AI帶來更多資安風險!LLM遭下毒、蠕蟲自動化攻擊,2024五大威脅預測一次看
AI帶來更多資安風險!LLM遭下毒、蠕蟲自動化攻擊,2024五大威脅預測一次看

「基本上,所有資安風險都可以類推,我們從2023年看到很多攻擊現象,在2024年一樣會發生。」網路資安廠商——趨勢科技核心技術部資深協理張裕敏預測,展望最新一年,有5大資安風險趨勢值得密切關注:

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趨勢科技核心技術部資深協理張裕敏。
圖/ 林芷圓攝影

趨勢一:雲端安全風險加劇

首先,預計會有大規模、雲端原生的蠕蟲(cloud-native worms)跑出來進行自動化攻擊。「所謂的『蠕蟲』會自我繁殖,不需要人為介入,而且繁殖速度非常快,具備自動化大量攻擊漏洞的能力。」張裕敏說明,這些蠕蟲會成為駭客集團的新型攻擊武器,只需要成功攻破一個漏洞,就能在雲端環境內迅速蔓延,並且利用已經感染的雲端原生工具再攻擊更多受害者。

所造成的危害,包含自動化收集企業機敏資料、建立龐大的幕後操縱(C&C)伺服器通訊,甚至發動大規模分散式阻斷服務(DDoS)攻擊。張裕敏補充說道,今年十月發生Google、亞馬遜慘遭有史以來最大DDoS攻擊,就是這個原理。

對此,趨勢科技建議企業須加速漏洞修補速度,除了即時掃描惡意程式與漏洞外,還必須嚴格檢視自己的資安政策與雲端環境,避免組態設定錯誤問題。

趨勢二:大型語言模型(LLM)遭「下毒」

隨著生成式AI應用增加,駭客集團會通過餵養錯誤資料來操弄機器學習的表現,以及惡意入侵模型的資料儲存或流程架構,導致自然語言處理模型洩露機密資料,系統受汙染無法正常偵測非法活動,這就是「資料下毒」(data poisoning)。

張裕敏指出,資料下毒會引發2種危害:「第一是機器學習模型不準確,導致企業決策錯誤;第二是你本身訓練好的資料,可能會被人家偷走。」

趨勢三:駭客學會順藤摸瓜,從單一軟體攻進企業內網

「軟體供應鏈攻擊」(Software Supply Chain Attack)會越來越嚴重。張裕敏解釋,國家級駭客會針對IT基礎架構的底層程式碼,或瞄準第三方元件(例如函式庫、流程與容器)發動攻擊。

「駭客最希望找到全世界都在使用的軟體,這樣攻擊下來得到的效益就能極大化。」張裕敏表示,任何第三方元件與開發工具都可能成為駭客攻擊的目標,讓駭客有機會進入更多其他系統,並存取機敏資料。

舉例來說,「你(員工)的手機裡面有很多App,然後你的手機是不是在企業內部也有使用?萬一駭客攻破你的手機App,就有機會從手機再溜進企業網路,引發整個供應鏈受害。」

趨勢四:駭客冒用身分的能力提升

運用生成式AI提升「社交工程詐騙」的水準,包含變臉詐騙、魚叉式網路釣魚,以及網路補鯨(指針對性更強的網路釣魚)等。

趨勢科技預期,到了2024年,駭客將透過結合不同的AI工具,像是聊天機器人與偽造語音,以製造出「虛擬綁架」的情境,這種犯罪手法的特點不在於以量取勝,而是以更逼真的手法進行勒索。

「使用者會變得無所適從,對眼前的文字、語音、視訊產生懷疑,因此害怕使用這些工具。但是,一旦害怕使用這些技術,就會造成人與人之間越來越大的數位落差。」張裕敏說道。

趨勢五:「區塊鏈」成為敲詐者的新獵場

最後,隨著全世界越來越多企業使用區塊鏈來降低成本,區塊鏈上的珍貴資料也引來駭客覬覦。

「國外已經有STO(利用區塊鏈技術發行證券)了,國泰證券也開了第一槍,相信明年會出現更多市場參與者,」張裕敏表示,駭客集團除了瞄準公有區塊鏈之外,也將攻擊私有區塊鏈網路,試圖搜刮金鑰竄改區塊鏈資料、寫入惡意資料再勒索贖金等。

如果駭客掌控了足夠的關鍵節點,就能將整個區塊鏈加密,讓區塊鏈完全無法動彈,進而勒索鉅額贖金。

趨勢科技建議,企業如果推出一些仰賴許可制區塊鏈網路來運作的相關服務,務必確保其網路節點要足夠分散,以抵禦潛在的網路攻擊與中斷。

新科技湧動,同時也是駭客攻擊的最佳時機

「新興科技發展的同時,也誘惑駭客加入這個戰場,駭客將趁大家對新科技還不熟悉的階段,發動各式攻擊與詐騙,獲取巨大的利益。」張裕敏總結表示,建議企業導入零信任(永不信任、一律驗證)策略在每個風險生命週期內,並採用整合式資安平台來管理日建增多的工作負載與防禦措施。

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趨勢科技核心技術部資深協理張裕敏、趨勢科技台灣區總經理洪偉淦。
圖/ 林芷圓攝影

趨勢科技台灣區總經理洪偉淦也說道:「2023年ChatGPT等生成式AI技術的出現,讓人們對於AI應用有更多想像,這些能帶來轉型動能的突破性技術,不僅成為企業競爭的基本籌碼,也成為駭客攻擊的新型武器。然而,傳統攻擊並未因此消失,駭客集團反而借力新技術來優化自身營運模式,提升攻擊速度與力道,擴大資安事件衝擊。」

他預期,2024年全球整體資安環境的風險與壓力都將增強,個人或企業都需要具備並強化資安意識,以及審慎評估對應方式。

延伸閱讀:台灣1週遭駭客攻擊1,509次,全球最慘!Deepfake、DDoS等5大攻擊手法解密

責任編輯:蘇祐萱

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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