澳洲和新加坡更願意支付贖金,分別有60%和49%的組織表示他們將為勒索軟體攻擊支付贖金。

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圖/ IDC

由於文件被加密,勒索軟體攻擊會嚴重阻礙組織運作,從而影響執行日常業務流程所需的關鍵資源可用性。這是迫使受害組織受控制的關鍵因素,尤其是在沒有制定資安事件管理或緊急應變計劃的情況下,組織的選擇有限,若去重建受影響的基礎設施,通常會導致更長時間的中斷;否則就必須選擇支付贖金取得解密密鑰,以迅速恢復文件。

亞太地區(不含日本)關於勒索軟體支付贖金的立法充其量也是模糊的。雖然該地區的大多數監管機構不鼓勵在攻擊期間支付贖金,但沒有法律特別限制這種交易。在IDC另外一項調查「未來企業韌性調查」研究中,49.4%遇到勒索軟體事件的亞太地區(不含日本)組織選擇支付贖金,其中82.4%支付贖金的組織設法取得了有效的解密密鑰,這意味著近20%的組織支付了贖金但沒有得到任何回報。

IDC亞太地區資安和區塊鏈研究高級市場分析師Jeff Xie表示:「即使支付贖金可能會在某個時間點解決特定事件,但對組織安全狀況的實際好處是微不足道的。」IDC認為,與支付贖金相比,在增強基礎架構的網路靭性和資安事件管理方面進行結構化投資將獲得更實際的益處。

IDC認為,亞太地區(不含日本)網路保險產品的興起也促進了組織被勒索軟體攻擊時的支付意願。IDC台灣資深市場分析師林雅惠提到:「在台灣,儘管資安險的投保比例仍低,但隨著資安產品朝向AI化發展, 開始有資安業者進行跨業合作,將其產品結合資安險進行銷售 ,從資安事件的偵測、回應到後續的鑑識與復原提供全面性的解決方案,以協助企業降低網路風險。」

由於支付的金額將由保險賠償所抵銷,再加上可能用最少的資源解決營運中斷的可能性, 愈來愈多的組織選擇同步提升基礎架構的靭性 ,以及降低資安事件發生的影響程度。

林雅惠也提到:「隨著網路保險與資安業者展開合作,以及監管機關從公司治理層面鼓勵企業投保網路保險,即可理解為什麼愈來愈多組織傾向透過支付贖金來解決這種網路攻擊。」

責任編輯:蕭閔云

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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