每分鐘 15 次的駭客攻擊，5G 世代的臺灣資安挑戰——資安所王仁甫策略總監專訪

「屏東縣跨域數位爭霸戰實戰競賽」頒獎典禮暨成果展於11月19號完美落幕。為培育屏東青年數位能力，屏東縣政府特別推動「跨域數位人才培育計畫」，主題包含「AVR 應用」、「數位光影技術」、「智慧物聯」、「自媒體影音串流」及「數位媒體應用」五大類，以透過學習數位工具提升履歷競爭力。更延伸計畫辦理「屏東縣跨域數位爭霸戰實戰競賽」，參賽隊伍都是在屏東就學或就業之青年報名，提供競賽總獎金30萬元，鼓勵與培育屏東的數位人才發揮創意，將屏東的故事透過數位方式展現出來。

本次參賽作品精采多元，展現屏東青年設計的創意及數位能量。包括影片拍攝屏東美食美景的「屏安米樂」及「做伙憩屏東」，利用線上展覽介紹屏東單車路線的「屏東單車旅遊趣」，以及獲得潛力獎的團隊「Animation Pingtung」、「斯卡羅」及「禁忌之戀」，第三名則是由透過線上迷宮遊戲的模式融入屏東各個區域的特產、美食的「屏藏物語」，第二名則是製作了年底即將啟動的屏東數位青創中心外牆，運用非常吸睛的光雕影像結合屏東元素的「光點屏東∞斑雕共構」，第一名殊榮則由屏東科技大學餐旅管理系的「鐵橋記」獲得，同學們運用實境解謎搭配Line機器人，透過遊戲方式介紹高屏溪的歷史。

每個團隊皆發揮獨特創造力，在課程中從0到1扎根數位技能、從無到有創造屬於自己的成果，屏東青年人才有目共睹，展現屏東縣政府陪伴青年，提供良好的創業環境與資源，有望未來提升屏東競爭力！

• 文／曾繁安

台灣擁有傲視全球、成熟完整的半導體產業聚落，在世界科技領域中扮演舉足輕重的角色。這個國家的經濟命脈，經過全自動化的時代後，即將迎來另一次生產技術的大變革——智慧製造。

當訂單越來越多，人力卻不夠，半導體業者該怎麽辦？

半導體產業包含了矽晶圓^［註］、相關化學品與氣體及導線架等封裝材料，其中又以晶圓厰為大宗，例如台積電便是全球規模最大的晶圓代工厰。素有「現代科技應用的大腦與心臟」之稱的半導體，是現代多數電子產品的核心單元，因為各項產品正是利用半導體電導率變化的特性來處理資訊。然而，目前半導體製造業卻面臨人力資源跟不上產量需求提高的挑戰。

一般半導體廠場域面積大，人力短缺使企業面臨管理人手吃緊，再加上人員進出無塵室的過程繁瑣耗時，也是另一大負擔。與此同時，在廠內儀器參數比對和規劃生產計劃上，傳統人力也可能有出現誤差的風險。疫情時代也促成在宅經濟和 5G 應用的高速發展，各領域對晶片的需求大增，造成半導體產業出現產量需求高，但人力短缺的現象。

因此對不少業者而言，可有效緩解人力不足、大幅提升作業效率的數位轉型（Digital Transformation），可謂勢在必行。

從「自動化」升級到「智動化」的智慧製造

那半導體產業的數位轉型，該怎麽做？所謂數位轉型，不僅僅只是將資料或作業數位化，還包括導入人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）與數位科技，來改變企業的整個營運生產模式。AI 指的是電腦程式可模擬人類思維過程的能力，而在 AI 概念下的機器學習（Machine Learning，簡稱 ML），即為機器可以根據已收集的大量數據，經由建立模型對新數據進行推測，學習找出最佳解、改善效能。

結合 ML 的製造執行系統，需搭配裝置在工廠各處的多個傳感器（Sensor），來收集與回傳各樣的生產數據。它們與工廠設備的相互連接，即是運用了物聯網（Internet of Things）的技術。有賴於 5G 科技的發展，數據可以達成高速率傳輸與低延遲，使得機器與機器之間可以達成溝通，在整合分析各方數據資訊後，有效率地完成各種指令操作，可以比自動化製造系統，更進一步為人類代勞工廠運作的大小事務。

舉例來説，當工廠的生產過程出現問題，自動化系統只會跳出異常通知，還是需要仰賴人員來進行手動排除；但換作應用 ML 系統的話，便可透過自我學習，來自動調整製作流程以解除異常狀況，無需人力介入便可自主解決，提升良率，達成「智動化」智慧製造（Smart Manufacturing）的最終目的。

懂得精益求精、提高品質產量的智慧工廠

一座運用智慧製造的半導體工厰，不但能自主克服製程中的疑難雜症，更能幫助提高晶圓的產量品質。在研發方面，AI 可以協助理解高複雜、高維度的製程開發挑戰，也可與 ML 軟體分析感測資料和檢測影響，進行品質管理與缺陷檢查。

此外，數據治理和數位分身，也是智慧製造的關鍵策略。對企業整體的數據進行管理和控制，以提高數據的價值，將因為數據產生的成本風險降到最低，是數據治理（Data Governance）的核心精神。

在兼顧資訊安全下，數據治理的體系能使跨部門間的數據共享更為方便暢通。輔以 AI 及 ML 的運算，便可以使業務部門的客戶需求、供應鏈管理等資料，與工廠生產部門的設備控制與品管等流程，有更迅速緊密的配合，規劃好合適的未來生產計劃，指導人員進行相關作業。

如同我們可以在電玩游戲或社交媒體上，按照自己的個人形象，來打造自己的虛擬化身，工厰也能藉助現今的科技，來為產品的物理實體，在資訊化平臺或系統的虛擬空間中，打造一個類比實物的數位分身（Digital Twin）。

數位分身也是物聯網的應用之一，半導體廠中，由傳感器所收集到的晶圓製造數據，在 AI、ML 和軟體分析的協助下被整合，對映成數位空間中「雙胞胎」的存在。這位孿生兄弟不僅能夠隨物理實體的變化而即時做出相應變化，還可以提供無法在實體產品上測試計算的數據。

理想情況下，數位分身可以經由機器學習，分析過去的歷史資料或多重來源的數據，來推估實體的未來情境。因此在危機或異常事件發生前，業者便可預先進行預測性的設備維護與產品的良率分析，比起傳統人力的判斷更加精確，降低技術風險，大大提高生產效率。

工業 4.0 浪潮來襲，智慧製造是產業未來趨勢

運用通訊科技、資料庫和電腦系統達成全自動化生產，已不是新鮮事，如今人類社會正迎來第四次工業革命的新一波浪潮。主打網絡與機械相互連接的核心精神，導入人工智慧、機器學習、物聯網感測與大數據分析等人機協作的智慧製造，是因應多變市場需求的時下趨勢。

在半導體領域中，企業龍頭台積電可説是數位轉型的成功案例，從二十年前的全自動化製造系統，如今致力於打造組織內部友善 AI 的工作環境，努力向智慧製造全面轉型。數位轉型的技術支援不能沒有半導體產業製造的晶片，而如今數位轉型也有望帶領半導體產業突破產能吃緊、人才短缺的困境，走向智慧製造的新紀元。

以台灣在地企業的智慧製造覆蓋率而言，就已在短短 6 年內成長 50％。舉全台最大的國際半導體展 SEMICON Taiwan 為例，智慧製造相關的展商在近六年內的成長幅度也同樣攀升了 50%。

今年高科技智慧製造特展將以歷年最大規模之姿登場，與全台最大半導體盛宴 SEMICON Taiwan 2022 國際半導體展同期同地舉辦，匯集橫跨高科技製造業智慧製造解決方案業者、系統整合、軟硬體商及智慧製造需求端業者，如盟立自動化、倍福自動化、家登精密、攝揚企業、日商 JEL 等不容錯過。

因應疫情下數位轉型成為全球企業的重要任務，今屆展覽中的「高科技智慧製造論壇」將由美光科技、 Lam Research、 Rockwell Automation、Siemens 等知名企業專家以人工智慧工廠為主軸，探討 GEC 技術藍圖，內容包含五個部分包含數據管理、智能分析、數位分身預測等重點實務經驗分享，從晶圓厰到設備製造商和解決方案提供者的角度，讓參與者得以探究 AI 智能工廠的前景和挑戰，跟上數位轉型的步伐。

除了智慧製造議題，展覽期間共有超過 20 場重磅級的國際趨勢論壇，豐富主題涵蓋先進製程、異質整合、化合物半導體、車用晶片、永續製造、半導體資安及人才。論壇將在今年 9 月 13 日率先開幕，展覽則於 9 月 14 日至 16 日於臺北南港展覽館一館盛大開場，規模創歷年新高，届時將有 700 間國內外指標性大廠共襄盛舉，現場將有 2,450 個攤位展出，完整串聯全球半導體供應鏈，目前展會參觀與論壇皆已開放報名，參與席次有限，有興趣者趕快手刀至官網報名起來！

註：晶圓（Wafer）是半導體晶體圓形的簡稱，是從半導體材料如最常見的矽，經過拉製、提煉等一系列處理過程，製成的圓柱狀半導體晶體經過切片、抛光而來。這些圓形薄切片被用於積體電路製程中的載體基片，也可用來製作太陽能電池。

參考資料

1. 半導體是什麼？晶片產業一次看懂
2. About SEMI Smart Manufacturing initiative
3. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步，靠AI推動全面轉型（上）
4. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步，靠AI推動全面轉型（下）
5. 泛科學：每分鐘 15 次的駭客攻擊，5G 世代的臺灣資安挑戰——資安所王仁甫策略總監專訪
6. Data Governance – 臺灣人工智慧行動網
7. 「數據治理」：人工智慧企業的基本功
8. 科技大觀園：從全自動化製造邁向智慧製造
9. 聯剛科技股份有限公司
10. 【新興領域：9月焦點8】數位分身（Digital Twin）技術發展趨勢與不同層次應用模式
11. 半導體資安的新挑戰！後疫情時代，如何全面打造半導體供應鏈數位韌性
12. 工業4.0大全，從淺到深一篇搞懂它！

• 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。