防火牆也擋不住!駭客靠樹莓派「實體+遠端」攻擊,差點成功讓 ATM 吐鈔
防火牆也擋不住!駭客靠樹莓派「實體+遠端」攻擊,差點成功讓 ATM 吐鈔
2025.08.04 | 資訊安全

一個名為 UNC2891(也稱 LightBasin)的駭客組織,在一場近期發現的攻擊中,使用了一台藏在銀行網路內、配備 4G 功能的樹莓派(Raspberry Pi)來繞過安全防禦。

這台單板電腦被實體連接到 ATM 網路交換器,從而建立了一條進入銀行內部網路的隱形通道,讓攻擊者得以進行橫向移動並部署後門程式。

根據資安公司 Group-IB 的說法,他們在調查網路上的可疑活動時發現了這次入侵。攻擊的目標是偽造 ATM 授權,以便進行詐騙性的現金提領。

儘管 LightBasin 的計畫最終失敗,但這次事件是一個罕見的案例,展示了一種結合了實體與遠端存取的高階混合式攻擊,並採用多種反鑑識技術來維持高度的隱密性。

惡名昭彰的銀行攻擊者

這個駭客組織以攻擊銀行系統而惡名昭彰,資安公司 Mandiant 在 2022 年的一份報告中就曾強調過。該報告揭露了一款當時最新的 Unix 核心 Rootkit「Caketap」,它被設計在金融業廣泛使用的 Oracle Solaris 系統上執行。

Caketap 能操縱支付硬體安全模組(HSM)的回應——特別是針對卡片驗證的訊息——從而授權那些原本會被銀行系統阻擋的詐騙交易。

LightBasin 自 2016 年以來就相當活躍,多年來也成功攻擊了電信系統,他們利用開源後門程式「TinyShell」在不同網路間轉移流量,並透過特定的行動基地台進行路由。

攻擊手法分析:樹莓派的妙用

在最新的這起案件中,LightBasin 成員透過自行潛入或賄賂內鬼員工的方式,取得了進入銀行分行的實體權限,並將一台配備 4G 數據機的樹莓派安裝在與 ATM 相同的網路交換器上。

這台裝置的對外連網能力,讓攻擊者得以繞過邊界防火牆,持續地從遠端存取銀行內部網路。樹莓派上執行了 TinyShell 後門程式,攻擊者利用它透過行動數據建立了一個對外的指揮與控制(C2)通道。

在攻擊的後續階段,威脅行為者橫向移動到網路監控伺服器,該伺服器與銀行的資料中心有著廣泛的連線。接著,攻擊者還將陣地轉移到具備直接對外連網能力的郵件伺服器,即使樹莓派被發現並移除,也能確保其存取權限的持續性。

高明的隱匿與偽裝技術

用於橫向移動的後門程式被命名為「lightdm」,以模仿 Linux 系統上合法的 LightDM 顯示管理器,藉此偽裝得毫無危害。

另一個促成這次攻擊高度隱密性的因素,是 LightBasin 將 tmpfs 和 ext4 這類替代檔案系統,掛載於惡意程序的 /proc/[pid] 路徑之上,這項手法實質上遮蔽了相關的元資料(metadata),使其無法被鑑識工具偵測。

根據 Group-IB 的調查,銀行網路內部的網路監控伺服器被發現每 600 秒就會透過 929 連接埠向樹莓派發出一次信標訊號,這表明該裝置被當作一個中樞跳板主機(pivot host)使用。

研究人員表示,攻擊者的最終目標是部署 Caketap rootkit,但這個計畫在實現之前就已經被成功阻止。

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本文授權轉載自T客邦

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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
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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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