一個確保供應鏈中資料管理、遠端連線及分析安全的框架
半導體製造供應鏈已日趨分散化、多方化且高度依賴數據。當智慧財產權、製程數據及設備診斷資訊在晶圓廠、外包半導體封裝與測試（OSAT）廠、原始設備製造商（OEM）以及多層級分包商之間流動時，傳統基於邊界的安全模型已無法充分保護這些資訊。本篇部落格文章將探討「零信任架構」（ZTA）作為管理這些風險的框架。 本文基於前端、中端及後端半導體環境的營運經驗，探討採用 ZTA 的動機、實務實施方法、代理式機器身分所帶來的嶄新挑戰，並針對不同成熟度層級的組織提出建議的治理路線圖。
引言
過去十年間，半導體製造的架構已發生根本性的改變。 過去這項主要以自成一體為特徵的運作模式——工程師、設備與資料皆集中於單一廠區內——如今已演變為一個全球分散、由多方利害關係人組成的生態系統。一片晶圓可能先在頂尖邏輯晶圓廠完成光刻製程，接著在位於不同大陸的一處或多處外包測試廠（OSAT）進行後端測試，最後在第三個地點進行先進封裝；在此過程中，製程資料與診斷資訊會在所有地點之間近乎即時地流動。
這項結構性變革對資料安全具有深遠的影響。傳統「物理隔離」晶圓廠的安全模型——其中廠區的實體周界被視為主要安全邊界——已不再可行。遠端設備診斷、跨廠區良率分析、人工智慧驅動的預測模型，以及與 PLM 和 ERP 系統的供應鏈整合，全都需仰賴能跨越組織與地理邊界的即時、經身份驗證的資料流。
零信任架構（ZTA）為管理此擴大的攻擊面提供了概念與技術框架。 ZTA 已於 NIST 特別出版物 800-207 [1] 中正式確立，其以持續的、按請求進行的身份驗證，以及盡可能接近受保護資源處實施的最低權限存取控制，取代了基於網路成員身分所賦予的隱含信任。本文探討 ZTA 在半導體製造領域的具體意涵、該架構在業界的採用現況，以及下一代挑戰（特別是圍繞自主代理系統的挑戰）將如何促使此架構進一步演進。
半導體產業採用「零信任架構」的背景與動機為何？
基於邊界的資安措施有哪些限制？
周界安全假設威脅源自定義好的邊界之外，且邊界內的流量是可信的。在傳統的單一廠區晶圓廠中，此假設尚有其合理性。當時網路存取受到實體限制；設備供應商需親自到訪；資料極少以原始形式流出廠區。
在當代供應鏈中，上述任何一種情況都不再成立。OEM 診斷的遠端存取、具備虛擬化設備存取功能的分散式晶圓廠園區，以及用於良率分析的多方資料共享，這些因素綜合起來已使邊界模型不再適用。僅因使用者已通過本地網路驗證，或更糟的是僅因他們身處現場，就授予其對設備或資料集的存取權限，這種風險管控方式已不再被接受。
「零信任架構」的正式定義是什麼？
NIST SP 800-207將「零信任」定義為：「一套概念與理念的集合，旨在當網路被視為已遭入侵時，於資訊系統與服務中執行精確且基於「最小權限原則」的逐次請求存取決策時，將不確定性降至最低。」零信任架構（Zero Trust Architecture）則是一項企業網路安全計畫，旨在透過元件間的關聯、工作流程規劃及存取政策，將這些概念付諸實行 [1]。
核心架構模型將「政策決策點」與「政策執行點」（PDP/PEP）盡可能置於受保護資源的鄰近位置，藉此縮短認證與資源本身之間在時間、範圍及存取權限方面的邏輯距離。PEP 與資源之間的區域是唯一被賦予隱含信任的區域；所有其他區域均被視為不可信。
為何半導體製造業會成為網路安全攻擊的高價值目標？
半導體智慧財產權（製程配方、元件特性分析資料、測試程式、專有預測模型）具有非對稱的風險特徵。此類資料的經濟價值與競爭價值極為龐大，而為了在大規模運作中保持高效能所必需的資料流動，則產生了眾多潛在的風險點。 業界消息來源估計，到 2025 年，第三方及分包商引發的事件將佔所有通報資料外洩事件的至少 30%，且該比例將逐年上升 [2]。
該產業對分層供應鏈的依賴，進一步加劇了此風險。一家在尖端晶圓廠存取診斷資料的原始設備製造商（OEM），本身可能會委任專業分包商，而這些分包商需要存取該資料的部分內容。單一分包商可能需要存取多個客戶場地的系統，而每個場地的資安防護狀態各不相同。若缺乏一致且可稽核的框架，這些連線中的每一處都可能成為潛在的遭入侵點。
在半導體供應鏈中，哪些環節已採用「零信任架構」？
從雙體連通性轉向多體連通性面臨哪些挑戰？
在半導體製造領域中，遠端連線所面臨的挑戰歷來被形容為「兩體」問題：即一名經授權的使用者（使用者 A）需要存取特定系統（系統 X）。常見的例子包括：
- OEM 診斷存取：設備 供應商在安裝、調試及預防性維護週期中，需要取得生產設備的感測器與診斷數據，特別是針對那些因物流因素而難以派員現場作業的尖端光刻與蝕刻設備。
- 無晶圓廠的良率監控：無晶圓廠公司 需要能夠近乎即時地存取 OSAT 廠區內的晶圓與晶片測試結果，並具備將更新的測試程式與探針演算法推送回測試機的能力。
在過去五年中，這類雙方使用案例已演變為多方問題，需要三個或更多獨立組織同時進行受管制的存取：
- 多方流程優化： 蝕刻設備所有者 、設備原始設備製造商（OEM）、化學懸浮液供應商以及外部測試晶片供應商，各方可能都需要存取並提供相關資料，例如蝕刻條件、設備診斷資料、測試結構佈局以及化學藥劑批次特性；同時，各方的專有資訊必須受到保護，避免被其他方取得。
- 供應鏈整合：將 工程資料系統與製造執行系統（MES）、企業資源規劃系統（ERP）及財務建模平台相互串接， 會大幅提升風險層級。若安全漏洞從工程系統擴散至財務系統，將構成性質截然不同的風險類別，因此必須在整合邊界實施更嚴格的分段隔離措施。
- 分包商鏈：當晶圓廠 委託原始設備製造商（OEM），而該 OEM 又進一步使用專業分包商提供調度服務或進行軟體開發時，便會形成延伸至第四方與第五方關係的信任鏈，每一層關係都可能成為額外的潛在攻擊面。
針對前端、中端和後端，零信任架構有哪些考量因素？
ZTA 的採用情況在製造流程中並不一致。前端晶圓廠通常擁有最成熟的 IT 治理機制，且對智慧財產權外洩的敏感度最高，因此普遍是最早採用 ZTA 的單位，這主要源於原始設備製造商（OEM）需要遠端存取先進製程設備的需求。中端與後端營運單位（包括 OSAT 廠房）則日益面臨 ZTA 的要求，因為無晶圓廠客戶將符合安全標準列為參與供應鏈的條件。
先進封裝技術帶來了一項特殊的挑戰。隨著後端測試工作分散於多個場地進行（有時在晶圓廠、有時在外部封裝服務供應商（OSAT）處、有時則在專用的現場封裝設施中），能否在整個流程中安全追蹤特定晶粒的動向、對所有相關資料維持可驗證的流轉紀錄，以及在適當時機將更新的預測模型部署至正確的測試機，已成為提升供應鏈效率的關鍵路徑項目。
實現「零信任架構」應採用何種架構？
零信任架構的核心技術與治理層分別是什麼？
ZTA 並非單一產品或協定；它是一種分層架構，需要跨治理、網路、身分識別及監控領域進行協調實施。主要層級包括：
- 身分與存取管理（IAM）：多因素 驗證（MFA）、單一登入（SSO）以及基於角色的存取控制（RBAC）構成了其基礎。驗證必須具備細粒度控制：經驗證可存取特定工具的 OEM 工程師，應被允許讀取已定義的診斷目錄並執行一組預先核准的指令，但不得存取該工具上的製程配方資料。
- 網路分段：微分段 與軟體定義邊界（SDP）可將系統隔離，確保某個分段遭到入侵時，不會自動擴散至相鄰資源。工程資料系統若發生安全漏洞，絕不能因此使連線的財務系統遭到入侵。
- 新一代防火牆與流量檢查（NGFW）：所有 流向受管資源的入站流量，均應透過受監控且執行政策規範的防火牆進行路由。理想情況下，不應對內部服務開放任何公開存取管道：使用者必須來自已知且經授權的網路，並經由受管閘道進行路由，才能「敲響」受保護伺服器的「前門」。
- 端點偵測與回應（EDR）：透過 裝置層級的監控 ，可攔截網路層級控制措施所漏檢的威脅。對於無法針對每個客戶環境配置專用強化硬體的分包商而言，完全受控的虛擬端點（例如 Microsoft 虛擬桌面基礎架構（VDI））能在無需處理硬體後勤作業的情況下，提供同等水準的端點治理能力。
- 行為監控（SIEM/UEBA）：安全 資訊與事件管理（SIEM）及使用者與實體行為分析（UEBA）透過分析行為模式（而非僅依賴憑證），提供持續性的驗證機制。若經授權的工程師突然使用非典型工具傳輸異常龐大的資料量，應觸發自動升級處理，甚至可包含在等待審查期間立即終止連線。
「零信任架構」的實務設計原則有哪些？
從運作經驗中總結出幾項值得強調的設計原則：
- 摒棄「門檻低」的假設： 透過 SharePoint、商用雲端儲存服務（如 Dropbox、共享的 AWS S3 儲存桶），或 TeamViewer、AnyDesk 等遠端桌面工具進行檔案共享， 預設情況下並不符合 ZTA 原則。這些工具雖可能提供強效加密，但加密的有效性取決於其周邊所建構的身份驗證與存取治理機制。 若 TeamViewer 連線為持久性連線，且無時間限制，僅採用密碼驗證，則無論該工具具備何種技術控制措施，這都將構成重大安全漏洞。
- 標準化而非量身訂製： 針對每項新的遠端連線都從頭架構 一套新的資安解決方案，這種做法缺乏可擴展性。其成本與複雜度過高，難以承受，且各解決方案之間的不一致性更會造成安全漏洞。相較之下，採用一套受管理且可稽核的安全存取平台並加以標準化，該平台能延伸至新據點及新合作夥伴，無需從頭重建，此方案顯然更為理想。
- 在資源層級應用「最小權限原則」：存取權限 應以特定目錄、指令或資料欄位為單位進行定義，而非以工具或網路區段為單位。將原廠工程師對製程配方與診斷資料的存取權限分開，便是此原則的典型範例。
- 將分包商視為一級委託方：分包商 與合作夥伴應受到與直接僱員相同的 ZTA 管控，而非較寬鬆的子集。過去，這在運作上頗具挑戰；如今，虛擬終端技術已使這項工作變得可行。
資料粒度與敏感欄位遮罩對零信任架構有何影響？
隨著預測模型和基於大型語言模型（LLM）的分析技術被整合至製造工作流程中，資料存取控制的細緻程度也必須相應提高。 當分析管道需要存取測試區間資料，但不得擷取可能導致智慧財產權外洩的加密金鑰、熔合模式或其他欄位時，僅對整個 STDF 測試資料檔案進行加密是不夠的。製造業中下一代的 ZTA 實作將需要具備欄位層級的遮罩功能，以便在將資料傳遞給內部分析團隊或外部合作夥伴之前，對敏感的子欄位進行遮蔽或混淆處理，同時保留非敏感資料的實用性。
零信任架構的標準、認證及治理框架有哪些？
是否有統一的「零信任架構」稽核標準？
目前尚無專為「零信任架構」（Zero Trust Architecture）制定的、可接受國際審計的認證標準。NIST SP 800-207 [1] 及 CISA 的《零信任成熟度模型 2.0 版》雖提供了詳細指引，但兩者均未頒發獨立的第三方證書，供採購組織作為證明其符合 ZTA 要求的依據。 長期以來，這導致各組織不得不自行制定安全問卷流程來評估供應商和合作夥伴；此流程不僅耗費大量資源、缺乏一致性，且隨著供應商風險概況的演變，更難以維持。
靜態、客製化的安全問卷所存在的局限性已有充分記載：此類評估僅針對特定時間點，無法掌握持續存在的風險；內容往往過於籠統，未能針對半導體產業的特定威脅模型進行調整；其合格與不合格的判定標準通常不透明；且若不投入大量心力，便無法獨立驗證供應商的回應。
如何善用現有的認證框架來建構零信任架構？
在缺乏針對 ZTA 的專屬標準的情況下，若干既有的認證框架可作為有意義的替代指標。組織應優先選擇持有經獨立且獲認可機構頒發之有效認證的供應商：
- ISO/IEC 27001:2022： 附錄 A中的多項 控制措施與 ZTA 原則直接對應。A.9（存取控制）落實最低權限原則及持續身分驗證。A.10（密碼學）針對傳輸中及靜態資料的保護。A.12（運作安全）涵蓋用於持續驗證的監控與記錄。A.15（供應商關係）則針對第三方風險管理。
- 美國註冊會計師協會（AICPA）SOC 2 第 2 類： 針對可用性、安全性、處理完整性、機密性及隱私性等面向，提供 獨立的控制評估。第 2 類認證確認相關控制措施在一段期間內有效運作，而非僅在特定時間點有相關文件記載。
- FIPS 140-3： 美國政府針對加密模組驗證所制定的標準 ，針對傳輸中及靜態儲存的資料，提供經第三方認證的加密安全鏈保障。
- 《NIS 2 指令》（歐盟）：對於 在歐洲市場營運或與歐洲晶圓廠合作的組織而言，符合 NIS 2 規範不僅代表其關鍵基礎設施安全態勢已臻成熟，也與 ZTA 治理要求高度契合。
- SEMI SSCA（標準化半導體網路安全評估）：這是 SEMI 旗下 SMCC 近期發布的一份 專為半導體產業設計的問卷，其評估標準基於 NIST 網路安全風險框架，並產生 1 至 5 級的成熟度評級。此評估工具的特別之處在於，它是針對半導體製造的特定威脅模型進行校準的，而非針對通用的 SaaS 或企業 IT 情境。
針對「零信任架構」，建議採取何種治理方法？
根據運作經驗，建議採用以下分層式的治理方法：
- 對於任何需要存取敏感製造資料或系統的供應商或合作夥伴，均須取得獨立第三方認證（ISO 27001 及／或 SOC 2 Type 2）作為基本要求。
- 在通用問卷（例如 SIGLite）的基礎上，疊加半導體產業專屬評估（SEMI SSCA），以掌握通用資訊科技安全框架未涵蓋的、與產業相關的風險因素。
- 除「特定時點問卷調查」外，還應輔以持續監控機制（例如安全評級服務），藉此持續掌握供應商的風險狀況。
- 確保分包商須遵守與直接供應商相同的認證要求，而非較寬鬆的標準。
零信任架構在面對代理式存取與非人類身分時，會面臨哪些挑戰？
機器身分問題的規模究竟有多大？
在製造業數據生態系統中，ZTA 面臨的最重大新興挑戰，在於自主代理程式與機器身分識別的急速擴增。產業研究指出，在大型企業中，非人類身分識別（例如：服務帳戶、API 整合、協調代理程式及 AI 推論管道）的數量已以 80 比 1 或更高的比例超過人類身分識別 [3]。 在製造環境中，設備資料收集器、良率分析管道、ERP 整合層以及 AI 驅動的製程控制迴路皆持續運作且高度自主，因此絕大多數的存取事件現已由機器產生。
NIST SP 800-207 雖已預見此一挑戰，但並未針對當前代理系統的規模與複雜程度提供全面的指引。自該標準發布以來數年間所開發的 ZTA 框架，主要針對人類原則進行優化，如今必須加以擴展，以將機器身分視為一等參與者來處理。
針對機器實體，有哪些可替代多因素驗證（MFA）的驗證方案？
多因素驗證雖是 ZTA 中人類身分驗證的基石，卻無法直接套用於機器原則。自主代理並不具備行動裝置或生物特徵憑證。當自主代理成為主要行為者時，身分、授權與驗證堆疊中的方法與工具便需要進行重大調整：
- 驗證：mTLS（基於相互憑證的驗證），透過將金鑰儲存於 HSM 而非程式碼或設定檔中來強化安全性
- 授權：採用 OAuth 2.0 機制，搭配短效且具有範圍限制的憑證（通常以 JWT 格式編碼），用以限制已驗證代理的權限範圍及其有效期限
- 執行：在存取點上一致地套用這些政策的 API 閘道與中介伺服器
- 持續驗證：透過行為異常偵測，當已驗證的主體開始出現偏離常規模式的行為時，即予以標記
與大型語言模型（LLM）代理相關的「繞過防護欄」行為有哪些風險？
大型語言模型（LLM）帶來了一種本質上截然不同的風險類別。與其行為可被正式規範並接受稽核的確定性軟體代理不同，LLM 容易受到提示注入攻擊的影響，並可能被操縱而超出其預定存取範圍，或洩露雖獲授權存取但本不應分享的資訊。 舉例來說，若大型語言模型代理因職務需求而獲授較高的權限（例如，為支援跨系統分析而可存取多個資料來源），則受操控後影響更廣泛攻擊面的風險也將相應提高。
要降低此風險，需綜合採取以下措施：
- 行為監控不僅適用於人類會話，也適用於代理程式會話，且異常偵測功能已針對特定代理程式預期的使用模式進行了調整。
- 基於情境的驗證，不僅會確認代理程式是否具備正確的憑證，還會確認其當前請求是否符合預期的運作情境。
- 透過細粒度的權限範圍設定，將每個代理程式對資料的存取權限限制在其執行特定任務所需的最低限度，從而降低成功操作所造成的影響範圍。
- 代理程式的「控制平面」（用於管理與監控權限）與代理程式運作的「資料平面」之間，有明確的區隔。
對於長期依賴多因素驗證（MFA）作為主要安全控制措施的晶圓廠與無晶圓廠 IT 團隊而言，要過渡到多數存取事件皆由機器產生的環境，將需要對風險管理方法進行根本性的重新思考。關鍵不在於是否應將零信任架構（ZTA）擴展至採用代理程式的系統，而在於能以多快的速度實現。 諸如「ISO/IEC 42001:2023 — 資訊技術 — 人工智慧 — 管理系統」這類相對較新的標準，不僅能與傳統的資訊安全管理系統相輔相成，更有助於彌合部分差距。
半導體產業的「零信任架構」實施路線圖是什麼？
處於 ZTA 成熟度不同階段的組織，其優先事項也會有所不同。以下分階段的方法作為實用框架，與 SEMI SSCA 的成熟度模型結構相符：
第一階段：基礎（成熟度等級 1–2）
- 在所有人員存取製造系統的途徑上，全面實施多因素驗證（MFA）與單一登入（SSO）。
- 部署基於角色的存取控制（RBAC）時，應在資源層級而非網路層級定義存取權限。
- 以受管理且受政策規範的安全存取平台，取代臨時性的遠端桌面工具。
- 針對所有遠端存取連線，建立基準記錄與監控機制。
- 取得 ISO/IEC 27001 認證，並要求主要供應商及合作夥伴亦須取得該認證
第二階段：區隔與監測（成熟度等級 3）
- 實施網路微分段，以隔離工程、營運及財務系統的各自領域。
- 部署 SIEM 和 UEBA，以監控人員存取會話的行為。
- 透過虛擬終端技術及持續的合規性檢查，將 ZTA 控制措施延伸至分包商。
- 針對關鍵供應商進行 SEMI SSCA 評估，並建立持續監控機制。
- 在分析管線中，針對敏感參數實施資料欄位層級的遮罩處理。
第三階段：主動性準備（成熟度第4–5級）
- 審計並分類所有機器身分；針對所有服務帳戶及 API 整合，實施憑證輪替與最低權限原則。
- 針對關鍵的服務對服務通訊，部署 mTLS 及／或由 HSM 背書的憑證。
- 部署 API 中介服務或閘道，以保護並管理整合服務中具高價值的 API 金鑰
- 將行為監控範圍擴展至代理程式會話；針對每種代理程式類型建立異常基準線。
- 針對具備較高資料存取權限的大型語言模型（LLM）及 AI 代理程式，實施基於情境的認證機制。
- 建立一個集中式的控制平面，用以即時管理及撤銷代理程式權限。
結論
「零信任架構」代表了半導體產業在管理其資料與連線基礎設施安全方面的一項必要演進。從基於邊界的模型轉向持續且按請求驗證的模式並非可有可無：現代供應鏈具有分散式、多方參與及跨司法管轄區的特性，使得舊有模型已難以維繫。
實施過程既不簡單，也不盡相同。ZTA 的複雜程度與成本會隨著涉及方的數量及所處理資料的敏感程度而增加。組織應抵禦為每個新連線量身打造解決方案的誘惑，轉而採用可稽核且具可擴展性的標準化平台，如此一來，便無需從頭重建系統，即可將平台延伸至新據點及新合作方。
治理層面同樣至關重要。在缺乏針對 ZTA 的專屬稽核標準的情況下，業界應依循既有的獨立認證標準——尤其是 ISO 27001 和 SOC 2 Type 2——作為 ZTA 合規性的替代指標，並輔以 SEMI SSCA 等半導體專用框架，同時將相同的要求延伸至整個分包商鏈中。
展望未來，隨著自主代理與機器身分識別的興起，業界將需要將 ZTA 框架的範疇拓展至現行以人為中心的設計之外。那些現在就投資於機器身分識別分類、實施適當的非人類驗證機制，並對代理會話進行行為監控的組織，將能最有效地管理代理型人工智慧為製造數據生態系統帶來的風險。
「零信任」架構並非終點，而是一種基於單一原則所建構的持續運作態勢：假定系統已遭入侵、將影響範圍降至最低，並始終對一切進行驗證。
參考文獻
[1] Rose, S., Borchert, O., Mitchell, S., & Connelly, S. (2020). 《零信任架構》。NIST 特別出版物 800-207。美國國家標準與技術研究院。https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-207 [2] SecurityScorecard。（2024）。《全球第三方網路安全事件研究》。取自 https://securityscorecard.com/wp-content/uploads/2024/02/Global-Third-Party-Cybersecurity-Breaches-Final-1.pdf [3] CyberArk。（2025）。機器身分數量已超過人類，比例高達 80 比 1。CyberArk 新聞稿。取自 https://www.cyberark.com/press/ [4] CISA。（2023）。《零信任成熟度模型》，第 2.0 版。網路安全與基礎設施安全局。 [5] SEMI SMCC。（2025）。《標準化半導體網路安全評估（SSCA）問卷》。SEMI 國際標準。 [6] ISO/IEC 27001:2022. 資訊安全、網路安全與隱私權保護 — 資訊安全管理系統 — 要求事項。國際標準化組織。