健康與醫療資料的加值應用（五）：相關議題聚焦

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作，泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通，多數人會想到都市裡的壅塞車潮，但真正致命的「塞車」，其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機，主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白（ Low-Density Lipoprotein，簡稱 LDL ）。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色，但當 LDL 顆粒數量失控，卻會開始在血管壁上「違規堆積」，讓「生命幹道」的血管日益狹窄，進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象：即使 LDL 數值「看起來很漂亮」，心血管疾病卻依然找上門來！這究竟是怎麼一回事？沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用？

膽固醇的「好壞」之分：一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好？答案是否定的。事實上，我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種：高密度脂蛋白（High-Density Lipoprotein，簡稱 HDL）和低密度脂蛋白（ LDL ）。

想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」，負責將壞膽固醇（ LDL ）運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少，清不過來，垃圾便會堆積如山，最終導致血管堵塞，甚至引發心臟病或中風。

因此，過去數十年來，醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL，女性則需更高，達到 50 mg/dL（ mg/dL 是健檢報告上的標準單位，代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數）。女性的標準較嚴格，是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降，需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地，LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下，以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字，實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼，為何同為脂蛋白，HDL 被稱為「好」的，而 LDL 卻是「壞」的呢？這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪，會透過血液運送到全身，這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」，主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式，而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

這些血脂對身體運作至關重要，本身並非有害物質。然而，由於脂質是油溶性的，無法直接在血液裡自由流動。因此，在血管或淋巴管裡，脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合，變成可以親近水的「脂蛋白」，才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠，製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中，低密度脂蛋白載運大量膽固醇，將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時，部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應，最終形成粥狀硬化斑塊，導致血管阻塞。因此，LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號，因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白（HDL） 則恰好相反。其組成近半為蛋白質，膽固醇比例較少，因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」，負責清除血管壁上多餘的膽固醇，並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此，HDL-C 被視為「好膽固醇」。

過去數十年來，醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物，如史他汀類（Statins）以及近年發展的 PCSK9 抑制劑，其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而，科學家們在臨床上發現，儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好，甚至很低，卻仍舊發生中風或心肌梗塞！難道我們對膽固醇的認知，一開始就抓錯了重點？

傳統判讀失準？LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年，美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校（UCLA）進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間，全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據，並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現，在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中，竟有高達 72.1% 的人，其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」！即使對於已有心臟病史的患者，也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

這項研究明確指出，依照當時的指引標準，絕大多數首次心臟病發作的患者，其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著，單純依賴 LDL-C 數值，並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式，可能就像只計算路上有多少貨車，卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣，沒辦法完全揪出真正的問題根源！因此，科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」，找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」：L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡，誰才是最危險的分子，科學家們投入大量心力。他們發現，LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質，其成員有大小、密度之分，甚至帶有不同的電荷，如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

早在 1979 年，已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術，像是用一個特殊的「電荷篩子」，依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡，成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少，相對溫和；而 L5 則帶有最多負電荷，電負性最強，最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年，陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中，分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實，在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中，L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣，不僅天生帶有超強負電性，還可能與其他不同的蛋白質結合，或經過「醣基化」修飾，就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質，使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時，它並非僅僅路過，而是會直接「搞破壞」：首先，L5 會直接損傷內皮細胞，讓細胞凋亡，甚至讓血管壁的通透性增加，如同在血管壁上鑿洞。接著，L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後，血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

然而，這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後，會堆積在血管壁上，逐漸形成硬化斑塊，使血管日益狹窄，這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂，可能引發急性血栓，直接堵死血管！若發生在供應心臟血液的冠狀動脈，就會造成心肌梗塞；若發生在腦部血管，則會導致腦中風。

L5：心血管風險評估新指標

現在，我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此，是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在，除了關注 LDL-C 的「總量」，我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」，即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念，從世界知名的德州心臟中心帶回台灣，並創辦了美商德州博藝社科技（HEART）。HEART 在台灣研發出嶄新科技，並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可，日本也正在申請中，希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說，如果您的 L5% 數值小於 2%，通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%，您就屬於高風險族群，建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時，務必提高警覺，這可能預示著心血管疾病即將發作，或已在悄悄進展中。

對於已有心肌梗塞或中風病史的患者，定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外，糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群，以及長期吸菸者，L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代，無論是癌症還是心血管疾病的防治，都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標，而是進一步透過更精密的生物標記，例如特定的蛋白質或代謝物，來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值，或是對這項新興的健康指標感到好奇呢？

本文由 國家通訊傳播委員會 委託，泛科學企劃執行。 

網路已成為現代人生活中不可或缺的一部分，可伴隨著便利而來的，還有層出不窮的風險與威脅。從充斥網路的惡假害訊息，到日益精進的詐騙手法，再到個人隱私的安全隱憂，這些都是我們每天必須面對的潛在危機。2023 年網路購物詐欺案件達 4,600 起，較前一年多出 41％。這樣的數據背後，正反映出我們對網路安全意識的迫切需求⋯⋯

「第一手快訊」背後的騙局真相

在深入探討網路世界的風險之前，我們必須先理解「錯誤訊息」和「假訊息」的本質差異。錯誤訊息通常源於時效性考量下的查證不足或作業疏漏，屬於非刻意造假的不實資訊。相較之下，假訊息則帶有「惡、假、害」的特性，是出於惡意、虛偽假造且意圖造成危害的資訊。

2018 年的關西機場事件就是一個鮮明的例子。當時，燕子颱風重創日本關西機場，數千旅客受困其中。中國媒體隨即大肆宣傳他們的大使館如何派車前往營救中國旅客，這則未經證實的消息從微博開始蔓延，很快就擴散到各個內容農場。更令人遺憾的是，這則假訊息最終導致當時的外交部駐大阪辦事處處長蘇啟誠，因不堪輿論壓力而選擇結束生命。

同年，另一則「5G 會抑制人體免疫系統」的不實訊息在網路上廣為流傳。這則訊息聲稱 5G 技術會影響人體免疫力、導致更容易感染疾病。儘管科學家多次出面澄清這完全是毫無根據的說法，但仍有許多人選擇相信並持續轉發。類似的例子還有 2018 年 2 月底 3 月初，因量販業者不當行銷與造謠漲價，加上媒體跟進報導，而導致民眾瘋狂搶購衛生紙的「安屎之亂」。這些案例都說明了假訊息對社會秩序的巨大衝擊。

提升媒體識讀能力，對抗錯假訊息

面對如此猖獗的假訊息，我們首要之務就是提升媒體識讀能力。每當接觸到訊息時，都應先評估發布該消息的媒體背景，包括其成立時間、背後所有者以及過往的報導記錄。知名度高、歷史悠久的主流媒體通常較為可靠，但仍然不能完全放下戒心。如果某則消息只出現在不知名的網站或社群媒體帳號上，而主流媒體卻未有相關報導，就更要多加留意了。

在實際的資訊查證過程中，我們還需要特別關注作者的身分背景。一篇可信的報導通常會具名，而且作者往往是該領域的資深記者或專家。我們可以搜索作者的其他作品，了解他們的專業背景和過往信譽。相對地，匿名或難以查證作者背景的文章，就需要更謹慎對待。同時，也要追溯消息的原始來源，確認報導是否明確指出消息從何而來，是一手資料還是二手轉述。留意發布日期也很重要，以免落入被重新包裝的舊聞陷阱。

這優惠好得太誇張？談網路詐騙與個資安全

除了假訊息的威脅，網路詐騙同樣令人憂心。從最基本的網路釣魚到複雜的身分盜用，詐騙手法不斷推陳出新。就拿網路釣魚來說，犯罪者通常會偽裝成合法機構的人員，透過電子郵件、電話或簡訊聯繫目標，企圖誘使當事人提供個人身分、銀行和信用卡詳細資料以及密碼等敏感資訊。這些資訊一旦落入歹徒手中，很可能被用來進行身分盜用和造成經濟損失。

資安業者趨勢科技的調查就發現，中國駭客組織「Earth Lusca」在 2023 年 12 月至隔年 1 月期間，利用談論兩岸地緣政治議題的文件，發起了一連串的網路釣魚攻擊。這些看似專業的政治分析文件，實際上是在臺灣總統大選投票日的兩天前才建立的誘餌，目的就是為了竊取資訊，企圖影響國家的政治情勢。

網路詐騙還有一些更常見的特徵。首先是那些好到令人難以置信的優惠，像是「中獎得到 iPhone 或其他奢侈品」的訊息。其次是製造緊迫感，這是詐騙集團最常用的策略之一，他們會要求受害者必須在極短時間內作出回應。此外，不尋常的寄件者與可疑的附件也都是警訊，一不小心可能就會點到含有勒索軟體或其他惡意程式的連結。

在個人隱私保護方面，社群媒體的普及更是帶來了新的挑戰。2020 年，一個發生在澳洲的案例就很具有警示意義。當時的澳洲前總理艾伯特在 Instagram 上分享了自己的登機證照片，結果一位網路安全服務公司主管僅憑這張圖片，就成功取得了艾伯特的電話與護照號碼等個人資料。雖然這位駭客最終選擇善意提醒而非惡意使用這些資訊，但這個事件仍然引發了對於在社群媒體上分享個人資訊安全性的廣泛討論。

安全防護一把罩！更新裝置、慎用 Wi-Fi、強化密碼管理

為了確保網路使用的安全，我們必須建立完整的防護網。首先是確保裝置和軟體都及時更新到最新版本，包括作業系統、瀏覽器、外掛程式和各類應用程式等。許多網路攻擊都是利用系統或軟體的既有弱點入侵，而這些更新往往包含了對已知安全漏洞的修補。

在使用公共 Wi-Fi 時也要特別當心。許多公共 Wi-Fi 缺乏適當的加密和身分驗證機制，讓不法分子有機可乘，能夠輕易地攔截使用者的網路流量，竊取帳號密碼、信用卡資訊等敏感數據。因此，在咖啡廳、機場、車站等公共場所，都應該避免使用不明的免費 Wi-Fi 處理重要事務或進行線上購物。如果必須連上公用 Wi-Fi，也要記得停用裝置的檔案共享功能。

密碼管理同樣至關重要。我們應該為不同的帳戶設置獨特且具有高強度的密碼，結合大小寫字母、數字和符號，創造出難以被猜測的組合。密碼長度通常建議在 8~12 個字元之間，且要避免使用個人資訊相關的詞彙，如姓名、生日或電話號碼。定期更換密碼也是必要的，建議每 3~6 個月更換一次。研究顯示，在網路犯罪的受害者中，高達八成的案例都與密碼強度不足有關。

最後，我們還要特別注意社群媒體上的隱私設定。許多人在初次設定後就不再關心，但實際上我們都必須定期檢查並調整這些設定，確保自己清楚瞭解「誰可以查看你的貼文」。同時，也要謹慎管理好友名單，適時移除一些不再聯繫或根本不認識的人。在安裝新的應用程式時，也要仔細審視其要求的權限，只給予必要的存取權限。

提升網路安全基於習慣培養。辨識假訊息的特徵、防範詐騙的警覺心、保護個人隱私的方法⋯⋯每一個環節都不容忽視。唯有這樣，我們才能在享受網路帶來便利的同時，也確保自身的安全！

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《AI 智鬥駭客，數位戰警網路掃黑》
• 作者／李宗祐｜科技大觀園特約編輯

網路數位世界黑影幢幢，美國有線電視新聞網 CNN 曾報導，全世界每天產生超過 100 萬個惡意程式；臺灣軟體聯盟也曾發布調查報告，全球企業因惡意程式攻擊，每年損失超過 10 兆新臺幣，相當於我國 109 年度政府總預算的 5 倍。駭客散播惡意程式橫行網路，不僅企業深受其害，各國政府也防不勝防。

行政院資通安全處偵測統計，我國各政府單位每月被攻擊次數高達 2,000 萬到 4,000 萬次。近期最受矚目的就是，總統府在蔡英文總統 520 連任就職前夕，驚傳遭駭客入侵電腦竊取資料；接著 5 月底美國資安公司「Cyble Inc」揭露駭客在暗網^[1]兜售「臺灣全國戶政登記資料庫」超過 2,000 萬筆臺灣民眾個資，接連引發輿論譁然。

面對駭客無窮盡的闇黑攻擊，臺灣大學電機工程學系教授林宗男從 2018 年開始，帶領團隊利用資料科學處理分析，建立網路異常與攻擊預測模式，發展「AI Cyber Security」（人工智慧網路安全）系統，從偵測藏身於 Windows 與 Android 系統的惡意程式、暗網流量分類與網路惡意流量偵測等「四管齊下」，全面展開網路掃黑行動，防堵駭客散播惡意程式搞破壞。 

抓出惡意程式的 AI 網路安全系統

這項研究計畫今年邁進第 3 年，「我們做出來的技術，都是可以馬上用的真槍實彈！」林宗男透露，相關前瞻技術初步成果陸續發表後，「國家安全局就找上門，要跟我們技術合作。」隨著世界各國競相重點投資，引領 AI 成為國力象徵，研究團隊除了以建置臺灣國家級網路防禦系統為目標，更希望這套系統能夠推廣成為捍衛各國企業或組織的數位戰警。

就如同 CNN 報導，全世界每天產生超過 100 萬個惡意程式，網路數位世界危機四伏；但值得注意的是，這個數據還是 2015 年的統計，現在恐怕有增無減。研究團隊以先發制人策略，杜絕惡意程式伸出魔爪，利用 CNN（Convolutional Neural Networks，卷積神經網路）模型^[2]訓練 AI ，偵測是否有惡意程式潛伏在使用者電腦 Windows 或手機 Android 系統蠢蠢欲動。

Windows 與 Android 的惡意程式偵測

「我們的目標是在他還沒有執行之前，阻止惡意程式啟動。」面對五花八門的應用程式，研究團隊指出，使用者在下載執行前，「把程式的 exe 執行檔轉換成圖片檔，放進我們建立的模型，AI 就會告訴你這個程式是惡意程式的機率是多少。如果很高，就不要執行，避免系統被惡意程式感染。」林宗男強調，能夠辨認程式碼到底是惡意或者是正常，是確保網路安全最重要的基本功。

經過測試驗證，Windows 偵惡系統成功率與準確率達 88.9%，超越全球圖形處理器領導廠商 NVIDIA 發表的 AI 偵惡技術 7.2%。林宗男指出，很多軟體公司都競相投入研究，就過去已公開發表的研究論文，NVIDIA 抓駭效率暫時領先群雄；臺大團隊與擁有雄厚資源的 NVIDIA 研究團隊相較，就像是小蝦米與大鯨魚，能夠超越他們很不容易。「但這僅是初步研究結果，我們還在持續精進中。」 

相對於 Windows 偵惡系統獨立開發，Android 偵惡系統則是與日本 NICT（情報通信研究機構）合作研發，利用臺大團隊提出的新演算法，把 NICT 研發的 AI 偵惡系統抓駭效率從 92% 提升到 96.2%，青出於藍而勝於藍，讓日本團隊印象深刻。 

透過機器學習，分析暗網流量

雖然無法做到百分之百滴水不漏，但為了知已知彼，研究團隊更直搗黃龍，「潛水」暗網蒐集情資，分析駭客行為特徵。林宗男表示，駭客為了躲避追蹤，都在暗網活動，因為透過 TOR 瀏覽器加密，網管人員無法辨識使用者到底是在上網聊天、傳資料、發送 Email，還是看 YouTube 聽音樂或追劇等。對追蹤技術研究者而言，到暗網觀察駭客「水面下」的活動，是很重要的情資來源。 

研究團隊透過 AI 研究分析已知惡意程式的網路行為特徵，再側錄蒐集暗網不同使用者上傳流量與行為模式，找出「壞人經常走的路徑」，把暗網流量做善惡分類，研判哪些是正常上網行為，哪些是惡意程式發動攻擊。林宗男舉例，就像防疫期間每個人都戴著口罩，但年紀大的和年紀輕的行為就是不一樣，「我們就是利用 AI 從行為特徵分辨使用者上網行為是否正常。」 

研究成果經與美國 IBM 和中華電信合作驗證測試，辨識率高達 99.6%，遠超過加拿大研究團隊的 81.6%。對 ISP（網路服務供應商）而言，若能明確辨識暗網流量分類，就不必把看影片或聽音樂等受到惡意攻擊可能性極低的影音串流，全部導入 IDS（入侵檢測系統）資安偵測，大幅節省資源。

惡意流量偵測，鞏固第 2 道防線

研究團隊也利用最近 3 年眾所周知的 10 種惡意程式，包括 2017 年肆虐全球的勒索軟體 WannaCry（想哭）進行惡意流量偵測「實兵演練」。畢竟惡意程式偵測不可能做到百分之百，漏網之魚在所難免。根據資安調查顯示，惡意程式滲透入侵電腦系統之後，平均長達 56 天才會被發現。 

「惡意流量偵測其實是第 2 道防線！發生惡意流量代表電腦已經中毒了，我們的目標是在最短時間偵測出惡意流量。」林宗男透露，跨國網路科技公司 CISCO 現有商用偵測系統精確度已達 97.7%，「我們做得再好，也僅能微幅提升到 98.2%。」研究團隊再發揮 3 個臭皮匠勝過 1 個諸葛亮的精神，把 2 套系統截長補短，將精確度再向上提升 0.3%，堅持沒有最好、只有更好的信念，鍥而不捨地挑戰不可能的任務。

eID 的潛在風險

然而，林宗男也深知，資安不可能做到百分之百的絕對安全。當內政部決定在明年全面換發 new eID 數位身分證，建置 T-Road（政府資料傳輸平臺），打造跨政府機關資料通道網路，推動「一卡多用」串聯戶籍資料、健保資料庫、汽機車駕照交通監理資料、國民年金與勞保勞退年金等，同時政府也將讓 new eID 擁有線上交易完整性與不可否認性，做為電子商務交易憑證。林宗男對此呼籲政府應正視 new eID 缺乏法源依據的問題，更要從資訊安全的角度，重新審慎評估全面換發數位身分證的必要性。 

「透過 new eID 建置 T-Road 聽起來好像很方便、很進步，但對駭客而言，要偷取全國 2,300 萬人的資料，也非常方便。一旦出現資安破口，整個系統就會因單點失效而全面瓦解。」林宗男說，「new eID 把國人從出生到死亡所有資料全部放在 T-Road，我們都知道網路沒有絕對安全，還要把所有的東西全部放在一個籃子裡面嗎？」政府應該要有分散風險的危機意識，數位身分證絕對不能「一卡多用」。  

註解

1. 利用 TOR（The Onion Router 洋蔥路由器）瀏覽器遮蔽使用者真實位址，避開網管系統追蹤的匿名網路。
2. 參考人類大腦視覺組織建立的深度學習模型。