疾疾，護法現身！　資安管理系統全方位屏障企業資安

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

• 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