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案例研究:經典時尚與規模計算

簡化全球製造業 IT:Classic Fashion 如何透過 Scale Computing™ 實現標準化

產業轉變: 如今的製造商面臨著嚴格的雙重考驗——在迅速現代化 IT 基礎設施的同時,必須降低成本並消除維運摩擦。這迫使企業領導者重新審視其傳統虛擬化環境,質疑這些老舊系統是否仍能提供推動現代生產線所需的敏捷性與投資回報率。

挑戰:不敷使用的傳統基礎設施

中東服飾製造巨頭 Classic Fashion 最近就面臨了這個維運上的十字路口。該公司正與硬體折舊、虛擬化授權費用飆升,以及維護分散設施與資料中心所帶來的沉重後勤負擔等複合問題搏鬥。

IT 領導層體認到現有的設定無法支撐長期的擴張,於是開始尋找精簡的替代方案——一個能夠大幅簡化日常管理,同時為未來技術擴展奠定堅實基礎的解決方案。

 

解決方案:從概念驗證擴展至核心維運

Classic Fashion 轉向採用 SC//HyperCore™ 虛擬化套件。這個最初僅作為高度針對性概念驗證的專案,迅速證明了其價值,進而加速成為企業工作負載的全面性大規模遷移。

透過運用 Scale Computing,該組織成功達成了幾個關鍵的 IT 里程碑:

  • 全球標準化: 在所有分散的製造環境中統一了 IT 架構。
  • 降低維運負擔: 消除了過去壓在 IT 部門身上的沉重管理重擔。
  • 強化韌性: 建立了一個具備自我修復能力的環境,能夠在關鍵生產週期內維持系統的高可用性。
  • 迎向未來的擴展性: 建立了一個強大的平台,隨時準備好應對未來的災難復原計畫與積極的工作負載整併。

 

更廣泛的影響:重新定義製造業 IT

Classic Fashion 的成功遷移凸顯了整個製造業與其他分散式企業正在發生的大規模轉變。各大公司正積極擺脫過度複雜、孤島式的解決方案,轉而採用管理直覺、極具成本效益且能無縫擴展的基礎設施。

隨著製造業現代化的持續推進,目標已不再只是將舊伺服器汰換為新設備,而是部署標準化、具韌性的生態系統,讓 IT 專業人員能夠停止四處撲滅系統錯誤的「救火」工作,轉而開始推動具戰略意義的商業價值。

想一睹轉型的實際成果嗎?觀看完整的 Classic Fashion 案例研究影片,了解他們究竟是如何透過 Scale Computing 實現 IT 現代化並簡化日常維運。

關於 Scale Computing

Scale Computing 是邊緣運算、虛擬化及超融合解決方案的領導者。
Scale Computing 的 HC3 軟件整合了傳統的虛擬化軟件、災難復原軟件、伺服器及共享儲存,並將其整合為一個高度可用的應用程式運行系統。
憑藉其專利 HyperCore™ 技術,HC3 自我修復平台能夠實時自動識別、緩解和修復基礎設施問題,讓應用程式實現最長的正常運行時間。若您重視易用性、高可用性及總體擁有成本 (TCO),Scale Computing HC3 將是您理想的基礎設施平台。

About Version 2

Version 2 Digital is one of the most dynamic IT companies in Asia. The company distributes a wide range of IT products across various areas including cyber security, cloud, data protection, end points, infrastructures, system monitoring, storage, networking, business productivity and communication products. Through an extensive network of channels, point of sales, resellers, and partnership companies, Version 2 offers quality products and services which are highly acclaimed in the market. Its customers cover a wide spectrum which include Global 1000 enterprises, regional listed companies, different vertical industries, public utilities, Government, a vast number of successful SMEs, and consumers in various Asian cities.

超越人工智慧威脅:利用 runZero 進行風險敞口管理

擊退 AI 驅動的漏洞浪潮:防患未然,拒絕恐慌

運用主動式曝險管理的戰略藍圖,超越自動化威脅

資安地景簡報: 網路攻擊者正將人工智慧武器化,以驚人的速度挖掘零日漏洞與無法修補的舊有系統。因此,從發現漏洞到被主動惡意利用之間的關鍵緩衝期幾乎正在消失。為了在這種轉變中生存,組織必須放棄被動的資產盤點。透過統一跨越 IT、OT、IoT、雲端與行動生態系統的深度情資,資安團隊能夠在 AI 驅動的威脅將其武器化之前,主動瓦解攻擊媒介(Attack vectors)。

runZero:降低風險的終極真實來源

由於 AI 能夠迅速將看似無關的漏洞串聯起來,形成完整的攻擊鏈,因此維持一張統一且高度準確的完整攻擊面地圖是不可妥協的。runZero 扮演著曝險緩解的權威記錄系統,追蹤從最初發現到驗證結案的完整修復生命週期。

傳統的漏洞掃描工具經常以警報疲勞與誤報使資安團隊癱瘓。runZero 透過專注於曝險驅動的洞察,扭轉了這個局面。它維持著您網路架構的即時快照,讓防禦者能夠在攻擊者描繪出邊界之前,立即發現關鍵的弱點並驗證網路分段(Network segmentation)。

作為革命性的曝險管理平台,runZero 提供了橫跨 IT、OT、IoT、行動裝置與雲端環境的毫不妥協的能見度——這一切完全不需要代理程式(Agents)、憑證或笨重的硬體設備。

結合 runZero 4.9 與 5.0 的能力,資安團隊可以照亮隱藏的攻擊通道、揭露分段失效,並對照即時網路遙測數據交叉檢查修復成效。這種從被動、無止盡的修補,轉向主動、基於風險的優先排序,保證了防禦者能維持戰術上的優勢。

您無法保護看不見的東西,若沒有適當的情境脈絡,也無法對威脅進行優先排序。透過凸顯遠超出標準 CVE 評分的風險,runZero 精確定位出現實世界攻擊者真正鎖定的漏洞——那些會帶來災難性商業後果的漏洞。

runZero 在 AI 時代重新定義曝險管理的 7 種方式

1. 無與倫比的資產發現

runZero 擁有業界領先、免憑證且無代理程式的指紋識別技術,橫跨您整個基礎設施(內部、外部、IT、OT、IoT 與雲端)。它能穿透通訊協定閘道器,揭露隱藏的子資產與現場層級裝置,確保您的攻擊面零盲點。

2. 動態攻擊路徑對映

透過攻擊者的視角檢視您的網路。利用互動式 2D 與 3D 拓撲圖,您可以精確對映出從潛在的初始入侵點到產生關鍵營運衝擊的軌跡。這使您能夠精確定位結構上的咽喉點,並發現悄悄繞過您網路分段的多宿主(Multi-homed)裝置。

3. 深度通訊協定曝險偵測

runZero 可掃描超過 220 種不同的通訊協定,並立即標記那些危險地暴露於 IT 網域中、本質上脆弱的工業通訊協定(例如 Modbus、S7comm 與 BACnet)。這消除了 AI 腳本積極尋找以破壞實體維運的「唾手可得的果實(Low-hanging fruit)」。

4. 高訊號情資儀表板

在 5.0 版本中引入的預設儀表板,專為消除雜訊而設計。它能立即提升最有可能引發嚴重事件的曝險層級,凸顯最近的環境變遷與新興威脅,讓您的團隊能嚴格專注於營運風險。

5. 具備情境感知的漏洞優先排序

runZero 5.0 超越了基礎、孤立的 CVE 評分,將硬體與軟體遙測數據與已知的資安公告進行交叉比對。它會產生包含修復步驟且具備行動力的「缺失修補程式」告警,僅凸顯在您獨特的網路情境中構成實質威脅的漏洞。

6. 閉環式、經驗證的修復

透過雙向 Jira 整合加速您的回應,直接在 runZero 內部追蹤工單所有權與狀態。最關鍵的是,防禦者可以查詢即時網路狀態掃描,以確切證明漏洞已經被填補,然後才將工單標記為已解決。

7. 無阻礙的高階主管報告

毫不費力地溝通風險。自動產生互動式的電子郵件報告,讓利害關係人能夠搜尋、過濾並調查關鍵的曝險。由於收件者無需登入 runZero 即可檢視資料,履行高階主管與合規報告的要求變得前所未有的簡單。

結論

隨著人工智慧持續壓縮從發現漏洞到網路遭駭的時間軸,採用「假設已遭入侵(Assume-breach)」的思維模式已不再是選項,而是必須。透過積極對映攻擊路徑、中和通訊協定曝險以及驗證網路分段,防禦者可以大幅縮小攻擊面,並在即將到來的自動化漏洞利用浪潮中智取對手。

不要等到您被雪崩般 AI 生成的漏洞報告淹沒才採取行動。部署 runZero 以建立絕對的能見度與至關重要的情境脈絡,從而對真正威脅您業務的漏洞、錯誤配置與分段缺口進行優先排序。

立即掌控您的攻擊面

體驗全面的曝險管理,看清您網路上的真實情況。

關於 runZero
runZero 是一種網路發現和資產庫存解決方案,由 Metasploit 的創建者 HD Moore 於 2018 年創立。 HD 設想了一種現代主動發現解決方案,無需憑證即可找到和識別網路上的所有內容。 作為一名安全研究員和滲透測試人員,他經常採用良性的方式來獲取資訊洩漏並將它們拼湊起來以建立設備配置文件。 最終,這項工作促使他利用應用研究和為安全和滲透測試開發的發現技術來創建 runZero。

About Version 2

Version 2 Digital is one of the most dynamic IT companies in Asia. The company distributes a wide range of IT products across various areas including cyber security, cloud, data protection, end points, infrastructures, system monitoring, storage, networking, business productivity and communication products. Through an extensive network of channels, point of sales, resellers, and partnership companies, Version 2 offers quality products and services which are highly acclaimed in the market. Its customers cover a wide spectrum which include Global 1000 enterprises, regional listed companies, different vertical industries, public utilities, Government, a vast number of successful SMEs, and consumers in various Asian cities.

保護 ChatGPT:生成式人工智慧資料防洩漏 (DLP) 實施指南

保衛 ChatGPT:生成式 AI 的 DLP 實施指南

高階主管簡報:雖然像 ChatGPT 這類的生成式 AI 平台大幅提升了員工的生產力,但它們同時也帶來了一個關鍵的脆弱點:機密資料的無意間外洩。為了防止專有資訊成為公開 AI 模型的訓練素材,企業必須將安全防護的重點轉移到瀏覽器層級,運用專為 AI 時代打造的資料外洩防護 (DLP) 工具。

資料外洩的新前線

這是一個在全球辦公室中不斷上演的場景:一名急於加快工作進度的員工,匆忙地將一段文字貼上至 ChatGPT。通常,這段文字包含了敏感元素——專有的原始碼、未公開的財務數據,或是個人識別資訊 (PII)。如果這些資料突破了企業的防護邊界,其後果可能是災難性的。

對生產力的追求在無意中滋生了粗心大意。員工鮮少帶有惡意;他們只是將 AI 視為一個能力強大的助手。然而,這種行為已經變成系統性的問題。

根據美國國家網路安全聯盟 (NCA) 的研究,高達 43% 的員工承認曾與人工智慧工具分享過公司的敏感資訊。

主要的風險在於失去控制。一旦資料進入公開的 AI 提示詞 (Prompt) 中,您的安全團隊就失去了能見度。這些資訊可能會被吸收到 AI 的訓練演算法中,在回覆外部使用者的內容時重新浮現,觸發嚴重的合規性罰款,甚至演變成大規模的資料外洩事件。

 

內建 AI 安全性的錯覺

ChatGPT 是否提供自身的 DLP 機制?如果我們以嚴格的企業級安全標準來定義 DLP,答案是否定的。ChatGPT 的核心功能是語言處理與生成,而不是作為企業受限資料的守門員。

雖然 ChatGPT 企業版 (ChatGPT Enterprise) 引入了強大的管理功能和更嚴格的資料處理政策,但這些功能的作用是工作空間控制,而非主動的攔截器。它們不具備即時分析提示詞,並在使用者點擊「發送」之前阻擋機密資料傳輸的能力。有效的緩解措施需要一個直接部署在使用者互動節點上的安全層:瀏覽器。

為什麼傳統 DLP 難以應對生成式 AI

傳統的 DLP 架構是為數位通訊的不同時代而設計,優先考慮端點、電子郵件閘道和受管雲端儲存。生成式 AI 基本上繞過了這些檢查點。

安全向量傳統 DLP 焦點生成式 AI 的現實
資料傳輸方式檔案附件、電子郵件發送、批次上傳。複製貼上、拖放、純文字輸入。
環境網路邊界、專用應用程式。直接在網頁瀏覽器內部。
能見度監控定義好的「傳輸事件」。持續的文字互動,沒有明顯的「發送」檔案事件。

如果您目前的 DLP 基礎設施缺乏動態監控瀏覽器行為的能力,那麼當敏感文字被貼上到 AI 提示詞的那個確切時刻,它將毫無察覺。當傳統系統記錄到異常時,資料早已經離開了您的管轄範圍。

 

ChatGPT DLP 策略的三大支柱

有效的防禦應在不扼殺創新的前提下將風險降至最低。建立一個強大的 AI 資料安全框架需要三個基礎組件:

  • AI 稽核與資料分類:您無法保護您尚未識別的東西。進行稽核以發掘目前團隊工作流程中嵌入了哪些 AI 平台(通常會識別出「影子 AI」)。同時,實施嚴格的資料分類架構,以明確定義什麼構成受限資訊(例如:PII、原始碼、財務預測)。
  • AI 的可接受使用政策 (AUP):模糊不清會導致違規。起草一份全面的 AI 政策,明確概述被認可的使用案例、禁止的資料類別,以及處理受規範資訊的協定。一個成功的政策應作為實用的決策指南,而不僅僅是一份禁止清單。
  • 具備情境考量的員工訓練:如果員工不了解背後的「為什麼」,規則就毫無意義。訓練必須揭開 AI 吸收資料機制的神秘面紗。使用具體、現實世界的範例來展示一個簡單的複製貼上動作如何危及公司,將威脅從理論層面轉移到實際層面。

 

執行您的 AI DLP 部署

將策略轉化為行動需要有系統的方法。遵循以下四個維運步驟來確保您的 AI 整合安全性:

  1. 對映並分割您的資料資產:準確找出一旦外洩將帶來最高風險的資料集——例如客戶合約、API 金鑰或戰略藍圖。按敏感度層級分割這些資料,讓員工清楚了解可接受的 AI 查詢與絕對限制之間的界線。
  2. 分析目前的行為工作流:觀察不同部門目前如何利用像 ChatGPT 這樣的工具。了解他們的目標——無論是針對程式碼除錯還是起草電子郵件——能讓您識別出最有可能發生敏感資料處理不當的特定節點。
  3. 建立並宣導界線:將您的 AI 使用政策轉化為清晰、易懂的指導方針。在內部積極推廣這些規則。當員工了解資料外洩的嚴重後果時,他們在將資料貼上到提示詞之前,更有可能會先停下來思考。
  4. 部署具備情境感知的工具:人為錯誤是不可避免的。您必須部署能主動防止敏感資料分享的技術防護欄。這需要一個存在於互動發生之處的解決方案——直接在網頁瀏覽器內部。

 

使用 NordLayer Browser 保護邊界

為了消除傳統 DLP 設定所遺漏的脆弱點,安全控制必須轉移到直接的風險點上。NordLayer Browser 提供了企業實施細微、瀏覽器層級 DLP 政策的能力。

透過 NordLayer,管理員可以在特定 URL(包含 ChatGPT 和其他生成式 AI 介面)上阻擋複製貼上功能,從而主動消除威脅。除了文字控制外,它還允許 IT 團隊在受限網站上嚴格管理檔案上傳、下載以及周邊設備存取(如攝影機和麥克風)。

藉由基於特定網域、應用程式和使用者群組來定義 DLP 參數,NordLayer 使企業能夠擁抱 AI 的高效率,而無需放棄對其最機密資料的控制權。

關於 NordLayer
NordLayer 是現代企業的自適應性網絡存取安全解決方案,來自世界上其中一個最值得信賴的網絡安全品牌 Nord Security。致力於幫助 CEO、CIO 和 IT 管理員輕鬆應對網絡擴展和安全挑戰。NordLayer 與零信任網絡存取(ZTNA)和安全服務邊緣(SSE)原則保持一致,是一個無需硬件的解決方案,保護公司企業免受現代網絡威脅。通過 NordLayer,各種規模的公司企業都可以在不需要深入專業技術知識的情況下保護他們的團隊和網絡,它易於部署、管理和擴展。

About Version 2

Version 2 Digital is one of the most dynamic IT companies in Asia. The company distributes a wide range of IT products across various areas including cyber security, cloud, data protection, end points, infrastructures, system monitoring, storage, networking, business productivity and communication products. Through an extensive network of channels, point of sales, resellers, and partnership companies, Version 2 offers quality products and services which are highly acclaimed in the market. Its customers cover a wide spectrum which include Global 1000 enterprises, regional listed companies, different vertical industries, public utilities, Government, a vast number of successful SMEs, and consumers in various Asian cities.

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