Meta招募「賞金獵人」,鼓勵研究人員回報數據漏洞!能洗刷隱私外洩臭名嗎?
Meta招募「賞金獵人」,鼓勵研究人員回報數據漏洞!能洗刷隱私外洩臭名嗎?

12月15日,Meta(原Facebook)宣布針對數據抓取問題,擴張2011年以來的「賞金計劃」。

他鼓勵研究人員報告兩種情況:一種是尋找漏洞,提高惡意抓取行為的成本和難度;另一種是查找「木已成舟」的抓取數據集,Meta將與相關公司合作刪除數據集或尋求法律手段。

這裡的數字抓取,指的是使用自動化工具從用戶資料中大量收集個人訊息,例如電子郵件地址、電話號碼、個人資料照片。儘管這些訊息多數並不保密,但爬蟲可將其更廣泛地公開,集中發布在可搜索的數據庫,快速觸達數百萬用戶。

數據爬蟲
圖/ Meta

Meta的條款不允許任何人自動訪問和收集數據。Meta安全工程經理Dan Gurfinkle指出:「我們正在尋找漏洞,這些漏洞使攻擊者能夠繞過抓取限制,以比我們最初預期的更大規模訪問數據。」

今年4月,超過5億Facebook用戶的個人資訊被發布在一個黑客論壇,更恐怖的是,實際的數據抓取發生在幾年前,儘管Meta已經在2019年8月補上了相關漏洞,可是當數據開始在網上傳播,它就無能為力了,只能提醒用戶小心垃圾郵件和詐騙訊息。

臉書上的資訊被洩
圖/ engadget

今年10月,超過260萬Instagram和TikTok用戶數據遭洩露。安全人員追溯後發現,洩露數據的是數據分析型公司IGBlade,他們的服務器及數據未加保護,導致爬取得來的數據洩露。雖然這次Instagram的數據洩露並非由Meta直接導致,但也說明了控制爬取行為的必要性。

此外,個人訊息的洩露,威脅的不僅是Facebook一個帳戶,Facebook ID和許多帳戶相關聯,牽一髮而動全身,這些帳號也不難找到。

每個漏洞或數據集可獲得至少500美元的獎勵。如果發現的是數據集,Meta會將獎金捐贈給研究人員選擇的慈善機構,以免研究人員「做賊喊捉賊」,先抓取數據再領取賞金;如果發現的是漏洞,Meta將發放金錢獎勵。

對於數據庫來說,研究人員將因發現「未受保護或公開的公共數據庫,其中包含至少10萬條獨特的Facebook用戶記錄」被獎勵,用戶記錄指個人身份訊息或敏感數據,例如電子郵件、電話號碼、實際地址、宗教或政治聯繫。

今年以來,Meta已向來自超過46個國家/地區的研究人員提供了超過230萬美元的資助,總共收到了大約25000份報告,對800多份報告進行了獎勵。

facebook_data
圖/ Unsplash

Meta自稱這是第一個專門針對數據抓取的賞金計劃,但它在隱私安全方面堪稱劣跡斑斑,除了用50億美元罰款達成和解的劍橋分析醜聞,還有大大小小的數據洩露前科。

2018年10月,Facebook遭黑客攻擊,暴露了2900萬用戶的私人訊息,其中的1400萬用戶訊息非常詳細,在常規資料外還包括關係狀態、宗教信仰、教育情況、工作情況、關注的人、最近搜索和登錄設備等等。

「監守自盜」的Facebook,自身也愛拿數據做文章,它收集和利用大量用戶數據,銷售有針對性的數字廣告。非盈利新聞機構ProPublica稱其為「監視資本主義」(surveillance capitalism)。

愛范兒曾寫過,《金融時報》的一項調查發現,自從今年4月蘋果開始實行新的隱私設置,Facebook等四大社交平台損失近百億美元。2020年12月,Facebook曾用整版報紙廣告批評這項隱私設置,認為它將傷害依賴個性化廣告的小型企業。

事實上,當涉及個性化廣告時,用戶才是社交平台上真正的產品。

2019年3月,祖克伯公佈了一項新的「以隱私為中心的願景」,他將旗下應用程式WhatsApp 的「端到端加密」模式作為榜樣,「端到端加密」指只有發送方和接收方能讀取消息,其他人甚至WhatsApp官方都無法查看。

目前,Meta旗下所有產品,僅有WhatsApp自稱實現了端到端加密。就算是WhatsApp,也依然需要人工或AI審查被用戶舉報的消息是否違規,他們還審查未加密的材料,包括有關發件人及其帳戶的數據。

WhatsApp在2020年向相關部門報告了40萬個可能的兒童剝削圖像。WhatsApp負責人Will Cathcart在接受澳大利亞智庫採訪時表示:「我認為我們絕對可以透過端到端加密,為人們提供安全保障,並與執法部門合作解決犯罪問題。」

總而言之,不論出於商業用途還是安全需要,幾乎沒有平台像我們期望的那樣私密,或許盡可能減少個人訊息曝光才是根本。

本文經授權轉載自:愛范兒ifanr

責任編輯:吳佩臻、錢玉紘

關鍵字: #資訊安全
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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