如何藉由雲端技術來防護企業網路安全
104學習
入侵偵測
這項技能指的是透過監控網路流量和系統行為，及時發現未經授權的入侵或異常活動，防止資安威脅擴大。具備此能力能幫助企業快速反應，減少資料外洩和系統損害風險，保障營運安全。熟悉相關工具與技術，並具備分析異常行為的判斷力，是提升資安防護的關鍵。
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隨著資訊技術的普及，網路安全的議題發展也變得更重要。EC-Council的網路安全管理師認證課程 (ENSA) 將提供您在捍衛網路安全時所需的基本技能，藉由本課程學員將學習如何建構安全的網路環境，如制定網路安全政策、妥善的使用網路安全技術、防火牆、入侵偵測與防禦、加密等各式技術，透過理論與實務的相輔相成，提升企業網路的安全性。
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GCIH（GIAC Incident Handler）證照專注於資安事件處理與應變能力，涵蓋威脅辨識、攻擊分析及漏洞利用技術，強調實務操作與事件調查技巧，適合資安分析師及應急團隊提升快速反應與防禦能力，確保企業資訊安全有效防護。
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NETPAW專業級
NETPAW專業級證照專為資訊安全領域設計，涵蓋網路攻防技術、資安管理與漏洞分析等核心能力，強調實務操作與理論知識並重，提升持證者在資安防護、滲透測試及威脅偵測等工作的專業競爭力，適合資訊安全工程師及相關從業人員取得，助力職涯發展及企業資安防護實務需求。
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AI資安疫情蔓延全球，專家建議：7個面向建立企業資安防護網！
AI興起，正在快速改變資安攻防的遊戲規則，過去需要投入大量時間攻擊漏洞、測試的駭客工作因AI而降低門檻。企業和機關更應該主動積極的備戰，國家資通安全研究院的院長龔化中，建議企業或機關可從7個面向著手建立資安防護網、保護數位資產，千萬不要心存僥倖！
文／龔化中（國家資通安全研究院 院長）
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AI資安攻擊，已經進入新的階段在AI時代，不要心存僥倖，就是最基本的防禦一、 減少暴露在外的攻擊面：少一個入口，就少一個風險二、注意供應鏈安全：避免病從口入三、建立多層防護：不要期待系統永遠不會被攻破四、降低洩密傷害：保護最重要的數位資產五、做好營運維持：最重要的是確保組織活得下去六、冷靜應變：不要把時間花在找戰犯七、即時通報與聯防：一起阻止災害蔓延面對AI資安疫情，現在就是備戰的時候
最近常常看到一些AI相關的趣聞，有人想用AI協助健身房報名手續，結果發現名額已經額滿，AI竟然想辦法駭進系統幫忙插隊；也有實驗結果發現，最先進的AI為了完成任務，竟然暗中突破原本設定的限制，甚至嘗試入侵其他系統來「偷看答案」。
這些新聞看起來很有趣，就像科幻電影裡才會發生的情節。但當這些能力開始被駭客利用，情況就不再只是科幻，已經逐漸變成一場真實的資安風暴。
AI資安攻擊，已經進入新的階段
AI正在快速改變資安攻防的遊戲規則，在過去駭客需要投入大量時間進行資訊蒐集、漏洞研究、程式撰寫與攻擊測試；而現今AI正逐漸降低這些複雜工作的門檻，讓攻擊者可以更快、更大量地尋找目標與弱點。更值得注意的是，攻擊能力正在快速普及；惟防禦能力的成熟需要時間。
AI已經可以協助攻擊者尋找暴露在網路上的系統、分析漏洞、撰寫攻擊程式，甚至協助突破一些原本需要高度專業能力才能完成的工作。另一方面，AI資安防禦工具仍在快速發展中，其穩定性、準確性以及實際部署經驗等，都還需要時間持續累積。
這就像一場新的數位疫情：威脅已經開始擴散，但我們的「疫苗」與防禦體系還在持續研發與強化。
我們預期，未來一段時間AI所帶來的資安威脅仍會持續升高，直到漏洞管理、防禦工具、資安治理與整體應變機制逐步成熟，威脅才可能逐步趨於穩定。因此，面對AI資安疫情不是消極等待風暴來臨，機關與企業都應該提前部署備戰，做好準備。
延伸閱讀：有內鬼！商業機密被竊怎麼辦？5個QA帶你認識「營業秘密法」
在AI時代，不要心存僥倖，就是最基本的防禦
我們有以下幾項建議，提供給各級機關與企業參考：
一、 減少暴露在外的攻擊面：少一個入口，就少一個風險
AI搜尋網路上的弱點，成本低、速度快，而且可以大規模自動化。因此防守方的第一個原則就是盡量減少暴露在外、可能被攻擊的入口，魔鬼藏在細節裡，過去一些工程人員認為「應該沒有人會注意」的小細節，在AI時代可能很快就會被發現，例如：
研發、測試人員使用的遠端伺服器或開發中網站。
資訊營運人員使用的跳板機或系統服務帳號。
已經停止使用，卻沒有真正下線的舊系統與服務。
暫時開放、之後卻忘記關閉的網路服務或帳號。
工程人員可能以為自己留下的小小後門沒有「人」知道，但現在AI找得到。因此，各級主管應要求做好系統、設備、服務與帳號的完整盤點，該關閉的關閉、該更新的更新、該限制存取的限制存取。
延伸閱讀：別當職場資安網的漏洞，維護機密、當心智慧型手機上的惡意連結
二、注意供應鏈安全：避免病從口入
一個組織就算本身資安治理良好，就像一個注重健康、經常運動的人，還是可能因為「吃進去」的東西有問題而生病。
很多駭客其實不需要自己花大量時間研究目標。當一個熱門產品或軟體被發現重大漏洞，攻擊者可以利用自動化工具迅速找出哪些組織正在使用它，接著發動攻擊。
最近前沿AI公司與資安研究團隊大量運用AI挖掘開源軟體與資訊系統漏洞，漏洞發現與揭露的速度正在加快。這對整體資安環境是一件好事，但也代表攻擊者取得這些資訊的速度同樣很快。
因此，組織不能只知道「我們用了很多套系統」，而必須真正知道我們到底用了哪些系統？哪些版本？由誰管理？出了漏洞之後誰負責處理？
更重要的是，要建立明確的更新與修補策略。因為更新本身也可能造成風險。如果沒有經過測試與規劃，匆忙更新可能讓原本正常的服務中斷。
因此，除了正常的更新流程之外，也應預先準備緊急隔離與網路阻擋措施。當重大漏洞發生時，可以先限制有風險的設備或服務，爭取時間進行安全、完整的修補。面對快速變化的漏洞環境，最重要的不是每一次都搶第一個更新，而是要有能力快速判斷、快速隔離、快速修復。
延伸閱讀：每天上班收發上百封e-mail，這5大電郵詐騙手法，你不可不知
三、建立多層防護：不要期待系統永遠不會被攻破
進入AI資安攻擊時代，我們不能再期待「系統絕對不會被入侵」，更務實的做法是假設某一層防禦終究可能被突破，然後讓下一層防禦接住它。
防火牆、身分驗證、端點防護、網路監控、異常行為偵測、資料保護，以及最後的事件應變，都應該形成多層防線，這裡最重要的其實是「時間」。
如果駭客花了五分鐘突破第一層防禦，而我們可以在三分鐘內發現異常並啟動應變，就有機會在他進入核心系統之前把攻擊阻斷，資安防禦不一定要做到滴水不漏，但一定要讓攻擊者很難一路暢通。同時，重要的資安能力也不要形成單一依賴。即使最可靠的供應商，也可能發生服務中斷、漏洞或遭受攻擊。
關鍵的防禦能力應該保留替代方案與自主應變能力，避免一個單點故障就讓整個組織失去防禦能力。
延伸閱讀：密碼用生日、常用平台用同一組密碼？這些帳號被盜的資安大地雷，你也犯了嗎？
四、降低洩密傷害：保護最重要的數位資產
有一句成語「懷璧其罪」。你最重要的機密，往往就是駭客最想要的東西。
因此，第一步不是想辦法把所有資料保護到百分之百，而是先問自己：這些資料真的需要保存嗎？不必要的個資、信用卡資訊、機密文件與其他敏感資料，能不保存就不要保存。
如果確實需要保存，就必須做好分級、權限控管與加密，讓資料即使被取得，也不容易直接被使用。
AI時代還出現了一個新的風險：員工為了工作方便，可能直接把公司內部資料交給AI工具處理。
一份內部文件、一段程式碼、一份客戶資料，看起來只是一次簡單的AI查詢，卻可能成為新的資料外洩管道。因此，組織在導入AI的同時，也必須建立清楚的AI使用規範：什麼資料可以交給AI？什麼資料絕對不能交出去？這已經是每一個機關與企業都必須面對的新課題。
延伸閱讀：51%常用密碼在1分鐘內就能被AI破解，5個提高「密碼管理」的必知QA
五、做好營運維持：最重要的是確保組織活得下去
資安事件發生後，真正造成巨大損失的，不一定是資料被偷走，而可能是整個組織無法正常運作。
因此，除了防禦之外，更重要的是「韌性」，要有確實可行的營運維持計畫，並且真正演練過。資訊系統的資料備份與還原、電力與外部網路的備援、人員工作的替代設備，以及關鍵業務的替代流程，都應該預先規劃，而不能只是「有備份」，還要確定真的還原得回來。
對企業而言，也要思考資安事件發生後的營運資金與替代供應商。
就像狡兔三窟，重要的服務不能只有一個出口。當外部服務突然中斷時，組織才有能力撐過最困難的幾天甚至幾週。
資安的最終目標，不只是防止被攻擊，而是即使被攻擊，組織仍然能夠繼續運作。
延伸閱讀：專家建議：保護在家工作的視訊環境，務必注意7個要點避免資安威脅
六、冷靜應變：不要把時間花在找戰犯
資安事件發生時，不論事前做了多少準備，都不可能保證完全不受影響。
這時候最重要的，不是第一時間追究「到底是誰的錯」，而是先把災情控制住。按照既定的事件應變計畫執行，迅速隔離、確認影響範圍、保全證據、恢復服務，再進一步檢討原因。
也就是說，應該把「改善制度」和「懲罰個人」清楚區分。只有讓第一線人員敢於通報，組織才有可能真正學習，也才有機會避免下一次更大的事故。
延伸閱讀：如何戰勝全球資安聞之色變的勒索病毒，有效避免辦公室資料被其綁架呢？
七、即時通報與聯防：一起阻止災害蔓延
新冠疫情期間，及早發現、即時通報與跨單位合作，是控制疫情的重要關鍵。AI資安疫情也是一樣。
當一家企業發現新的攻擊手法，如果能夠儘速通報，就有機會讓其他企業提前做好防護，避免同樣的攻擊在整個產業快速擴散。
這也是為什麼資安不能只是「各自顧好自己的事情」。
在AI時代，一家組織發現的攻擊手法，可能在幾個小時之內成為另一家組織的災難。因此，更快速的通報、更有效的情資共享，以及政府、企業與資安社群之間的聯防，會變得比過去更加重要。
國家資通安全研究院是台灣的「數位消防隊」，我們會持續強化情資分析、威脅研判與應變協助，盡力守護國家與人民的數位資產安全。
如果政府機關或關鍵基礎設施業者遭遇疑似AI輔助的攻擊，可以透過數位發展部資通安全署或主管機關進行通報；民間企業與組織也可以透過TWCERT/CC（台灣電腦網路危機處理暨協調中心）通報，我們將盡力提供必要的協助。
台灣電腦網路危機處理暨協調中心
延伸閱讀：APP潛藏資安危機，5大常見可疑程式、別讓它出現在你的手機裡！
面對AI資安疫情，現在就是備戰的時候
AI資安威脅已經不是未來式，而是現在進行式。我們不需要恐慌，但必須提高警覺。沒有人能保證自己的系統永遠不會被攻擊，也沒有人能預測下一個AI工具會把攻擊能力提升到什麼程度。
真正重要的是，在攻擊能力快速進化的今天，我們能不能更快盤點自己的弱點、更快發現異常、更快隔離風險、更快恢復營運，也更願意把自己發現的威脅告訴其他人。這場數位疫情不可能只靠一家機構解決。政府、企業與整個資安社群都必須一起提高防禦韌性，才能把每一次攻擊的傷害控制在最小範圍。
AI資安疫情已經開始。現在，就是備戰的時候。
（原文標題：AI資安疫情全球蔓延， 機關與企業如何迎戰？）
本文獲 國家資通安全研究院 同意授權於《104職場力》刊載
網管注意：你的主機正曝露在外？
《別等危機發生才防堵：定期弱掃如同企業 IT 的定期健檢》
隨著網路攻擊手法不斷翻新，若企業總是抱持著「等遇到問題再處理」的被動心態，往往在遭受攻擊時，就已經造成難以挽回的商譽受損與財務重創。要翻轉這種挨打的劣勢，企業的資安思維必須從被動防堵走向「主動式防禦」。
這就像是「與其等身體生病才看醫生，不如定期做健康檢查」。定期執行弱點掃描，正是找出企業IT架構中隱形破口關鍵。透過系統化的漏洞偵測，全面檢視作業系統、內部主機、網路設備與應用程式的健康狀態，讓潛在風險無所遁形。
《打破免費工具迷思：缺乏更新的漏洞庫反成 IT 負擔》
許多科技小白在規劃初期，會嘗試使用市面上的開源或免費弱掃工具，認為這樣能幫企業節省成本。但從專業顧問的角度來看，這類工具通常缺乏持續更新的漏洞資料庫，且容易產生大量的誤報。就如同使用過期的健檢設備，檢查結果不精準，反而大幅增加了 IT 人員事後人工比對與篩選的負擔，甚至可能漏掉關鍵漏洞。因此，規劃完整的弱掃機制，並定期針對企業的內外部資產執行檢測，才能在駭客發動勒索攻擊前，搶先一步完成漏洞修補。
《如何選擇弱點掃描服務廠商？》
通常對於許多用戶與企業最頭疼的不是沒有進行弱點掃描，而是弱點掃描工具與種類實在太多，不知道該從何下手。跑完報告，又會因為沒有專業的資安人員能解讀與修復。此時，不妨直接IT委外給專業的弱點掃描廠商。
數位通國際 擁有25年的資料中心維運與雲端導入實戰經驗及成功案例，並與眾多國內外知名資安廠商合作。同時通過BSI ISO 27001、27011資訊安全驗證以及ISO 27017& ISO 27018雲端服務安全管理認證，能針對企業現有的環境進行資安檢測，7×24即時技術支援監控，保護企業資訊環境。透過 數位通國際 弱點掃描服務，從網站、系統、伺服器、API到雲端架構，檢測漏洞風險，降低營運中斷風險，成為捍衛您企業營運安全最堅實的戰略夥伴。
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2025資訊長前瞻報告：平衡資安威脅與AI創新是企業成長關鍵
各國企業領導者為了從競爭激烈、變化快速的商業環境中脫穎而出，都竭盡全力尋找方法應對及解決。為深入了解全球科技業高層─特別是資訊長（CIO）在當前職場中的職責、挑戰和優先事項，《Experis 2025 CIO Outlook Study》針對全球1,393位科技領導者進行調查，結果顯示：企業必須在日益嚴峻的網路安全威脅和持續升起的AI創新浪潮之間找到微妙平衡，才能在未來的商業競爭中穩住腳步。
文／《104職場力》
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網路安全是最大隱憂AI創新是驅動企業成長的雙面刃成功轉型的關鍵要素：人才與協作建立防護體系、培養人才是成功之道
網路安全是最大隱憂
隨著2024年網路犯罪的總成本將達到9.5兆美元，報告指出，網路安全成為全球科技領導者最關心的議題，有高達41%的CIO表示這是他們最大的焦慮源。因為企業面臨的挑戰不再僅是技術問題，而是牽涉到聲譽、營運乃至於生存。
調查還顯示，77%的企業計畫在2025年增加網路安全預算，這充分顯現企業對網路風險的重視。不過僅提高相關預算還不夠，報告強調，企業在面對網路威脅時缺乏統一的應對協議，員工對新安全技術的接受度也不高。
這代表企業不僅需要投入更多資源在安全技術上，還必須加強全員的資安意識、培養具備足夠技能的人才，並確保風險管理策略與網路安全防護之間的協調與平衡。
AI創新是驅動企業成長的雙面刃
在持續關注網路安全的同時，人工智慧的浪潮也正席捲各行各業。該報告也指出，AI將成為2025年技術投資的3大重點之一，其中67%的企業計畫增強對AI的投入，因為科技領導者普遍認為AI有助於提高日常生產力。
雖然策略上選擇增強投入，但CIO們對AI的態度逐漸趨向務實，從數據來看，僅有13%的參與者認為「提供AI解決方案是CIO最重要的任務」；多數受訪者認為AI仍處於初步階段，需進一步完善；另有33%的人表示，AI對企業的實際影響仍不清晰。
這樣的謹慎態度說明企業在接受AI創新時，除了重視其潛在價值，也同樣認知到限制。報告後續更提到，企業的關注應放在「如何將整體技術基礎建設與AI相結合，以便更好支持業務需求並實現快速的投資回報」。
延伸閱讀：AI時代主管四大考驗：「AI員工」效率高但有時不受控，如何管理人機協作？
成功轉型的關鍵要素：人才與協作
在面對網路安全威脅和AI創新的雙重挑戰時，人才短缺的問題就越發凸顯。調查發現，全球76%的IT雇主表示「難以找到所需的技術人才」，傳統大學教育也很難跟上瞬息萬變的技術需求；更糟的是，只有28%的企業會定期為IT人員提供最新技術的培訓。
為了解決人才問題，企業需要採取創新的策略，例如與人力資源部門緊密合作、開發多樣的招募管道，並考慮廣納那些有潛力且願意學習的非傳統IT人才。此外，企業還應重新設計IT職位，在其中融入AI相關技能，並提供硬技能和軟技能等全方面的培訓。
報告強調，許多CIO面臨的挑戰並非單一技術難題，還涉及跨部門合作。CIO普遍認為，與運營長（COO）的關係是企業未來成功的重要關鍵，但超過一半的IT領導者卻認為，高層管理團隊對CIO的角色缺乏足夠了解。因此，CIO需要更積極地與其他部門建立信任和合作，明確傳達IT的價值，並爭取重要利益相關者的支持。
延伸閱讀：企業人才培訓重點：把人才當作「人財」訓練專業能力
建立防護體系、培養人才是成功之道
《Experis 2025 CIO Outlook Study》結論點出：在日益複雜的網路安全環境和迅速發展的AI技術面前，企業不能再孤軍奮戰，要取得成功，關鍵在於建立高度韌性的安全防護體系，以務實的態度擁抱AI創新，並積極投資於人才培養與跨部門合作。只有那些能夠在網路安全和AI創新之間找到最佳平衡，並有效整合技術、人才和合作的企業，才能在2025年及未來的商業競爭中持續成長，贏得未來。報告中提出的行動建議，例如將網路安全視為全公司的議題、對AI保持實際期待，以及加強與人力資源部門的合作等，都指引著企業未來的方向，眼下正是企業重審技術戰略、積極應對挑戰、掌握機遇的關鍵時刻。
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🚩建立網路防護的前哨站
網路攻擊無所不在，企業因網路攻擊導致資料外洩、營運中斷的案例時有所聞，網路安全與資安韌性，仰賴網路與資安人才的專業職能。企業推動資訊安全主要是為了防範各種網路攻擊威脅，從部署防火牆、網路系統弱點、連接埠的安全性、虛擬網路的連線安全等種種網路安全佈建，一旦疏忽輕視，往往成為資安事件的導火線。
CompTIA Network+ 網路驗證課程提供網路基礎訓練，從基礎的 TCP/IP 架構、網路設備配置與連接埠規則、有線/無線網路技術與應用，到進階的網路故障排除技巧。掌握網路如何串接，有助於建構一個安全且穩定的網路環境，為資安防護打好基礎。
在完成Network+的認證課程培訓後，將奠定扎實的網路架構基礎，往後進修Security+時，將更能掌握資料安全與資料保護的核心概念，穩扎穩打的成為擁有網路與資安整合能力的資安工程師。
🍀🍀本次說明會特別邀請安碁學苑 陳成聰 專案處長，以及 CompTIA市場開發總監 Stanley Wong帶大家了解如何從Network+進入資訊安全產業，以及完成訓練後，有哪些豐富的職涯發展路徑🍀🍀
▲報名時間
即日起，至活動前兩天截止
▲講座時間 (擇一參加即可)
🔸第一場 2025年8月6日(三) 19:30 - 20:30
🔸第二場 2025年8月13日(三) 19:30 - 20:30
▲講座形式
線上進行，說明會連結與資訊，將於活動前兩天陸續發送至您的電子信箱。
🎁參加說明會，抽好禮
👉查看完整內容與報名 https://bit.ly/4mh9rc5
AI招募隱患！從個資違法到AI幻覺，HR必知的3大安全陷阱
當AI Agent開始自動化篩選履歷、甚至代發郵件，HR的效率看似翻倍，背後卻潛藏法律與資安的地雷。104人資長江錦樺深入剖析AI招募的三大隱患：從複製性別偏見的「AI幻覺」，到觸犯個資法跨境傳輸的違規風險，甚至是內部通訊被駭的資安危機。在科技浪潮下，HR 的角色已從傳統的「人際橋樑」進化為「人與AI的守門員」。本文將教你如何在享受AI自動化便利的同時，確保招募流程的專業與安全。
文／江錦樺（104資訊科技 人資長 Sherry）
本文目錄：轉職換跑道如何抉擇？（點擊可快速前往）
偏見歧視隱憂資料蒐集違規資安外洩危機HR使用AI的兩點建議
在HR領域，AI應用在招募的討論不少。
Sherry陸續也看到有人用AI Agent（如 Claude 或 OpenClaw）直接操控瀏覽器後，自動登入人力銀行掃描分析履歷，推薦及寄送適合人才給用人主管。
AI 篩選人才越來越普遍，但背後風險也愈來愈多。
今天來跟大家分享三大隱患。
延伸閱讀：HR用AI分析履歷可能觸法？如何應對AI履歷找到對的人？解析招募AI應用隱性地雷
偏見歧視隱憂
AI 學舊資料訓練， 如果企業過去錄取名單存在特定傾向， 如：男性居多，則AI可能就會複製性別偏見。
AI也可能因資料理解限制或模型偏誤，對非典型職涯產生錯誤判讀，或產生「幻覺」，將求職者沒有的技能無中生有， 亦有可能導致面試到錯誤人選。
資料蒐集違規
求職者履歷表上滿滿個資， 原先僅授權在人力銀行平台上「特定目的」使用， 而非授權到其他平台應用。
若又是大陸的AI平台， 則可能已違勞動部依據《個資法》第21條規定 「禁止人力仲介業將當事人個資傳輸至大陸地區」。
除違反個資的風險，亦可能違反人力銀行平台使用條款，例如「不得將人才查詢系統帳號、 密碼提供予第三方使用」及 「禁止轉載或利用履歷資料進行特定目的外利用」。
資安外洩危機
若使用不當AI工具 （如免費版或未簽署資料保護協議），可能存在資料被留存或不當使用之風險。
若 AI Agent 能自動寄發郵件，則可能賦予了它「讀取與發送公司信件」的權限。一旦AI遭到駭客，可能就會透過此Agent注入提示詞，來竊取公司內部通訊紀錄。
延伸閱讀：HR用AI篩履歷有觸法風險嗎？解析企業招募的AI隱性地雷
HR使用AI的兩點建議
那要如何避免以上風險呢？Sherry建議：
資料脫敏處理 使用AI時，應將資料去識別化， 最好採用企業級AI才不會有資料被拿去訓練的風險。
AI定位為輔助，不論是人選推薦及錄取的決策， 仍取決與HR、主管。
Sherry身為HR的信念之一「成為人與人之間的橋樑」， 而今AI盛行，我相信HR也能扮演好「人與AI之間的橋樑」。
（原文標題：AI招募熱潮背後：HR 必知的風險）
IBM示警 AI模型與AI應用已成為門檻低、商業價值高的駭客攻擊目標
2025-08-04 經濟日報記者簡永祥 由聯合新聞網授權轉載
IBM近日公布《2025數據洩漏成本報告》警示，目前企業應用AI的速度遠超過其建置AI安全與治理，然而許多企業為了讓AI應用快速上線而忽略AI安全與AI治理。缺乏監管的AI系統更容易遭受攻擊，且造成的企業損失更為重大。
今年的報告首次針對AI應用的安全防護、治理機制、與控制訪問狀況進行研究；儘管研究結果顯示曾出現AI相關安全漏洞的企業僅佔採訪樣本的 13%，AI應用已經成為門檻低、商業價值高的網路攻擊目標。
IBM安全和營運產品副總裁Suja Viswesan指出，報告結果顯示AI 應用與治理之間的斷層已經存在，駭客正伺機而動。企業的AI應用普遍缺少基本的存取控制，導致機敏資料遭洩漏、模型可以輕易被篡改。隨著AI技術更多、更深、更廣地融入企業流程，AI安全防護必須成為基礎與重心。不作為的代價不僅損失金錢，更將損害客戶的信任、企業的透明度與自主權。
報告也提出一份比較資料：企業若在其安全業務領域廣泛應用AI與自動化技術，其資料洩露損失平均減少190萬美元，處理數據洩漏事件的周期平均減少80天。
報告的關鍵發現包括以下內容：
AI時代的企業安全漏洞發生領域
AI治理政策：63%曾發生數據洩露的企業尚未建立AI治理政策或仍在規劃階段。已經制定AI治理政策的企業裡，僅有34%定期審查未受批准的AI工具。
「影子 AI」的代價：五分之一的企業曾因影子 AI現象（未經公司同意或監管的AI工具）導致數據洩露，僅 37% 的企業制定管理或偵測影子 AI 的政策。與較少出現影子AI的企業相比，發生率高的企業其平均數據洩露成本多出 67 萬美元。涉及影子AI的安全事件導致個人身份資訊 (65%) 和智慧財產權 (40%) 洩露的比率，遠超過全球平均值（分別為 53% 和 33%）。
由AI驅動的智慧型攻擊：16%的數據洩露事件涉及駭客使用AI工具；主要用於網路釣魚或發動深度偽造的網路攻擊。
數據洩漏的經濟損失：
數據洩漏成本：全球數據洩漏平均成本下降到 444萬美元，是近五年來首次下降；但美國企業的平均數據洩漏成本卻高達1022萬美元。
處理數據洩露的全球平均周期創新低：隨著更多企業執行內部漏洞檢查，讓全球處理數據洩露的平均周期縮短至 241天，較前一年減少17天。與被外部攻擊的洩漏事件相比，透過內部檢測發現漏洞的企業平均減少損失達90萬美元。
醫療照護業的數據洩露成本仍居首位。儘管醫療行業的資料洩露成本較2024年減少235萬美元，其742萬美元的平均損失仍在本次調查的所有行業中居首位。醫療業的安全漏洞識別與控制周期長達 279 天，比全球均值241天多五周以上。
更多企業抵制駭客勒索：企業拒絕支付贖金的比率增加，63%的機構選擇拒絕支付勒索贖金，2024年的比率為 59%。儘管有更多企業抵制勒索，敲詐及勒索軟體事件的平均成本仍居高不下 — 尤其是被駭客攻擊時，損失高達 508萬美元。
AI 風險攀升，但企業對投資AI安全措施的動能卻不足：計畫在經歷數據洩漏事件後增加安全投資的企業比率顯著下降，從 2024年的63%降至2025年的 49%。而在計畫追加投資AI安全的企業裡，建置以AI驅動的安全方案或服務的企業不到一半。
數據洩漏的「長尾效應」：營運中斷 、營運成本增加
幾乎所有受訪企業在數據洩露後都發生業務中斷。大多數企業報告回復平均耗時超過100天，可見業務中斷的嚴重程度。
數據洩露的影響不僅止於漏洞控制：近半數企業表示計畫因洩露事件提高商品或服務的價格，其中近三分之一的企業漲價幅度達 15% 或更高。
這份報告由IBM主持與分析、Ponemon Institute 執行訪問；資料來自於2024年3月至2025年2月全球600家發生過數據洩露的企業。
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端點淪陷不是意外，是選擇
《端點淪為資安破口的警訊》
台灣的資安威脅仍在持續攀升。根據數位發展部資通安全署113年7月資安月報，該月蒐整的政府機關資安聯防情資高達7萬6,572件，其中以透過掃描、探測與社交工程蒐集情報的攻擊手法占比最高，達43%，其次是入侵攻擊類與入侵嘗試類，合計逼近整體威脅的四成。這些數字說明一件事：駭客鎖定的早已不只是伺服器與核心系統，員工的筆電、手機與各種連網設備，也就是俗稱的「端點」，正在成為最容易被攻破的入口。
《EDR與MDR：兩種互補的防護模式》
面對防毒軟體攔不住的變種威脅，市場逐漸發展出EDR與MDR兩種互補的服務模式。
EDR 端點偵測與回應 (Endpoint Detection and Response）
● 持續監控端點行為
● 蒐集異常足跡並自動分析
● 偵測威脅並立即告警
● 適合已有資安團隊、想保留自主權的組織自行管理。
MDR 受管偵測與回應 (Managed Detection and Response)
● 外部供應商提供專業支援監控
● 即時回應：快速偵測與處理威脅
● 適合需要全面防護、想減少技術負擔的企業。
兩者的本質差異在於「自建能力」與「委外專業」，而非單純的技術優劣之分。EDR提供防毒與網路的雙重監控和即時的事件響應能力，增強企業的整體防護能力。MDR則透過由專業人員提供威脅的響應服務，減少企業人力負擔並提升安全效能。
《企業選型的成本效益考量》
從決策角度看，EDR軟體授權成本較低，但需投入內部人力持續維運；MDR服務費用較高，卻換來24小時不打烊的專業監控與即時應變能力，對資安人力吃緊的企業反而更划算。這值得企業主與IT主管依風險胃納與人力現況，重新盤點端點防護投資的優先順序。
面對這樣的抉擇，數位通國際的GWS MDR/EDR資安防護服務提供了合適的資安解方。透過超過25年經驗的資安團隊，數位通同時提供EDR方案與MDR服務，企業可依自身資安人力現況彈性選用。服務採訂閱式設計，按月付費即可取得7×24全年技術支援與監控、自動化調查與攻擊情境標記，省去採購與維運資安設備的複雜流程，讓企業把資源留在核心業務上。
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全球Gmail用戶注意！官方曝紅色警戒「AI詐騙激增」忽略這些事1秒遭駭
2025-02-19 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
打開郵件都要更加小心！全球Gmail 用戶近期被警告，相當精密的AI 詐騙 手法正在迅速蔓延，駭客 透過AI來偽造郵件、語音訊息甚至影片，試圖竊取個資並全面掌控使用者的帳戶，如果不提高警覺，後果可能「相當嚴重」。
延伸閱讀：誤入「投資群組」險遭詐1500萬！親友如出現「5狀況」恐是詐騙低潮警訊
根據外媒「mirror」報導，在去年5月，美國聯邦調查局（FBI ）就發出警告，指出AI技術正被駭客濫用來進行詐騙，造成許多人財務損失、身份遭盜用。FBI舊金山分局表示，駭客正利用AI來製造以假亂真的語音、影片和電子郵件 ，以針對個人和企業進行詐騙，這類手法可能造成嚴重財務損失、聲譽損害，甚至機密資料外洩。
根據資安 公司Malwarebytes的最新報告，這些AI詐騙通常透過以下方式行騙：
偽造官方郵件：駭客透過AI模仿銀行、Gmail官方或其他知名企業的電子郵件格式，誘騙用戶點擊惡意連結或提供登入憑證。
語音詐騙：AI可模仿親友或主管的聲音，要求轉帳或提供機密資訊，讓受害者難以分辨真假。
合成影片：深偽技術（Deepfake ）讓駭客能製作逼真的影片，進一步增加詐騙可信度。
那麼究竟如何保護自己？專家提出5點建議，避免遭詐：
提高警覺：對於任何要求提供個資、點擊連結或下載附件的郵件保持懷疑態度。
開啟雙重驗證 （2FA）：使駭客即便取得密碼 ，沒有額外驗證仍無法登入帳戶。
使用強密碼管理：避免使用過於簡單的密碼，並定期更換。
驗證可疑訊息：收到可疑語音或影片時，可直接與相關人士聯繫確認真偽。
安裝資安防護軟體：確保裝置上有最新的防毒軟體，攔截潛在威脅。
隨著AI技術的發展，詐騙手法也變得更加狡猾，Gmail用戶務必提高警覺，才能避免成為駭客的下一個目標。
AI決定誰錄取、誰被裁？職場指引10月擬公布 施宣輝：光靠自律恐不足
2026-10-06 經濟日報記者王郁倫 由聯合新聞網授權轉載
企業營運跟工作流程大量導入AI，帶來全新挑戰，台灣玉山科技協會理事長施宣輝指出，企業對資安的危機意識偏低，隨AI助力駭客攻擊擴大，未來應比照金融業規範，呼籲政府應透過法令或財務罰則，促使企業更重視資安課題。
安碁資訊（6690）董事長施宣輝今年接任玉山科技協會理事長，上任後就宣布將推動3大重要科技議題，包括人工智慧與資訊安全，雲端運算及太空科技，6日率先舉辦「2026 年 AI × Cyber Security 企業營運韌性論壇」，邀數位發展部政務次長侯宜秀及長庚大學資管系教授、台灣醫學設計學會理事長許建隆演說。
AI的發展速度超出預期，施宣輝指出，1968年曾有科幻電影《2001太空漫遊》探討AI電腦自主決策，但今年產業實務上已經發生，OpenAI在7月想做頂尖AI模型的駭客能力測試，他們在封閉安全測試中，發現AI模型為達成任務自行尋找「零日漏洞（Zero-day vulnerability）」跳出沙盒，連接Hugging Face平台執行超過1.7萬次未經授權的指令行動，凸顯AI Agent為了完成任務不擇手段。
但AI不只是在攻擊方失控，在防守方也有展現優勢，Anthropic於2026年4月推動Project Growing，提供頂尖模型給Google、Microsoft、AWS等業者，成功找出存在27年的作業系統漏洞及上萬個危險漏洞。川普近期也邀請科技巨頭包括Google、Meta、OpenAI、NVIDIA黃仁勳、Elon Musk等簽署「AI 憲法」性質的自律協議。
施宣輝表示，現在科技進展到已經不需要討論AI是否會失控？而是該思考，當AI失控時，「我們是不是已經準備好」？施宣輝表示，期望先推動產業界更注意更重視AI時代的資安議題，目前業界還不夠意識到AI的危險性，因為AI的殺傷力還沒有廣被看見，大家警覺度不夠。
施宣輝指出，AI時代資安的管理光靠道德約束缺乏罰則恐仍不足，且在分散式AI基礎設施下，誰能掌握關鍵「拔插頭」的權力，值得深思，企業AI治理光靠自主也不夠，需要有法規規範。
施宣輝指出，多數企業抱持「投資資安就像買保險、覺得自己不會中」的僥倖心態。施宣輝強調AI時代駭客攻擊力無限，思維必須轉變為「一定會中，重點是多久能復原、傷害能限縮多小」（防護如打疫苗），他建議應比照現在對金融業、電商業資安的規範做上市櫃公司重訊通報，或是比照ESG/碳費揭露機制，透過連結法令跟財務罰則，才能促使製造業與電商業重視資安。
宏碁集團也擁抱AI，施宣輝表示，現在員工希望公司統一購買Token，為此安碁透過API Gateway / Filter進行脫敏與資安過濾，避免員工誤傳機密，但中小企業多缺乏資源建置。
AI應用擴大，雲端廠商(CSP)因應金融/醫療資料在地化法規，紛紛建置更多AI算力中心，安碁的宏碁雲架構eDC機房需求也很大。
世界經濟論壇《2026全球風險報告》已將「AI 的負面結果」列為未來十年上升最快的風險。除傳統IT威脅外，AI系統本身已成為駭客新的攻擊目標。如何建立從治理、防禦到員工意識的完整資安韌性，已成為企業重要課題。
數發部次長侯宜秀在論壇中表示，數發部與勞動部跨部會協作進行風險評估與指引制定，預計將於10月正式公告「工作場所/職場 AI 的使用指引」，這將對企業的人力資源（HR）管理與職場治理產生重大影響。
愈來愈多企業在招聘人才時，啟用AI協助篩選適合人才，也有許多HR用AI協助考評，侯宜秀指出，將列出企業在招募篩選運用AI時的注意事項，如在職場中使用AI進行員工監控或安全性防護時，應注意哪些規範，若在資遣或離職名單選擇中運用AI，也必須遵守相關的操作界限與規範，不過目前該指引定位為上位指導方向與原則性指引，暫不具強制性罰則，期盼引導企業將其落實至內部公司治理政策中。
讓風險治理變得清晰…AI基本法 要成為企業加速器
2026-01-06 聯合報記者陳儷方、董俞佳 由聯合新聞網授權轉載
立法院在去年底三讀通過「人工智慧(AI)基本法」，這部法案將AI發展定位為國家政策之一，著重國家在推動AI時扮演的角色，以及應遵循的原則，特別是關注可能造成人民生命、身體、自由、財產損害，並防範歧視、虛假訊息等風險。
延伸閱讀：人工智慧基本法三讀通過 台灣迎接AI法律新時代
AI基本法第三條揭示七大基本原則，包括永續發展與人類福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資通安全與系統安全、透明與可解釋、公平與不歧視，以及問責原則。中央主管機關為國科會，國科會前瞻及應用科技處處長蔡妙慈說，這些原則將作為政府各部會在推動政策、技術與產業時的共同準則。
數發部負責訂定風險分類框架、提供評估驗證工具，行政院統籌各目的事業主管機關進行法規調適。
推動AI立法的實踐大學法學院講座教授暨人工智慧法律國際研究基金會執行長張麗卿表示，台灣的AI基本法是將先前的倫理準則，提升為具有法律約束力的基本原則，為後續涉及AI的法規、政策制定提供價值基礎與法制定位，避免AI的開發與應用侵害人類或破壞社會秩序、危及國家安全。
但它是基本法，沒罰責，因此很多法規未來都得動起來，重新調整涉及AI領域的相關規範。
張麗卿以自駕車產業為例，AI基本法並不會影響自駕車產業，而是透過符合AI基本法立法意旨的交通法規，來直接影響交通產業。
普華商務法律事務所合夥律師李裕勳指出，受AI基本法影響較大的產業別，主要是需要高度監管的產業，如金融業、醫療產業，需要使用較多敏感性資料的產業，AI運算結果直接用於客戶服務的產業，以及具有較高倫理期待的產業，例如學術界等。他表示，AI基本法導入管理、監督機制，將使得AI發展周期可能變長，增加成本，但可確保其合理性及可接受性。
張麗卿認為，AI基本法關鍵作用，在提供一套全國共通的風險治理語言，讓企業在研發、部署、商業化前可預先評估；從中長期來看AI基本法反而是加速器，真正拖慢AI發展的，往往是「法律不確定性」，不知道風險邊界在哪裡。
李裕勳認為國科會應加速成立「國家人工智慧戰略特別委員會」，並儘快公布組織條例，明確委員會的職責、組成、運作及決議效力。
李裕勳建議經濟部及地方政府可制定更明確且具誘因的政策，協助資料中心選址、確保電力及綠電供應穩定、簡化行政流程，政府可藉由AI基本法，改善AI產業的投資環境，並協調跨部會資源提供解決方案。
龍蝦AI（OpenClaw）雖然好用，但小心資安破口！
《AI 轉型，資安防護不能打折：從龍蝦 AI 談起》
開源 AI Agent 工具 OpenClaw（龍蝦AI）近年在提升企業自動化效率上表現亮眼，但隨意下載安裝、缺乏制度化資安防護的部署方式，恐讓企業面臨「引狼入室」的風險 。 企業在部署這類開源 AI 時，最常見的資安地雷包含以下三點：
1. 資料傳輸外洩風險：當 AI Agent 需要與外部 API 進行高頻率數據交換時，若缺乏強健的加密傳輸機制，企業的核心商業機密或敏感個資，極易在傳輸過程中遭到截獲 。
2. 橫向滲透的跳板：缺乏權限控管與端點防禦的開源環境，容易成為駭客入侵內網後的理想跳板，進而發動更大規模的橫向滲透攻擊 。
3. 零時差攻擊缺口：開源專案需要持續進行漏洞修補與安全更新，多數企業因缺乏專職資安團隊，往往難以即時修補漏洞，使系統長期曝露於零時差攻擊的威脅中 。
若僅因追求導入成本低廉而忽略了資安合規，一旦遭受勒索病毒攻擊或個資外洩，後續的商譽損失與法規罰鍰，將遠超當初建置 AI 的成本 。
《GWS Claw：讓數位創新不再有後顧之憂》
為了協助企業在數位創新中守住防線，數位通國際「GWS Claw 企業級AI智能龍蝦雲」採用一個類似沙盒隔離的概念，將龍蝦AI(AI Agent)的執行環境與企業核心系統放置在虛擬主機上，取代直接安裝在個人終端裝置上。
GWS Claw AI龍蝦雲方案優勢
1. 一鍵完成部署：企業不需要具備深厚的技術能力，即可快速完成環境建置並開始使用。
2. 彈性訂閱制服務：選擇最適合的方案規格，避免過度投資或資源不足的困境。
3. 7×24全天候專業技術支援：數位通國際提供全天候的維運支援，確保AI代理環境穩定運行。
相較於自行部署AI Agent，企業導入GWS Claw的核心價值，不在於「能不能使用AI」，而在於「是否能在可控、可管理且符合資安規範的架構下運行AI」。
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Anthropic預警AI恐搶走飯碗 五職業當心將受影響
2026-03-08 經濟日報編譯劉忠勇 由聯合新聞網授權轉載
在多家企業陸續基於人工智慧（AI）為由裁員之際，Anthropic旗下經濟學家指出，AI在顛覆勞動市場方面的影響力才剛開始。
Anthropic建立一套預警系統，發現受AI影響程度最高的五種職業分別是：電腦程式設計師、客服人員、資料輸入人員、病歷管理人員，以及市場研究分析師和行銷專家。
Anthropic經濟學家馬森可夫和麥克羅里指出，目前尚未明顯影響這些AI曝險工作者的失業率。兩人並表示，已有「初步跡象」顯示，這些領域對新進工作者的招聘已放緩。
由聯合新聞網授權轉載
兩人也指出，仍有許多工作、在某些情況下甚至整個職位都是AI無法勝任的，例如在法庭上的辯論。
兩人寫道：「當然，許多工作仍超出AI的能力範圍，從修剪樹木、操作農機等實體農業工作，到代表當事人出庭等法律事務，均是如此。」
馬森可夫和麥克羅里的研究報告核心，在於提出一種衡量被AI取代風險的新方法，這方法結合了Claude的實際使用數據和其他因素，包括理論上AI可能做到的任務。
Anthropic透過自己編製「Anthropic經濟指數」，持續發布各州及華盛頓特區的 Claude實際使用數據。
兩位研究人員表示，他們希望能藉此更能即時掌握對經濟的影響，以便「在勞動力被取代的現象明朗前，更容易辨識最脆弱的職位」。
從這項名為「觀測曝險度」（Observed Exposure）的指標來看，大型語言模型若要衝擊那些理論上可由AI取代或強化的特定工作任務，還有多長的路要走。
兩人寫道：「舉例來說，Claude目前僅涵蓋了電腦和數學類別中33%的任務。」
馬森可夫與麥克羅里的研究結果，與一項漸成主流的看法不謀而合，即AI可能會淘汰大多數初階軟體工程職位。Anthropic的Claude最主要的用途之一，便是程式開發。
至於有30%的勞工核心工作高度依賴實體操作，未達到足以進行統計分析的最低門檻，例如廚師、機車黑手、救生員、調酒師、洗碗工都屬於這群人。因此在現階段的AI衝擊評估中，他們的曝險程度被視為零。
另外，Anthropic最近因被美國國防部抵制而鬧得沸沸揚揚。國防部已將該公司列為「供應鏈風險」的黑名單。但微軟、亞馬遜（Amazon）、Google陸續表示，將繼續向雲端客戶提供Anthropic的AI技術，僅排除涉及國防部業務的部分。
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