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2026年10月19日
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Secure the Unpatchable：當駭客讓冰箱失控，企業該如何保護無法更新的設備？
法國數百家超市近日遭遇一場罕見的網路攻擊。這次駭客的目標不是信用卡資料，也不是企業的機密文件，而是超市裡的冰箱與冷凍設備。 根據 BBC 報導，駭客入侵了多家法國大型連鎖超市使用的冷凍設備遠端管理系統，包括 Carrefour、Intermarché、Coopérative U 等知名零售業者。 攻擊者透過遠端控制系統，惡意改變冷凍設備的運作狀態，導致部分設備溫度異常升高。其中，Intermarché 表示，部分冷凍設備曾在夜間升溫至攝氏 50 度，並持續長達六小時。 大量冷藏與冷凍食品因此必須報廢，整體損失估計可能高達數百萬歐元。 然而，這起事件最值得關注的，不只是攻擊造成的損失，而是設備供應商 Danfoss 所揭露的一個關鍵問題： 受影響的部分冷凍設備屬於較舊的型號，其安全軟體已無法更新，以修補已知的安全風險。 換句話說，企業可能早已知道設備存在資安風險，卻沒有辦法透過一般的軟體更新來解決。 這正是當今 OT（Operational Technology，營運技術）環境面臨的核心挑戰： 當設備無法修補漏洞，卻又不能停止運作時，企業該如何保護它？...
企業 AI 治理，從看得見開始
無需在端點安裝 Agent
從網路層掌握生成式 AI 服務連線
不需逐台在員工電腦與設備安裝軟體，即可從企業網路辨識 AI 服務連線，降低部署影響，快速建立生成式 AI 使用基線。
從盤點結果制定 AI 使用政策
企業可依據實際使用情況，區分允許、限制與禁止的 AI 服務，建立部門使用規範、風險分級與持續監控原則。
完成 AI 使用風險盤點後，企業將取得以下成果：
AI 服務使用清冊
列出企業內實際使用的生成式 AI 服務，找出未經核准的 Shadow AI。
使用來源與端點清冊
整理連線至 AI 服務的 IP、端點裝置與網路區段，協助 IT 團隊定位使用來源及場域分布。
AI 使用趨勢與風險報告
彙整連線次數、首次與最近使用時間及相關 IP，標示持續使用、未經核准與異常增加的 AI 服務。
AI 治理與政策建議
依據實際使用情況提出風險分級，以及允許、限制、禁止與持續監控的 AI 使用政策建議。
![T500定制 (71) [轉換]-01.png](https://static.wixstatic.com/media/b6f49f_81ef20571aa943d798c19161b457e20d~mv2.png/v1/fill/w_980,h_656,al_c,q_90,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/b6f49f_81ef20571aa943d798c19161b457e20d~mv2.png)
哪些企業現在就該進行 AI 使用盤點？
員工能透過瀏覽器、桌面應用程式或 API 使用生成式 AI，企業就可能存在看不見的 Shadow AI 與資料外洩風險。
正在制定 AI 使用政策
在制定允許、限制或禁止規範前，先掌握員工實際使用的 AI 服務與使用來源，讓政策建立在真實資料上。
已採購企業版 AI，仍有管理盲區
確認員工是否仍在使用其他免費或未核准的 AI 工具，並評估企業版 AI 的實際採用情況與管理成效。
擔心機密資料進入公開 AI
盤點哪些端點正在連線至公開 AI 服務，找出可能接觸客戶資料、內部文件、程式碼或營業機密的風險入口。
面臨稽核與 AI 治理要求
建立 AI 服務使用清冊與可視性證據，支援 ISO 27001、資料安全、內部稽核及 AI 治理工作的推動。
Case Study
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