中國駭客攻台!70多家機構遭「紅色茱麗葉」鎖定,進攻模式為何?5大防駭工事一次看
中國駭客攻台!70多家機構遭「紅色茱麗葉」鎖定,進攻模式為何?5大防駭工事一次看

2023年11月至2024年4月期間,也就是台灣總統大選前兩個月到新政府上台前夕,台灣持續遭受駭客組織「紅色茱麗葉」(RedJuliett)的大規模網路攻擊。

資安公司Recorded Future旗下的情報研究部門Insikt Group指出,一個疑似中國政府支持的駭客組織「紅色茱麗葉」(RedJuliett),試圖駭入70多間台灣機構,尤其針對政府、教育、科技與外交機構進行網路偵察,其目的很可能是蒐集台灣的經濟與外交關係,以及關鍵技術開發的重要情報。

紅色茱麗葉的目標攻擊對象.jpg
紅色茱麗葉的目標攻擊對象。
圖/ 資安公司Recorded Future

拆解「紅色茱麗葉」攻擊模式

依照IP位址,Insikt Group推估「紅色茱麗葉」的總部位在中國福建省福州市,選址理由可能是福州與台灣的地理位置接近。

Insikt Group指出,「紅色茱麗葉」主要利用網路邊緣設備(例如防火牆、虛擬私人網路VPN和負載平衡器)的已知漏洞進行初步存取。

常見的安全漏洞攻擊步驟如下:駭客首先會蒐集情報,了解目標組織使用的網路邊緣設備,並使用開源情報(OSINT)工具來查找公開可見的設備和服務。

接著,駭客利用自動化掃描工具識別目標設備上的已知漏洞,針對已經公開的漏洞(例如CVE漏洞數據庫中的漏洞)進行掃描。一旦發現漏洞,駭客會利用這些漏洞來獲取初步的存取權限,比如通過SQL注入攻擊、目錄遍歷攻擊或緩衝區溢出攻擊。

獲得初步存取權限後,駭客通常會安裝木馬程式來維持對裝置的操縱權,並且使用工具(例如SoftEther VP)建立隧道,繞過安全檢測然後躲在受害者的網域。

隨後,駭客會更進一步探索目標內部網路,尋找更多的高價值目標,利用已經獲得的存取權限和憑證進行橫向移動,感染更多的設備與系統。

如Insikt Group的報告內容所提到,駭客的終極任務是收集目標系統中的機敏數據,例如經濟、外交與技術情報,並利用加密隧道將數據外傳至其控制的伺服器。

為了隱藏行蹤不被發現,駭客會清除痕跡,同時保持存取權限,以便在未來繼續利用受害目標。

70多間機構遭鎖定,可能還有下波攻擊

目前還不清楚「紅色茱麗葉」是否成功駭入任何一間機構並且造成損害,但Insikt Group發現,駭客組織已經針對70多家台灣的學術、政府、科技機構以及駐台辦事處(相當於大使館的存在)進行網路偵查或嘗試入侵。

除了台灣,Insikt Group也陸續觀察到香港、馬來西亞、寮國、菲律賓、南韓、肯亞、盧安達、吉布地和美國等地的機構遭受攻擊。

報告顯示,有24個疑似受害機構與紅色茱麗葉的伺服器通過SoftEther VPN橋接。

RedJuliett在地理位置與產業方面的受害者分析.jpg
根據地理位置與產業,駭客組織「紅色茱麗葉」的受害者分布。
圖/ 資安公司Recorded Future

資安威脅來了!5大防駭工事不能少

任何一家機構單位都可能成為「紅色茱麗葉」的攻擊目標,建議留意以下5個面向:

1. 網路分段:為了提升安全性,建議透過在非軍事區(DMZ)中隔離面向網際網路的服務來實現網路分段,有助於限制駭客在攻擊成功後的橫向移動能力,從而降低內部敏感資料和系統免受未授權存取的風險。

2. 安全監控:確保所有面向外部的系統設備具備良好的安全監控和偵測能力,特別是要能夠即時監控異常行為,例如發現攻擊者使用Web shell、後門或反向shell,以及內部網路內的橫向移動。

3. 審查公共指導:定期審查關於中國政府資助駭客組織使用的常見攻擊戰術、技術和程序,即「威脅情報」,幫助組織制定適當的防護策略,保護自身免受這些攻擊。

4. 基於風險的修補:優先考慮高風險漏洞,還有已被攻擊利用的漏洞,也請特別留意VPN、郵件伺服器、防火牆和負載平衡設備中的遠端程式碼執行(RCE)漏洞。

5. 監控供應鏈:重視關鍵供應商與合作夥伴的資安防護,有助於防止外部攻擊者通過供應鏈入侵網絡系統。

「台灣不僅面對來自中華人民共和國(PRC)持續的主權威脅,同時也是全球重要的科技與製造中心。」Insikt Group發出預警,「紅色茱麗葉」很大機率會繼續進行高強度的網路間諜行動,舉凡科技、政府、教育與智庫機構應加強關注

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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。

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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%。

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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。

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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。

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