駭客終結者 2.0 登場！打破舊有資安概念，零信任架構 (ZTA) 引領資安新風潮——台科大教授兼資通安全研究與教學中心主任查士朝專訪

• 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。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《駭客終結者 2.0 登場！打破舊有資安概念，零信任架構 (ZTA) 引領資安新風潮》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜簡如茵

現今，人們對於網路的依賴性大，尤其是疫情影響下的社會，各家企業紛紛採取居家辦公，此外，日常中的網路銀行轉帳、購買日用品、電子信箱等功能均需利用網路。但網路便利的同時，伴隨而來的就是，個資外洩、網路上的購賣身分遭到惡意人士盜用，魔鬼藏匿於網路的角落，緊盯著各個使用者的活動，看看誰是下一個受害者。

為了層層把關網路上的潛在危機，零信任架構 (Zero Trust Architecture，ZTA) 出現了！ZTA 是一種資安防護的新概念，打破了傳統以邊界（例如防火牆）區分內網及外網的資安型態。今天，想長點 ZTA 的新知識嗎？跟著查士朝教授的腳步來探索一下這個酷東西吧！

查士朝教授小簡介

查教授是台灣大學資訊管理博士，曾任職於意藍科技資深技術顧問，於資誠企業擔任資深經理。現為台灣科技大學資訊管理系教授，同時也身兼資通安全研究與教學中心主任。查教授獲得許多國際資安認證，近年致力於資訊安全相關研究，參與多項產學合作計畫，並協助政府建立資訊安全管理制度，並發掘系統資安漏洞以研擬推動智慧型手機應用程式安全與物聯網裝置安全檢測標準。

ZTA 的誕生與發展

2003 及 2004 年間，傑里科論壇 (Jericho Forum) 為了達到網路資源於企業間共享的目的，因此想出了消除企業與企業間的網路邊界，但這個做法也造成了網路安全的漏洞，而解決這個漏洞的技術性方案就是 ZTA 的最初架構。可以說是無心插柳，柳成 ZTA 阿！但是，這個論壇當初提及的 ZTA 概念還是滿抽象的，因此，Forrester Research 前副總裁 John Kindervag 於 2010 年提出了具體的概念，他提出了三大核心理念：（一）裝置不再有信賴與不信賴的邊界 ，（二）不再有信賴與不信賴的網路，（三）不再有信賴與不信賴的使用者。而實際上的做法需要四大核心元件：

1. 網路分區閘道 (Network Segmentation Gateway)：當前的網路需要透過許多安全設備來保護其整體環境及數據，例如我們最常見的就是防火牆，還有為取得公司或機構內部存取權所需要用到的工具 VPN 。而 John Kindervag 想要開發出一個結合所有安全設備特性及功能的網路分區閘道（最強守衛者的概念），並將安全性構建到網路的架構當中，以安全的方式正確分割網路資源。
2. 創建平行且安全的網路分區：打破以往防火牆只一分為二，阻隔外界及保護內部的功能。這裡運用的是微核心邊界 (Microcore and perimeter, MCAP) （圖二），你可以把它想像為「保護套」，將你想保護的資料都個別套起來，像是使用者端、網路應用、資料獲取網路都自己有一層保護套。如此一來，將資安防護不再單單只靠一層防火牆，而是個個資料、系統都有盾牌可以做自我保護。
3. 網路後臺集中管理：承第 2 點提及的「保護套」，網路後臺是擔任管理這些微核心邊界 (MCAP) 的角色，增加操作上的便利性。
4. 建立數據蒐集網路以掌控網路整體狀況：對於修繕故障網路的人來說，要能有效取得數據包是件非常困難的事，但在零信任網路中採用數據蒐集網路 (data acquisition network, DAN)，此種方法結合網路分區閘道，能有效採集各個微核心的數據，加速數據取得以便日後故障修繕。

此外，美國國家標準技術研究院 (NIST) 也量身打造 ZTA 的標準指南 SP 800-207，時至今年美國政府所公布的網路安全策略中也包含了零信任架構，甚至要求美國聯邦政府網路導入零信任架構的網路安全策略，足見零信任網路架構在整體資安領域上佔有一席之地。當中，SP 800-207 講究七大原則：(1) 識別可存取資源；(2) 確保連線安全；(3)妥善存取控制；(4)考量存取者狀態；(5)了解資源狀態；(6)監控裝置與資源風險；(7)持續收集資訊與改善。

現今資訊安全防護存在什麼樣的漏洞？ZTA 如何防範的資安危機？

新聞報導資安危機事件層出不窮，於個人，個人資料被盜用、信用卡被盜刷；於企業，美國淨水廠系統及最大燃油管系統、銀行 ATM、國內科技大廠都曾遭受駭客及勒索軟體襲擊；於國家，國安危機更是重大事件。查教授講道過去的資安架構，往往只是透過防火牆等相關架構，將安全與不安全網域劃清界線，並且只注重防範邊界，無法防止內部橫向擴散。然現今惡意駭客早已能夠輕鬆越過此界線，橫行於安全網域之中。

因此，ZTA 雖說是打破邊界，更貼近的說法則是將邊界切得更細。舉個具體的例子，即便使用者可以憑藉身分認證進入一家企業內，使用這家企業的信任網域做任何活動，而 ZTA 就像監視器一樣，會監視著使用者在網域上的一舉一動。除了監視，要防範惡意者，也必須判斷其活動並及時阻止惡意行為，因此查教授特別講解了 ZTA 的「大腦」和「手」，政策落實點 (Policy Enforcement Point，PEP) 是 ZTA 的手，當使用者發出存取公司內網資源的要求時，PEP 會先接收到這個訊息，並將此訊息傳遞給政策決策點 (Policy decision point，PDP) （也就是 ZTA 的大腦）決定是否允許這位使用者的要求，在 PDP 下達決定後，PEP 便會聽從這個決定做出相應的舉動。而 PDP 內部則是仰賴所謂的信賴演算法，它會考慮存取要求、主體資料庫及歷史、資產資料庫、資源政策要求、威脅情資與紀錄來做訓練，當然現今的 ZTA 架構會依照各個企業或機關的需求而有客製化的調整。

ZTA的迷思

迷思一：零信任架構＝完全不信任任何使用者？

ZTA 是為了防止有心人士在進入企業內網後就能肆意做出任何惡意行動，但如果你是一個正常的使用者，只要通過認證，ZTA 還是會信任你的。

迷思二：ZTA 真的方便用嗎？會不會一直需要驗證？

查教授回答道 ZTA 通常會以連線為基礎做出行動，若是新建立連線必然要經過一次驗證，之後便會自動存取使用者驗證，並依照各家企業規定設定間隔多久需再驗證一次，所以不見得都要一直驗證。

迷思三：ZTA 在驗證、授權的過程中，均需要取得使用者和其使用裝置的相關資訊，是否會引發隱私權益問題？

查教授仔細講道，若是疫情下在家工作，使用自己的私人電腦連線公司內網，ZTA 確實有可能會看見私人電腦上的隱私資料。但是最簡單的解決方法，就是使用公發電腦或設備，這樣就不怕自己電腦的東西被看光光囉！

迷思四：ZTA 可以完全取代 VPN？

查教授表示 VPN 在零信任架構中是連線工具而非安全工具，VPN 固然是遠端連線的常用工具，但它的存取權限非常有限（通常不會讓使用者從外部透過 VPN 碰到公司重要資源）。因此，ZTA 和 VPN 的作用其實是各司其職，VPN 負責連線，ZTA 則是負責公司內部重要資源保護與防範安全。

ZTA 的未來展望及挑戰

查教授認為目前主要有兩項挑戰：一、要達到零信任架構的整合，以現在的設備發展，不太可能把所有的設備都換掉，因此如何將既有設備整合到零信任架構、達到相關要求是一個重點。二、上述所提及的信賴演算法訓練程度也是一大重點，它是 ZTA 的核心，假使訓練得宜，安全防護加倍，反之，問題可就大囉～另外，ZTA 在台灣可說是百家廠商爭鳴的主推架構，但查教授認為更重要的是，普及 ZTA 的概念宣導讓社會大眾理解其運作模式，如此，對於個人，能免於受到財務或個資損失；對於企業，能成為永續運作的一環，免於資安問題而殃及利害關係人權益；對於國家，不但能領先於資訊戰，更能提供民眾穩定、信賴的服務，維護公有設施系統的穩定性。ZTA 是新型態的保護概念，不單單只局限於個人研發上的努力，更需整體社會、企業、政府的致力推動方能共創榮景。

查教授給有志投入資安產業者的勉勵

查教授真切地說道資安的領域很廣，涵蓋了技術、管理、稽核層面，當然甲方和乙方的需求也不一樣，若想知道自己適合哪個領域、哪個職位，首先必須清楚自己的個性，究竟是穩定型，還是喜歡探索開發型。但無論如何，做資安產業的人個性都要正直，並把基本功打好。

結語

很榮幸這次邀請到查士朝教授探討關於 ZTA 的概念，透過教授清楚仔細的講解，想必讀到這邊的讀者們已經收穫滿滿，ZTA 雖然起初設計的基礎是建立在企業上，但查教授認為未來也可能透過多因素身分認證 (Multi-factor authentication, MFA) 廣泛運用於個人資訊系統。ZTA 的發展指日可待！

參考文獻

• Build Security Into Your Network’s DNA: The Zero Trust Network Architecture
• Forrester Pushes ‘Zero Trust’ Model For Security
• IMPLEMENTING A ZERO TRUST ARCHITECTURE
• Zero Trust Architecture
• SP 800-207, Zero Trust Architecture | CSRC
• 從內到外全面保護你的公司｜CIO Taiwan-台灣唯一專屬於企業資訊長的CIO媒體
• 思科、VMware、微軟競相打造，近年最火爆的資安議題Zero Trust 究竟是什麼
• 【網路世界徹底提升資安的自保之道】防護無邊界，零信任才能夠真安全
• 【搞懂零信任，從理解NIST SP 800-207著手】打造以零信任原則的企業網路安全環境
• 從企業資安直通國安的零信任架構
• 【臺灣資安大會直擊】看懂零信任架構，先釐清對於ZTA常見的3大迷思
• 查士朝教授所提供的採訪資料

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《無法複製的晶片指紋——PUF技術》
• 作者／林三谷｜科技大觀園特約編輯

隨著萬物聯網時代到來，越來越多數據以數位化方式儲存共享，架構安全性也越來越受到重視。就在今年 5 月，美國賓州大學研究團隊開發出一種基於石墨烯的 PUF（Physically Unclonable Function），能夠有效防範利用 AI 模型的新型攻擊，使加密金鑰更難以被破解。

什麼是 PUF？

要解釋什麼是 PUF，就得先理解物聯網（Internet of Things , IoT）的概念。簡單來說，物聯網就是讓設備裝上感測器、軟體及技術來相互連接傳輸資料所形成的網路，是很多產業智慧化的基礎，然而很容易就可以想像這種便利性同時也帶來更高的資安風險，由於物聯網設備涵蓋的領域相當廣泛，駭客從許多層面都可以發動攻擊。

過去談到物聯網的資訊安全，許多人都會先想到軟體及網路加密連線，但其實除了網路層面的安全防護，實體設備同樣存在著威脅。一旦出現仿冒晶片或其他問題，駭客就可能透過網路遠端控制設備獲得金鑰和其他敏感資訊，進而造成企業損失。以軟體為主的資安設計已不再足以提供全面保障，這也是為什麼基於硬體的安全技術開始逐年受到青睞。

全名為「物理不可仿製功能」 的 PUF 就是這樣一種硬體安全技術。透過半導體製程中引入的隨機變數，讓晶片在微觀結構上產生些許差異，在變數無法預測及控制的情況下，複製該晶片成為幾乎不可能的事，減少遭人逆向工程或操作的擔憂。這樣的隨機性、唯一性及不可複製性，讓 PUF 彷彿成為一種「晶片指紋」的存在，因此自然也變成新世代資安「零信任」（Zero Trust）架構下的熱門選擇。

不同於傳統資訊加密技術將密鑰儲存在設備的方式，PUF 技術主要使用一個客製應用積體電路（Application Specific Integrated Circuit , ASIC）或現場可程式閘陣列（Field Programmable Gate Array , FPGA）就可以完成，透過製造時挑戰／反應數據庫（Challenge／Response）的建立，便能在無須加密認證演算法的情況下對設備進行驗證，防止身分被竊取、竄改的同時，也免除了將私鑰儲存在設備的額外成本以及金鑰遺失的風險。

自 2013 年開始，PUF 已經開始逐漸受到重視，只是就像所有的密碼學應用一樣，儘管 PUF 技術存在著這些驚人特性，駭客攻擊手法也仍在持續演化中。國外一些研究已經證明，透過機器學習，AI 技術還是可能預測出密鑰並獲取數據，因此針對 PUF 技術的改良研發也仍在持續進步中。

以賓州大學團隊 5 月公布在《 Nature Electronics 》的最新研究為例，工程科學與力學助理教授 Saptarshi Das 就進一步結合了石墨烯（Graphene）的諸多特性，開發出一種新型低功耗、可擴展及可重構的 PUF，在面對 AI 攻擊時也能保持顯著彈性不易被入侵。

據研究人員表示，透過石墨烯獨特的物理和電學性質，新型 PUF 更加節能、可延展，即使受到 AI 攻擊試圖預測金鑰，受損的系統也可以在不需要額外硬體或更換元件的情況下重新配置過程並生成新密鑰，藉此有效抵抗對傳統矽製 PUF 構成威脅的 AI 攻擊。

隨著物聯網走入各大產業、設備數量大規模增長，可想見更嚴峻的資安挑戰也即將到來。目前國內廠商及研究團隊許多針對 PUF 的努力正在進行，除了矽智財知名大廠力旺開發的 NeoPUF 技術，成功大學電機系張順志教授進行的研究也是其中之一。

在「具高安全性且低耗能之物聯網晶片電路及系統之分析、設計及實作」整合型計劃中，張教授希望透過超低功耗之類比數位轉換器設計技術及內建物理密鑰技術、 AI 輔助訊號轉換電路設計技術的研發，來提升物聯網晶片的安全性與穩定性。據了解，該項目已經進入後期階段，將基於先前的經驗嘗試完成整個物聯網系統的實體整合與量測驗證。

資料來源

1. 初探物聯網安全趨勢下PUF晶片安全發展機會｜跨域資安強化產業推動計畫網站 ACW
2. 具高安全性且低耗能之物聯網晶片電路及系統之分析、設計及實作-子計畫三：應用於高安全性且低耗能物聯網系統的類比至數位轉換器之研製（ I ）
3. Stabilization in Physically Unclonable Constants
4. Graphene key for novel hardware security | Penn State University

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《為什麼網路廣告都知道我去過哪些地方？手機通訊的資安隱憂與個資保護新技術》
• 作者／吳謹安｜科技大觀園特約編輯

新冠肺炎疫情在國際間蔓延接近兩年，疫情前期政府推出「電子圍籬」系統，透過手機監測居家隔離者是否違規外出，卻也衍生出人民隱私遭到侵犯的討論。但事實上，早在疫情前電信商就能取得使用者身分與手機位置的資料。即使關閉 GPS，日常手機在與周邊基地台交換數據的過程中，就需要提供裝置身分識別與位置資訊。當電信公司將相關資訊販賣給資料仲介（data broker）等第三方，或是資訊傳輸過程被駭客竊取，便可能造成潛在的資安問題。

因此，南加州大學（University of Southern California）研究團隊便提出一項新技術－Pretty Good Phone Privacy （PGPP），嘗試在確保服務品質的情況下，保護裝置使用者位置的隱私性。

身分驗證：通訊網路如何識別用戶與提供服務

「我們在不知不覺間同意讓手機變相成為行蹤跟監裝置，但直到今天我們對現況仍然沒有其他選擇－使用手機等於同意接受跟監。」PGPP 研究者 Barath Raghavan 表示。另一位研究者 Paul Schmitt 則進一步指出，現有通訊網絡的問題在於身分驗證與提供通訊服務使用的透過相同的管道進行。不僅讓電信商能利用這些敏感資訊尋求商業利益，也讓駭客有機會從外部透過技術取得使用者的敏感資訊。

不過，想了解使用者訊息是如何在環環相扣的網絡中被蒐集，甚至面臨被竊取的風險，必須先從手機如何取得通訊服務講起。

日常生活中，手機在接收資訊時，需要與遍布周遭的基地台與通訊網路取得聯繫，由各個基地台以六角形的方式構成的通訊網絡，也稱作蜂巢式網絡（Cellular network）。為了提供收發資訊的服務，手機需要藉由無線電波與網絡中的基地台驗證身分，確認裝置為付費用戶後通訊網絡便可以開始提供其他服務。

進一步以 5G 服務為例，5G 架構可以分為 NG-RAN（Next Generation Radio Access Network）與 NGC（Next Generation Core）兩部分（如圖一）：（1）NG-RAN 由手機（UE）與基地台（gNodeB）組成，手機可以透過基地台手機連接到NGC。（2）NGC 則提供身分驗證、計費、簡訊和資料連接等服務，包含 AMF（Access and Mobility Management Function）、AUSF（Authentication Server Function）、SMF（Session Management Function）和 UPF（User Plane Function）五個部分。其中 AMF 主要負責與手機溝通、AUSF 負責驗證、SMF 和 UPF 則提供 IP 位置與連線服務。

連網過程中，手機會透過最鄰近的基地台將儲存於 SIM 卡中的身分識別碼－SUPI（Subscription Permanent Identifier）在 4G 中稱作 IMSI（International Mobile Subscriber Identity）傳送給 AMF，此時 AUSF 會對 SUPI 進行驗證確保此手機是有效用戶。通過驗證後，SMF 與 UPF 便會提供 IP 位置與開放網路服務。而在驗證過程中，電信商的 AUSF 資料庫會記錄所有透過它取得網服務的 SUPI 以及其他註冊資訊。由於每個 SUPI 都是全球唯一且永久的識別碼，因此除了電信商，對有意監控手機用戶的人而言，SUPI 也成為一個極具價值的目標。

基地台定位系統可能成為駭客攻擊的跳板

此外，敏感資訊在前面提到的層層傳輸過程中也面臨駭客的威脅，駭客可以透過被動擷取與主動蒐集兩種方式，掌握用戶的 SUPI／IMSI 與位置資訊，並進行一連串後續的侵權行為。

被動擷取是利用手機與基地台溝通之間的漏洞來達成目的。例如，近年基地台模擬器－IMSI 擷取器（IMSI catchers）或俗稱魟魚逐漸興起，利用手機會自動連接到鄰近最強訊號源（通常是基地台），並提供自身 SUPI／IMSI 以供驗證的特性。IMSI 擷取器發送強於周圍合法基地台的訊號，藉此取得用戶的識別碼，讓監控者可以辨識與監聽未加密的用戶通訊內容，其實這種作法早已在情報單位與極權國家被廣泛地利用。

雖然現有通訊網路嘗試提供暫時性驗證碼－如 GUTI（Globally Unique Temporary UE Identity）來代替 SUPI。只要手機成功連到網路，便會用 GUTI 代替 SUPI，成為該手機的臨時標籤，減少 SUPI 暴露在網絡傳輸過程的次數。但就算 GUTI 會由 AMF 定期更換，實務經驗指出 GUTI 對於使用者隱私的保護有限，駭客仍可以透過技術將 GUTI 去匿名化，進而掌握特定個人的行蹤。

除了被動擷取資訊，駭客還可以利用基地台呼叫（paging）定位的原理主動地發動攻擊。為了能快速定位用戶位置以確保通訊服務能被送達，電信商會將數個基地台覆蓋區域組成一個追蹤區域（tracking area），並且如果有訊息傳送到閒置中的手機時，基地台會要求手機回傳臨時識別碼。駭客在不知道用戶位置與身分識別碼的情況下，可以頻繁地撥打電話給鄰近追蹤區域內的裝置再迅速掛斷。用戶手機可能根本不會跳出通知，但駭客卻可以利用追蹤區域的基地台呼叫訊息，在短時間內定位出用戶的大略位置，甚至進一步可以癱瘓與綁架目標用戶手機服務。

值得一提的是，儘管 5G 技術在保護隱私上做了許多改進。但 5G 訊號使用更高的頻段，提供高傳輸速率與低延遲服務的同時，也伴隨通訊距離、覆蓋範圍較 4G 小的限制。為了確保通訊服務便需要提高基地台密度，等於變相讓電信商與駭客能更準確定位使用者的位置。

PGPP：將身分識別驗證與網路服務分開進行

雖然個人行蹤隱私與手機識別訊息洩漏會造成龐大的社會成本，但要透過改變現有通訊網絡硬體設計，達到保護個資的目的，也需面臨設備更新成本巨大的挑戰。因此 PGPP 嘗試從軟體的角度解決問題，讓用戶可以透過 PGPP 保護自己的行蹤隱私。

「解決問題的關鍵在於，如果要希望保持匿名性，又要怎麼讓通訊網絡驗證你是合法的使用者？」Barath Raghavan 說。為了將身分驗證與網路服務的過程拆開，PGPP 使用了加密標記（Token）與代理伺服器的概念。在 PGPP 的協定中，付費用戶可以從電信商取得一個加密標記。而所有用戶第一次連接到基地台時，使用的是一樣的 SUPI／IMSI，讓使用者連結到代理伺服器的驗證畫面（PGPP－GW），並以加密代幣進行驗證。過程中電信商與駭客只能看到所有用戶都使用同樣的 SUPI／IMSI 與 IP 位置進行連網，如此一來，身分識別資訊與基地台資訊就能夠完成分離（圖二）。

此外，為了解決駭客利用追蹤區域基地台呼叫訊息來定位用戶，PGPP 為每個手機隨機客製不同的追蹤區域，而非傳統地由電信商定義出追蹤區域。如此一來，駭客即便取得追蹤區域編號也無法得知用戶實際所處的位置在哪裡（圖三）。

為了能真實測試 PGPP，Barath Raghavan 與 Paul Schmitt 甚至成立了一家新創公司－Invisv。結果顯示 PGPP 在保護個資的同時，也幾乎不會有延遲增加、流量過載，以及其他匿名網路會遇到的延展性問題。由於 PGPP 只是停止讓手機向基地台傳送自己的身分，因此其他定位功能還是可以正常使用。

最後，Barath Raghavan 也指出現在是人類有史以來第一次，幾乎每個人無時無刻的行蹤都能及時地被掌握。但人們常常默許地將關於自身資訊的控制權交給大公司與政府，PGPP 的發明就是希望在這樣的洪流中取回一些對自身隱私的控制權。

資料來源

1. Pretty Good Phone Privacy
2. Is Your Mobile Provider Tracking Your Location? This New Technology Could Stop It.
3. 4G、5G技術漏洞可讓駭客追蹤用戶地點、癱瘓手機、攔截通話內容