研揚多層次軟體安全架構

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AI 在邊緣運算環境下的安全隱憂

隨著 AI 運算從雲端架構逐步轉向邊緣端部署，關鍵應用資料的存取方式也隨之改變。相較於集中式資料中心，邊緣 AI 裝置在實體防護上相對有限，進而擴大了潛在的資安攻擊面，使韌體植入（firmware injection）與中間人攻擊（man-in-the-middle attack）等威脅風險顯著提升。

有鑑於此，研揚開發了一套多層式軟體資安防護框架，旨在全面因應 AI 應用生態系中各層級所面臨的資安威脅。此架構涵蓋 伺服器端管理工具、裝置層級安全機制，以及安全通道通訊協定，多層防護相互協作，確保關鍵邊緣 AI 應用資料的完整性與安全性。

該資安方案同時納入研揚專為 AI 模型保護打造的 可信任執行環境（Trusted Execution Environment, TEE）— MAZU。目前 MAZU 已正式支援 BOXER-8621AI、BOXER-8641AI-Plus 與 BOXER-8651AI-Plus，未來也將逐步擴展至 AAEON 嵌入式 AI 系統產品線中的更多機種。

深入了解研揚的三層式資安防護架構，如何在部署生態系的每一個環節，全方位守護您的 AI 資產。

認識邊緣 AI 面臨的威脅

暴露的攻擊範圍擴大

AI 邊緣應用的部署雖帶來效能上的重大突破，卻也伴隨著更大的資安風險。由於邊緣裝置物理上暴露於外，且部署位置高度分散，使其成為駭客攻擊的絕佳切入點，進一步擴大整體攻擊面。

AI 演算法是企業最關鍵的資產

隨著邊緣運算架構日益成熟，企業專屬的 AI 模型多半直接部署於邊緣設備上，成為高價值且具商業競爭力的核心資產，這也使其成為駭客優先鎖定的攻擊目標，尤其在醫療、金融、工業等高度監管產業中，風險更加嚴峻。

網路攻擊手法持續進化

網路攻擊技術持續演進，攻擊手段更為隱匿且精密。傳統以雲端為核心的資安防護架構，已無法有效應對邊緣設備在複雜、多元應用生態系中所面臨的專屬威脅，必須導入專為邊緣環境設計的安全策略。

認清風險・掌握工具・守護關鍵邊緣 AI 資料

白皮書內容亮點：

威脅地圖

深入剖析邊緣 AI 應用架構中各個關鍵脆弱點，全面掌握潛在資安風險。

三層式防禦策略

完整揭示研揚軟體安全框架的防護藍圖，展示如何層層防護 AI 應用資產。

技術深度解析

介紹安全框架的核心組件，包括伺服器端管理工具、裝置層級安全機制與安全通訊隧道協定等。

實用應用洞察

說明如何將研揚專屬的安全框架靈活應用於各類邊緣 AI 平台，從部署第一天起即為您的 AI 建立長遠防線。

準備好強化您的邊緣 AI 基礎架構了嗎？

無論您所處哪個產業，AI 模型、推論數據與獨家演算法皆是極具價值的資產，必須受到嚴密的保護。研揚全新的白皮書，將是您深入瞭解分散式環境下邊緣安全議題的首要指南。