絕對小心!網路安全6大威脅
絕對小心!網路安全6大威脅
2007.03.15 | 科技

數位小辭典 
**何謂網路釣魚? 
**網路釣魚的英文名字叫phishing,一個新創的英文字,取phreak(偷接電話線的人)的前兩個字母ph,取代fishing(釣魚)的f。其實網路釣魚就是利用人性來誘使受騙上當。因此,現在網路上就常出現「真假網站」的狀況,假網站在網頁設計、甚至公司logo等都與真的官方網站不相上下,模仿得唯妙唯肖,使用者根本難分真假,就像仿冒的名牌一樣。例如知名的線上遊戲廠商遊戲橘子,就有人申請差一個字母的網址http://www.gamannia.com,與正牌的網址http://www.gamania.com,若不仔細分辨,說真的還看不出來。 

何謂木馬程式? 
之所以會叫木馬程式,其典故就跟神話特洛依木馬的意喻一樣,神不知鬼不覺地潛藏在你的電腦系統中。木馬程式如何跑到使用者的電腦中?駭客就是利用釣魚網站、電子郵件、即時訊息等漏洞來植入。木馬程式與病毒不一樣,是用來截取個人資料,一旦你中了木馬,使用者在電腦上所做的任何動作,或者輸入的帳號、密碼等,都被駭客「全都看」。甚至更厲害的駭客,還可以透過遠端操控使用者的電腦,說不定有天就會發現滑鼠自己移動,這可不是鬧鬼,是你中了木馬程式了。 

何謂間諜程式? 
間諜程式大概是在1994年被創造出來,並且在2000年開始被駭客廣泛使用,或者稱為灰色程式或惡意軟體。和木馬程式一樣也是在未經使用者允許的情況下,偷偷地進行蒐集個人資料的惡意軟體。許多廣告軟體就是這類型的程式,有些廣告軟體原本是希望藉由蒐集使用者的喜好與行為,來作為行銷的工具,但後來演變成為窺探個人隱私的方式之一。 

何謂傀儡程式? 
傀儡程式在英文名詞上稱為bot,又可稱為殭屍程式,聽起來相當恐怖,其實這類型的程式與木馬、間碟程式等都大同小異。傀儡程式就是指使用者的電腦在不知不覺中被駭客操縱,平日可正常運作,但當駭客需要針對某網站攻擊或廣發垃圾郵件時,使用者的電腦就會成為傀儡電腦。傀儡程式又經常與阻斷式攻擊並用,開始去癱瘓某個網站,而使用者卻毫不知情。 

病徵1 
**遊戲軟體潛藏危機 
**症狀:
 在網咖裡玩遊戲,又同時收發E-mail、上即時通等動作,就可能遭植入木馬、間諜程式的危機。
 遊戲討論論壇要求點選一些不明連結,以釣魚方式騙取遊戲帳號、密碼。
 收到莫名其妙來信,或在論壇中要求連上莫名網站,下載外掛程式以加速練功進度或獲取寶物。 

病徵2 
VoIP威脅 
症狀:
 歹徒利用電話作為詐騙工具。
 歹徒利用大量濫發垃圾語音或垃圾簡訊。 

病徵3 
假關鍵字廣告 
症狀:
 詐騙集團註冊與官方網站相似度極高的網站名稱,同時也購買關鍵字廣告,當使用者搜尋時,其實出現的連結多為關鍵字廣告的連結,點選廣告連結,其實是連結到一個以假亂真的假網站。例如土地銀行的網址為Landbank,詐騙集團為混亂消費者,將小寫的英文l置換成數字1,或者把n置換成h。使用者因搜尋而點入的連結,多半不會仔細認真地查看網址真偽,因而進入假網站,填入許多寶貴的真實資料。 

病徵4 
網路拍賣詐欺 
症狀:
 劫標信詐騙,詐騙者偽裝成賣家,在中途攔截得標物。
 帳號盜用,歹徒透過釣魚頁面或木馬程式盜取拍賣會員之帳號、密碼後,在拍賣上進行其他詐騙行為。
 針對第二高出價者,賣家來信表示得標者棄標,想要求私下現金交易。
 陌生電子郵件引誘買家至非合法網站進行交易。
 特定的ID帳號利用少數人在短時間內迅速衝到高評價者。
 電話詐騙,為帳號盜用後的變形,歹徒以釣魚或木馬程式取得賣家帳號後,讀取其信箱與拍賣資料,偽稱賣家,要求買家依其指示操作ATM,屬於平台之外的詐騙。 

病徵5 
**網路釣魚竊取個人資料 
**症狀:
 駭客會藉由吸引人點選之郵件或是即時通訊軟體等手法傳送惡意連結,誘使使用者連結進入偽裝的知名網站,藉以騙取帳號、密碼等資料。
 使用者收到陌生電子郵件,並要求上網啟動帳號、驗證帳號有效性等要求輸入資料的動作。
 這些電子郵件的標題可能為「系統更新,請檢查帳號」、「保護帳號,請變更密碼」、「帳號被關閉,請上網重新啟動」等,使用者容易信以為真,受騙上當。
 視窗使用者沒有定期更新軟體(patch),或無安裝防毒軟體,只要瀏覽到已被植入木馬程式的網站,也就悄悄被植入木馬程式了。 

病徵6 
木馬、間諜、傀儡程式 
症狀:
 即時通上面突然出現好友要你點選陌生的連結。
 當要關機時,作業系統卻出現有別的使用者正在使用你電腦的警訊。
 瀏覽陌生的網頁後出現網頁綁架或是電腦運作效率變慢的狀況。
 垃圾郵件突然增多,有可能帳號等機密資料已遭到竊取。
 喜歡逛色情網站或程式破解網站,是高危險群。 

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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
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

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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