喬山健康科技遭駭!疑為勒索組織「襲台第4例」:CrazyHunter是誰?如何防範網攻?
喬山健康科技遭駭!疑為勒索組織「襲台第4例」:CrazyHunter是誰?如何防範網攻?

2025年3月25日,喬山健康科技(Johnson Health Tech)確認遭受網路攻擊,疑似為CrazyHunter勒索軟體所為。這是繼今年2月馬偕醫院遭受同樣攻擊後,台灣又一知名企業成為CrazyHunter的攻擊目標。

2025年3月25日上午,社群平台X上出現貼文,指出喬山健康科技成為CrazyHunter的受害者。當日下午3時30分,喬山副總經理暨發言人羅雅芳證實確有事故發生,表示公司IT單位已在處理,後續將發布重大訊息說明。

隨後,喬山健康科技正式發布重大訊息,揭露公司總部與部分海外子公司內網遭受駭客攻擊,並有企圖登入其資訊系統的情況。公司表示,已立即啟動相關防禦機制,避免安全受到影響。

喬山健康科技在公告中強調,目前評估沒有個資外洩,也沒有機密或重要的文件資料外洩等情事發生,對公司營運無重大影響。公司已委託國際級網路資訊安全處理公司協助解決,並表示此事件後將持續提升網路與資訊基礎架構之安全控管,持續密切監控,以確保資訊安全。

喬山.jpg
喬山重訊表示,目前評估沒有個資、亦沒有機密或重要的文件資料外洩等情事。
圖/ 公開資訊觀測站

巧合的是,喬山健康科技在攻擊事件發生前一天(3月24日)剛好在人力銀行網站刊登「總部資訊-資安主任工程師」的職缺。

CrazyHunter勒索軟體是什麼?

CrazyHunter是一個新興的勒索軟體犯罪組織。根據TeamT5分析,該組織自2025年2月開始積極活動。 與其他勒索軟體集團不同的是,目前已知的CrazyHunter受害單位都在台灣,顯示其可能專門針對台灣組織進行攻擊。

資安專家TeamT5推測,CrazyHunter攻擊者應該能夠理解中文,因此其攻擊手法對台灣企業特別具有針對性;竣盟科技則指出,該組織已在暗網設立官方網站,詳細列出其受害者名單、入侵證據以及相關「服務」資訊。

攻擊流程.jpg
CrazyHunter的攻擊模式,技術上可細分為10個步驟。

CrazyHunter主要攻擊台灣的醫療、學術與製造產業, 已知受害機構包括馬偕醫院、彰化基督教醫院、科定企業,以及最近的喬山健康科技。 受害單位多為支付意願較高的機構,如醫療與學術機構,以利用其對數據洩露的高度敏感性。

攻擊特點與技術能力

據披露,CrazyHunter的座右銘是 「There is no absolute safety(絕對的安全並不存在)。」 凸顯其核心理念:任何系統均無法實現絕對安全。

竣盟科技表示,CrazyHunter展現出高度組織化、技術先進且極具侵略性的行動模式,結合快速滲透、數據毀滅與品牌化犯罪運營,體現其高水準的攻擊計劃性與執行力。該組織也聲稱可在72小時內攻破企業防線,其技術優勢包括:

  1. 獨家漏洞利用:漏洞在被修補或失效之前的持續時間比MITRE的估計值高出300%以上
  2. 能繞過主流端點防護系統,包括CrowdStrike、SentinelOne、Microsoft Defender XDR等
  3. 混合攻擊策略:結合零日漏洞(Zero-day)與已知漏洞(N-day)
  4. 檔案無痕攻擊(Fileless Attack),繞過傳統偵測機制
  5. 變形惡意軟體(Polymorphic Malware),透過自我調整規避安全防護

解密CrazyHunter攻擊4階段

勒索軟體攻擊通常分為四個主要階段,CrazyHunter的攻擊也遵循類似模式:

滲透(Initial Access)

  • 釣魚攻擊(Phishing):發送帶有惡意附件的電子郵件,或建立偽造登入頁面誘騙受害者輸入憑證。
  • 漏洞利用:針對VPN、RDP、伺服器未修補的漏洞發動攻擊,直接入侵企業網路。
  • 合法驅動程式濫用:使用合法但存在漏洞的驅動程式繞過端點防護機制。

橫向移動(Lateral Movement)

  • 一旦進入系統,攻擊者會使用多種技術在網路內部擴散。特別針對Windows系統,尤其是企業網路內的AD伺服器。
  • 利用AD GPO進行大規模自動化感染,迅速掌控企業內部網路。

數據竊取(Data Exfiltration)

  • 竊取敏感資料,為後續勒索做準備。

勒索與威脅(Extortion)

  • 採用「雙重勒索」(Double Extortion)策略,除了加密檔案外,還威脅公開或販售竊取的機密資料,例如在暗網或社群媒體上公開企業受害證據,以損害品牌聲譽。

如何防範CrazyHunter勒索攻擊?

資安專家鴻創資訊總經理陳建銘指出,CrazyHunter攻擊行動幾乎全面鎖定台灣組織與企業,這種情形極為罕見,顯示出特定威脅意圖。

而許多客戶仍存在迷思,認為做好EDR(端點偵測與回應)、MDR(受管式偵測與應對)等的防護即可,卻忽略未知防護的層面。台灣政府、資安業者與企業需共同警戒並應對,以提升資安防護能力,防止類似事件再度發生。

綜合資安專家分析,防範策略可分為以下五大層面:

一、強化網路安全

  1. 建立DNS(域名系統)保護措施:定期更新並封鎖已知的惡意網址和網域。
  2. 實施網路分段:使用防火牆區分核心網段,降低惡意程式橫向移動的風險6。
  3. 限制RDP(遠端桌面通訊)存取:只允許特定IP存取,降低遠端入侵風險。

二、系統和軟體管理

  1. 定期更新系統和軟體:及時修補已知漏洞,尤其是VPN、RDP和Windows伺服器。
  2. 部署先進的端點防護解決方案:如EDR/XDR系統,以監控和防禦異常行為。
  3. 實施多因素驗證(MFA):降低憑證被盜用的風險。

三、資料保護和備份

  1. 建立離線備份:確保備份數據完整性並異地存放。
  2. 實施勒索軟體緩解技術:即時備份並能夠快速恢復被加密的文件。

四、帳號和權限管理

  1. 建立AD(Active Directory)權限管理機制:定期審核權限變更,監控異常群組原則物件修改。
  2. 加強密碼安全:定期更換密碼,提高密碼強度,避免使用相同密碼管理多台伺服器。

五、員工教育和意識提升

  1. 進行資安教育訓練:提高員工對釣魚郵件和社交工程攻擊的警覺性。
  2. 定期進行社交工程演練:幫助員工學會辨識釣魚郵件。

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資料來源:Team T5、竣盟科技

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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