Android惡意軟體RedWing以租賃模式提供買家，協助發動金融詐騙

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177221

資安業者Zimperium揭露新型Android惡意軟體RedWing，透過Telegram通訊平臺以惡意軟體即服務（Malware-as-a-Service，MaaS）模式出租，讓缺乏技術能力的犯罪者也能從事金融詐騙，目前已有82家機構遭受攻擊，以俄羅斯金融機構為主，研究人員認為攻擊者可能與俄羅斯有關。

Zimperium認為RedWing疑似今年稍早發現的惡意軟體Oblivion新變種，採訂閱套餐模式提供服務，包含操作文件、教學影片與客製化工具，可產生客製化惡意程式，並提供建立釣魚網站的工具，攻擊者可選擇建立仿冒Google Play、Galaxy Store或其他應用程式商店的網頁，藉此誘騙受害者下載惡意程式，而惡意程式則能提供一系列惡意操作，如透過覆蓋畫面（Overlay）偽造銀行應用程式登入頁面，藉此竊取帳號密碼，攔截簡訊中的一次性驗證碼（OTP），還能記錄鍵盤輸入內容，竊取檔案與聯絡人資訊，甚至將裝置納入殭屍網路節點

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調查局破獲中國網軍冒充國際記者，對臺政學界進行社交工程攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177219

針對中國網軍對臺灣政治界、學術界人士進行社交工程攻擊，7月7日法務部調查局宣布破案，網軍偽冒國際記者犯案，藉此刺探及收集機敏資訊，並寄送夾帶惡意程式的電子郵件，意圖入侵及操控受害者的電腦設備。辦案人員搜索約談協助網軍蒐集LINE帳號的愛彼蓋爾公司，士林地檢署今依違反個資法對該公司前後負責人李華倫、陳孟森處分緩起訴。調查局呼籲，民眾除對不明人士加LINE傳訊攀談，或接獲不明郵件、簡訊要提高警覺，也不應將所申請、註冊之手機門號、LINE帳號等提供他人使用，避免涉入幫助犯罪而觸法。

調查局自去年4月開始接獲相關通報，經過調查發現，愛彼蓋爾公司負責人接受中國網軍「廈門市女帝信息科技有限公司」指使，收集臺灣民眾手機門號註冊的LINE帳號，再以每個帳號人民幣1,100元的代價，租給中國網軍運用。

一旦中國網軍取得這些帳號，他們就會盜用圖像並設定LINE帳號名稱，假冒國際記者身分，取得臺灣政學界人士的行動電話號碼，加為LINE好友開始攀談，藉新聞採訪為由邀請撰寫稿件，刺探、收集相關機敏資訊。再者，由於記者為了保護消息來源往往會採用加密通訊的管道進行採訪，這些網軍也投其所好，假借提供加密通訊軟體為由寄送電子郵件，藉此誘騙收信人開啟附件檔案，於受害裝置植入惡意軟體並竊取資料。

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竊資軟體PamStealer偽裝剪貼簿工具散布，利用macOS管理者驗證程序部署惡意程式

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177218

資安業者Jamf近日揭露macOS竊資軟體PamStealer，攻擊者透過偽造剪貼簿管理工具Maccy原廠網站散布惡意程式，誘騙使用者下載安裝，並結合AppleScript與macOS可插拔驗證模組（Pluggable Authentication Modules，PAM）機制，誘騙使用者輸入系統登入密碼，從而部署後續的惡意程式。

Maccy是一款在macOS使用者社群具有一定知名度的開源剪貼簿管理工具，提供剪貼簿歷史搜尋與快速貼上功能。由於此類工具本身需要處理使用者複製內容，使用者通常會接受其要求的系統權限，因此成為攻擊者偽裝散布惡意程式的目標。

Jamf指出，PamStealer的部署分為兩階段。在第一階段，攻擊者建立仿冒Maccy剪貼簿管理工具的網站，誘騙使用者下載並執行偽造的安裝程式。使用者執行程式後，內含的AppleScript指令碼會先執行環境檢查，並排除俄羅斯、白俄羅斯、哈薩克等區域，顯示這款惡意軟體可能來自這些區域。確認環境後，AppleScript會呼叫macOS的PAM驗證流程，由作業系統顯示真正的管理者密碼提示視窗，受害者若輸入帳號密碼，則在PAM驗證完成後，AppleScript即可在管理者權限下執行後續指令，接著便進入第二階段，AppleScript會下載與啟動以Rust撰寫的PamStealer竊資軟體，這款惡意程式會偽裝為macOS的檔案管理程式Finder，並搜尋瀏覽器、加密貨幣錢包、剪貼簿等應用程式的資料，經加密後回傳攻擊者控制的伺服器。

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法務部導入AI的背後，從百萬案海到過載的觀護防線，AI Agent 如何拯救燃燒殆盡的司法第一線？

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177208

當社會大眾關注司法正義的落實、關心社會治安的防線是否穩固時，很少人注意到，司法與法務行政第一線人員正面臨一場「過載」的隱形危機。在法務部最新揭露的數據中，數字的背後是基層人員長年投入大量時間與海量公文、卷宗貼身肉搏的真實困境。

第一線人員工作過載日常

地方檢察署每天需處理大量案件與司法文書。根據法務部統計，2025年地方檢察署新收案件約265萬件，也是法務部規畫導入AI檢察助理的重要背景。許多案件屬高度類型化案件，但卷證往往動輒數百頁、甚至上千頁，第一線檢察人員仍需逐一判讀卷證、比對裁判書與前科資料，以作為定應執行刑等司法作業的依據。檢察相關人員投入大量心力及時間，處理大量重複性的文書整理與資料比對工作，使得相關人員工作量過載，也造成相關人力流失的問題。

同樣處於過載風暴中心的，還有身負「防堵再犯」重任的觀護人。2025年全國總受理的觀護案件高達12.5萬件以上，換算下來，平均每位觀護人每年必須面對超過500名受保護管束人。

觀護人的核心價值，本應是透過深度晤談建立信任，引導迷途者重返社會，但是在現實中，他們卻被長達數小時的訪談錄音整理、逐字稿打字，還有報告撰寫等「行政庶務」緊緊綁死，導致真正能與個案深度對話的時間，被壓縮得所剩無幾。

不只是司法的第一線人員，法務行政與國會聯絡端也同樣面臨考驗。基層人員每天被例行性書狀的生成佔據工時，稽核文件耗費大量精力；另外，每當立法院開議，國會聯絡人員還必須在極短的時間內應對立法委員的質詢。在缺乏智慧化工具的過去，跨單位的資訊落差與繁瑣的會議紀錄追蹤，往往讓備詢準備變成一場極其消耗的疲憊戰。

以AI Agent減輕第一線人員困境

為了將第一線人員從庶務的泥潭中解放，法務部全面導入第三層「司法實務應用服務」，透過結合檢索增強生成（RAG）、Agent 技能與智慧工作流技術，為基層打造專屬的 AI 助理，試圖從三大核心面向徹底打破僵局。

首先是透過「自動化」重塑工時價值。以法務部在計畫中規畫的「AI 檢察助理」為例，結合OCR與智慧卷證標籤技術，能自動產製卷證摘要、智慧擷取裁判書資訊並串接系統，將過往耗時數日的繁瑣工作，自動產出的應執行刑表，大幅縮短書類初稿、應執行刑表的製作時間。

而「AI 觀護助理」則引進語音轉文字（STT）技術，讓訪談錄音內容自動生成逐字稿與摘要初稿，將觀護人從鍵盤打字的繁瑣的行政作業中釋放出來。同樣地，行政執行與文件審閱助理也透過「行政執行AI知識庫」自動生成例行書狀，直接釋放大量行政工時。

其次是落實「決策輔助」。司法與觀護工作需要極高的準確度，AI助理提供智慧防禦的角色。

例如「AI 觀護助理」能降低重複作業，讓觀護人可以更深度的面談，並且綜合分析刑案紀錄與獄政系統的跨界資料，提供即時的風險評估，協助觀護人快速精準地掌握高風險案件，達成精準的社會資源媒合，以有效降低再犯風險。

在檢察端，「AI檢察助理」能夠自動產製證據清單，大幅提升檢索效率的同時，並且降低人工登打錯誤率，確保案件資料的絕對完整。

針對法務行政工作，透過行政執行AI小幫手，根據知識庫生成例行性書狀，提升行政執行的效率；AI文件審閱助手，可透過AI分析稽核文件，產生報告初稿；至於時效要求極高的國會業務，「立法院資訊AI分析」助理建立了國會知識庫，將複雜的國會議程與會議紀錄自動化彙整，在面對質詢時能顯著提升備詢的準備速度，徹底打破跨單位之間的資訊壁壘，將資訊落差降到最低。

讓科技輔助處理繁瑣業務，讓人類專注專業判斷

法務部這一波AI轉型的核心，並不是為了取代人類的專業判斷，而是透過AI Agent承擔那些例行性、高度繁瑣且海量資料處理工作。運用科技幫忙人員扛下繁重庶務，檢察官才能將目光重新專注於案情偵查，觀護人才能投入更具溫度的深度面談，行政人員也能免於公文轟炸。把時間還給專業，讓司法與行政體系回歸「以人為本」的初衷，實踐更具韌性與社會正義的法治社會。

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法務部以三層平臺架構串聯算力、法務LLM與AI Agent推動法務主權AI發展，首波應用年底前成形

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177202

在政府推動主權AI政策下，法務部6月甫宣布啟動法務部專屬大型語言模型計畫，目的在打造司法AI平臺。不過，法務部此次並非自行打造一套大型語言模型（LLM），而是希望建立可持續擴充的AI共用平臺，讓未來各個業務單位都能在共同基礎上發展司法AI應用，而不必各自重複建置算力與模型。

法務部計畫打造法務領域LLM，與金管會先前聯手16家金融業者啟動金融LLM專案，為少數由政府部會或產業帶頭打造的適用我國法規、價值觀的特定領域專用大語言模型應用案例。

具有檢察官經歷的法務部綜合規畫司副司長古慧珍接受iThome採訪時表示，這項為期三年的計畫採取「底層資源共享、應用服務分流」架構，底層算力、模型與資料環境由平台統一提供，上層則依檢察、觀護、行政等不同業務需求，發展各式AI應用，未來也可持續擴充更多司法場景。

三層架構同步推進

法務部規畫的法務部專屬大型語言模型計畫共分為三層。第一層為AI基礎設施，包括GPU算力、資料湖（Data Lake）及推論環境；第二層為法務專屬大型語言模型；第三層則是建置各項司法AI Agent及應用服務。計畫分3年推動，2026年為試驗期，申請科發基金支應，經費約9千餘萬元，2027年為推廣期，2028年為優化期。

和傳統資訊系統的瀑布式開發不同，法務部並非等待第一層全部完成後才展開第二、三層，而是三層同步推進。

古慧珍表示，今年試驗期最重要的目標，是先完成整個三層架構的雛形，希望年底前建立可運作的平臺框架，後續2年再持續擴充各層能力，包括增加算力、導入更新的大型語言模型，以及發展更多司法AI應用。

她形容，整體架構更像是一個可持續成長的平臺，未來算力可以擴充、模型可以更換，應用也能持續增加，而不是一次建置完成後便固定不變。

目前第一層的算力及資料湖等基礎設施仍在建置中。

古慧珍表示，算力將會採取混合模式，第一階段將部分自建、部分租用，同時也評估未來與國家高速網路與計算中心合作，並保留依AI技術演進調整部署策略的彈性。

至於資料湖方面，今年才取得科發基金補助，目前仍在採購與建置階段，未來將儲存結構化與非結構化資料，作為模型訓練及知識檢索的重要基礎。

儘管第一層尚未完成建置，但第二、三層已同步啟動。

古慧珍指出，目前第二層的廠商已開始進行模型選型、建立法務語料、評測方法及模型微調規畫；第三層則同步和各個業務單位合作盤點需求，開發工作流程（Workflow）、AI Agent及系統整合。

她也特別說明，資料蒐集與資料湖建置是兩件不同的工作。資料湖只是資料存放平臺，不會自動蒐集資料，因此目前第二、三層團隊已與各業務單位同步整理判決書、卷證、法規及行政文件等資料，待資料湖建置完成後即可逐步匯入。

採多模型策略，兼顧效能與成本

第二層的模型方面，法務部並非從零訓練大型語言模型，而是採用開源模型，再結合法務專屬知識持續微調。

古慧珍表示，目前模型仍在選型階段，除了評估不同開源模型，也會持續關注新模型推出情況，由於目前AI語言模型技術的發展相當快，因此希望保留更換模型的彈性，而非綁定單一模型。未來可能採用多模型（Multi-LLM）架構，由一個或多個模型共同支援第三層AI應用。

法務部排除中國的開源模型，也不採用封閉式的商業模型，以兼顧資料安全與主權AI需求。至於國科會主導的主權AI模型TAIDE，她認為若未來Gemma-3-TAIDE等模型推出符合需求，也會考慮將其納入評估。

法務部規畫採用大型語言模型搭配小型語言模型（SLM）的方式，透過模型蒸餾（Distillation）等技術，兼顧模型推論品質與運算成本，讓不同司法場景能依需求選擇合適模型。

法務部模型評測不追求「最強模型」，而是驗證是否符合業務需求

在大型語言模型選型上，法務部的目標並非以打造一個各項能力都最強的通用模型為主，而是希望建立符合司法業務需求的評測方式。古慧珍表示，目前不同大型語言模型各有優勢，有的模型擅長推理、有的擅長程式或文件處理，因此評估重點不在於模型整體能力排名，而是「看語言模型有沒有符合我的需求」。

古慧珍指出，每一種應用場景都有不同的評測標準，例如檢察業務需要模型協助處理案件文件、整理卷宗或抽取關鍵資訊，所需能力與其他行政應用並不相同。因此，法務部規劃以實際業務需求建立評測資料與方法，並非是要追求一個涵蓋所有能力的模型。

「我不需要一個全能的，我只需要說我的落地應用哪一塊需要它」，她說。未來法務部將依據不同業務情境，持續評估模型表現，若有新的開源模型推出，也會透過既有的評測資料與方法重新驗證，選擇更符合第一線需求的模型。

古慧珍強調，目前法律領域專屬的大型語言模型評測仍在發展階段，因此法務部會逐步累積自身的資料與案例，建立適用於法務場景的評測基準，讓模型能力能真正支援司法工作的實際需求。

第三層聚焦AI Agent

第三層應用則聚焦AI Agent。

古慧珍表示，AI應用廠商不需要重新訓練大型語言模型，而是負責設計工作流程、整合模型能力，並利用RAG知識檢索、Agent Skills等技術，來完成各項司法業務單位的工作任務。換言之，第二層負責讓模型「變得更聰明」，第三層則負責讓AI「完成工作」。

目前規畫中的應用包括AI檢察助理、AI觀護助理及行政AI工具，協助卷證標註、判決書整理、前案資料整理、行政文書及報告草稿生成等等，希望減少第一線法務工作人員的大量重複性文書工作。

法務部初步估算，AI導入後可望節省約3成文書作業時間，不過目前仍屬推估值，後續仍需透過實際應用驗證。

全程落地部署，年底完成AI治理規範

由於司法資料涉及高度敏感資訊，法務部此次AI平臺採落地部署（On-premises）架構，不使用公有AI服務處理敏感資料。

為降低AI幻覺風險，法務部也規畫透過RAG限制模型引用法務資料庫內容，同時導入Human in the Loop機制，由檢察官、觀護人保留最終決策權，AI僅負責文書整理及輔助分析，不直接取代司法判斷。

配合《人工智慧基本法》要求各部會建立AI治理制度，法務部目前已成立AI資料治理諮詢會，討論資料治理、人員管理及內控制度，預計今年10月前完成法務部AI使用規範及內控管理機制，作為未來司法AI落地的重要治理基礎。

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