中油、台塑等攻擊事件頻傳,VMware 力推雲端資安服務 Carbon Black

中油、台塑遭駭,也代表台灣企業必須面對可能日益嚴重的雲端端點資安問題。
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上個月台灣驚爆中油、台塑與力成遭到駭客攻擊,不只讓中油的捷利卡、中油 PAY 停擺 1 天,台塑集團也發現電腦系統異常。

這些攻擊研判駭客是透過租用美國境內的雲端主機作為駭客中繼站,並使用商用滲透工具 Cobaltstrike 作為遠端存取控制之用。

中油、台塑遭駭,也代表台灣企業必須面對可能日益嚴重的雲端端點資安問題。今天雲端運算服務廠 VMware 就舉辦了線上記者會,為大家介紹企業該如何思考雲端端點資安防護,以及其雲端資安服務-VMware Carbon Black。

VMware Carbon Black 亞太區負責人 Matt Bennett 主要說明在這個時間點,全球資安面臨四大挑戰:

  1. 攻擊量日益增加:由於新冠病毒肆虐,也讓跟病毒相關的詐騙、攻擊量增加。其中金融業可說是嚴重受災戶,根據研究,過去 3 個月內全球的資安攻擊事件,就有 52% 發生在金融業。
  2. 國家級攻擊:Matt Bennett 表示,國家級駭客也正在利用這波新冠病毒帶來的全球恐懼,進行有目地性的攻擊。
  3. 醫療系統攻擊:這是過去比較不常見的攻擊領域,但現在有越來越多駭客看準醫療單位系統相對比較舊,越來越常攻擊。
  4. 政府機構:在新冠病毒下,有越來越多的政府機關、學校是第一次使用較舊的設備、終端進行遠端工作,也從中造成了不少攻擊機會。
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中華資安國際董事長陳振楠也表示,現在藍帽行為盛行,像他自己曾親自實驗過,只要花 90 美金買一個工具,不用懂技術,按照工具一步一步攻擊,就能偷偷潛進目標帳戶。但他也指稱,現在在企業普遍採用雲端架構,以及社交工程攻擊手法相當普遍兩個狀況下,端點成了最容易遭到駭客攻擊的環節。

VMware 台灣技術長吳子強進一步介紹,台灣這幾年 ATM、金融機構與醫療資訊攻擊頻傳,這些機構沒有資安方案嗎?其實有的,但這些過去被動型、單一的資安方案從現在的水準看起來似乎不夠用了,現在企業應該更新採用主動性的資安方案。

什麼叫主動性的資安方案呢?,他以自家產品 VMware Carbon Black 為例,介紹主動性資安方案應該對未來攻擊具有預測能力跟可視性,實際上可以藉由

  1.  完整活動紀錄
  2. 流水線分析
  3. 大數據與開放架構

三個概念組成。

簡單來說,就是用類似蒐集大數據的做法,把每次攻擊完整紀錄並分析,並且跟其他科技公司進行資安 API 合作,藉由彼此的數據進行更精準的攻擊預測。

吳子強補充,VMware Carbon Black 是依照零信任架構打造的服務,但他會跟台灣客戶說明這是新一代的資安服務。傳統資安架構會設定好對的設備、密碼、權限,但資安事件問題不少是出在駭客獲得終端控制權,讓「不對的人用了對的設備」。反之新的資安概念重點是觀察「行為異常」(例如突如其來幫檔案加密),VMware Carbon Black 正是可以在雲端架構下透過數據,抓出不正常行為的資安服務。

核稿編輯:Mia 


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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