【實錄】2026 大南方資安趨勢論壇：數位堅韌・智造未來—AI 轉型的資安新局

從製造端的 OT 防禦到雲端的 API 防護，如何建立「韌性」將是 2026 年企業存續的關鍵。為了讓高雄產業找到符合在地產業特性、能夠實際落地應用的資安解方，資安人集結資安專家，解析真實威脅與因應之道，為南台灣打造堅實的數位護城河，讓高雄的轉型之路走得更穩、更遠。

2026資安趨勢：資安攻擊洞察與趨勢前瞻

勤業眾信 執行副總經理 廖柏侖 指出，2026 年將是資安防禦的轉型關鍵年。隨著 AI 技術普及，駭客運用 AI 製作更逼真的釣魚郵件、深偽影音，甚至透過 AI 生成的 LinkedIn 求職資訊滲透企業系統，使傳統防禦手法面臨嚴峻挑戰。 廖柏侖強調，量子電腦預計在 2030 年具備攻擊能力。駭客可能提前竊取加密資料，待技術成熟後再解密，因此後量子密碼學成為當前防禦重點。此外，勒索病毒仍是最大威脅，不僅導致資料外洩，更造成財務損失與商譽受損。統計顯示，企業遭攻擊後平均中斷營運三天，損失難以估計。

隨著攻擊面擴大，駭客開始鎖定防禦較弱的二線供應商，再藉此滲透主要企業。雲端環境安全成為新戰場，曾有企業因雲端金鑰遭竊，一夜損失上百萬元。建議企業應採用零信任架構，將攻擊影響限縮在特定區域。同時善用 AI 輔助防禦，讓 AI 協助辨識異常行為，彌補人力不足問題。資安投資應優先保護關鍵營運系統，確保企業在遭受攻擊時仍能維持基本運作韌性。

AI浪潮下的智慧製造：平衡創新與資安風險的關鍵對談

人工智慧基本法將 AI 治理提升至國家層級，企業在創新與風險管控間面臨新挑戰。資策會人工智慧研究院 副院長 林志學 指出，AI 技術能強化製造業競爭力，但也可能帶來供應鏈資安威脅與決策風險。企業在推動智慧製造時，必須建立完善的 AI 治理機制與數位風險管理框架，才能在 AI 浪潮中兼顧創新動能與營運安全。

隨著人工智慧基本法頒布，AI 治理位階提升至國家層級，企業 IT 主管角色面臨重大轉變。台南企業股份有限公司 資訊長 王邦畯 指出，IT 人員已從系統使用者轉變為價值創造者與風險管理者，甚至需進入董事會參與決策。他以掛鉤製造商的數位轉型為例說明：該公司在產品中嵌入 RFID 與 NFC 感測器，結合雲端管理平台，不僅解決資產盤點問題，更提升產品競爭力，從世界第三躍升為市場龍頭。王資訊長強調，若未做好嚴謹的治理與風險管控，讓 AI 自動化決策缺乏把關，可能導致「災難自動化」。即使決策交給 AI，最終責任仍由人承擔，因此數位治理與風險管理不容忽視。

華泰電子股份有限公司 資訊長 王金秋 從製造業實務角度指出，AI 可協助 AOI 設備降低誤判率，將誤殺的產品救回，減少人工複檢負擔。在供應鏈資安管理方面，王資訊長依循 ISA-95 架構說明多層防護策略。設備端（Level 1/2）需注意供應商裝置的資安風險，參數設定應有物理限制；應用層需重視軟體供應鏈安全（Software BOM）與原始碼檢測，尤其開源軟體使用日增；企業層（ERP/SCM）的 B2B 資料交換與 API 串接需建立縱深防禦，即使客戶端系統也須進行資安掃描。外層防護被突破在所難免，但核心系統必須透過隔離架構確保安全無虞。

國立中山大學 圖書與資訊處 副處長 蔡崇煒 分享，過去五到十年，AI 透過神經架構搜尋（Neural Architecture Search, NAS）自動生成深度學習模型，取代人工設計的卷積神經網路架構（Convolutional Neural Networks, CNN）。而最新趨勢則是運用大型語言模型自動生成深度學習模型。這些技術可用於正面防護，例如自動化威脅偵測、網站內容分析與博弈網站辨識，大幅減少人力需求。然而，相同技術也可能被用於開發攻擊工具與惡意程式。蔡副處長強調，AI 既是矛也是盾，關鍵在於使用目的。企業應善用 AI 進行異常行為偵測與即時監控，建立完善的資料治理與模型驗證機制，在自動化與人為審查間取得平衡，才能在 AI 浪潮中兼顧創新與資安韌性。

資安防護與威脅應對

隨著 AI 應用日益普及，資安設備若無法掌握網路環境中的威脅態勢，導入 AI 也難以發揮效益。Fortinet 技術顧問 余昇瀚 建議企業應建立完善的網路可視性，透過整合防火牆、交換器及無線基地台等設備，自動繪製網路拓撲圖，並即時監控資安事件。在遠端辦公需求下，可搭配 SD-WAN 技術進行智慧路由選擇，並導入多因素認證機制保護帳號安全。 傳統網路隔離透過 VLAN 或實體分段，但隔離範圍過大，容易造成橫向移動風險。Akamai 資深渠道技術顧問 王明輝 指出，可採用微分段技術，如同船艙隔離概念，將風險控制在最小範圍。透過軟體定義方式在每台主機部署代理程式，學習正常網路行為後自動產生防護政策，無需改動實體網路架構。針對 IoT 設備，除了整合 NAC 進行流量管控，建議搭配弱點掃描系統，自動隔離未修補漏洞的設備。 A10 Networks 技術經理 林坤億 表示，企業可採用機器學習引擎分析威脅情資，並透過雲端協同防禦機制，將全球偵測到的新型攻擊手法即時同步至所有部署節點，實現零時差防護。針對 API 安全，應建立端點清單管理機制，透過 OAuth 認證強化存取控管。此外，搭配關聯性分析可避免誤判，確保合法流量不受影響。

基礎架構與資料治理

製造業數位轉型過程中，產線設備每日產生數 TB 級資料，保存期限動輒數月至數年，巨量儲存需求日益迫切。群暉科技股份有限公司 南區業務經理 邱慧珊 提及企業應規劃彈性擴充的儲存架構，從 TB 級逐步擴展至 PB 級。針對 AI 運算需求，應採用全快閃儲存設備提供高效能 I/O 支援。資料備份防護方面，應遵循「3-2-1-1-0」黃金法則：三份備份副本、兩種不同媒體、一份異地備份、一份離線或不可變備份、零錯誤驗證，可有效防範勒索病毒攻擊。 企業虛擬化平台面臨授權成本大幅上漲，從買斷制改為訂閱制後，三節點叢集五年總持有成本動輒數百萬元。京稘科技 業務經理 林啟瑋 建議評估替代方案時應考量：一、授權模式是否以節點計價而非核心數，避免高核心處理器造成成本激增；二、是否內建軟體定義網路及儲存功能，無需額外授權；三、移轉相容性，能否直接匯入既有虛擬機器映像檔，降低轉換風險。

面對日益複雜的資安威脅與數位轉型挑戰，企業應從網路架構、應用防護到基礎設施進行全面性評估與強化。透過整合 AI 技術、微分段隔離、新世代防護機制及彈性儲存架構，方能在確保資安韌性的同時，支撐企業永續發展與創新應用。