專家專欄

    除菌、抗病毒科技,泛指透過物理或化學作用機制,於物體表面或空氣中消滅、抑制細菌與病毒活性之技術總稱。當前市場主流方案涵蓋傳統消毒噴霧(如酒精、漂白水)及光觸媒塗層等類別。過去數年,此類產品市場快速擴張,多元方案相繼導入建築與物業管理領域。然而,市場繁榮背後普遍存在認知偏差:氣味濃烈或表面潮濕,常被視為安全指標,實則多數技術只能提供短暫表面衛生。

    辦公大樓內,空調風口、通風管道、電梯按鈕與門把手等高頻接觸區域,構成微生物附著與傳播之隱蔽途徑。依賴密集噴灑消毒液之傳統模式,雖可達成即時清潔,卻無法根除細菌在深層表面之持續累積,亦難以阻擋病毒於清潔空窗期之再次擴散。此一現實,驅使除菌抗病毒科技從「應急干預」邁向「持續防護」之技術轉型。

    現行消毒方案 無法阻止二次污染

    傳統消毒噴霧如酒精、漂白水,作用機制屬於「接觸瞬間殺滅」。其物理限制在於:液態有效成分揮發後,表面防護能力歸零。兩次清潔作業之間的間隔期,電梯按鈕或門把手一旦經人觸摸,微生物載量隨即回升,無法阻止二次污染。此特性迫使物業管理團隊以高頻人力投入維持衛生標準,造成營運成本攀升,且防護連續性難以驗證。

    再者,光觸媒類產品普遍以紫外線為激發條件。室內空間存在大量無光或弱光區域——如辦公角落、儲藏室、深色材質表面——在此類環境中,光觸媒抗菌效能大幅衰減,適用場景受限。

    此外,物業清潔程序中不可避免使用漂白水或酸鹼清潔劑。若抗菌塗層無法耐受此類化學物質,則在實際操作週期內迅速降解,失去長期防護意義。

    結構級防護:分子鍵結的技術路徑

    企業設施管理者應將思維從「被動除菌抗病毒」調整為「主動防護架構」。物理性接枝技術(Chemically Grafted)提供了一條不同於傳統塗膜的路徑:將奈米結構與基質分子以共價鍵結合,使抗菌抗病毒功能成為表面材質的內生性質,而非外加附著層。以 NanoClear™ 為代表的此類技術,其效能不受揮發時間影響。

    首先,該技術實現不間斷主動防護。分子級化學鍵結在表面形成持久結構,即便載體液體完全揮發,抗菌機制仍持續運作,通過破壞微生物細胞膜及阻斷病毒附著,消除傳統消毒「乾燥即失效」的防護斷層。經實驗驗證,該塗層可承受超過 1,000 次耐磨測試,且面對漂白水或強力清潔劑反覆擦拭,防護層完整性不受影響,大幅降低頻繁重複施作的人力與時間成本。

    其次,此技術無需紫外線參與催化,在昏暗走道、無窗內室或高照度會議室中,均能維持 24 小時恆定抗菌活性。此環境適應性,使其符合現代建築多樣化照明條件的實際需求。

    第三,安全與無感設計。高頻接觸表面(扶手、按鍵、開關)與使用者皮膚直接互動,該塗層通過 ISO 10993-10 生物相容性認證,無刺激反應,使用者接觸時不產生不適或心理負擔。

    長效防護科技的關鍵   清潔耐受度與場域適用性

    抗菌防護的核心價值不在於營造消毒氣味,而在於構築隱形且穩定的安全屏障,建議企業與物業決策者於選型時著重兩項檢核:

    一、防護持久性驗證。

    應要求供應商提供數據,證明塗層在常規漂白水擦拭週期下的功能維持率。無法通過此測試的方案,對物業管理不具實質經濟效益。

    二、環境適配能力。

    技術本身應適應建築的真實使用條件,而非要求使用者配合技術的運作限制(例如必須提供特定光照)。唯有在自然運作環境中穩定發揮效能,方具備規模化應用的可行性。

    撰文:和利鋼鐵行政總裁黎鍔威

    面對日益複雜的網絡威脅,企業既需要穩定、安全且具韌性的 IT 基礎架構,亦需要全天候的威脅監測及快速應變能力。中信國際電訊 CPC(下稱 CPC)、Sangfor 及 edvance 早前聯合舉辦交流活動,邀請金融服務業界人士聚首一堂,探討如何升級網絡安全體系,迎接 AI 時代的「Next-Threat」。

    活動以「Is Your Core Next-Threat Ready? Architecting Stronger Infrastructure & Smarter Security」為題,聚焦企業在技術、合規及人才資源上的安全缺口。活動上半部分由 Sangfor 資安解決方案顧問主管肖宇軒(Shawn),以及中信國際電訊 CPC 網絡安全顧問劉俊生(Sung)先後分享,從 AI 安全風險、偵測及回應能力,剖析金融服務業在新一輪威脅環境下的應對方向。

    Secure by Design 防範 AI 被濫用

    Shawn 先以 AI 圖像生成技術在短短數月間的急速演進為例,說明 AI 發展速度之快,亦帶來了全新的企業風險。他將 AI 網安威脅概括為兩大類:Attack on AI agent,即針對 AI 模型或 AI agent 本身的攻擊;以及 Attack by AI agent,即攻擊者利用 AI 工具發動攻擊。

    針對 AI 模型或 Agent 的攻擊,常見風險包括指令注入(Prompt injection)和敏感資料外洩。Shawn 認為,企業要防止 AI 被惡意利用,關鍵在於以「Secure by Design」原則規劃 AI 環境,「例如透過 SASE 在中間建立存取控制與隔離機制,避免 AI 應用任意接觸企業內部系統或敏感資料」。

    以遠端安全架構為基礎的 Sangfor SASE,正正能協助企業掌握用戶對網站及 AI 工具的存取情況,並降低未授權使用與資料外洩風險。Sangfor SASE 在功能上能媲美國際品牌,並入圍 Gartner Magic Quadrant,成為唯一入圍的中資品牌,反映其技術成熟度及市場認受性。

    Sangfor 資安解決方案顧問主管肖宇軒 Shawn

    XDR 結合 Security GPT 應對 AI 攻擊

    至於 Attack by AI agent,意指 AI 工具正大幅降低攻擊者門檻,面對「道高一尺、魔高一丈」的攻防環境,企業的監察與分析能力必須同步升級,並透過 AI 自動進行關聯分析及告警篩選。

    「Sangfor XDR 可整合網絡、端點及不同安全系統的數據,讓企業由單點偵測走向跨層面的威脅分析。」Shawn 補充道,平台配合以安全數據訓練的 Security GPT,協助安全團隊理解日誌、分析可疑行為及判斷威脅優先次序,從大量告警中識別真正值得優先處理的安全事件。

    「在安全上,無論是 XDR、MDR 或 Firewall 都可以與 CPC 的 AI SOC(智能安全運作中心)整合,我們以組合方式提供服務,客戶可以全程投入業務發展,將安全的支援交給我們。」

    AI SOC 提升金融業安全營運效率

    緊接其後,CPC 的 Sung 分享 AI SOC 如何應對金融業日益升溫的 AI 威脅。他指出,金融機構的核心銀行及交易系統、敏感客戶資料、數碼銀行與支付平台,均是高價值目標;但傳統 SOC 往往受制於告警量龐大、規則更新速度不足,以及未知攻擊難以識別等問題。

    CPC 的 AI SOC 架構結合三個分別位於上海、廣州及香港的 SOC 節點,支援企業以集中而持續的方式管理安全事件。透過歷史數據、新興威脅情報及 AI 輔助分析,系統可加快事件調查及回應流程,較以往快高達75% ,以主動式防禦模式減少告警疲勞,讓安全人員聚焦處理高風險事件。

    在 AI 攻擊與數碼金融服務同步擴張的環境下,Sung 認為企業安全已不再只是部署防火牆或端點防護工具,而是需要建立主動的持續偵測、分析、決策及回應的安全營運能力。AI SOC 正是在此背景下,成為提升金融機構網絡韌性的重要一環。

    中信國際電訊 CPC 網絡安全顧問 劉俊生(Sung)

    支援企業出海與跨境安全管理

    對具中資背景、正部署海外業務的企業而言,CPC 與 Sangfor 的組合尤其具吸引力。Sung 指出:「內地的出海企業,如果選擇 Sangfor IT Security 架構,配以 CPC 遍佈全球、接近 170 個服務據點(PoP),以及位於上海、廣州及香港的三個 AI SOC,可以全面妥善地支援到內地客戶的出海戰略。」

    企業想提升安全能力,第一步應該如何做?Shawn 與 Sung 不約而同表示,企業應先了解現有自身安全水平、業務風險與目標架構之間的差距,再部署合適的防護及營運措施。

    活動下半部分則設有交流環節,來賓與 Sangfor、CPC 及 edvance 專家圍繞法規要求、AI 應用、基礎架構及網絡安全等議題深入交流,為金融服務業在 AI 時代建立更強韌、更智能的安全防線提供參考。

    想為迎接 AI 時代的「Next-Threat」做好準備,例如由專家免費為企業進行 AI 諮詢分析、更進一步認識 AI SOC,或正尋找 VMware 替代方案。歡迎填妥表格與 CPC 或 Sangfor 聯絡:https://tinyurl.com/33dmz6rb

    ChatGPT 開發商 OpenAI 表示,即將推出的 Astra 是旗下第一個被認定達到其「準備框架」(Preparedness Framework)中關鍵(Critical)級網絡安全能力門檻的模型。其內部測試確定,Astra 模型能夠在極少甚至毋須人類指令下,構思並執行針對高難度目標的新型網絡攻擊。

    Astra 可自行發現及利用漏洞

    OpenAI 內部測試發現,Astra 能夠發現此前未知的安全漏洞並加以利用,又透露該模型已具備攻破網頁瀏覽器沙盒的能力,可在運行瀏覽器的電腦上執行命令,並能在一個原本難以破解的作業系統中發現漏洞。

    OpenAI 於 2023 年推出「準備框架」,作為追蹤及應對可能帶來嚴重危害的先進 AI 能力的方法。公司去年更新框架時,訂立兩個能力門檻:「High」門檻指模型可放大導致嚴重危害的「現有途徑」;「Critical」門檻則指模型可能引入導致嚴重危害的「前所未有新途徑」,Astra 是屬於後者。

    增設多重防線 防止濫用及失控

    為降低被黑客濫用,或 Astra 失控自主發起攻擊的風險,OpenAI 已增設額外安全防線。措施包括對模型進行額外訓練,使其拒絕執行惡意操作的請求,並防止被旨在規避限制的「越獄」提示詞攻陷。公司亦加強對 AI Agent 的監控,利用相關系統掃描智能體對自身行為的推理邏輯,一旦發現潛在危險行為即予以制止。

    在公開發布方面,OpenAI 將限制 Astra 公開版本的先進網絡安全能力,初期僅向少數測試者提供全功能版本;其先進網絡安全能力則會提供予公司網絡安全聯盟「Daybreak」轄下部分指定機構使用。公司表示,加強及測試保護措施後,相信相關保障機制已「足以將嚴重危害風險降至最低,符合準備框架下的發布要求」,因此仍計劃於「短期內」推出 Astra,惟其網絡安全相關功能的使用權限將較以往受限。

    早前 OpenAI 一批未發布的 AI Agent 逃離公司研究網絡,「自行」入侵 AI 公司 Hugging Face 的系統,OpenAI 將此形容為「前所未有的網絡事件」。儘管 Astra 並不涉及此前發生的保安事故,公司仍決定延遲部分開發工作,以加入更嚴格的安全措施。