物聯網的資安攻防大戰!臺灣該如何見招拆招?
110/09/22
曾繁安
科技大觀園特約編輯
資策會資安科技研究所王仁甫策略總監專訪
5G 科技讓萬物聯網的新紀元已經來臨,代表著機器與機器溝通,人類過上全自動化的超便捷生活不再是夢。但這同時也意味著科幻電影中,邪惡駭客組織攻占重要機關的主機系統,引發一連串資安問題,甚至攸關社會國家安危的重大事件,也可能在現實中發生!
科技帶來的便利與風險並存的這個世代,來聽聽資安專家——資策會資安科技研究所王仁甫策略總監的精彩分享,一起思考 5G 物聯網下面對的資安挑戰。
一起跟資安達人瞭解 5G 如何翻轉我們的生活!
「16 年前一個月黑風高的夜晚,博士班學姐的一通電話,讓我踏上資安這條不歸路……」
問起投入資安領域的契機,王總監用打趣的口吻開場。當時在學姐的建議下,他參與了設計國内第一個資安指標的工作,從此開啓與資安的不解之緣。自稱「資安界 56 哥」的王總監,雖非一般人熟悉的另一位仁甫兄,但他對科技資安研究的敏銳觀察與豐富經驗,肯定令人甘拜下風。
他談到,4G 網絡的發展令網紅經濟崛起,你我都不曾想像『點讚、訂閲、打開小鈴鐺』會變成一種常態。而接下來的 5G 物聯網,將帶來更大的轉變與衝擊。
為什麽比起 4G,5G 有「大頻寬、高速率、低延遲」的特性?這是因為目前 4G 所在電磁波區間(約 450 MHz ~ 3800 MHz)已塞滿用戶,讓網速變得越來越慢,因此人類便把腦筋動到頻率更高的毫米波頻段(約30 GHz ~ 300 GHz)。增加了 5G 的區段,就像從塞爆的車流中,移到空曠的新路上。而頻率越高,頻寬也越寬,這條道路不止空曠而且比原先的更寬闊,於是訊息的傳遞能暢行無阻,理論上可比 4G 快一百倍!
「5G 最重要的,就是可以達成邊緣運算(Edge Computing)。」
王總監舉例,自動駕駛和遠距醫療還未普及,是因為傳統仰賴的雲端運算(Cloud Computing),傳輸訊息的速度不夠快,且成本高。雲端運算可以比喻作中央集權制,凡事都要經過朝廷皇上批閲議決,效率自然較低;但邊緣運算就像地方分權,讓數據可以直接在收集端附近實時處理和分析,無需先上報到雲端進行存儲、管理和分析運算,節省了上傳等待運算的時間,也減輕網絡和服務器的負擔。
在高速公路和手術檯上,微秒之差就是生死關頭。而 5G 搭配邊緣運算,大大提高的數據傳輸速率與極低的延遲,讓自動車之間可以維持安全的相對距離,遠端控制的手術刀可以精準無差地落在正確的部位。
也有賴於 5G 科技,需要大量運算資源的人工智慧(Artificial Intelligence,AI)也可以實現。這些發展促成物聯網(Internet of Things, IOT)的建立,機器和機器之間可以達成溝通,整合各方數據資訊,迅速有效率地完成各種指令。小至個人智能家居,大至工廠機械、重要基礎設備如水壩、發電廠等等,都能踏入數位自動化的新境界。
越方便就越危險?機器與機器的連接也要小心
不過,5G 的特性也改變了用戶與網絡間的關係。傳統 4G 是直鏈狀的系統,由電信商自上而下提供網絡,再經由應用程式界面(Application Programming Interface,API)提供服務給用戶,存在一個封閉式的層級關係。但速率快、訊號覆蓋範圍較小的 5G(注1), 則是由邊緣端、應用裝置及用戶組成,數據傳輸相互往來的三角形體系,不再有上下權限差別的限制。為了形成物聯網提供更多應用,5G 網絡也變得更對外開放,被駭入的風險也會提高。
研究專長為駭客行爲的王總監提到,如今網絡犯罪的作案手法越來越多元。過去搶匪洗劫銀行,還要擔心實體鈔票金條太重,扛不動。現在駭客只要動一動手指,就能利用惡意程式讓銀行的上億元瞬間消失;或使用勒索病毒,鎖定廠商的資料庫,再以巨額款項要挾,否則就把重要生產機密銷毀或公諸於世。
「5G 應用得越深,危害的情境就越高。」
未來 5G 物聯網可能面對的兩大資安威脅,包括用戶 IP 可能被駭入後,可能被用作惡意中繼站或跳板繼續攻擊另一方,讓受害者同時也成了加害者。再來,當物聯網涉及的層面越來越廣,假如被不法分子入侵掌控的是自駕車、基地台,甚至是重大國家基礎建設如水壩、發電廠等等,造成的損失傷害不堪設想!
網絡戰資訊戰開打,台灣如何接招還擊?
從個人角度,平時養成謹慎小心的習慣,不隨便亂點不明連接,隨時留意最新的網絡犯罪手法,是保護自己的不二法門。但在通訊科技發達的今時,第三次世界大戰很可能就在網路上發生,資安可是攸關國家安危的重大議題。
自 2016 年起,台灣便喊出「資安即國安」的口號,而王總監也參與在草擬「資安即國安」1.0 與 2.0 戰略的工作中。在1.0 戰略中,首要步驟就是將資安鐵三角(資訊安全、通訊安全、國家安全)正規化。政府也修訂相關法規,將資訊和網際空間延伸為國家主權的一環,並把駭客攻擊與竊取智慧財產,納入情報蒐集的工作,才能為網絡戰做好準備。
「守護要自己來,就需要有人才。沒有資安人才,就沒有基礎的資安;沒有錢投入,也不會有資安人才。」
王總監强調,一個國家的資安要做好,最重要的就是資源與人力的投入。如果國内資安產業沒有妥善發展,資安人才缺乏,就必須仰賴國外的產品。若系統程式都不是由自己人開發,而是假手於他人,便難以確保檢測過程的可靠性,往往等到資安事件發生後,才驚覺漏洞的存在。因此,政府也編組了多支專業團隊,培訓資通電軍與資安產業人才,為國内資安把關。
而「資安即國安 2.0」的重點,除了規劃新設數位發展部、成立專責的資通安全署,就是主動式防禦(注 2)——與其乖乖等著被人打,不如自己先請外部團隊攻擊自己,作資安測試,去找出資安漏洞和弱點!舉例來說,業界為了找出系統防禦上的漏洞盲點,常會委外進行紅隊演練(Red Teaming)。就像在進行軍事演習,紅隊扮演進攻方,以無所不用其極的方法嘗試入侵,同時驗證藍隊防守方的偵測與回應能力。這樣的演練成本可不低,一次就要三五百萬臺幣起跳。
但台灣不用付錢,就有免費的資安攻防演練!王總監如此笑言。這是因為,在全球最常受駭客攻擊的國家排行榜上,台灣可是位居前列。根據網路資安商 Fortinet 的報告,2021 年第一季台灣遭受到超過兩百萬次的駭客攻擊,平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊!所謂危機就是轉機,這些源源不絕的攻擊,也讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。王總監認為,資安產業要像台灣未來的台積電,扮演護國神山般的角色。
想投身資安產業?不需要獻出心臟,只要有一顆熱忱的心
「投入資安產業不要限科系,但是要有一顆熱忱、學習的心。」對於有心想往資安領域發展的年青人,王總監給出這樣的建議。
雖非資訊科學出身,但大學的工程背景,讓王總監有了程式語言的基礎。後來他取得經濟學、法學雙碩士,前者使他瞭解產業界的趨勢走向,法學則令他知曉資安重合規性與合法性的重要。在科技管理與智慧財產權領域的博士論文中,他則從社會學、科技研究的方法分析駭客行為。他表示,跨領域的學習可以讓他從更廣濶的視角,釐清各方問題之後,找到痛點,來提供更好、更全面的科技與資安政策。
王總監指出,這一代除了要與人溝通,還要學會與機器溝通,所以掌握好程式語言的邏輯基礎是重要的,因此王總監所在的資策會資安所,除了研發研發資安監控平臺,將研發的成果技轉給業界,同時他也擔任台灣駭客協會(HITCON)理事和社團法人臺灣校園資訊安全推廣暨駭客培育協會(TDOH)理事,推展培育資安人才的各項活動,未來希望能舉辦小朋友駭客營,讓孩子在小學階段就能接觸和體會程式語言是有趣的。他也勉勵年輕人,能力好的可以負責找漏洞和抵禦攻擊,站在資安攻防戰最前線;即使程度不夠拔尖,也可肩負資安維運的工作,在各自的崗位上適才所用,都能為守護資安和國安,盡一份心力。
根據光速等於波長乘以頻率(c = f × λ)關係式,我們知道頻率越高的波段,波長越短,穿透能力強。所以 5G 電磁波訊號遇到障礙物時,會想强行穿越而非「繞」過,繞射能力弱,造成散失的能量大。因此 5G 雖然有著高速率、低延遲的優勢,弱點就是訊號覆蓋範圍小,故需要設置夠多的基地台方可實現,而電信服務商會提供用戶建設專網——既不同於覆蓋範圍大的公網,而是擁有特地目的、獨立運作的網絡系統。
此外,主動式防禦也包含三要素:歸因、阻斷、減災。歸因便是找出攻擊的背後原因,釐清駭客的犯案動機,才能對症下藥。再來,對惡意程式來源進行阻斷,往後才可以減少再次被入侵的風險。
附圖:王仁甫
和台灣知名藝人同名同姓的王總監,説話風趣幽默,整個採訪過程充滿笑聲。圖/台灣資安大會
邊緣運算架構
邊緣運算架構與傳統雲端架構不同的地方是,資料將改放在網際網路和本地網路之間的邊緣運算層作處理,等資料變少了,再將處理後的資料回傳雲端。
攻擊
台灣平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊,源源不絕的攻擊讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。圖/pexels
資料來源:https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=0853796d-0b42-4a72-a0cb-ed70ddad9f77&fbclid=IwAR2H03H3PtQ6JhtQIy6KpMaz78iFa7NBgfizoTzEbAGba_58W6guaSHYBkg
同時也有67部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,本單元是運用樞紐分析表及樞紐分析圖,快速產生老闆想看的報表 下班後的時間,只剩下追劇、聚餐、玩遊戲?? 現在每天只要花30分鐘學習電腦技能,就可以創造自己的另一個工作價值 加值自己的斜槓人生。 在大數據的時代裡,學習數據分析,讓主管對你另眼相看,打造全新的自己。 在這堂課裡,將帶領你認識大數據,從基...
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✍️ [ 5 個你可以記住的執行數據分析專案的關鍵步驟 ]
這與是不是技術人員無關,只要你做的事情需要透過 #數據驅動成果,那你就需要了解這個流程。
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如果你剛好是以下的角色,那讀完肯定對你有幫助:
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🧑🦰數據分析專案經理
➡️ 你可能需要理解所謂的數據分析產品與服務要經過哪些流程,以便於拆解管理專案工作計畫與專案時程,並找到合適職能的工作者一起來完成這個專案。
👩🦰參與數據分析專案的數位行銷人
➡️ 我在猜已經不少數位行銷的人已不知不覺跨界到數據分析領域了,不論你是用 google sheet/Excel ,或是已經開始學習商業智慧報表工具 (Data Studio/Tableau/PowerBI),那你就更方便可以完成數據分析題目,因為使用商業智慧工具的操作過程也需要有數據分析流程的 mindset 喔。
🧑🦱參與數據分析專案的技術人
➡️ 那就更不用說了,你要開始用大局的角度思考數據分析專案,要知道你演算法跑到天荒地老到底是在解決什麼問題,讓你花的心力可以真正跟老闆或其他 stakeholder 看得懂的成效成正比。
👧你還沒工作,或想要開始轉換到數據分析領域,需要一些經歷來證明自己
➡️ 很多人都會問我,我都沒相關工作經驗那怎麼辦?我要如何走向數據分析領域?
✔️這就是最好的解答 - 「#累積數據作品集」,不要責怪周遭沒有真實的數據,現在已經有太多外部的公開數據可以使用,只要拿到你有興趣的數據,你就可以試著站在這些流程來做成作品集,切記,「定義商業問題」很重要!就算你下載的數據本身沒告訴你他的 #商業痛點 是什麼,你也可以 #試著自己想像商業痛點,並針對商業痛點對症下藥,那即使你沒有任何相關工作經驗,你也有機會讓面試官知道你有很紮實的數據分析思維與技術了。
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如果還有其他更想知道的內容,歡迎留言或私訊我喔🙌
#資料科學知識 #資料科學 #AI #機器學習 #數據思維 #行銷科技 #預測 #資料科學與我們日常有關 #martech #數據分析流程 #數位足跡 #客戶生命週期 #ltv #成長行銷 #職涯建議
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工作、職業與辦事能力,這些與性別差異有什麼連結?當我們自詡為進步且開放的社會,已經能夠以開放的態度接受多元成家,已經選出女性元首的情況下,性別的不平等還存在於我們的社會之中嗎?在職場與校園環境中提供哺乳室、生理假、育嬰假與產假等措施,就是性別平等的表徵了嗎?實際上,工作與職業的生涯規劃,以及能力被重視等面向,也就是真正的有著職業生涯發展的條件下,女性與男性的能力評估、升遷甚至是薪水登記是否平等,是否是依照真正的能力去評估,還是說評估的時候仍然會不自覺的帶入了性別差異的觀點呢?人類學的研究中,也有部分的研究在描述某些社會的現象,從我們眼光看來是十分「性別平等」的,但實際上深層的文化價值上,仍舊會讓女性感受到不自由或被壓迫的感覺。例如喜馬拉雅地區藏人的一妻多夫,看起來是由妻子掌控了家中的資源,甚至能夠決定哪一位丈夫可以同床共眠,但實際上,由於這個多夫的婚姻制度是父系的,所以多半是兄弟(有時是父子)共妻。當兄弟的年齡差距太大時,年紀小的弟弟可能會另外娶妻,在不分家的前提下,新娶的妻子也是要共妻的。所以,從女性的角度來看,表面上看來對女性較有利的一妻多夫,實際上並沒有男性一夫多妻那麼具有優勢,反而搭配上深層的文化價值來看,反而有可能成為女性被束縛的一種機制。或是中國西南的拉祜族,以要求丈夫必須參與妻子待產、生產到育嬰的每個步驟,在家務與勞動上也要求男女平等而聞名。看似平等的社會機制與文化價值,卻讓女性少了自由選擇婚配對象或不同生活規劃的彈性。從這些不同社會的規範與文化價值面對性別時的民族誌資料來看,對於性別與職業生涯發展的話題裡,最為核心的「男性適合工作,女性適合照顧家裡」,與過去的「男主外,女主內」有著怎樣的文化邏輯關係呢?這些性別與職涯的文化價值差異是否只針對女性,是不是也有處理男性與工作倫理態度上的論述呢?
小編今天要分享的文章,就是由研究職場性別不平等的學者所調查、撰寫的內容。同時,我們「百工裡的人類學家」團隊,也即將於9月初舉辦一系列關於女性、人類學以及職涯的講座活動喔!尤其是今天推薦的關於女性職場平等以及女性職涯規劃與性別議題的內容,將會邀請奧沃市場顧問創辦人林宛瑩來進行講座,千萬不要錯過喔!系列講座的訊息請參考貼文最下方。
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我們是研究職場性別不平等的學者,企業通常會請我們調查,為什麼他們難以讓女性留任,並晉升到高階職位。這是普遍存在的問題。在1970和1980年代,女性在晉升到位高權重職務方面,有顯著進展,但這個進展在1990年代明顯減緩,到了本世紀就完全停滯不前了。
如果你問人們,為何女性擔任高階職位的比率如此低,你會聽到絕大多數人哀嘆這情況,大致說法是這樣的(這是不幸但避免不了的「真相」):高階職位需要極長時間工作,而女性必須照顧家庭,因此無法在工作上投入那麼多時間,結果就是職涯受到損害。我們稱這種解釋是「工作與家庭難以兼顧」的說法。2012年,一項針對各行各業超過6,500名哈佛商學院校友進行的調查發現,有73%的男性和85%的女性採用這種說法,來解釋女性晉升受阻的情況。然而,相信這種解釋並不代表它是真實的,而且我們的研究嚴重質疑這個說法。
企業文化阻礙女性員工發展
幾年前,我們從一家全球性顧問公司那裡聽到這個解釋,這家公司沒有現成的解決方案,於是尋求我們的協助,以了解文化可能會如何阻礙女性員工。該公司從頂尖的大學和企管碩士班招募人才,在頗負聲望的顧問公司名單上名列前茅,但和大多數其他專業服務公司一樣,它的女性合夥人很少。
我們和那家公司合作了18個月,其間我們訪談107名顧問,包括男性和女性,也包括合夥人和資淺顧問。幾乎每個人都採用某種版本的工作與家庭難以兼顧說法,來解釋缺少女性合夥人的現象。但正如我們去年和同事艾琳.里德(Erin Reid)一起提出的報告那樣,我們和該公司的人員共事的時間愈長,就愈發現他們的解釋與數據資料不符。女性升遷受阻,並不是因為難以兼顧工作與家庭的需求;男性也有難以兼顧這兩者的問題困擾,但仍舊能夠升遷。和男性不同的是,女性升遷受阻,是因為她們被鼓勵要配合調整職務,而男性則不必,她們做出的調整包括改為兼職工作,以及轉為內勤人員,這些都妨礙了她們的職涯發展。真正的罪魁禍首,是企業普遍的「工作過度」文化,這種文化不但同時傷害到男性和女性,也造成性別不平等的情況根深柢固。
人們告訴我們的故事,和資料顯示的實況大不相同
在好幾個層面上,該公司的資料所透露的現實情況,和員工告訴我們(以及告訴他們自己)的故事截然不同。我們觀察到這些不一致的情況,因而質疑為何這種故事有如此強大的掌控力;即使該公司的資料導向型分析師,理應看得出這是虛構的故事,卻仍受到這類故事的掌控。
來看看留任情形。雖然這家公司來找我們的動機之一,是希望協助處理「女性流動率較高」的問題,但我們仔細檢視他們之前三年的資料之後,發現女性和男性的流動率幾乎沒有差異。另一個不一致情形是,雖然公司成員把工作與家庭衝突的苦惱,大多歸諸於女性,但我們發現,許多男性也有樣的困擾。一位男士告訴我們:「我一星期出差三天,每週只有一、兩次能在孩子上床睡覺之前看到他們,每次45分鐘。」他回憶起一個特別痛苦的星期六,告訴兒子無法去看他的足球比賽。「他放聲大哭,當時我真想立刻辭職,」這位男士說。我們訪談已為人父的資淺顧問,其中有三分之二提到這種工作與家庭衝突的情況,但只有一個人接受調整職務的做法,以緩和這種衝突。
職務調整,是該公司說法和資料不一致的另一個領域。接受職務調整的員工幾乎都是女性,而她們被「汙名化」,並發現自己的職涯受到阻礙。在個人層次,結果是女性犧牲了權力、地位和收入;在集體層次,這意味高層職位是男性專利的模式延續不變。這結果是事與願違,該公司原本試圖解決女性晉升受阻的問題,卻使問題更加根深柢固。
我們還發現,工作與家庭難以兼顧的說法本身,也有不一致之處。就以這名男性總結問題的方式來看:「女性會想要生孩子而不想工作;或是她們想要生孩子也想要工作,但不想每週出差和一週工作六、七十小時,而這些正是顧問的生活方式。」他堅信女性的個人偏好,是她們成功的障礙,但他無法解釋無子女的女性這種特殊現象:她們的晉升紀錄,並不比為人母的女性更好。在他的推測中,所有的女性都是母親,而像這樣硬是把兩者結合起來的情況,在我們的訪談中很常見。人們回覆的內容,並未提及無子女的女性,或許是因為她們與難以兼顧工作和家庭的說法相牴觸。
在最後一種不一致情況中,我們訪談的許多人都會提到的一種經歷,令人質疑工作與家庭難以兼顧說法的基本前提:一天24小時、一週七天的全天候工作安排,是不可避免的。他們談到要花費大量時間,去做一些既昂貴又不必要的事情,其中最主要的就是過度銷售(overselling)和超值服務(overdelivering)。我們聽到許多合夥人的故事,正如一位資淺顧問說的,他們「承諾客戶做到不可能的任務」,卻沒有考慮到,履行這些承諾要耗費多少時間和精力。他解釋,他們的訴求方式如下:「我們將做X、Y和Z,而且只要花你以為所需要時間的一半,就能全部完成。」他告訴我們,結果客戶喜出望外,迫不及待要簽約。
資淺顧問覺得有壓力,必須要按照那些要求而加班工作,因為他們想在高素質的同事中脫穎而出,成為明星。「我們花好多小時工作,做出這些瘋狂的幻燈片。」一位人士說:「這種態度是:我要用一百張幻燈片征服這個客戶。但其實那個客戶用不到那麼多!」另一個資淺顧問懊惱地敘述,她每個週末的時間都花在這類任務上。「我真的非常非常努力工作,」她告訴我們:「犧牲家庭事務,犧牲我的健康,最後當我回顧這一切時卻會想,『嗯,我們真的必須這樣做嗎?也許不必。』」
“公司若要解決性別問題,就必須解決員工長時間工作的問題;並且要從停止過度銷售和超值服務著手。”
(以上引用自網頁原文)
https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0009484.html
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