資安漏洞經典事件!一個大學生「電腦蠕蟲」實驗,為何能癱瘓美國核彈庫系統?
資安漏洞經典事件!一個大學生「電腦蠕蟲」實驗,為何能癱瘓美國核彈庫系統?

國際研究報告指出,臺灣為全球受境外假訊息攻擊最嚴重的國家之一,然而,網路安全一躍成為政治核心議題,並非臺灣獨有。當網路成為近在咫尺的戰場,科技成為民主的敵人,耶魯大學教授史考特・夏皮羅指出,網路安全已是全民必修課。

本書以深入淺出的生動文字帶領讀者重回五大駭客事件現場,見證被濫用的最新科技技術,並透過資訊、歷史、法律、市場、社會學、心理學等多重面向,揭示安全漏洞為何產生。唯有從駭客角度理解何謂關鍵資訊,才能掌握資安防範先機。

「幹,我覺得真的完蛋了。」小羅伯.莫里斯(Robert Morris, Jr.) 在電話裡的聲音充滿緊張。這位22歲、戴著眼鏡的研究生,平常沉默寡言,而且從來不罵髒話。電話那頭的保羅.葛雷姆(Paul Graham)日後在法庭中回憶道:「他平常講話甚至會讓我聯想到清教徒。所以我一聽到『幹』就覺得大事不妙。」

大事的確不妙。小羅伯.莫里斯在罵髒話之前不久,癱瘓了整個網際網路。

時間是1988年11月2日晚上11點。康乃爾大學資工所博士生莫里斯打了通電話,向哈佛大學的研究生葛雷姆懺悔自己剛剛做了什麼好事。莫里斯大概在晚上八點左右,從康乃爾資工系位於紐約州伊薩卡(Ithaca)的厄普森大樓(Upson Hall)4160 室的終端機,遠端登入麻省理工學院人工智慧實驗室的prep.ai.mit.eduVAX 11/750 電腦。莫里斯把三個檔案傳到那臺電腦後按下執行,啟動了他和葛雷姆原定的「天才計畫」。

這項計畫是要用一個能夠自我複製的程式:電腦蠕蟲(worm),來感染當時剛出現的網際網路。蠕蟲一旦進入電腦,就會將其視為前線基地,一步步向外感染更多電腦。每找到一個新目標,蠕蟲就會自我複製並把副本傳過去。時間越久,副本就越多,最後會遍布整個網際網路。

這原本只是一個科學實驗,目的是想了解能不能用程式來衡量網際網路的規模。蠕蟲之所以要盡量感染,是為了研究當時的網際網路上有多少臺電腦。但莫里斯放出蠕蟲後,吃完晚飯回來檢查狀況時,發現整個網路變得很慢,打字要隔很久才會顯示,輸入指令也要許久之後才會開始執行。這讓莫里斯覺得不太對勁。他在撰寫蠕蟲時並沒有打算拖慢電腦,但明顯的延遲,讓他懷疑蠕蟲傳播太快而消耗了太多資源。還不到三小時, 蠕蟲就已經繞了一整圈,從麻州的劍橋,傳回了紐約州的伊薩卡,然後癱瘓了康乃爾大學資工系的網路。這感覺超級詭異─但他並不知道這還只是一場大災難的開始。

computer program
圖/ Photo by <a href="https://unsplash.com/@ilyapavlov

失控的蠕蟲大軍!擴散到全美國軍方等重要機構

蠕蟲不僅癱瘓了康乃爾大學的網路,更在各地快速肆虐,所向披靡。莫里斯利用麻省理工學院的電腦放出蠕蟲之後,幾分鐘之內就傳染到了匹茲堡大學,然後從匹茲堡大學跳向全美各地,在晚間8點24分攻擊了美國軍方智庫蘭德公司(RAND Corporation)位於加州聖塔莫尼卡的rand.org 網路。蘭德公司的電腦部門經理,在一小時之內就覺得網路變慢了,有好幾個節點甚至完全不動。到了晚上9點,蠕蟲已經攻入了史丹佛國際研究中心;9點半打下了明尼蘇達大學;10點04分滲透了柏克萊的閘道;從那裡邁向整個網際網路。幾乎同一時間,各地的系統管理員都發現電腦負荷突然爆高,系統速度變慢。

到了午夜,麻省理工學院(就是莫里斯用來釋放蠕蟲的地方)的系統管理員吃完冰淇淋休息回來,發現他們的網路也開始當機。凌晨1點05分,蠕蟲侵入掌管美國核彈庫的機構: 勞倫斯利佛摩國家實驗室(Lawrence Livermore National Laboratory)。不久之後,又闖進了曼哈頓計畫的發源地,也就是打造史上第一顆原子彈的洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)。原本的天才計畫,變得越來越失控。

猶他大學的故事,足以代表大部分的受害狀況。午夜12點09分, 第一波針對該校cs.utah.edu 的攻擊從電子郵件傳來。十一分鐘內,網路的負載─也就是網路上資料的平均數量,就衝到了5。一般來說,晚上的負載在0.5 至2 之間,5 代表網速下降,20 代表完全停滯。但在午夜12點41分,猶他大學的負載已達到7,二十分鐘後衝至16,再過五分鐘,整個網路就完全沒反應了。該校系統管理員傑夫.佛瑞斯(Jeff Forys)一個一個抓蟲,結果才清空不到一小時,蠕蟲就再次襲來,把負載量衝到27,佛瑞斯只好在1點49分關閉網路。但當他重新開機時, 另一波攻擊再次出現,而且直接把負載量衝到不可思議的37。面對永無止盡的蠕蟲大軍,佛瑞斯完全束手無策。

康乃爾大學資工系的卡夫特院長(Dean Krafft)睡到一半被電話吵醒,他是該系機房的負責人,正是莫里斯進行實驗的所在地。卡夫特日後在法庭作證說道:「凌晨1點半,某個高年級研究生打電話給我,說好幾臺電腦都當掉了,可能出現了安全問題。」所謂的好幾臺電腦,是指當時康乃爾20% 的機器,即使把電腦關機重開,也會在運作一會兒之後再次死當。卡夫特也不知該怎麼辦,只好叫研究生切斷系網跟學校網路的連結(康乃爾已經是不幸中的大幸。卡內基美隆大學在一百臺電腦中當掉了八十臺,威斯康辛大學三百臺電腦當掉二百臺。只有電信巨頭美國電話與電報公司﹝AT&T﹞的研發部門貝爾實驗室毫髮無損)。

凌晨2點38分,美國航太總署艾姆斯研究中心(NASA Ames Research Center)的彼得.李(Peter Yee)用TCP-IP 通訊錄發出第一封群組警告信:「我們受到網路病毒攻擊。病毒已經攻下了加州大學柏克萊分校、聖地牙哥分校、勞倫斯利佛摩國家實驗室、史丹佛大學、還有艾姆斯研究中心。」為了防止病毒繼續蔓延,他建議大家關閉電子郵件等網路功能。

資安專家多年來的惡夢,在這一天終於成真。當時網際網路爆炸性成長,全美國、甚至全球的每臺電腦都開始彼此相連,資安專家擔心這可能會讓敵對的外國勢力長驅直入。1988年11月2日,時機到了。史丹佛國際研究中心資訊系統主任史蒂芬.米努洛維奇(Stevan Milunovic) 對《紐約時報》(The New York Times )表示:「我們一直在擔心的事情終於發生了。」

但他們全都不知道,第一波網路攻擊的凶手,竟然只是紐澤西州米林頓小鎮的一年級研究生。當事人那天晚上帶著恐懼入睡,希望隔天早上惡夢就會結束。然而當他醒來,惡夢不但沒有結束,反而四處肆虐。

當小羅伯.莫里斯在晚上8點放出這隻蠕蟲時,他還不知道自己將會吃上官司,只擔心UNIX 社群那些人會因此而火冒三丈。正如哈佛大學資安專家克里夫.斯多(Cliff Stoll)事後對《紐約時報》所言:「當時的系統經理全都氣炸了,每個人都頭痛到要命。」

這隻蠕蟲初露鋒芒的時候,系統管理員全都不知道是怎麼啟動的, 也不知道它會造成什麼影響。他們以為最糟的狀況就是刪除或破壞電腦中的文件,但這隻蠕蟲完全不是這樣的。
羅伯跑去跟朋友保羅.葛雷姆告解,想試圖補救點什麼。但他連警告郵件都發不出去,因為當時康乃爾大學的卡夫特院長已經系網跟學校的網路切開了。凌晨2點30分,保羅打電話給哈佛大學資工系的系統管理員安迪.沙德斯(Andy Sudduth),拜託他把以下的信件轉發給其他系統管理員,告訴他們如何保護網路。羅伯當時還沒準備好自首,但想先為這場災難道歉:

寄件者:foo%bar.arpa@RELAY.CS.NET
收件者: tcp-ip@SRI-NIC
日期: Thu 03:34:13 03/11/1988 EST
主旨: [ 無]


潛在病毒警告:
網路上可能出現了一個病毒。
我手邊的資訊如下:
我很抱歉。
請根據以下指示阻止病毒傳播:
1. 不要執行「fingerd」,也不要修復它,否則它在讀取參數時會溢出堆疊。
2. 重新編譯沒有定義DEBUG 的sendmail 指令。
3. 不要執行「rexecd」。
希望這可以幫上忙。說真的,我希望這只是個玩笑。

系統管理員沙德斯當然知道這不是玩笑。而且他自己也不想被捲進去,所以花了一整個小時設法匿名寄信,最後設了一個假帳號「foo%bar. arpa」,透過布朗大學的郵件列表發送出去。但這一個小時的時間差助長了悲劇,到了凌晨3點34分,蠕蟲已經快速擴散,癱瘓了許多網路路由器。安迪的信件塞在大量雜訊中,48小時後才終於送達,在這段時間,每個系統管理員全都求助無門。

11月3日,當系統管理員被搞得焦頭爛額時,羅伯則躲在他位於伊薩卡的宿舍,關掉網路寫作業。到了晚上11點,他打給葛雷姆,結果讓他大吃一驚。保羅說這隻蠕蟲驚動了媒體界,成為各大電視網晚間新聞的熱門主題。羅伯對此一無所知,因為他家沒有電視。不僅如此,各家報社也不斷打電話試圖找出元凶,隔天《紐約時報》頭版就刊出了相關報導。葛雷姆問他打算怎麼辦,羅伯坦承「我也不知道」。

羅伯想了十分鐘,決定先連絡國安局資安部門的負責人。他拿起話筒打到馬里蘭州,一位女性接起電話。羅伯開口問道:「爸在嗎?」

奇幻熊去網路釣魚 立體書封(無書腰)(300dpi).jpg
圖/ 悅知文化

本文授權轉載自《奇幻熊去網路釣魚》,Scott. J. Shapiro著,悅知文化

責任編輯:蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓