資通安全研究所 打造全域聯防體系
深耕AI安全與後量子運算

2025年的資安戰場上，單純人力防禦已力有未逮。鴻海研究院資通安全研究所（簡稱資安所）從導入記憶體內運算（computing-in-memory, CIM）突破後量子密碼（post-quantum cryptography,  PQC）的效能瓶頸，到揭露自駕模擬器中連官方都未察覺的碰撞偵測漏洞，致力解決AI被惡意利用或AI決策失效的各種風險。

守護關鍵場域AI安全

隨著生成式AI與自駕車AI系統從實驗室走向關鍵應用場域，當AI開始協助人類編寫程式、規劃車輛路徑，甚至進行決策時，潛在脆弱性也隨之放大。資安所系統性地揭露AI在真實情境下的安全風險，並發展出具備量化指標的防禦方法。

首先，資安所透過紅、藍隊演習建立防護循環。傳統紅隊測試多依賴人工，成本高且覆蓋率不足，而資安所開發基於內在激勵與自動探索的紅隊設計，能在不取得模型內部參數的黑箱狀態下，自動找出漏洞。研究顯示，其產出的紅隊對抗資料集，在主題層級的多樣性上提升41％；至於針對跨模態的越獄攻擊，資安所開發藍隊後綴防禦模組，能自動生成防護文字，將攻擊成功率大幅降低50％～73％。這些成果已部分應用於集團內部的FoxBrain平台，做為前端外掛防護機制。

在智慧製造領域，工程師已廣泛使用 AI 輔助編寫程式碼，但若 AI 產生的程式碼隱含漏洞或後門，恐導致工業設備失效與重大商業損失。面對此風險，傳統的修補方式通常需要耗費高昂成本重新訓練模型，還可能造成模型原有能力衰減。有鑑於此，資安所研發出毋須訓練的模型修補技術，透過精準調整模型內部的安全性參數，在不影響原有功能的前提下將安全性提升 10％。此外，為從源頭防範駭客在訓練資料中暗藏惡意觸發指令，團隊更同步開發了一套全新演算法，藉由分析文字段落裡的不自然感與突兀程度來精準抓出異常，成功將防禦準確度大幅提升至 87％，為 AI 輔助開發提供了更全面的資安保障。

除了智慧製造，資安所在安全性關乎人命的自駕車領域也投入甚深，特別針對感知與規劃層級進行了全方位的深入研究。首先，在系統的脆弱性方面，研究團隊揭露了線上高精度地圖建構模型對實體世界的安全隱憂；實驗顯示，僅需透過特定的光影或實體貼片攻擊，就能使地圖準確度下降 9.9％，並導致高達 44％ 的路線規劃失效。為了提升系統的強健性，針對光達、雷達與攝影機等多感測器融合系統，資安所提出了一套根因分析方法，當多個感知模組同時失效時，該技術能以超過 95％ 的 F1 分數精準定位故障來源，協助工程師快速除錯。

不僅如此，團隊更進一步對業界廣泛使用的自駕模擬器 CARLA 進行深度剖析，研發出長方體建模偵測法，成功挖掘出比以往多 20 倍的漏報碰撞場景。這項突破性研究最終獲得 CARLA 官方確認並核發 CVE 漏洞編號（CVE-2024-33903），為提升國際自駕模擬技術的安全性做出了重大貢獻。

PQC＋CIM，突破存取能耗瓶頸

除了AI以外，量子計算技術進展同樣日新月異。隨著量子計算發展，傳統公鑰密碼系統面臨被破解的風險，PQC成為守護資訊安全的關鍵。資安所鎖定美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）頒布的最新標準 FIPS-203 ML-KEM 做為研發核心，然而，ML-KEM 運算中大量的高次多項式乘法成為了效能瓶頸之一。

為突破限制，研究團隊針對核心單元數論轉換（number theoretic transform, NTT）演算法，進行硬體導向的深度優化。透過重構數學運算邏輯，團隊成功降低運算複雜度，為後續的硬體整合奠定高效算力基礎。

在傳統的馮．諾伊曼（John von Neumann）架構下，處理器與記憶體間的頻繁資料搬移會造成傳輸延遲與高能耗，即所謂的記憶體牆。為此，資安所與工業技術研究院展開深度合作，引入具顛覆性的CIM架構。

CIM的核心在於將計算單元直接嵌入記憶體陣列，實現原地運算以根除搬運成本。雖然這個架構並非首創，但資安所將其應用於加速PQC系統，完成從科學研究向工程實作跨出的關鍵一步。實驗證明，在相同晶片面積下，結合NTT優化與CIM架構的方案，運算效能比傳統軟體實作提升14.22倍。

這項技術已成功從理論邁向實作落地，在鴻海科技集團旗下IC設計公司鴻軒科技開發板上完成ML-KEM演算法的概念驗證，證明該技術能直接賦能智慧車載環境，並透過FPGA的驗證，確保在追求高效能的同時，密碼運算正確性完全符合美國國家標準暨技術研究院所頒布的FIPS-203國際規範。前述兩項研發成果皆在2025年鴻海科技日正式亮相，獲得業界專家高度肯定。

全域資安治理，落實聯防體系

針對鴻海集團跨領域、多據點的全球化格局，資安所致力將資安防禦轉化為企業治理動能，使資訊安全成為驅動企業永續發展的關鍵要素。

要落實資安治理，首重目標是須建立高層的當責意識。藉由近年資安治理委員會的運作，各次集團董事長與總經理實際參與資安核心決策，不僅強化策略執行的力道，更有效貫徹由上而下的協作與執行，並降低標準不一所產生的溝通痛點與風險。

今年，資安所正式將國際級網路安全防禦矩陣（cyber defense matrix, CDM）導入集團實務，並接軌 NIST CSF（cybersecurity framework）網路安全框架，建構全域可視化的防禦地圖。透過結構化的梳理，管理層得以直觀的掌握防護盲區與資源配置現況，並將技術語言轉譯為高層決策語言，有效對接工程與管理團隊，實現零落差溝通。此機制不僅強化了資安預算的盤點與分析，更促成統購策略，以優化整體投資效益，並在提升防禦韌性的同時，降低採購成本。

針對資安事件處理，除了持續優化過去所制定的文件流程與實務演練外，與 IT 單位聯手開發「資安事件處理看板」，落實 Code as SOP 理念，將繁瑣的標準作業流程轉化為程式碼驅動的自動化工作流，期望在實務上大幅優化執行效率，並有效防止關鍵步驟遺漏與確保應變過程具備一致性基準。

綜觀 2025 年的發展軌跡，資安所展現了從底層架構到高層策略的全面布局，在PQC、AI 安全與資安治理三大核心領域皆締造關鍵突破，不僅將 PQC 運算效能大幅提升，更全面防範智慧製造與自駕系統的 AI 安全威脅，更建構了完善的跨區域資安治理框架。鴻海研究院執行長暨資安所所長李維斌表示，未來的戰略發展也將持續緊扣這三大面向，加速 PQC 各種標準的技術研究、強化 AI 安全的自動化防禦動能，以及確保全球資安治理的標準與節奏一致，致力在 AI 與量子的雙重浪潮下，為集團築起最堅實的安全屏障。