才入標普500就出事?Coinbase爆「內鬼」洩密、SEC質疑用戶數據
才入標普500就出事?Coinbase爆「內鬼」洩密、SEC質疑用戶數據
2025.05.16 | 區塊鏈
發生什麼事?
  • Coinbase遭遇駭客攻擊,自今年一月起持續洩露客戶敏感數據。這些被竊取的個人資訊包括姓名、地址、身份證號碼和銀行資料等,可能被用於進一步的詐騙行為。
  • 美國證券交易委員會(SEC)正在調查Coinbase過去在用戶數量報告上是否存在誇大問題,特別是其曾聲稱的「已驗證用戶」數量。Coinbase雖解釋這是前任政府未完的調查,且已停止報告該指標並改用「每月交易用戶數」,但仍需配合監管機構的調查。
  • 這些事件發生在Coinbase剛被納入標普500指數,這兩大危機共同衝擊了Coinbase作為美國加密貨幣產業領導者的聲譽,也凸顯了整個加密貨幣領域在安全和監管上面臨的嚴峻挑戰。
駭客入侵:來自內部的「社會工程」攻勢

就在Coinbase剛被納入標普500指數,象徵其數位資產主流化達到巔峰之際,加密貨幣領域的領頭羊Coinbase近日面臨雙重挑戰:一場預計損失高達4億美元的駭客事件,以及美國證券交易委員會(SEC)對其過往用戶數據報告的調查。這些消息導致Coinbase的股價下挫逾7%,對這家在美國加密貨幣產業中極具影響力,並致力於推動數位資產主流化的公司而言,無疑是個沉重打擊。

這起駭客事件的獨特之處在於其手法。不同於常見的技術漏洞,駭客是透過「社會工程」 (Social Engineering)手法,賄賂了Coinbase位於印度的客服代表,從今年一月起持續獲取客戶的敏感資訊。
「社會工程」 (Social Engineering) 是一種利用人類心理弱點,而非技術漏洞來進行的攻擊手段。簡單來說,它是一種欺騙和操縱的藝術,駭客或攻擊者透過偽裝、誘騙、恐嚇或施加壓力等非技術性手段,來操縱受害者,使其自願地洩露敏感資訊(例如密碼、銀行帳戶資料),或者執行某些不利於自身安全的操作(例如點擊惡意連結、下載病毒程式、轉帳等)。
儘管Coinbase資安長菲利普.馬丁(Philip Martin)表示,公司在發現異常後已即刻終止了相關代理的權限並將其解雇,強調駭客並沒有持續性存取數據,但根據外媒報導,有知情人士指出,駭客直到週三仍能接觸到這些資料。

駭客取得的數據範圍相當廣泛,包括客戶的姓名、出生日期、地址、國籍、政府核發的身份證件號碼、部分銀行資訊,以及開戶時間和帳戶餘額等。這些高度敏感的個人資料,可能被不法份子用於冒充Coinbase或受害者本人,進而嘗試取得其他金融帳戶的控制權。駭客甚至膽大包天地向Coinbase勒索2000萬美元,要求刪除這些竊取的數據。

面對勒索,Coinbase選擇不支付,反而祭出了2000萬美元的懸賞金,鼓勵任何能協助逮捕和定罪這些攻擊者的資訊。公司也強調,受影響的用戶數不到其每月交易用戶的1%,並承諾將全額賠償因此次事件蒙受損失的用戶。

然而,對於擁有高額資產的交易者而言,此次事件不僅是潛在的財務損失,更因近期加密貨幣圈發生的綁架等惡性事件,引發了對人身安全的深切擔憂。

SEC調查:用戶數據報告的透明度之戰

除了駭客事件,Coinbase也證實美國證券交易委員會(SEC)正在調查其過去是否在用戶數據報告上存在誇大問題。

據《CNBC》報導,其實早在拜登政府時期就已經有在著手調查,主要聚焦於Coinbase過去在其證券備案文件和行銷資料中,官方所聲稱的「已驗證用戶」數量,而這數字曾一度超過1億。

對此,Coinbase法務長保羅.格魯瓦爾(Paul Grewal)解釋,這項調查是「前政府對他們兩年半前就已停止報告的一項指標的延期調查」。

他強調,公司曾公開解釋「已驗證用戶」包括任何通過電子郵件或電話號碼驗證的用戶,因此可能誇大了實際的獨立客戶數量。格魯瓦爾表示,公司此後已改為報告「每月交易用戶數」(MTUs),這是一個更具相關性的指標,並持續報告至今。

儘管如此,Coinbase仍承諾將繼續與SEC合作,以期解決此事。

參考資料:cnbcbloomberg

往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓