1. 美國在台協會（AIT）代表演說：網路安全戰略與韌性

這場演說強調網路安全不再僅是 IT 問題，而是影響社會各個層面的戰略要務。

• 公私部門合作： 代表感謝台灣合作夥伴與 IT Home 舉辦此次貿易盛會，並指出政府高層的參與反映了對資安的全面重視。由於威脅演變迅速且複雜，沒有任何政府能單獨應對，因此公私協作至關重要。
• 關鍵基礎設施與供應鏈： 美國作為台灣的信任夥伴，致力於協助保護關鍵基礎設施、確保半導體供應鏈安全，並加強數位未來的韌性。
• 政策推動： AIT 支持數位發展部推動**網路安全成熟度模型認證（CMMC）**架構，以強化台灣國防相關生態系統的資安準備。
• 法規改革： AIT 肯定台灣修訂《個人資料保護法》，提高對未履行個資安全義務企業的罰則。這傳遞了一個明確訊息：資安是公司治理與國家韌性的核心要素，需要監管機構與執行長的持續關注與資源投入。

2. 趨勢科技（Trend AI）Ryan Flores：AI 時代的網路犯罪新模式

Ryan Flores 回顧了九年前提及的商業電子郵件詐騙（BEC），並指出生成式 AI 出現後威脅景觀的劇烈變化。

• 生成式 AI 的濫用： 自 ChatGPT 發布以來，垃圾郵件增加了 1000%，因為生成大量文本變得極其簡單。研究預測，到今年年底，90% 的線上內容將由 AI 生成。
• 自動化詐騙流程： 攻擊者利用 AI 生成虛假評論、偏見訊息（如俄羅斯的影響力作戰）以及虛擬產品。研究團隊僅花費 20 美元，就能利用免費工具在兩天內自動化生成虛假產品評論影片。
• 北韓的「遠端虛假 IT 員工」： 北韓派遣技術嫻熟的公民，利用 LinkedIn 和 GitHub 上的公開資訊偽造身分，應徵遠端工作。面試時，他們使用 Deepfake 工具即時換臉，並請 AI 輔助回答文化情境問題。一旦受僱，他們會變成內部威脅，進行橫向移動、勒索雇主或竊取技術回傳政府。
• AI 驅動的惡意軟體： 俄羅斯駭客組織 Fancy Bear 開發了內嵌大型語言模型（Quen）的惡意軟體，能自動根據指令搜尋特定檔案並執行程式碼，甚至能根據作業系統調整指令。
• 對 AI 的攻擊： AI 技術堆棧本身也存在漏洞。2018 年僅有 17 個相關漏洞，到去年已增加至 2,130 個。此外，**提示注入（Prompt Injection）**可能導致支持系統的資料庫被加密。
• 防禦策略： 資安產業利用 AI 進行日誌翻譯與優先級排序，並透過 KOSAI 等聯盟制訂安全標準。趨勢科技也與 Anthropic 合作，透過網路安全驗證計畫，在不設防護欄的情況下合法使用 Claude 模型進行防禦研究。

3. Mastercard 代表：金融視角的資安與加密貨幣威脅

演說者透過方向判別的互動引出資安挑戰的多元性，並強調這是一場永無止盡的貓捉老鼠遊戲。

• 重大趨勢： 2025 年的主要威脅包括 AI 尖端模型、勒索軟體以及國家級組織（如俄羅斯 APT）的攻擊。
• 詐騙損失與追蹤： 2025 年全球因詐騙損失約 1.4 兆美元，但僅有 2% 能被追回。**加密貨幣（特別是 USDT）**已成為洗錢的核心，其每日交易量高達 1,500 億至 4,000 億美元，遠超傳統金融系統的監控限制。
• 風險量化管理： Mastercard 在內部利用資安風險量化工具，將潛在損失轉化為財務金額，以便管理層優先處理高風險議題。
• 供應鏈管理： 對於數萬家供應商，他們使用持續掃描工具（如 RiskRecon）對網際網路服務進行評分，並重點監控低分供應商。

4. CrowdStrike 代表 Joyce：前線事件響應的教訓

Joyce 分享了從眾多資安事件中總結的實戰觀察，指出許多基礎問題依然存在。

• 未修補系統與單因子認證： **未修補的系統（如舊型 VPN 設備）**仍是攻擊者的首選目標。此外，高達八成的案例是因為 VPN 僅使用單因子認證（SFA），一旦被攻破，攻擊者就能偽裝成合法用戶操作。
• 日誌（Logs）缺失： 在調查中，常見問題是缺乏日誌、日誌未上傳至雲端或儲存在已被攻破的本地設備中，這嚴重阻礙了調查進度並增加成本。
• 邊界轉移： 隨著雲端運算與 SaaS 的普及，防火牆不再是萬靈丹。身分（Identity）已成為新的防禦防線。
• AI 加速攻擊步調： 攻擊者利用 AI 快速編寫惡意程式、進行社交工程詐騙（仿效特定語氣），原本需要幾天的攻擊過程現在只需幾分鐘。
• 危險的假設： 企業常誤認為單一終端或低權限帳號被入侵不具威脅。然而，任何立足點都可能導致橫向移動，而低權限入侵僅是延緩了攻擊達標的速度而已。
• 防禦建議： 應將 EDR 視為標配，並優先投資於身分威脅防護（ITP）****紅隊演練與兵棋推演以驗證控制措施的有效性。

5. HP/HPE 代表：AI 驅動的零信任網路

演說重點在於如何結合網路（Networking）與資安（Security），建立主動式防禦體系。

• 影子 IT 與 AI： 現代企業面臨 Shadow IT 以及新興的 Shadow AI 挑戰，傳統的堡壘式防火牆已無法應對 BYOD 和物聯網（IoT）帶來的風險。

• 零信任網路架構： 透過 NISD 框架，從識別（Identify）、保護（Protect）、監測（Monitoring）到回應（Enforcement）與復原（Recovery）進行全方位防禦。

• 識別與行為分析： 利用 AI 和遙測技術（Telemetry）深入分析網路上的每個設備行為。例如，若發現 CCTV 攝影機嘗試存取 Netflix，系統會自動發出警告。

• 微切分（Micro-segmentation）： 推動基於角色的策略管理，取代複雜的 VLAN 設定。無論是校園、分支機構或資料中心，都能落實層級 7 的防火牆控制。

• 高效能與安全復原： 他們推出了具備 1.4 Tbps 吞吐量的 1U 防火牆，並應用 AI 進行零日威脅偵測。針對勒索軟體攻擊，強調復原時間目標（RTO）****復原點目標（RPO），其 Zerto 備援方案可實現 5 秒鐘的 RPO 和 10 分鐘內的復原

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技術細節與戰略建議：

1. 美國在台協會（AIT）代表：網路安全與戰略韌性

• 資安的戰略地位： 網路安全已不再僅僅是 IT 問題，而是影響從小型企業到大型政府機構等各個層面的戰略要務。在高度互聯的世界中，數位韌性直接關係到經濟、關鍵基礎設施甚至民主制度的運作。
• 公私部門協作： 由於網路威脅演變迅速且日益複雜，沒有任何政府或經濟體能單獨應對，因此公私部門的合作對於強化社會韌性至關重要。
• 關鍵基礎設施與供應鏈： 美國作為台灣的信任夥伴，致力於協助守護關鍵基礎設施、確保半導體供應鏈安全，並在數位未來中加強合作。
• 政策與法規支持： AIT 支持數位發展部推動**網路安全成熟度模型認證（CMMC）**架構，以提升台灣國防相關生態系統的資安準備。此外，代表也肯定台灣修訂《個人資料保護法》，透過提高處罰來加強企業對數據安全的重視。
• 公司治理的核心： 資安不應被視為非營利功能而忽視，它需要監管機構與執行長的持續關注與資源投入，並視為公司治理與國家韌性的核心。

2. 趨勢科技 Ryan Flores：AI 時代的犯罪新模式

• AI 驅動的垃圾訊息與詐騙： 自 ChatGPT 發布以來，垃圾郵件增加了 1000%，研究預測到今年年底，90% 的線上內容將由 AI 生成。
• 自動化詐騙流程： 攻擊者利用 AI 大量產出虛假評論、誤導性敘事（如俄羅斯的影響力作戰）以及虛假產品視訊。研究人員僅花費 20 美元，即可在兩天內自動化生成專業的虛假產品評論與 AI 人員視訊。
• 北韓的虛假 IT 員工： 北韓利用技術嫻熟的公民，透過 LinkedIn 和 GitHub 獲取資訊並偽造身分應徵遠端工作。面試時，他們使用 Deepfake 工具換臉，並利用 AI 輔助回答文化情境問題以防洩底。一旦受僱，這些員工會成為內部威脅，進行勒索或將商業機密傳回北韓政府。
• LLM 驅動的惡意軟體： 俄羅斯駭客組織 Fancy Bear 開發了內嵌 Quen 大型語言模型的惡意軟體，能自動搜尋特定檔案並執行 exfiltration 命令，且具備**跨作業系統（OS independent）**的適應能力。
• 針對 AI 的攻擊： AI 相關漏洞從 2018 年的 17 個激增至去年的 2,130 個。**提示注入（Prompt Injection）**可能導致 AI 系統在處理支援服務請求時，意外將資料庫內容加密。

3. Mastercard 代表：金融風險與加密貨幣威脅

• 金融犯罪規模： 2025 年全球因詐騙損失約 1.4 兆美元，其中僅有 2% 能夠被成功追回。
• 加密貨幣與洗錢： 加密貨幣（特別是 USDT）已成為犯罪資金轉換的核心，每日交易量高達 1,500 億至 4,000 億美元，遠超傳統金融系統的單筆 5,000 美元監控限制。
• 風險量化管理： 內部利用資安風險量化工具（Cyber Risk Quantify），將潛在損失轉化為具體的財務金額，以便管理層根據預期損失優先處理高風險議題。
• 供應鏈評分： 面對數萬家供應商，Mastercard 利用持續掃描工具（RiskRecon）對供應商的網際網路門戶進行評分，並重點監測低分（高風險）的合作夥伴。

4. CrowdStrike Joyce：前線事件響應的實戰觀察

• 基礎防禦缺失： **未修補的系統（如舊型 VPN）**仍是攻擊者的首選目標，且 80% 的案例涉及 VPN 僅使用單因子認證（SFA）。
• 身分是新邊界： 隨著雲端與 SaaS 普及，傳統防火牆不再能提供完整保護，**「身分（Identity）」**已成為最後一道防禦線。
• 日誌的重要性： 調查中最常見的障礙是缺乏日誌、日誌未上傳至雲端，或儲存在已遭攻破的本地設備中，這會將兩小時的調查延長至兩週。
• AI 加速攻擊： 攻擊者利用 AI 編寫惡意軟體或進行針對性的社交工程，使原本需要幾天的攻擊過程縮短至數分鐘。
• 危險的假設： 企業常誤以為單一端點或低權限帳號被入侵並不危險。事實上，任何立足點都可能導致橫向移動，而低權限入侵僅是延緩了攻擊達標的速度。
• 建議措施： 企業應將 EDR 視為標準配備，並投資於身分威脅防護（ITP）與 24/7 的管理式偵測與響應（MDR）服務，同時透過紅隊演練與兵棋推演驗證防禦有效性。

5. HP/HPE Gen Tang：AI 驅動的零信任網路

• 影子 AI 與 IT： 企業面臨 Shadow IT 與新興的 Shadow AI 挑戰，傳統的堡壘式防線已難以應對 BYOD 和 IoT 帶來的風險。
• 行為分析與識別： 利用 AI 進行遙測（Telemetry）分析，識別網路上的每個設備行為。例如，若發現 CCTV 攝影機嘗試連接 Netflix，系統會自動發出異常警告。
• 微切分（Micro-segmentation）： 推動基於角色的策略管理，取代複雜的 VLAN 設定，在接觸網路的第一時間即落實層級 7 的防火牆控制。
• SSE 與遠端安全： 透過 ZTNA 提供無需內部 IP 的安全連接，保護遠端員工存取 SaaS 應用程式，並透過 CASB 防止敏感資料外洩。
• 高效能復原： 針對勒索軟體威脅，強調復原點目標（RPO）。其 Zerto 方案可實現 5 秒鐘的 RPO，並在 10 分鐘內完成系統復原。