Signal是什麼?為何連美國副總統也在用?解密加密即時通訊App:3招就能簡單入門
Signal是什麼?為何連美國副總統也在用?解密加密即時通訊App:3招就能簡單入門
2025.05.09 | 3C生活

觀點文章呈現多元意見,不代表《WEB3+》的立場

不會這 3 招,別說自己懂得用 Signal

在這個全民社交的年代,我表面上入時,在所有主流 apps 都有帳號,骨子裏守舊,在用的只有 Signal 和 Proton Mail。藉這個機會,向那些在 Facebook、Instagram 等平台來信而被我忽略的人致歉;不過,會讀到本文章的,多數知道找我就該、也只需發郵件到 kin@ckxpress.com 吧。

雖然有電郵地址的人越來越多,真正使用電郵的人卻越來越少;至於即時通訊軟件,香港人都用 WhatsApp、台灣人都用 LINE 和 Messenger、大陸人都用微信,以致很好找的我常被吐糟很隱世。可幸的是,近一年越來越多人使用 Signal,由 DHK 道友 Pro羽 V 神同行美國副總統都在用,讓我漸漸變得像個正常人。

以下介紹三個 Signal 的使用技巧,讀者可自我測試一下,只知當中的一兩項的,資安意識還得加強;假如全都不知道,恐怕只是在用 Signal 的表皮而已。

用戶名:私隱的另一道防線

有別於 WhatsApp 使用電話號碼作為身份識辨,Signal 用戶可自定用戶名(username)。

你或許會覺得這沒什麼特別,畢竟 Telegram、LINE、甚至微信早就有用戶名了;的確如此,但 Signal 用戶名的細節跟主流工具有別,處處以私隱為先,設定時預設不會讓其他人看到你的電話號碼,還可進一步關閉「透過電話號碼搜尋自己」的選項,讓電話號碼跟用戶名徹底脫鈎。

舉例,Alice 的電話號碼為 +852 9876 5432,設定 Signal 用戶名為 alice.852,並關閉顯示及以該號碼搜尋自己後,即使已在對話的朋友也看不到 Alice 的電話號碼,而其他人就算知道這個號碼,也只能以 alice.852 、對應的 QR code 或鏈結跟 Alice 開展對話。透過這項功能,DHK 道友在百多人的 Signal 討論群中都能保有私隱,既不用公開電話號碼,也沒法看到其他人的號碼,除非對方選擇公開。

留意顯示名跟用戶名是兩回事,前者的格式是 firstname lastname,如 Alice Bee,是顯示予通話對方看的名字或暱稱,對方可另設一個以茲識別;後者的格式是 username.兩位或以上數字,如 alice.852,只用於開展新對話,成為聯繫人後雙方再看不見對方的用戶名,重視私隱的 Alice 大可不斷更改用戶名,不會影響跟已建立的聯繫人溝通。

要設定用戶名,可在 Signal app 點選個人頭像進 Settings,再點選頭像修改個人資料。這裏也能看到已設定的用戶名、對應的 QR code 和連結,方便對方掃碼或直接發送。

安全碼:「那個人」真的是那個人?

Alice 以用戶名為身份的標識,跟好友 Bob 開展了對話,並持續透過 Signal 溝通。有一天,Bob 的帳號被盜,駭客以 Bob 的身份向 Alice 埋手,Alice 要如何識破?

Signal 裏的每一組對話,都對應安全碼(safety number),這串長達 60 位的數字,只有對話雙方知道。當駭客利用「中間人攻擊」(man-in-the-middle attacks)假冒 Bob,由於設備變更,Alice 會在跟 Bob 的對話收到「Your safety number with Bob has changed」訊息,這時候,著重資訊安全的 Alice 會以另一個方法聯絡 Bob,甚至在物理世界見面,以掃 QR code 或核對數字等方式互相比對安全碼,確保對話雙方的身份。

如果你曾經在某個對話框見到「Your safety number with xxx has changed」的訊息,不明所以而選擇忽略,就是在給予機會 Bob 的冒牌貨乘虛而入。高階駭客懂得放長線釣大魚,未必馬上行動,所以即使過去忽略過安全碼更新,也應補回比對,然後按「Mark as verified」,標識對方身份已確認,尤其若你是公司高管、社運人士或記者(副總統就更不用說了),就更需加倍謹慎。

雖然安全碼能有效防禦帳號被盜用,但若對方的手機被盜被破解,或被沒收被脅迫解鎖,就只能靠資安意識補完,如遇上如借錢、轉帳、兌換、套口風等可疑訊息,別怕尷尬,應要求視像通話,聊一些 AI 難以假冒的話題,以確認對方身份。

以群組轉介:傳遞信任關係

Alice 跟 Bob 善用安全碼,在互信的基礎上透過 Signal 對話。過了一段時間,Bob 想要向 Alice 轉介朋友 Carol,應該把 Carol 的聯繫方法給 Alice 還是反過來?應該使用電話號碼還是用戶名?

都不是。正確做法是,Bob 分別取得 Alice 和 Carol 同意後,建立三人群組,清楚交代背景,才讓二人直接對話。

如前所述,Signal 容許電話號碼跟用戶名脫鈎,為兩人人牽線,沒必要披露雙方的電話號碼。再說,在 Signal 的關係網,Bob 不一定有二人的電話號碼,即使有,也不見得就關聯了 Signal 的身份。至於用戶名,只用於開展對話,那之後 Bob 再看不到 Alice 和 Carol 的用戶名,即使有事前記錄,也可能已經更新,甚至用戶名已被另一用戶領用,不先跟 Alice 和 Carol 確認就給出他們的用戶名,搞不好會介紹錯其他人。

最後也是最重要的一點,信任關係是一張網,群組轉介可串連 Alice 和 Bob、Bob 和 Carol 之間的信任,讓 Alice 與 Carol 都能信任對方。注意這裏的信任是指「那個人真的是那個人」,而不是指雙方的誠信等。反過來說,試想像當 Alice 收到陌生人要求開展對話,要怎麼判斷是否接受?即使 Bob 事前已告會 Carol 將來信,Alice 又怎知道來信的陌生人就是 Bob 所說的 Carol,Carol 自我證明身份?

你或許會說,這麼巧合在差不多時間有第四者冒充 Carol 的機會很微,嫌我考慮多多,過份擔憂。在此我不辯解,但鼓勵有這種想法的人考慮另一個層面,相對於讓互不相識的二人自行對話,建立群組介紹新朋友,更符合社交禮儀。

It’s not a bug, it’s a feature

Signal 是以私隱和資安為先的通訊工具,我聽過不少評價指 Signal 的某些設計麻煩,不及某些主流工具便捷等等,其實都權衡之後刻意為之,若能深刻理解 Signal「最少資料、 最大私隱」的設計理念,便會明白在大部份情況,「it’s not a bug, it’s a feature」。

我從七年多前刪掉 WhatsApp 帳號,一直依賴 Signal;關於它,我還有很多可以分享,既可寫得比本文更深入,亦可寫些較初階的小技巧,有興趣的話請不吝留言,讓我知道值得繼續寫下去。

延伸閱讀:「10年後,可能連iPhone都不需要了!」蘋果Safari將導入AI搜尋:Google霸主地位不保了?

原文出處:不會這 3 招,別說自己懂得用 Signal

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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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