【達拉斯現場直擊】SAS 50周年揭AI戰略方向，聚焦可信任、要強化企業AI落地能力

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175428

專攻AI大數據分析的老牌大廠SAS今年迎來50周年，從北卡羅來納州立大學的農業數據研究起家，到如今服務逾150個國家、多數為財富500企業，他們在年度大會首日（4/28）上重申AI戰略方向，聚焦可信任AI，要從決策流程、治理機制和資料等三層面下手，打造企業級可信任且可規模化的AI應用架構。他們也以一系列產品布局來支持這個戰略方向，包括以MCP結合大型語言模型的決策平臺、這次新推出的AI治理工具SAS AI Navigator，以及資料管理和合成資料工具。

代理型AI帶來決策可信任挑戰

原本只是要解決農業運算需求的SAS，在1976年發表同名程式語言，1998年開始在服務中融入機器學習功能、2016年納入深度學習、2020年擁抱多雲架構，確保自家軟體服務能在多雲環境和地端執行。2024年，他們還推出合成資料生成器，來供資料不足、但想訓練AI模型的企業使用。

SAS技術長Bryan Harris在大會上指出，他們這一路發展降低了企業用AI的門檻，卻也發現可信任問題，尤其是代理型AI（Agentic AI）應用，「所有AI代理工作流程，都包含了確定性（Deterministic）與非確定性（Non-deterministic）元素。」

其中，確定性系統可提供穩定且可預測的結果，但以大型語言模型（LLM）為基礎的生成式AI應用，可能因上下文不同而產生不同輸出，進而影響企業決策品質。

解方是LLM當介面、確定性邏輯做為決策關鍵

Bryan Harris以反洗錢警示為例，進一步說明為何不能把所有決策都交給LLM。同一筆可疑交易，LLM跑三次可能得出三種不同結論：低風險、高風險、或直接關閉警示。如果企業把這種判斷完全交給LLM，出錯的風險會以複合方式累積。

SAS的解法是，結合確定性和非確定性邏輯，讓LLM當作前臺介面，來處理語言理解、推理和解釋，而SAS的規則引擎處理則作為後臺決策核心，確保關鍵決策都在可追溯、可稽核的確定性系統上執行。

SAS全球AI暨生成式AI產品策略負責人Marinela Profi以實例說明，一家零售業者店長收到庫存預警後，直接在Claude的對話介面問「我該怎麼辦？」Claude呼叫了SAS Intelligent Decisioning智慧決策平臺，根據銷售預測、庫存數據和補貨政策，算出「建議補貨約1,040件」，還附上詳細的決策依據和稽核紀錄。

在整個過程中，使用者都透過Claude這款LLM介面來對話與解釋，SAS的決策平臺則負責實際運算和政策套用，兩者以MCP伺服器串接，解決決策可信任問題。

影子AI問題靠禁止沒用，要讓治理變得夠方便才有效

同樣是要打造可信任AI系統，SAS在今年大會上揭露了新治理工具AI Navigator，是整個戰略的一大亮點產品。它的核心邏輯很簡單：與其等AI出問題再來收拾，不如一開始就把治理嵌進去，尤其是在員工使用未經授權的AI來解決公司問題、影子AI（Shadow AI）風險越來越高的現在。

SAS副總裁Reggie Townsend負責帶領SAS數據倫理措施（Data Ethics Practice）團隊，他在現場展示，當企業使用者發現某個開源LLM被標記為資料投毒（Data poisoning）風險，AI Navigator五分鐘內就能完成這些工作：確認這個模型連結到哪些應用場景、套用了哪些法規政策、找到合規團隊已有的應變措施、發現一個可以替代的授權代理，並通知資產負責人啟動處理流程。

他直言，AI治理計畫最大的風險，不是法規，「而是工具太複雜、沒人真的去用。」他也點出，企業導入AI面臨的3大核心張力，比如在道德層面，AI必須符合企業的價值觀與信念；在營運層面，效率提升不能犧牲一致性和清晰度；在財務層面，要創造AI價值但不能提高失控風險。

他強調，這三者都需要靠「好的判斷力」來平衡，而AI治理正是把這種判斷力系統化、規模化的機制。

以數位分身和合成資料補足現實限制，讓What if變成可模擬的問題

在應用層面，SAS也持續推動數位分身（Digital Twin），作為驗證和優化企業決策流程的核心工具。

Bryan Harris指出，去年，他們就與Epic Games合作，在Unreal Engine中建置光擬真的虛擬場域，來讓企業在不冒真實風險的情況下，模擬各種營運情境。

他在現場舉例，丹麥最大醫療器材滅菌廠商SteriCentral，就用這套數位分身服務來解決問題。他們原本以為，醫療器械清洗流程的低效率，來自緩衝升降機卡滯；但導入數位分身模擬後才發現，升降機本身就是整個流程的中央分流節點，所有器械托盤都要經過它重新分配，才導致排隊延遲。

此為數位分身模擬的醫療器械清洗流程。

釐清癥結後，團隊調整分流策略，成功化解瓶頸、提高作業效率。甚至更進一步，SAS還用同一套數位分身工具產出合成影像，來訓練電腦視覺模型，偵測廠商人員作業時，是否正確佩戴口罩、手套等防護裝備。

Bryan Harris也透露其他產業的實例。比如能源業方面，SAS正訓練無人機搭配電腦視覺，提前偵測電力設備故障，預防停電和可能造成的野火；油氣業則建置深海鑽油平臺的數位分身，能即時偵測氣體洩漏等危險情況。Bryan Harris稱數位分身為「終極的What-if實驗場」，讓企業在真正行動前，就能看清楚每個決策的可能後果。

遷移不一定會痛苦：Posten Bring的雲端升級經驗

除了主打AI可信任機制，SAS還在大會首日請來挪威郵政物流集團Posten Bring，不只分享他們從SAS 9.4升級到SAS Viya的經驗，還包括後來使用的新款資料分析工具好處。

Posten Bring分析部門主管Bendik Overgaard說明了遷移的三個主要原因：公司原本就有全面上雲的技術策略；24小時不間斷的物流營運需要即時資料支援，但舊平臺容量已經跟不上需求；SAS提供的遷移工具可讓超過95%的既有程式碼直接沿用，大幅降低重建成本。

於是，雙方展開遷移，完成後全集團6、700名主管，每天上班都可以即時獲得所需的管理資訊。不只如此，他們還採用新款資料分析工具SpeedyStore，直接在資料所在處就能執行分析，不需要把資料搬移到特定平臺，不只分析速度更快，資料主權也更有保障。

遷移完成後，全集團6、700名主管每天上班，都能即時獲得所需的管理資訊。這背後靠的是SAS SpeedyStore資料分析工具，過去企業做分析，習慣把資料搬到分析平臺再處理，但SpeedyStore反過來，讓分析運算直接在資料所在處執行，資料不動、分析移過去。這樣做不只速度更快、成本更低，資料不離開原本的環境，資安風險也跟著降低。

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GitHub近月頻繁故障，HashiCorp共同創辦人宣布搬遷Ghostty專案

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開源終端機模擬器Ghostty的作者，同時也是HashiCorp共同創辦人的Mitchell Hashimoto，於4月28日在個人部落格宣布，將把Ghostty專案搬離使用超過18年的GitHub。他提到，問題不在Git本身，而在GitHub的Issues、拉取請求（Pull Requests，PR）與Actions等周邊服務近月頻繁故障，已嚴重影響其日常開發。新託管平臺尚未公布，Mitchell Hashimoto正與多家商業與開源方案洽談，現有儲存庫將保留為唯讀鏡像，URL維持不變。

Mitchell Hashimoto為GitHub第1,299號用戶，他表示，自2008年2月註冊以來，幾乎每天都會開啟GitHub。他曾共同創辦HashiCorp，並打造Vagrant、Terraform與Vault等基礎設施工具，目前主力放在2021年起開發的Ghostty，這是一款採用GPU加速與平臺原生UI的跨平臺終端機模擬器。

Mitchell Hashimoto提到，過去一個月，他以日記方式逐日記錄受GitHub故障影響的工作日，幾乎每天都被畫上記號。他撰寫該部落格文章當下，還因GitHub Actions故障，無法進行Pull Request審查長達約兩小時，他特別強調，問題不在Git本身，而是GitHub周邊基礎設施，包括Issues、PR與Actions等服務。

事實上，GitHub在4月下旬接連發生多起事故，4月24日Pull Requests服務發生影響合併佇列操作的迴歸問題，使用擠壓合併（Squash Merge）且合併群組包含多個Pull Request時，會產生錯誤的合併提交，期間影響658個儲存庫與2,092個Pull Request。

另一起搜尋相關事故則發生於4月28日，GitHub表示Elasticsearch叢集過載，可能與殭屍網路攻擊有關，導致Issues、Pull Requests、Projects與Actions工作流程執行頁面等仰賴搜尋的功能出現異常。

關於搬遷規畫，Mitchell Hashimoto表示會以漸進方式移除Ghostty對GitHub的依賴，未來數月再公布更多細節。本次搬遷僅針對Ghostty，他其餘個人專案目前仍留在GitHub，他也表示，若GitHub未來在可靠度上有實際改善，不排除重返。

GitHub技術長Vlad Fedorov也在4月28日於官方部落格發文提到，GitHub自2025年10月起執行10倍容量擴充計畫，而到2026年2月，GitHub判斷未來需要支援目前30倍規模。Vlad Fedorov將主因歸於代理式開發流程快速增加，帶動儲存庫建立、PR活動、API使用、自動化與大型儲存庫工作負載成長。

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資策會MIC：AI資料中心擴展瓶頸從算力轉向電力與散熱，基礎設施正面臨轉型變革

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隨著AI模型規模持續擴張，資料中心的競爭焦點正出現根本轉變。資策會MIC產業分析師郭思偉指出，過去以算力為核心的發展模式，正逐步轉為電力供應與散熱能力的瓶頸。從晶片功耗飆升，到機櫃、機房、電網層級的連鎖壓力，AI資料中心正迎接新的電力與散熱管理挑戰。

AI伺服器功耗飆升，資料中心面臨基礎設施極限

郭思偉指出，近十年GPU與AI伺服器的功耗大幅上升，單一晶片從400瓦、700瓦到1,200瓦，這意味著不只是伺服器、機櫃設計改變，連帶衝擊整體資料中心的電力與散熱架構。

這使得問題不再限於單一機櫃，而擴及整棟建築乃至區域電網。當電力需求與熱排放同步增加，資料中心營運者必須同時解決「如何供電」與「如何散熱」兩大難題。

舉例而言，在1U機架高度內，若晶片功耗在350瓦以內尚可使用氣冷，而超過此限制就必須使用水冷或液冷。由於資料中心的空間有限，不能因為散熱而減少機器密度，如何在有限空間內輸入更多電力並有效排熱成為關鍵。

高壓、穩定供電成趨勢，傳統48V架構面臨淘汰

由於模型訓練需要使用大量記憶體，模型訓練需要較長時間，在電源轉換或負載變動時若供電不及，可能導致訓練數月的模型毀於一旦，因此Nvidia建議高階AI伺服器需配備BBU(Battery Backup Unit)，高階系統配備BBU逐漸成為標配，目前BBU有2種方式，採用鋰電池或超電容，前者電量較大，但使用壽命較短，後者的電量較小，但比較耐用。

另外，在電力架構上，傳統48V直流供電已難以支撐高功耗AI負載。郭思偉指出，隨著單一機櫃功率從過去10kW、30kW，提升至未來可能上看100kW甚至更高，業界正轉向高壓直流（HVDC）架構。

郭思偉指出，目前HDVC有2派的技術路線主張，一派是微軟和Meta主張的正負400V，可延用現今較成熟的電動車零件，另一派則是Nvidia去年倡議的800V系統，效率較佳，但目前僅有少數電動跑車採用，仍在驗證階段，預期2025年至2026年將完成驗證，2027年前後有機會成為主流標準。

除了HVDC， 固態變壓器 (SST)因為體積更小、效率更高的優勢，預計將取代傳統大型線圈變壓器，改善精準的電力調度。

備援電力與供電模式全面重構

在供電架構轉型之外，備援電力系統也面臨變革。傳統UPS使用鉛酸電池與柴油發電機，因環保與碳排壓力逐漸被淘汰，取而代之的是鋰電池、儲能系統（BESS）及燃料電池等方案。目前已有UPS採用鋰電池，但相對的容易有燃燒爆炸風險，去年南韓政府的資料中心即因鋰電池管理不當造成資料中心火災，進而曝露南韓政府資料備份不足的問題。

同時，資料中心業者也開始探索新的供電模式，例如「Behind-the-Meter」直供電，直接從發電端供電給資料中心，以降低對既有電網的依賴。國外已有資料中心案例，直接採用自建發電設備，確保電力供應不受限制，Amazon買下核電廠旁土地建設資料中心，跳過脆弱的公共電網。。

郭思偉指出，這反映出電網建設速度難以跟上AI發展需求。

核能與再生能源成為長期解方

在能源來源上，郭思偉表示，目前業界尋求低碳能源解方，包括再生能源、氫能與核能，其中小型模組化核電（SMR）被視為兼具穩定供電與低碳排的潛力選項。

此外，大型科技業者已開始透過長期購電協議（PPA）提前鎖定未來電力來源，確保AI資料中心的能源供應穩定。

液冷成主流，但仍處於過渡期

在散熱方面，傳統空氣冷卻已接近極限。郭思偉指出，空冷大致僅能支撐每機櫃約10kW至80kW的熱負載，無法滿足高階AI運算需求，這使得液冷快速崛起。

目前主流為直接液冷（Direct-to-Chip），並持續導入微流道等技術提升效率。浸沒式冷卻雖具更高的散熱能力，但是因維護與成本問題，短期內仍難全面普及。

值得一提的是，冷卻液也出現變革，過去常用的氟化液因環境疑慮正逐步退出市場，替代方案尚未確定，化工與材料業者積極投入競爭。

郭思偉強調，短期內液冷仍將和氣冷並存，原因是液冷初期成本高，且需要基礎設施配合；短期間內，業者多採取能用氣冷的做法，以兼顧成本與市場接受度。但是液冷也在管線標準、漏水防護與維運機制等問題上已有改善，導入障礙正逐步降低。

用水也是問題

除了電力之外，資料中心也成「用水怪獸」，散熱也帶來水資源問題。資料中心大量用水進行冷卻，已在部分地區引發民眾關切。

對此，目前業界已發展多種解法，包括水下資料中心，引用海水冷卻，或是將資料中心鄰近水源，設置於河邊，方便取水冷卻、建置封閉式水循環系統，甚至透過空氣取水技術降低對自來水的依賴。

郭思偉指出，臺灣業者在液冷與電源供應鏈已具備完整布局，涵蓋水冷板、接頭、管線與CDU等關鍵元件。

隨著BBU可望成為高階AI伺服器標配，帶動電源廠與電池廠之間的合作，台廠在模組整合能力上具優勢，有望在新一波架構升級中受惠。另外，在高壓供電（800V）標準上，已有多家台廠參與國際聯盟，提前卡位未來規格制定。

郭思偉認為，AI資料中心正從單純的算力競賽，轉向電力與能源效率的競爭。當電網、能源與散熱能力成為限制因素，誰能有效解決這些問題，將是下一階段產業競爭的關鍵。

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Mythos模型問世，臺灣兩大資安廠商警示AI將使攻擊門檻大幅降低

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AI自動化尋找漏洞的能力正迎來爆發式成長，近期Anthropic公開的Mythos模型，以其強大的自主攻擊鏈構建能力震撼全球，但臺灣資安研究人員示警：這場攻防變革的轉折點，其實早在Mythos問世前就已出現，因為前一代模型Opus 4.6釋出時，就已開始實質瓦解漏洞挖掘的技術門檻。

自從Mythos模型預覽版在4月初公布初步應用成果，已引發全球資安界高度戒備，不僅Anthropic宣布暫不對外發布，僅限參與「Project Glasswing」計畫的特定企業先行使用，隨後還引發美英加監理機關與銀行高層討論相關風險，新加坡網路安全局（CSA）也發出警訊，強調先進AI模型恐將徹底改變漏洞利用的節奏，要求銀行與關鍵基礎設施加速補強防線。

由於Mythos尚未開放大眾使用，外界難以完整驗證其實戰能力，但從模型開發商的謹慎封印到各國政府的連鎖反應，已顯現Mythos背後隱藏的毀滅性潛能。

這類能力固然可用於提升產品安全，卻也可能被攻擊者用於更快速發動漏洞攻擊。隨著技術演進至此，全球資安體系都必須重新審視這股浪潮下的威脅轉變。因此，我們也針對Mythos帶來的影響，邀請國內資安專家提出更深刻的觀察與解析。

之前Opus 4.6模型已降低漏洞挖掘與利用門檻，下一代模型的能力提升幅度令人難以想像

曾多次在國際展現漏洞研究實力的戴夫寇爾（DEVCORE），其紅隊總監許復凱表示，雖然DEVCORE並未參與Project Glasswing第一波合作，無法具體評估Mythos的能力，但從前一代模型Opus 4.6的實際經驗來看，他認為現在的趨勢已經很明顯：AI在漏洞挖掘上的能力，正呈指數級成長，且目前仍看不到盡頭。

這些新變化已對相關生態帶來衝擊，許復凱在CTF競賽與漏洞獎勵計畫領域中，已深刻感受到AI帶來的劇烈變化，甚至知名漏洞獎勵平臺HackerOne也因此停止Internet Bug Bounty（IBB）計畫。

至於Mythos的能力是否被高估？他認為這並非最重要的問題。因為就算不是Mythos，下一代或再下一代的模型也遲早會做到這一步。

他認為更關鍵的現況是，資安威脅的「奇點」其實早在前一代模型Opus 4.6釋出時，就已悄然降臨，因為該模型具備高度殺傷力，足以明顯降低漏洞挖掘與利用的門檻。

許復凱進一步解釋，在實際操作Opus 4.6的第一手經驗中，他觀察到，在小型目標或CTF題目中，確實可能僅憑一句提示（Prompt）指令就讓AI尋獲漏洞；但面對大範圍或高難度標的，AI現在仍然太容易武斷地下結論，也太急著給出一個答案，因此一定還有不少潛在漏洞其實沒有被找到，尤其是深層漏洞或組合型漏洞，現階段仍會高度依賴專家協作，才能挖出真正關鍵盲點。

然而，這並不代表防禦方可以掉以輕心。許復凱強調：「惡意攻擊者不需要找完所有漏洞，只要找到一個能打的洞就夠了。」雖然當前AI模型在挖掘深度與完整性上仍有侷限，但攻擊者已能藉由AI帶來速度快、量級大、成本低的優勢，讓攻擊效率產生質變，這正是當前最現實且巨大的威脅。

若從更廣的面向來看，對資安領域而言，更大的改變其實是攻防規模開始失衡。

許復凱直言，「過去很多系統不是因為真的安全，僅是駭客覺得不值得花時間研究，所以沒有被攻擊者大規模盯上。」當AI將逆向工程到產出攻擊程式的時間，從數天壓縮至數分鐘時，時間成本也被壓到接近零。換言之，現有的防禦體系在攻擊頻率與反應速度上將無法跟上。

在此威脅態勢下，最令人擔憂的目標並非防禦嚴密的大型系統，而是那些不起眼卻無所不在的系統，例如：路由器、印表機、醫療設備、金融設備，甚至各種家電裡的聯網元件。因為這類終端環節並不像Windows、Chrome、iOS或Android等主流平臺，擁有龐大的技術支援與更新能力。

他再次強調，攻擊者只要找到一個洞就夠了，但對於防守方而言，卻可能要面對一整片看不完、補不完、也處理不完的風險面，這才是AI對資安產業最根本的衝擊。

有何應對方式？他建議，若能及早在設計開發階段納入資安團隊及資安研究量能，提前找出漏洞及組合攻擊鏈，持續提高產品被攻擊的門檻與成本，可預防未來產品錯誤召回、產品安全修補等風險與損失。

對於AI漏洞研究能力提升，戴夫寇爾紅隊總監暨共同創辦人許復凱指出，其實前一代Opus 4.6模型就已經讓漏洞挖掘門檻顯著下降，其重大影響在於，過去的安全僅是攻擊者沒花更多時間深入研究，如今AI讓攻擊門檻消失，特別是路由器、醫療與金融設備等IoT元件，因資源匱乏，難以像科技巨頭般應對新興威脅。

突破漏洞分析瓶頸，這波演變關鍵在於AI能與外部工具互動

很早投入AI資安並連續舉辦多屆AI資安年會的奧義智慧科技，也從實際經驗對於先進AI模型產生的資安衝擊，提出深度剖析。奧義智慧資安研究員陳兆閔與研究處長陳仲寬指出，根據團隊利用多種大型語言模型（LLM）與AI代理系統挖掘漏洞的經驗，雖然目前無法直接測試Mythos，但廠商宣稱它能發現上千個漏洞並串聯成攻擊驗證程式（PoC）的說法，他們並不意外。

這是因為，在龐大的開源生態系中，沒有經過專家認真審核的程式實在非常多，過去受限於人力，難以進行系統化且高涵蓋率的分析；如今在LLM的協助之下，AI確實能以更完整、更全面的維度去覆蓋這些潛在弱點。換言之，要找到上千個漏洞是有可能做到的。

此外，AI在提交修補程式的部分也已展現潛力。例如，透過精確定位崩潰（Crash）位置，並輔以良好的單元測試（Unit Test），已能有效修正許多漏洞。

不過，陳兆閔與陳仲寬也提醒，若從漏洞複雜度的角度來看，依現有資訊較難作為判斷。根據過往在CTF競賽中的經驗，AI在處理複雜的二進位漏洞利用（Binary Exploitation）時表現尚不理想，通常需要經過數次人工介入的迭代與指引，才能產出真正可行的攻擊程式（Exploit）。

目前來看，現在的漏洞挖掘並非一步即可達成，但其關鍵是在與外部工具的互動能力的呈現。他們進一步解釋，這一波技術進化的最重要關鍵，是LLM能與外部工具進行動態互動，像是運用Debugger（除錯器）追蹤程式記憶體狀態，加上設計精良的提示（Prompt），才能達到這項結果，並確保漏洞PoC及測試是正確運作。

整體而言，就現在的演進方向來看，主要是透過LLM與外部工具的互動，讓AI執行、測試產生出的攻擊程式或修補方案，若功能錯誤，則根據回饋在下一輪進行修正。透過這樣的方式，將降低模型幻覺的影響，並讓系統可靠性更高。

談完技術面的發展，陳兆閔與陳仲寬也指出這波技術潮流的影響，認為其重大變革在於將漏洞挖掘從「人力密集的手工業」轉向「自動化工業」，因為過去尋找漏洞的成本極高且涵蓋率有限，但如今Agentic AI的出現與進步，讓整體漏洞挖掘的成本變低，發動攻擊的門檻也隨之瓦解，這對所有與漏洞相關的產業都將帶來重大衝擊。

用AI挖掘出上千個漏洞是否可能？奧義智慧資安研究員陳兆閔與資安研究處長陳仲寬指出，在龐大的開源生態系中，沒有經過專家認真審核的程式實在非常多，以往較難有系統性、高涵蓋性的分析。如今，在LLM具備更完整分析能力的輔助下，要在短時間內找出上千個漏洞，確實是可能做到的。（圖左為奧義智慧資安研究員陳兆閔，圖右為奧義智慧資安研究處長陳仲寬。）

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勒索軟體VECT 2.0加密檔案出錯，受害者付錢也無法完全復原檔案

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175417

為了縮短加密檔案的時間，勒索軟體駭客會採用部分加密的手法，然而若是相關機制存在缺陷，就有可能導致經加密處理的檔案無法復原，而成為變相的資料破壞軟體（Wiper）。

例如，從去年12月在俄語網路犯罪論壇出現的勒索軟體VECT。根據資安公司Check Point的調查，近期發布的VECT 2.0大改版，因為對於容量超過128 KB檔案的加密處理機制實作存在弱點，導致用於解密的nonce資料每4組就有3組會被清除，即使是散播惡意軟體的攻擊者也無法將檔案還原。值得留意的是，檔案容量少於128 KB，加密處理才能正常運作，換言之，幾乎企業常見的資料與資產，像是虛擬磁碟、資料庫、內部文件，以及備份資料，一旦遭到此勒索軟體加密，就無法恢復原狀。

針對勒索軟體VECT的來歷，以租用服務（RaaS）的形式供買家使用，於今年1月首度對兩家企業發動攻擊，由於該駭客組織在TeamPCP發動大規模供應鏈攻擊之後，宣布進行合作，目標是受到供應鏈攻擊影響的企業組織，因此VECT的動態，格外受到關注。

對於這些駭客打造的勒索軟體，共有Windows、Linux，以及專為VMware ESXi打造的版本，全部都是以C++撰寫，駭客實作的檔案加密機制完全相同，因此，上述提及的加密缺陷，也存在於所有版本的VECT 2.0。

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2025企業面臨勒索軟體攻擊的衝擊，Veeam警示能完全復原資料的比例不到3成

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175416

面對頻繁發生的勒索軟體攻擊事件，備份、備援等復原措施是維繫企業營運不可或缺的手段，但關鍵在於，在事件發生時，復原措施能否實際發揮減少衝擊的作用。備份與資料保護廠商Veeam發布《2026資料信任與韌性》報告，其中呈現2025年企業遭遇勒索軟體攻擊的情況。

報告指出，過去一年近3成受訪企業曾發生資安事件，這比例看似不高，但若是遭遇勒索軟體攻擊，則後果便十分嚴重。過去一年遭遇勒索軟體攻擊的企業中，56%受害企業表示遭到攻擊者加密或竊取資料，這意味著，僅有不到4成的企業，能在遭遇攻擊時成功防禦，防止資料遭到加密或竊取。

而在受到勒索軟體影響的企業中，只有28%企業能完整復原所有受影響資料，另有44%企業僅能復原不到75%的資料，反映出多數企業面對勒索軟體攻擊時的復原能力十分有限，超過7成的企業都會至少損失一部分資料，難以完整復原。

Veeam的調查還顯示，預算的多寡，會明顯影響企業面對勒索軟體攻擊時，是否支付贖金的態度，當預算增加時，有52%受訪企業選擇不支付贖金，反過來說，當預算未增加時，則有52%企業選擇支付贖金，而非自行設法復原資料。

此外，預算也會影響企業對於復原資料的態度、是否願意承擔資料損失的後果。當預算增加時，有40%企業打算完全復原受影響資料，但預算未增加時，就只有16%企業打算完全復原資料，8成以上企業都會選擇承受部分資料損失。

更進一步來說，資料復原技術只是企業資料韌性的一部分，更重要的是復原措施能否有效降低企業營運受到的影響，例如：企業即便能完整復原受影響資料，但若復原耗用時間過長，還是無法避免企業營運遭到重大損失。另一方面，資料復原也只能應對遭到勒索軟體加密或損毀的資料，而無法因應資料遭到竊取而外洩，所造成的企業營運衝擊。

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