Defense & Critical Infrastructure Intelligence Solutions

公部門、政府機關與關鍵基礎設施單位面臨地緣政治風險、供應鏈安全與資訊操弄的多重挑戰，且對資料主權有極高要求。LargitData 結合 InfoMiner 風險情資監測、供應鏈安全審查與 RAGi 地端 AI 引擎，提供可地端部署、資料留在單位內網的情報解決方案。

Four Core Use Cases

In an increasingly complex information environment, these are the four intelligence capabilities government, defense, and critical infrastructure organizations need most:

• 偵測假新聞與不實訊息：自動蒐集並比對多來源內容，辨識跨平台散播的假新聞與不實訊息，追蹤其擴散路徑與早期出現的節點，於輿論失控前提出預警。需注意：系統辨識的是可疑訊號與傳播特徵，內容真偽的最終認定仍需人工查證。
• 辨識資訊操弄與協同帶風向：分析敘事框架、情緒動員與同步發文行為，協助單位掌握大規模影響力操作的手法與規模。判讀結果屬機率性研判，適合作為調查線索，不宜單獨作為結論。
• 異常帳號與協同性不真實行為偵測：偵測水軍、機器人帳號與協同性不真實行為（Coordinated Inauthentic Behavior），透過發文節奏、關聯網絡與內容相似度揭露可疑的操作集群。實際可偵測程度取決於平台開放的資料欄位。
• Open-source intelligence collection (OSINT)：從公開、合法可取得的來源持續蒐集情報，涵蓋新聞、社群、論壇、公開制裁名單與政府採購公開資料，將零散資訊轉化為可行動的研判素材。

Industry Challenges

Government, defense, and critical infrastructure organizations operate in a risk environment far more complex than that of ordinary enterprises:

• Rising geopolitical risk：兩岸關係、國際貿易政策與出口管制的變動，可能在短時間內衝擊供應鏈與營運，需要持續的情資監測。
• 不實訊息與資訊操弄：假新聞、不實訊息與協同帶風向可能在數小時內擴散，影響公共信任與社會穩定，單位需要即時的偵測與研判能力。
• Supply chain security threats：Critical infrastructure supply chains involve major public interests; if any link involves a sanctioned entity or a high country-risk supplier, the consequences can be severe.
• 資料主權與機敏資料管控：許多單位依內部規範或上級機關要求，限制機敏資料委外或經由境外雲端處理，對部署方式有嚴格的作業要求。
• Cyber security compliance pressure：公部門與關鍵基礎設施提供者依《資通安全管理法》被核定資通安全責任等級（A 至 E 五級），不同等級對應不同的控制措施與稽核留痕要求。

Industry Solutions

LargitData 為公部門與關鍵基礎設施單位提供整合風險情資、供應鏈安全與地端 AI 的解決方案：

InfoMiner — 風險情資與不實訊息監測

• 多來源即時監測新聞、社群、論壇與公開資料，掌握地緣政治風險與不實訊息訊號。
• 辨識假新聞、協同帶風向與異常帳號集群，追蹤敘事散播路徑與可疑的操作模式。
• 比對 OFAC、EU、UN 等公開制裁名單，辨識受制裁實體與可能的關聯對象；名單比對以公開發布版本為準，命中結果需再人工核對。
• AI 情感分析與異常聲量偵測，於風險擴散前發出警示；警示門檻可依單位需求調整，靈敏度與誤報率互為取捨。

Learn MoreInfoMiner Social Listening

RAGi On-Premise — On-Premise AI Knowledge and Assessment Engine

• 將情資資料與內部知識庫整合為地端 AI 引擎，協助生成研判報告草稿，仍由分析人員覆核定稿。
• 在地端部署模式下，資料處理與模型推論於單位內網進行，資料不傳送至外部雲端。
• 支援自然語言查詢，協助分析人員快速檢索情資與歷史案例，並回傳可點擊追溯的原始出處。
• 可搭配 QubicX 地端 AI 硬體平台作為部署載體，實際硬體選型依模型規模與併發需求評估。

Learn MoreRAGi Enterprise AI Retrieval-Augmented Generation Engine; QubicX On-Premise AI Platform

Key Capabilities

• 假新聞與不實訊息偵測：辨識跨平台散播的可疑內容並追蹤其傳播路徑。
• 資訊操弄研判：分析敘事框架、情緒動員與協同帶風向的行為特徵。
• 異常帳號偵測：揭露水軍、機器人與協同性不真實行為的可疑集群。
• 風險情資監測：涵蓋地緣政治、產業風險與公開網路來源的持續監控。
• 制裁名單比對：對照 OFAC、EU、UN 等公開制裁與觀察名單。
• 供應鏈安全審查：供應商國別風險、公開登記資訊與履約紀錄評估。
• 開源情報蒐集：以公開合法來源建立可行動的情資基礎。
• 地端 AI 研判與報告生成：資料留在內網的分析與草稿產出。
• Audit trails and source traceability: ensuring that intelligence outputs are verifiable and traceable.
• 需客製整合的項目：封閉平台資料、非公開來源情資、機關既有系統的深度串接，皆須先做可行性評估與授權確認。

能力邊界：哪些是現成功能，哪些需要評估

採購前釐清「現成可用」與「需客製」的界線，比比較功能清單更能避免驗收爭議。以下依實際交付難度分成三類：

Deployment: On-Premise First, Ensuring Data Sovereignty

公部門與關鍵基礎設施客戶對資料落地有高度要求。LargitData 提供地端優先的部署方式：RAGi On-Premise 將 AI 引擎部署於單位內網，搭配 QubicX 地端 AI 硬體平台，讓資料處理與模型推論皆在內網完成，資料不傳送至外部雲端。此架構回應了「資料不出單位」的核心需求，同時保留 AI 分析與研判能力。

硬體選型不存在單一標準答案。可行的載體從單張專業級 GPU 的伺服器、整合式桌上型 AI 工作站到多節點叢集都有，實際採用哪一種，取決於下列條件：

• 模型規模與量化方式：參數量、量化精度直接決定所需的顯示記憶體容量。
• 併發使用人數與可接受的回應延遲：同時線上人數翻倍，通常無法靠單機硬撐。
• 知識庫文件量與更新頻率：向量索引的重建時間會隨文件量成長。
• 機房條件：機櫃空間、供電、散熱與網路分區的既有限制。
• 維運模式：是否需要高可用架構、備援節點與離線更新流程。

建議在正式採購前，以貴單位的實際文件與典型查詢做一次小規模效能驗證，並將回應延遲、併發數與正確率的驗收標準寫進契約，避免以規格表上的數字作為唯一依據。

Data Governance and Cyber Security Compliance

本解決方案所蒐集的外部情資，皆來自公開、合法可取得的來源，例如公開制裁名單、政府採購公開資料、新聞與公開網路資訊。系統可提供存取權限控管、加密儲存、稽核留痕與資料保存政策等控制項，協助單位符合資通安全與個人資料保護的相關要求，實際仍需依部署方式與治理設定逐項驗證。所有情報產出皆可追溯來源，確保研判結果經得起檢驗。

常見需要一併確認的規範面向包含：《資通安全管理法》所核定的責任等級與對應控制措施、個人資料保護法 對蒐集、處理與利用的規定、涉及歐盟資料主體時的 GDPR 要求，以及行政院 2023 年函頒的《行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引》。導入時建議由資安、法制與業務單位共同確認資料分類分級、保存期限與委外管理的責任分界。

實際適用範圍與作業要求，仍應以主管機關最新公告及貴機關（或貴公司法務）認定為準。

Use Cases

情境一：不實訊息與資訊操弄偵測

單位透過 InfoMiner 監測跨平台的敘事散播，系統辨識可疑的假新聞、協同帶風向與異常帳號集群，分析發文節奏與關聯網絡，於不實訊息擴散初期即發出預警，協助決策者掌握資訊操弄的手法與規模。實務上建議搭配人工查證流程，將系統警示視為調查起點而非結論。

Scenario 2: Continuous supply chain security review

單位針對關鍵供應商建立持續監控機制。系統自動比對公開制裁名單、監測供應商相關的負面新聞與國別風險，並在名單更新或發生重大事件時提出預警，讓採購與安全部門能及早評估替代方案。名單比對會產生同名誤命中，需搭配統一編號、註冊地等欄位交叉確認。

情境三：地端部署的機敏情報分析

對機敏等級高的分析作業，單位採用 RAGi On-Premise 搭配 QubicX 地端硬體，將分析作業保留在內網。分析人員可用自然語言查詢歷史情資與案例，資料不傳送至外部，符合較嚴格的資料落地要求。導入前建議先盤點哪些資料可進入知識庫、由誰核准，以及查詢紀錄的保存期限。

評估供應商時建議確認的問題

情報類系統的差異多半藏在資料與流程，而非介面。建議在需求說明書或訪商階段直接請供應商書面回答：

• 資料來源清單與更新頻率為何？哪些是自建爬取、哪些是外購授權？授權到期後資料是否仍可使用？
• 去重規則怎麼定義？同一則新聞被多家轉載時，聲量統計是計為一則還是多則？
• 歷史資料可回溯多久？補抓歷史資料是否另計費用？
• 平台改版或封鎖時的缺漏如何通報？是否有服務水準約定與補救機制？
• 情感分析與異常偵測的評測方式為何？以什麼資料集、什麼標註準則計算？錯誤案例是否可調閱？
• 警示的靈敏度與誤報率能否分專案調整？誤報造成的處置成本由誰承擔？
• 地端部署時，模型更新、弱點修補與授權驗證是否需要對外連線？離線更新的作業程序為何？
• 稽核軌跡記錄哪些欄位？保存多久？能否匯出供上級機關或稽核單位查核？
• 委外人員的背景審查、保密切結與存取權限回收流程為何？