資安沒他們不行!白帽駭客內幕大揭密,抵禦「黑魔法」、找Bug要先知法試法
資安沒他們不行!白帽駭客內幕大揭密,抵禦「黑魔法」、找Bug要先知法試法

在《哈利波特》的魔法世界中,佛地魔主導黑魔法的惡勢力,以至於善良的魔法師必須學會「黑魔法防禦術」來保護自己。真實世界的我們也同樣面臨黑魔法的威脅——來自網路駭客(hacker)每分每秒都在利用技術手段攻擊大眾的網路系統。

幸運的是,真實世界存在一群黑魔法防禦專家,被稱作「白帽駭客」或「道德駭客」。他們屬於合法駭客,透過入侵電腦系統來測試安全性,並在後續充分披露研究成果,也會提出完整的資安防護策略。

「我們向你展示黑魔法師是如何下咒的,這樣你就能提早修補、設下保護、學會抵抗。當你在未來遇到心懷不軌的黑魔法師,就能夠保住一命了。」攻擊型資安公司戴夫寇爾(DEVCORE)的資安研究員陳廷宇形容,日常需要時刻關注資訊安全帶來的各種風險,「聽起來好像很孤僻,但這可能是一種誤解。」

著迷魔幻世界,小學就學會C、C++、C#程式語言

成為資安研究員的契機,聽起來是一段長時間的養成。

「小時候很喜歡看一些魔幻寫實風格的東西。」陳廷宇分享:「所以會到圖書館借《牧羊少年奇幻之旅》、《魔法校車》或是探險漫畫。我也想要編寫遊戲,當時有一款叫做『RPG Maker』的軟體,可以按照一定的模板製作遊戲。」

隨著看過的遊戲愈來愈多,陳廷宇開始好奇如何製作非模板、獨一無二的遊戲軟體:「查了才發現,喔!原來要學會寫Ruby程式語言,就能讓你的遊戲變得更有趣,後來我繼續查到一個論壇叫作『飛特論壇』,上面有很多程式語言的討論,還有逆向工程、惡意軟體的撰寫跟分析,不過那時候我不知道那是什麼,都是一知半解。」

畢竟十幾年前只是小學生,很難明確掌握程式設計背後的深層邏輯,但還是靠著一台爸爸從網咖花了5,000元塊買來的二手電腦開始自學,莫名學會了C、C++、C#程式語言,「網路資料都是很末端的結論,但使用這些結論就能在電腦上做出很神奇的事情,對我來說就像魔法一樣。」

接下來的求學生活按部就班,直到進入大學,陳廷宇才逐漸對駭客、資安等概念有更多認識:「以前只知道瘋狂練肌肉,學很多伺服器的原理、學網頁程式怎麼寫、學前端跟後端怎麼互動,但不知道與駭客之間的確切關聯是什麼。」直到選修中央大學的一門課「電腦攻擊跟防禦」,才清楚認知駭客職業,以及具體需要什麼樣的條件。

陳廷宇分享,從資安相關科系畢業後有不同的職涯選擇,例如到科技大廠保護產品安全,或者到國外從事資安研究。當然也有一些處在灰色地帶的工作,即發現某知名產品的資安漏洞後回報給暗網論壇的購買者。

「有一些處在灰色地帶的工作,即發現某知名產品的資安漏洞後回報給買家,「你不會知道買家具體是誰,可能是軍方、政府,也可能是駭客組織,但找到漏洞的當下就會拿到一筆獎金,這在歐洲、韓國蠻常見的,雙方類似雇傭關係。額外的分紅,大於或等於我們現在的年薪(約新台幣120萬~180萬元),對很多人來說有吸引力。」可想而知,漏洞被不肖人士非法利用的可能性居多。

在眾多選擇下,陳廷宇決定加入DEVCORE:「既可以做自己喜歡的研究,也知道這些漏洞不會被拿去做壞事,這樣不是很好嗎?」

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DEVCORE資安研究員陳廷宇,攻擊型資安公司戴夫寇爾(DEVCORE)資安研究員,在資安圈習慣被稱呼「逆逆」(Nini)。擅長的技能面向是Windows相關資安、軟體安全、逆向⼯程。
圖/ 攝影蔡仁譯

資安研究員要有sense!曾經代表台灣隊拿下DEFCON CTF世界亞軍

根據DEVCORE刊登的徵才資訊,資安研究員會在企業客戶正式發布產品前,協助評估與盤點資安風險 ,「客戶先提供產品資訊,我們再扮演駭客的角色,從各種面向攻擊入侵它的產品。假設真的能攻進去,表示產品環節設計有點問題,我們會把所有風險都告知客戶,等於做一個全面的弱點分析。」

每個安全測試專案的進行時間不同,最短需要約60天,視客戶提供的產品資訊多寡而定。

放假時間,資安研究員會針對自己選定的目標做研究:「比如研究⼀些遊戲設計、電商網站、電⼦鎖、⾨禁這種很⽣活化的產品,觀察駭客到底有沒有機會鑽漏洞,或者研究⾃⼰感興趣但可能還不夠熟練的主題。」

選題本身非常考驗資安研究員的敏銳度,工作挑戰更不少,「像我們在比賽或做專案的時候,就一定會有死線(deadline),如果靠近死線的時候還是找不到任何漏洞,就會有點壓力。」陳廷宇指出,研究⼯作有時候會碰壁、沒有任何產出結果,或者在死線前不小心踩到bug,跟其他同事硬是熬到了凌晨三點半才下班,「所以我會⼤量閱讀其他研究員的⽂章,不斷地修正⾃⼰的⽅法論還有開拓視野。」

除了日常的研究工作,資安研究員還會代表台灣戰隊參加海外比賽,最有代表性的是DEFCON CTF(搶旗攻防賽),「這是熱愛CTF的人都會想要參加的比賽,跟世界強隊搶冠軍獎盃,感覺很夢幻又不現實。」

陳廷宇回憶,台灣隊通過初賽後飛往美國拉斯維加斯,參加為期整整3天的比賽。隊友們互相盤點策略後,接著分頭防禦跟攻擊其他戰隊,「當下有十幾個戰隊互打,每5分鐘結算一次成績,比賽過程中你會看到排行榜的分數一直跑。基本上大家都沒有睡覺,專心解題到幾乎不吃不喝的狀態。」

截至目前最好的成績,是在2018年拿下世界亞軍,「重點不是獎金,而是參與比賽本身,以及擁有那個獎盃。」

現在的他在現實生活找到內心著迷的魔幻世界,練成一身黑魔法防禦術,穩穩站在資安最前線。未來呢?「可以的話,我想⼀直是資安研究員。」

責任編輯:蘇柔瑋

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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