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Radar 全球: 前 100,000 名
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小心Azure AD登入頁釣魚版本，隨Office 365 郵件來襲
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>Office 365企業用戶要小心了，微軟周四<a href="https://twitter.com/MsftSecIntel/status/1260975500911980544" target="_blank">提醒</a>，才剛改版1個月的Azure AD登入頁已經出現偽造版本，攻擊者透過釣魚信件將用戶引導至惡意網站以竊取帳密。</p> <p>微軟的Office 365 ATP軟體資料偵測到多起釣魚郵件攻擊，牽涉至少幾十個釣魚網站。由於新版Azure ID登入頁於今年2月<a href="https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-active-directory-identity/upcoming-changes-to-the-azure-ad-sign-in-experience/ba-p/1185161" target="_blank">公布</a>，4月才上線。這幾波釣魚信件攻擊顯示，駭客因應情勢變化的速度有多快。</p> <p>其中一則釣魚郵件以「收到業務檔案」為主旨，內文附上一個偽裝為OneDrive共享檔案文件的PDF檔，點擊「存取文件」後，會被導向一個看似新版的Azure ID登入頁面，企圖騙取Office 365用戶的帳密。這封郵件隨後被Office 365 ATP（Advanced Threat Protection）偵測到。</p> <p>駭客經常利用火紅議題及常見服務，提高網釣攻擊效果。像是去年詐騙人士<a href="https://www.ithome.com.tw/news/134619" target="_blank">傳送</a>假冒中華郵政查詢包裹網頁，以騙取民眾手機號碼，今年則有假冒的武漢肺炎<a href="https://www.ithome.com.tw/news/135613" target="_blank">疫情地圖</a>，上周則有駭客<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137454" target="_blank">散布</a>和思科WebEx有關的網釣信件，謊稱用戶憑證有問題，導引緊張的用戶連到假WebEx網頁輸入帳密。</p> </div></div></div>
2020/5/15 14:50作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137640
Windows開始測試支援DNS over HTTPS
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://www.ithome.com.tw/news/134278" target="_blank">微軟去年11月公告</a>將支援DNS over HTTPS (DoH)，<a href="https://techcommunity.microsoft.com/t5/networking-blog/windows-insiders-can-now-test-dns-over-https/ba-p/1381282" target="_blank">周四微軟宣布</a>，第一個可測試的版本已透過快速通道（Fast Ring）釋出給Windows Insider測試方案的開發人員。</p> <p>DoH是為了解決DNS查詢流量明碼傳送，導致用戶IP及查詢網站被攔截、監聽的問題。其原理是用戶傳送HTTPS加密的查詢流量至特殊的DNS伺服器，由其呼叫DoH解析器(resolver)處理、解密並轉到一般的DNS伺服器，最後解析結果再以HTTPS回傳給用戶端。</p> <p><a href="https://www.ithome.com.tw/news/132939" target="_blank">Mozilla的Firefox已在去年9月預設啟用</a>DoH，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/133004" target="_blank">而Google也正在實驗</a>Chrome的DoH服務。但是兩家廠商以瀏覽器來接手DNS流量處理的作法令企業IT管理員感到困擾，因為這等於是不遵循作業系統的配置，且Firefox獨尊Cloudflare，也令使用者不滿。Windows支援DoH則可將DNS流量控制權再交回IT管理員手上，此外，也讓未原生支援DoH的應用程式也能提供用戶保障。</p> <p>相較於Google合作的5家支援DoH的DNS供應商，Windows DoH服務使用的有Cloudflare、Google、Quad9三家。</p> <p>用戶電腦必須是Build 19628版本以上的Windows Update才能測試。但微軟仍強調這是早期測試版，還不是很穩定，提醒用戶不要安裝於正式工作環境下。</p> </div></div></div>
2020/5/15 14:15作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137632
Google釋出少樣本學習資料集Meta-Dataset
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://ai.googleblog.com/2020/05/announcing-meta-dataset-dataset-of.html">Google釋出Meta-Dataset</a>，這是一個用於少樣本（Few-Shot）學習研究的資料，在這個資料集中，Google提出了一個大規模且多樣化的基準，可用於量測不同圖像分類模型的能力，並提供一個用來研究少樣本學習的框架。</p> <p>Google提到，雖然最近深度學習在一些難題上，都取得了重要的進展，但是這些成功的應用，通常來自於大量需要手動註解的訓練資料，因此這也顯示出了少樣本學習的研究價值，從科學的角度來看，深度學習演算法從有限樣本中學習的能力，與人類相比的確存在明顯的差距，而另一方面，從實際應用的角度來看，少樣本學習也是一個很重要的課題，可讓模型解決缺乏大型標籤資料集的問題，使機器學習應用更加普遍。</p> <p>近來有許多針對少樣本分類的研究，不過之前的基準測試皆無法可靠地評估每個模型相對的優點，因此阻礙了研究發展。Meta-Dataset由10個公開圖像資料集組成，包含ImageNet、Fungi和CUB-200-2011，還有一些手寫字元和塗鴉圖像等，Google還公開了程式碼，其中包含了筆記本，展示使用TensorFlow和PyTorch應用資料集的方法，以及使用Meta-Dataset對現存少樣本圖像分類模型，進行初步研究的成果。</p> <p>標準圖像分類會用一組特定類別的圖像資料集來訓練模型，並使用同類別的圖像測試模型效能，而少樣本分類的目的則是訓練出靈活的模型，希望僅使用幾個範例就可重新使模型能分類新的圖像類別，Meta-Dataset最終目標是要讓模型，能夠在各種測試任務都能表現良好，並且處理在訓練階段未曾看過的類別。</p> <p>Meta-Dataset是目前用於少樣本圖像分類研究中，最大型的跨資料集組織基準，而且其使用了特殊的採樣演算法，能夠改變每個任務中的類別數和每個類別案例數，透過加入類別不平衡和特定資料集，來改變每個任務之間的類別相似度。</p> <p>在利用Meta Dataset評估當前預訓練和元學習模型之後，Google得出了一些結論，目前的方法都難以使用異構訓練資料來源，而有部分模型，比其他模型還要能夠利用資料，Google提到，Meta Dataset為少樣本分類帶來新的挑戰，並且在初步的研究，已經發現了現有方法的限制，找到需要進一步研究的方向，Google希望Meta Dataset能推動少樣本學習這個機器學習子領域的研究。</p> </div></div></div>
2020/5/15 10:35作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137622
法國新法規定網路公司要在1小時內移除戀童及恐怖主義內容
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>法國議會在本周通過了有關仇恨言論的修正版<a href="http://www.assemblee-nationale.fr/dyn/actualites-accueil-hub/ppl-visant-a-lutter-contre-les-contenus-haineux-sur-internet-adoption-en-lecture-definitive" target="_blank">法案</a>，要求網路平臺要在24小時內刪除「明顯違法」的內容，最高罰款為該平臺全球營收的4%，該案很快就引起言論自由派的關注。</p> <p>根據該法案，法國將會在法院設立一個政府部門與數位檢察官，專門負責監控及處理網路上的仇恨言論。任何推廣犯罪、歧視、仇恨、暴力、侮辱或性騷擾的內容都會被視為仇恨言論，網路平臺必須在收到通知的24小時內移除，若是涉及更嚴重的戀童或恐怖主義，則必須在1小時內移除，違反該規定的業者則會被重罰。</p> <p>儘管法國司法部長 Nicole Belloubet認為，此舉將有助於減少網路上的仇恨言論，但主張言論自由的團體則批評此法太過偏激，因為若網站無法在1小時內移除相關內容，警方也許可以要求ISP業者封鎖該平臺。</p> <p>此外，假設平臺誤刪了內容，卻不會受罰，意謂著該法案可能造成「寧可錯殺，不可放過」的效應。亦有批評者擔心，該法案可能造成政客為了自己的政治目的，濫用權力來監控網路的後果。</p> <p>不只是法國，德國也有類似的法令，倘若社交平臺在收到通知的24小時內，未移除仇恨言論或假新聞，就可能收到最高6千萬美元的罰單。</p> </div></div></div>
2020/5/15 10:35作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137627
Google的官方WordPress外掛含有重大漏洞，允許駭客成為搜尋控制臺所有人
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>專門提供WordPress網站安全服務的Wordfence本周<a href="https://www.wordfence.com/blog/2020/05/vulnerability-in-google-wordpress-plugin-grants-attacker-search-console-access/" target="_blank">指出</a>，他們發現了Google所提供的WordPress外掛程式Site Kit by Google，含有一安全漏洞，允許任何經過認證的使用者，成為Google搜尋控制臺（Google Search Console）的所有人。</p> <p>Site Kit是一個可在WordPress的儀表板上部署、管理及檢視所有Google工具的外掛程式，支援搜尋控制臺、分析工具Analytics、AdSense廣告服務、檢視網頁效能的PageSpeed Insights、管理標籤的Tag Manager，以及最佳化工具Optimize，現有30萬個WordPress網站安裝了Site Kit。</p> <p>根據Wordfence的說法，Site Kit的作法是先連結Google的搜尋控制臺帳號，之後再提供其它能力以連結 Analytics、AdSense、PageSpeed Insights、Optimize與Tag Manager。</p> <p>為了建立Site Kit與搜尋控制器之間的連結，Site Kit外掛程式會產生一個proxySetupURL以將網站管理員導至Google OAuth，並執行網站所有人驗證程序，由於缺乏對admin_enqueue_scripts行動的能力檢查，使得proxySetupURL在管理員頁面上以HTML原始碼的方式呈現，而曝露在任何經過授權且存取/wp-admin儀表板的使用者面前。</p> <p>一旦成為搜尋控制臺的所有人，就能變更網站地圖、從Google搜尋結果中移除頁面，或是用非法手段來提高網站排名（Black Hat SEO）。幸好Google有個安全機制，若有新增的搜尋控制臺所有人，就會寄出郵件通知，讓既有的所有人有所警愓。</p> <p>Wordfence是在今年的4月21日發現該漏洞，同一天就通報了Google，Google已於5月7日更新Site Kit。</p> </div></div></div>
2020/5/15 10:40作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137628
AWS開源可用程式語言定義K8s應用程式的工具cdk8s
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/containers/introducing-cdk-for-kubernetes/" target="_blank">AWS釋出用於Kubernetes的雲端開發套件cdk8s</a>，這是一個開源開發工具套件，讓使用者可以在Kubernetes叢集中更簡單地進行建置和維護工作。</p> <p>目前有不少企業運用Kubernetes大規模的部署應用程式，或是大規模地訓練機器學習模型，使用者會建置自動化工具來替代手動操作流程，並為其基礎設施的每一部分，實作操作工作管線，讓開發團隊能夠更細緻地控制應用程式執行的方式。</p> <p>Kubernetes應用程式是透過靜態YAML資料檔案來定義，YAML是一種人類可讀的檔案格式，但每當建構新的應用程式，就需要編寫大量的樣板配置，通常開發人員會從其他專案複製程式碼，手動調整或加以自定義，隨著應用程式和團隊的發展，管理YAML檔案會越來越困難，無論是共享最佳實作或是更新，都需要大量的手動變更和複雜的搬遷。</p> <p>AWS提到，雖然YAML是一個好用的格式，能夠描述叢集需要的狀態，但是其缺乏表達邏輯和可重複使用的抽象原語，而這與用戶使用CloudFormation模板定義應用程式遇到的問題相同，AWS在2018年的時候，推出AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）來解決這個問題。</p> <p>AWS CDK是可讓使用者利用TypeScript、Python、Java或.NET自己熟悉的程式語言，定義雲端基礎設施的開源框架，AWS CDK可以簡化開發程序，其可組合的特性，能夠讓用戶編寫設定和樣本細節，現在AWS將CDK的概念，擴展應用到Kubernetes上，釋出全新專案cdk8s。</p> <p>cdk8s讓使用者同樣可以利用熟悉的程式語言，定義Kubernetes應用程式和可重複使用的元件，生成標準的Kubernetes YAML，也就是說，用戶無論是在企業就地部署，抑或是在任何雲端平臺，都可以利用cdk8s來定義Kubernetes叢集應用程式。</p> <p>cdk8s讓用戶能夠以強類型類別，導入核心Kubernetes API物件和自定義資源（CRD），作為建構模塊（Construct），使用戶可以利用物件導向原語來定義Kubernetes應用程式，AWS提到，cdk8s最強大的地方在於讓用戶編寫自己的抽象。使用者利用cdk8s，可將常用的Kubernetes模式發布為函式庫，然後其他應用程式就能參照這些函式庫，這種方式簡化了所有Kubernetes用戶定義和維護應用程式的程序。</p> <p>目前cdk8s仍處於Alpha測試階段，有興趣的開發者可以搶先開始試用，不過AWS也提到，在未來幾個月，cdk8s還是會有重大變化，這個改進過程會一直到進入穩定版為止。</p> </div></div></div>
2020/5/15 10:55作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137624
臉書多人視訊平臺Messenger Rooms正式推向全球
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>臉書兩周前<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137231" target="_blank">公布</a>最多可支援50人的視訊平臺Messenger Rooms，這項服務已於周四在全球上線，美國以外用戶可以Messenger App啟動視訊。</p> <p>Messenger Rooms是臉書Messenger軟體中視訊會議功能的擴大版。使用者可透過臉書的動態消息、群組和活動三處選擇聯絡人啟動免費視訊，而且沒有通話時間限制。若對方沒有臉書帳號，則可傳送連結邀請對方加入。會議主持人可以選擇參加者或選擇上鎖、不開放其他人加入，也能隨時將特定與會者移除、封鎖。參加者可以自由離開，或是通報違反社群標準的會議室名稱。</p> <p>目前北美用戶可以直接在臉書上啟動Rooms視訊，而其他地區用戶則需使用Messenger啟動視訊。Messenger Rooms最多支援50人同時視訊，臉書<a href="https://messengernews.fb.com/2020/05/14/messenger-rooms-is-now-available/" target="_blank">表示</a>會於近日將這項功能推向全球，也說接下來幾個月將會再陸續新增Rooms的功能，包括從IG私訊（Direct）、WhatsApp或Portal視訊裝置。</p> <p>臉書特別說明Rooms提供的<a href="https://about.fb.com/news/2020/04/privacy-matters-messenger-rooms/" target="_blank">隱私保護</a>，像是臉書不會聽取或觀看Rooms中的視訊內容，Rooms內不會有廣告，當中的影像視訊也不會用來發送廣告。此外，臉書說強化Rooms連結的安全性使之不容易被破解。與會者如果未登入臉書，則他們加入前臉書也只會詢問名字以顯示在視訊中，但在必要情況下，臉書會分享Rooms名稱及成員名單給外部廠商，檢視用戶通報的問題。</p> <p>但是臉書也提醒用戶，透過臉書或Messenger加入視訊時，非臉友用戶也會看到和聽到用戶的訊息，也會看到用戶名稱及公開的臉書帳戶資訊。</p> <p>對手機用戶而言，Messenger Rooms需要下載最新版本Android或iOS Facebook及Messenger應用程式。桌機用戶則需最新版Messenger Desktop。</p> <p>臉書將以Rooms挑戰Zooms以及上周<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137492" target="_blank">開放</a>免費使用的Google Meet。</p> </div></div></div>
2020/5/15 11:00作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137630
Windows 10將增加垃圾程式防護
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>從Windows 10 May Update 2020 (2004)更新開始，微軟將為作業系統內建的Windows Security<a href="https://support.microsoft.com/en-us/help/4562299/protect-your-pc-from-potentially-unwanted-Applications" target="_blank">加入偵測及防堵垃圾程式</a>的新功能。</p> <p>垃圾程式（potential unwanted program，PUP）又稱垃圾App（potential unwanted Application，PUA），是一種令人討厭的軟體，可能造成電腦或裝置效能下降、顯示廣告，甚至安裝有害程式，如木馬、追蹤軟體或是挖礦軟體。</p> <p>微軟將在Windows 10 May Update 2020/ 2004首度加入垃圾軟體的偵測及封鎖功能。本項功能藏在Windows 內建的Windows App中，它根據微軟的信譽評等（reputation-based）技術偵測App或下載檔案。</p> <p>最新PUA防護功能預設關閉。使用者可以到「設定」、「更新＆安全」、「App&瀏覽器控管」、「信譽評等防護設定」下找到並開啟垃圾程式封鎖功能，可以選擇封鎖可疑的應用程式或是下載的檔案，也可以兩者都封鎖。</p> <p>微軟<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137397" target="_blank">證實</a>Windows 10 May Update 2020將在5月正式對大眾釋出，可能是最後一周。</p> </div></div></div>
2020/5/15 09:45作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137626
Nvidia CEO揭GPU新戰略，更推出一系列整合GPU加速運算新產品，搶攻資料中心AI、HPC應用需求
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>受武漢肺炎疫情衝擊的影響，每年3月在美國聖荷西舉辦的GTC技術大會，今年首度改為線上進行，Nvidia更將主題演講延到5月中以網路播送方式舉行。而Nvidia執行長黃仁勳更是直接在家裡開講，不只向網路收看的資料科學家、還有眾多AI開發者，發表一系列整合GPU加速運算新產品，以及新AI開發工具或應用框架，他會中更揭露該公司新的戰略方向，就是要以打造全程端到端的資料中心等級GPU運算平臺為目標，以便能在單一臺運算設備，能實現有如資料中心規模等級的運算性能（data center-scale computing）。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-05-15%20%E4%B8%8A%E5%8D%886_14_14.png" style="width: 600px; height: 266px;" /></p> <p>一開場，黃仁勳便回顧過去25年來GPU加速運算的發展，從最早平行運算GPU晶片，CUDA運算核心軟體堆疊，系統架構發展到單一整合架構。但是真要說到，近幾年，促使加速運算在資料中心領域迅速受到重用的關鍵，他分析主要有兩大原因，一個是以大量資料餵送來提高準確率的新型演算法，或稱為機器學習演算法的出現，使得如何處理資料中心內部大量資料傳遞與資料運算處理，變得極為重要。而應用類型越來越龐大且複雜則是他提到的另一個原因，難以再像以前，單靠提高單臺伺服器本身的運算效能，就能應付處理各類型應用工作負載。</p> <p>因此，黃仁勳直言：「伺服器已不是資料中心的最小運算單元，資料中心本身已成為新的運算單元，」甚至他認為，下一個十年，具備有資料中心處理等級的運算設備，將會是一種常態，意味著，資料中心將成為數據運算的最基本單位。這也是Nvidia的新戰略方向，未來也要能夠提供全程端到端的資料中心等級的GPU運算平臺方案。</p> <p>由於越來越多企業資料中心走向軟體定義資料中心，許多開發者都將自己應用放在上面執行，為了要能涵蓋這些不同類型應用的執行，特別是AI應用，他認為，新一代資料中心等級的運算平臺，不只要有高效能運算處理能力，還要能夠涵蓋網路、儲存，甚至從上層應用到底層所有軟體堆疊優化都包含在內，藉此來達到最佳化的加速運算。這正是Nvidia去年決定買下Mellanox這家公司的原因，甚至不惜重砸69億美元，為的就是補足其在資料中心內部高速網路架構和資料處理這一塊拼圖。前不久，Nvidia更加碼買下另一家以Linux為基礎核心的網路OS軟體公司Cumulus，也是為了這個目的。</p> <p>在完成併購後，Mellano如今已成為Nvidia的網路部門，Nvidia今日也以Mellanox品牌推出新產品，包含一臺高速乙太網路交換器Spectrum 4000、新一代可程式SmartNIC平臺BlueField 2 等。</p> <p>而在AI加速運算方面，Nvidia發布新一代Ampere架構GPU產品Tesla A100，也是首款採用台積電7奈米製程打造的GPU晶片，內含540億顆電晶體。這代GPU提供了多達6,912個CUDA核心、外加432個Tensor Core的AI運算核心，並加入許多可用於AI運算加速與處理新技術，像是這代GPU就採用多實例GPU技術 (<span class="s1" style="font-kerning: none;">Multi-instance GPU），來提高在GPU上同時並行執行</span>AI運算任務的<span class="s1" style="font-kerning: none;">能力，另外，</span>對於稀疏矩陣格式運算也進行優化，可提供2倍執行加速，並支援TF 32、FP16、BFLOAT16等浮點格式，以及INT8與INT4資料類型。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-05-15%20%E4%B8%8A%E5%8D%882_27_09.png" style="width: 600px; height: 228px;" /></p> <p>根據Nvidia內部測試數據顯示，當以Tesla A100加速卡進行AI模型訓練時，其運算效能比起前一代Volta架構V100高出20倍之多，達到312 TFLOPS（以單精度浮點運算為基準），另在執行AI推論表現亦優於V100，可提供1,248 TOPS的運算力。就連在HPC應用，對比前一代也有近2.5倍的提升，達到19.5 TFLOPS。另以Google自然語言模型BERT進行訓練與推論的話，A100則較V100分別高出6倍與7倍之多。</p> <p>基於這代GPU運算加速器產品，Nvidia還推出一臺整合8張Tesla A100 GPU加速卡組成的AI超級電腦系統DGX A100，效能是前一代DGX-2的兩倍，可達到5 PetaFLOPS，但只需用原來一半價格，大約臺幣600萬元就能買到，這樣一臺媲美AI資料中心算力級別的運算設備。目前已於全球出貨。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-05-15%20%E4%B8%8A%E5%8D%882_44_01.png" style="width: 600px; height: 263px;" /></p> <p>黃仁勳還介紹了邊緣AI運算用的新一代EGX融合加速器平臺EGX A100，同樣採用Ampere架構GPU，並整合Mellanox的martNIC網卡，一併放進該加速器平臺，能用於各種產業邊緣AI應用。除了可在該平臺上執行預設AI模型，該公司也提供了EGX參考AI應用框架，對應到不同產業，像是針對智慧城市提供Metropolis，醫療保健用的Clara，還有用於5G電信的Aero，以及對話式AI的Jarvis與機器人技術的Isaac等。 </p> <p>Nvidia公布首波採用HGX A100的業者名單，雲端廠商如AWS、GCP、Azure、阿里雲、百度雲、Oracle Cloud Infrastructure、騰訊雲等，系統商則有Cary、Dell、富士通、技嘉、HPE、聯想、Inspur等公司，將用它開發新一代運算平臺或設備。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-05-15%20%E4%B8%8A%E5%8D%886_38_06.png" style="width: 600px; height: 324px;" /></p> <p>Nvida這次也有不少相關的AI開發工具、軟體推出，例如，最新一個多樣態對話式AI服務的應用框架Jarvis就是其中一個，可讓開發者用於建立ASR 、NLU、TTS、A2F等AI推論模型，Nvida還展示以該技術搭配3D設計協作平臺Omniverse打造的一個3D聊天機器人Misty，有著水滴卡通造型的Misty，使用audio to face模型能模擬人<span style="color: rgb(77, 81, 86); font-family: arial, sans-serif; font-size: 14px;">講話動態以及</span>嘴型，可以用自然地口吻與人交談和互動，或回答對方的提問。另一個推出的AI簡化和管理應用工具Merlin，則是可用於推薦系統優化。</p> </div></div></div>
2020/5/15 06:39作者余至浩https://www.ithome.com.tw/news/137625
Nvidia新一代AI超級電腦系統DGX A100亮相，搭載8張全新7奈米GPU加速卡，單臺效能更翻倍可達5 Peta…
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>Nvidia今天（14日）推出採用全新Tesla A100 GPU打造的新一代AI超級電腦系統DGX A100，運算效能更翻倍可達到5 PetaFLOPS，但只要前一代DGX-2的一半價格，單臺售價只要19.9萬美元起（約新臺幣600萬元），未來將能用於企業資料中心，協助其打造AI訓練和推論所需運算環境。</p> <p>Nvidia自2016年起，每隔兩年便翻新一代AI超級電腦DGX產品，以因應資料中心每年對於AI加速運算、HPC高效能運算需求的大量增長。在今日一場線上GTC大會主題演講上， Nvidia執行長黃仁勳一如往常發表DGX產品線新一代產品DGX A100，也是繼DGX-1、DGX-2之後，Nvidia最新推出的第3代DGX產品。</p> <p>早在主題演講前兩天，就有一段該公司執行長黃仁勳從家裡烤箱端出超大型GPU運算卡的短片在網路瘋傳，短時間就吸引40萬人點閱。當時影片中的機器，正是這臺DGX A100，黃仁勳在今天大會中強調：「它是世上最大的GPU加速運算卡。」這不單指它的體積、重量，更強調其在AI運算加速的效能，更甚以往幾代。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-05-14%20%E4%B8%8B%E5%8D%889_37_46.png" /></p> <p>有別於前一代DGX產品，該公司替這代DGX A100系統，一次裝進8張Tesla A100 GPU加速卡，與合計320GB HBM2記憶體，並以NVSwitch光纖互連。雖然，新系統配備的GPU張數僅有前代一半，但靠著翻新GPU架構與製程技術，採用效能更高的Tesla A100 GPU，使其運算效能可達到5 PetaFLOPS （每秒千兆次浮點運算），相較之下，還比原來採用16張Tesla V100 GPU的DGX-2更高，其效能僅有2 petaFLOPS。</p> <p>Tesla A100 GPU也是Nvidia首款以7奈米Ampere新架構推出的GPU加速器產品，內含有高達540億顆電晶體。在這顆GPU內，還內建第3代Tensor GPU的AI運算核心，多達422個Tensor cores，在深度學習模型訓練，推論執行方面，都比前一代Volta架構GPU足足高出20倍之多。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-05-14%20%E4%B8%8B%E5%8D%889_43_33.png" /></p> <p>值得一提的是，這代CPU首次改用AMD的伺服器CPU，取代前面二代使用的英特爾Xeon系列處理器，DGX A100搭配的是兩顆最新64核Rome伺服器處理器，並可容納最多1TB的記憶體容量，以加快資料存取的反應速度。</p> <p>在對內GPU互連上，新款DGX A100運算主機，除了能以6個NVSwitch光纖互連架構，提供多達每秒4.8 TB的雙向頻寬，每顆GPU之間的頻寬亦提高到了600GB/s。另針對網路連接介面，該款設備也使用最近剛完成併購成為旗下網路品牌的Mellanox產品，能提供9個200Gb/s的Mellanox ConnectX-6 HDR高速網路介面，總頻寬可達3.6Tbps的傳輸能力。至於儲存方面，則採用高速儲存的第4代NVMe SSD陣列，並提供最多15TB容量用於内部儲存。</p> <p>另外，這臺機器本身還提供多個軟體堆疊或工具，可用於加速AI運算的使用，包括了Spark3.0、CUDA加速函式庫RAPIDS、Triton ，以及常用DL開發框架如TensorFlow、PyTorch等。</p> <p>Nvidia舉例，原來要打造一座現代化AI資料中心，用於ML模型訓練與AI推論，需要數十臺的DGX-1搭配上百顆的伺服器CPU，光是初期建置成本，就高達1千1百萬美元，現在改用DGX A100的話，只須一個伺服器機櫃，裝進5臺DGX A100，就能達到同樣的用途，用於資料分析、AI加速運算，而且費用只有原來十分之一，空間和能耗也更省。</p> <p>同一場合，Nvidia還發表以140臺DGX A100打造擁有700 PetaFLOPS運算能力的DGX SuperPOD超級運算叢集節點，效能更遠遠高於TOP500超級電腦第一名，目前排名第一的超級電腦Summit的運算效能達到148.6 PetaFLOPS。而這代DGX SuperPOD還比它多出快5倍，甚至還可以擴充到最多４個SuperPOD節點建立運算叢集，其運算能力更高達4.6 ExaFLOPS 。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-05-14%20%E4%B8%8B%E5%8D%889_45_06.png" /></p> <p>DGX A100目前已開始於全球出貨，每臺售價19.9萬美元起。並已有美國能源部的阿貢國家實驗室先採用，其他早期採用者，不少是國家研究機構或AI實驗室，像是德國DFKI研究中心、UAE人工智慧辦公室等，另外也有一些AI公司如Element AI、Harrison.ai等未來也要用。</p> </div></div></div>
2020/5/14 22:24作者余至浩https://www.ithome.com.tw/news/137617
【大話資安直播預告】你知道嗎？Dropbox也能變成駭客的專屬後門喲！
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>雲端服務已經成為我們日常生活不可或缺的一部分，但你知道，當我們越依賴各種雲端服務時，也會有越多駭客開始鎖定各種雲端服務，作為入侵企業的跳板呢？尤其是，當我們目前依賴的各種防毒軟體和偵測工具，無法即時發揮應該有的防護和告警功能時，這將對企業及個人造成何種衝擊與影響呢？</p> <p>我們很榮幸在2020年5月21日（四）中午12點，邀請詮睿科技資安處處長陳昱崇（Zero Chen）和資安研究員陳正宏（Theo Chen）以「你知道嗎？Dropbox也能變成駭客的專屬後門喲！」為題，跟我們分享，他們如何發現常見的雲端儲存Dropbox服務，怎麼成為駭客入侵的囊中之物？</p> <p>他們也會跟我們分享，這起Dropbox的APT資安事件和其他APT相較，有使用哪些特殊手法？也會實際分享，在進行資安事件處理（IR）的過程中，從使用者的架構，到鑑識調查過程中遇到的各種疑難雜症，甚至到，建議使用者如何做簡單的自我健診、確認可提供完善的資訊供調查等辛苦歷程，都會跟我們完整分享。</p> <p>＠講題：你知道嗎？Dropbox也能變成駭客的專屬後門喲！</p> <p>＠日期：2020年5月21日（四）中午12點</p> <p>＠來賓簡介：</p> <p>‧詮睿科技資安處處長陳昱崇（Zero Chen）</p> <p><s>駭客食堂主廚</s>，綽號祭肉陳，曾擔任經典線上遊戲（無盡的任務EverQuest）線上客服、遊戲企劃、IT系統管理與資料庫管理，在2008年因緣際會踏入資安領域，同時具備甲、乙方資安相關經驗，擅長資安事件應變處理、網頁滲透攻防與資訊系統架構安全分析，後期較專注於事件應變處理。</p> <p>曾於2013年向TWCERT / KRCERT舉報KMPlayer APT供應鏈攻擊事件（TWCERT早期通報編號為ICST-ANA-2013-0018）；另於2020年3月，與趨勢科技共同研究發表Operation DRBControl APT事件調查分析報告。</p> <p>‧詮睿科技資安研究員陳正宏（Theo Chen）</p> <p>大學時期從程式設計競賽打到CTF競賽，在學期間，參加輔仁大學資訊安全研究會NISRA，內部有多次講授各類滲透測試技巧和實作的經驗。</p> <p>畢業後主要從事程式開發以及網站滲透測試。近期的研究重心為惡意程式逆向分析，於2020年3月與趨勢科技共同發表Operation DRBControl的分析報告，揭露一場APT攻擊事件背後建構在雲端服務Dropbox上的全新後門。</p> <p> </p> <p> </p> </div></div></div>
2020/5/14 15:37作者黃彥棻https://www.ithome.com.tw/news/137612
Amazon呼籲美國建立一致的疫情物價哄抬法令
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>負責公共政策的Amazon副總裁Brian Huseman<a href="https://blog.aboutamazon.com/policy/its-time-for-congress-to-establish-a-federal-price-gouging-law" target="_blank">發表公開信</a>，要求美國國會應該制定一個聯邦等級的物價哄抬法令，以替全美消費者打造一個平等的保護機制。</p> <p>在武漢肺炎（COVID-19）疫情爆發時，Amazon就發現該電子商務平臺上出現哄抬價格的現象，主要是與防疫相關的物品，像是各式口罩或洗手乳等，在將相關商品下架並向各州檢舉時，Amazon才發現各州對哄抬物價的法令不盡相同，使得對消費者的保護出現了落差。</p> <p>為了防止業者過份地提高商品售價，Amazon除了部署動態的自動化技術，來尋找價位不合理的商品，並將它們下架之外，內部也有一個專門監控高需求商品價位的團隊。迄今光是在美國，Amazon便移除了近4,000個涉嫌哄抬價格的賣家帳號，同時把賣家資料交給各州的檢察官。</p> <p>目前美國約有2/3的州具備在緊急時刻不得哄抬物價的法令，但規範並不一致，標準不一讓零售商很難與執法機關合作。例如有些州認為只要商品售價比平常高於10%到25%就算是哄抬物價，但有些州只是簡單地禁止業者「過份」提高價格，還有些州沒有明確的價格詐欺法令，另有一些州允許業者根據產品或供應鏈成本的提高，合理制定較高的售價。</p> <p>Huseman指出，基於聯邦的價格詐欺法令應該建立清楚的價格標準，釐清哪些業者或商品應該受到規範，也應有強大的執行權限，才能夠確保全美消費者得到同樣的保護，也將讓諸如Amazon等零售平臺能夠更有效地防範這些詐騙者。同時，他也建議新法令應該賦予美國聯邦交易委員會（FTC）追捕這些詐騙者的權力。</p> </div></div></div>
2020/5/14 15:45作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137614
Node.js之父新專案Deno 1.0正式亮相
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>由於Node.js技術債太多，Node.js之父Ryan Dahl乾脆重新建立的專案Deno，經過兩年多的開發，現在終於達到<a href="https://deno.land/v1" target="_blank">1.0</a>了。</p> <p>Deno是個JavaScript Runtime，能讓JavaScript和TypeScript程式，在瀏覽器之外的地方執行，並且為了安全起見，所有程式預設在沙盒中執行，而且全面地使用Promises，解決尾延遲（Tail Latency）的問題，不過，Ryan Dahl提到，比起已經發展十年的Node，Deno還很年輕仍有許多限制，開發者在發展專案選擇上要仔細考量。</p> <p>Node.js在2009年開發，經過了十年發展，現在的JavaScript已經與當時相當不同，Ryan Dahl表示，當時Node必須要發明概念，這些概念被標準組織採納之後，再以不同的實作方式添加到語言中，但隨著JavaScript不斷的發展，還有像是TypeScript出現，管理建置系統和其他繁雜的工具等任務，當使得建構Node.js變成一件困難的事，而且他也認為，Node.js連接外部儲存庫的機制，從根本地整合了NPM儲存庫，這與網頁理想不符。</p> <p>有鑒於各種因素，Ryan Dahl認為，JavaScript生態系已經發生了巨大變化，是時候進行簡化，他要創造出可用來處理多種任務的高效能腳本環境，而這個產物便是Deno，Deno提供了讓開發者快速編寫複雜功能腳本的獨立工具，可生成單一執行檔，不需要依賴其他工具，在單個檔案就可以定義複雜行為。</p> <p>和瀏覽器一樣，在預設情況下，Deno會以沙盒執行程式碼，腳本也無法輕易地存取硬碟、開啟網路連接或是任何其他具潛在惡意操作的行為，Deno雖可以讓應用程式存取相機和麥克風API，但是需要經使用者授與權限，其能夠在終端中提供類似的控制，使用者除非在命令列使用--allow-net等特有標籤，應用程式才能使用指定的功能。</p> <p>由於為了讓Deno適用於更廣泛的領域，因此強調能良好支援JavaScript語言擴展TypeScript，讓開發者能夠選擇性提供類型資訊，Ryan Dahl提到，特別是複雜的伺服器端商業邏輯，類型檢查的需求變得重要，因此Deno在設計時特別考量TypeScript，Deno類型命令的所有內容都提供類型宣告，Deno的標準模組也全部使用TypeScript編寫。</p> <p>而Ryan Dahl也特別強調了Deno和Promises的深度結合，他提到，當初在發展Node的時候，還沒有Promises或async/await的概念，這些都是之後才出現的，Node是以EventEmitter來提供類似的功能，除了無法獲得async/await的好處之外，EventEmitter模式還會有背壓（Back-Pressure）的問題，而Deno沒有這些問題，Deno從低階繫結層到系統，都緊密的結合Promises。</p> <p>在發布Deno 1.0的同時，Ryan Dahl也說明了許多Deno當前的限制，他提到，由於Deno不是Node的分支，而是一個全新的實作，從生態系發展角度來說，可能還不適用於部分應用程式，而且Deno與Node套件並不相容，雖然他們提供了一個相容層，計畫逐漸讓Deno能夠直接執行Node程式，不過目前這個專案還只是在初始階段。</p> <p>而Deno的HTTP伺服器的效能，最大每秒約處理25,000個請求，最大延遲為1.3毫秒，而在類似的Node程式，每秒則可處理34,000個請求，最大延遲介於2到300毫秒之間。Ryan Dahl表示，Deno是一個適當的非同步伺服器，最大延遲的表現比Node更好，而每秒處理25,000個請求應該可以滿足大部分的應用，如果需要更高的處理量，或許不適合採用JavaScript開發。</p> <p>在擴充套件上，Deno社群正在發展一個全新的套件系統，讓開發者自定義程式來擴展Deno Runtime，不過這個專案也還在初期階段，介面還在開發中未達穩定階段，因此目前要存取Deno提供之外的本機系統還很困難。</p> </div></div></div>
2020/5/14 16:10作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137613
Cloud周報第64期：AWS推出自動調整基礎設施的解決方案Trusted Advisor Explorer，來兼顧企…
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><span style="color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞（2020/05/07～2020/05/13）</span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> OpenStack </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 新版本 </span></strong></span> <span style="color:rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 安全性 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;">OpenStack釋出第21個版本，Ironic可自動化調度裸機硬體</strong></p> <p><strong style="font-size: 22px;"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%96_Ussuri_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_OpenStack%202.JPG" style="width: 600px; height: 263px;" /></strong></p> <p>受武漢肺炎（COVID-19）疫情影響，OpenStack基金會原定於6月上旬在溫哥華舉辦的上半年度峰會，被迫取消，不過，該基金會仍按原計畫於5月13日釋出代號為Ussuri的第21個OpenStack版本。新版OpenStack由188個組織或企業，總計超過1千名開發者共同參與開發，並聚焦3大面向來改版。首先，在提升核心基礎設施層的穩定性方面，運算服務Nova新增了單元間伺服器冷遷移和大小調整的功能，而整合OpenStack與容器網路的網路服務Neutron子專案Kuryr，增加了對IPv6的支援，讓Neutron可以更易與現有容器網路框架整合，此外，裸機部署服務Ironic增加了自動化調度裸機硬體的功能。</p> <p>第二個面向是圍繞安全性和加密性功能的強化，負載平衡服務Octavia現支援傳輸層安全協定（TLS），企業可指定被集區（pool）和接聽程式（listener）接受的TLS加密名單，使負載平衡器強制執行安全上的合規性要求。最後一個面向則是強化新使用場景的支援力度，特別是針對AI應用場景，像是管理硬體加速器的專案Cyborg現與Nova整合，企業可採用Nova啟動伺服器實例，並由Cyborg管理GPU或FPGA加速器。<a href="https://www.openstack.org/software/ussuri/">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> IBM Cloud </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 本地端 </span></strong></span> <span style="color:rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 邊緣運算 </span></strong></span> </p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>IBM將推出新服務Satellite，把自家雲端服務搬進企業機房和邊緣</strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%96_IBM%20Cloud%20Satellite_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_IBM.JPG" style="width: 600px; height: 376px;" /></strong></span></p> <p>IBM於年度大會Think宣布，年底前將推出新服務IBM Cloud Satellite，讓企業把IBM Cloud雲端服務搬回內部資料中心使用，甚至是邊緣運算節點。為建立IBM Cloud服務搬回本地端所需的執行環境，還有讓本地端具與雲端環境一樣的管理方式，企業需先利用紅帽OpenShift打造相近於IBM Cloud的K8s環境，再部署一個中間層軟體，來複製一份IBM Cloud的管理介面至本地端，而這個中介軟體包含了3個元件。</p> <p>首先是配置工具Satellite Config，他提供企業一個應用程式的視圖，可配置和部署應用。其次是Satellite Mesh，他提供了聯合的微服務管理器Istio服務網格，可連接不同本地雲端服務執行環境的叢集，從而管理應用的政策、安全性和可見性。第三個Satellite Link則可供企業管理應用程式的網路條件，像是防火牆、稽核等，而每個本地環境也是通過Link與IBM Cloud連接。IBM還新增了一個管理單位Location，作為雲端服務搬遷至的環境之名稱，每個Location由一組Red Hat Enterprise Linux主機組成，提供執行應用和IBM雲服務實例所需的容量，企業則可選擇於既有的硬體架構上，或是IBM Cloud Pak System上打造新服務的Location。<a href=" https://www.ibm.com/cloud/satellite">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 微軟 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雲端地區 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 歐洲 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><strong>微軟宣布3個雲端地區的建置計畫，擴大雲端基礎設施投資</strong></strong></p> <p>面對幾個月來，Azure出現了幾起容量限制的情況，微軟近日一口氣宣布3個雲端地區的建置計畫，分別是在義大利米蘭、紐西蘭和波蘭，也呼應其日前承諾保留一定雲端資源用量供企業使用的策略。目前微軟尚未於這三個國家設有雲端地區。微軟將於三個新雲端地區提供Azure服務，還有開放Office 365、Dynamics 365和Power Platform，不過，微軟未進一步揭露各新雲端地區的啟用時間。</p> <p>義大利和波蘭的雲端地區興建計畫另伴隨著微軟於當地的投資計畫，微軟預計於義大利投資15億美元，在波蘭投資10億美元，要來搶攻兩國政府機構和企業組織的數位轉型需求市場，甚至將建置雲端資料中心。微軟表示，新地區將使用戶可遵守資料落地權的規範，把資料儲存於境內。在新雲端地區的建置消息發布後，微軟全球雲端地區的布局達到61處，遍布25個國家。微軟於稍早第三季財報的會議上也表示，下個季度的雲端基礎設施支出預計將大幅增加。<a href=" https://news.microsoft.com/europe/2020/05/08/microsoft-announces-1-5-billion-investment-plan-to-accelerate-digital-transformation-in-italy-including-its-first-cloud-datacenter-region/">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> IBM </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 電信業 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雲端管理平臺 </span></strong> </span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>搶攻5G與邊緣運算市場，IBM推出電信網路雲端管理平臺Telco Network Cloud Manager </strong></span></p> <p>IBM於Think 2020線上會議活動上，揭露下一階段戰略，將透過混合雲、多雲技術，搶進5G與邊緣運算市場，而去年併購的開源商軟巨頭紅帽，將成為其發展5G與邊緣方案的關鍵利器。IBM在會中推出了電信網路雲端管理平臺Telco Network Cloud Manager，這是一個網路功能虛擬化管理雲端方案，可以在幾分鐘內，自動化調度虛擬化或容器化的網路功能，同時可自動化管理網路功能，並在OpenShift平臺上執行。OpenShift原是一個容器調度和管理平臺，後來，紅帽將它帶到了邊緣端，把它打造成為一個邊緣運算平臺，這次IBM便將該平臺引進新的電信邊緣雲方案，讓電信營運商或CSP業者也可以透過它自動化管理邊緣端網路功能和服務，並且加快在邊緣的部署，來縮短服務推出時間。<a href=" https://newsroom.ibm.com/2020-05-05-IBM-and-Red-Hat-Launch-New-Edge-Computing-Solutions-for-the-5G-Era">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AWS </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> EC2 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 費用調降 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><strong>AWS宣布新一波EC2降價調整消息，降幅最高達18%</strong></strong></p> <p>AWS日前宣布調降雲端服務EC2部分定價模式的價格，針對標準預留執行實例（RI）類型和承諾使用節省計畫（Savings Plans）做調整。這次降價的VM實例規格包含M5、C5、R5等，然而，價格調降幅度從1%到18%不等，取決於企業使用的雲端地區，還有購買服務的期長。以鄰近臺灣的東京雲端地區為例，1年期M5降幅為10%，C5為12%，R5則不變，而3年期M5降幅為14%，C5達16%，R5則為5%。M5、C5和R5實例規格中，以M5的降價幅度最大，1年期降幅以美西北加州16%的調幅最高，3年期則以德國法蘭克福18%的改變最大。新價格現已生效，所以購買EC2新RI或節省計畫的企業，將可感受到新的價格變化。AWS表示，此波降價所有雲端地區皆適用，但強調並非所有定價模式都適用，像是不含按需取用的實例類型和可轉換型式的預留執行實例（convertible reserve instance）。<a href=" https://aws.amazon.com/blogs/aws/ec2-price-reduction-for-ec2-instance-saving-plans-and-standard-reserved-instances/">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雲端儲存服務 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Dropbox </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 遠距辦公 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><strong>遠距辦公需求大增，Dropbox最新財報首出現盈餘</strong></span></strong></p> <p>Dropbox日前發布截至3月31日的今年度第一季財報，受疫情影響，雲端儲存需求提升，使Dropbox服務的用戶數也連日成長，營收達到4.55億美元，這是該公司自 2018年上市以來，首次出現季度盈餘。使用者利用Dropbox產品來實現遠距辦公，也反映於他們服務試用、購買和使用度的增加，像是企業方案Business和個人方案Plus，自3月中以來，試用人數分別成長了40%和25%。Dropbox表示，受武漢肺炎（COVID-19）疫情打擊更為嚴峻的地區，例如義大利、法國、德國和西班牙，基本用戶數在3月首兩周的升幅又更為明顯。現階段，Dropbox有1,460萬名付費用戶，較去年同期的1,320萬名，成長超過1成。<a href=" https://investors.dropbox.com/news-releases/news-release-details/dropbox-announces-fiscal-2020-first-quarter-results">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AWS </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 基礎設施 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 成本優化 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><strong>AWS推出基礎設施成本優化解決方案，依企業需求和成本自動調度基礎設施</strong></span></strong></p> <p>AWS日前推出基礎設施成本優化的解決方案AWS Trusted Advisor Explorer，可主動地追蹤企業的雲端租用成本使用狀況，進而依據需求和成本自動調度基礎設施。這個工具還建立了一個資料湖，來匯整企業各類型資源的運作狀態，包含收集資源調度建議工具AWS Trusted Advisor的成本建議，還有收集用來管理大量資源AWS Resource Groups標籤編輯器的資料，並能進一步建立儀表板供企業檢視多方資料。<a href="https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2020/05/introducing-aws-trusted-advisor-explorer/?nc1=h_ls">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> GCP平臺 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 資料庫即服務 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> NoSQL資料庫 </span></strong> </span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>Google雲端現提供DataStax的Cassandra即服務</strong></span></p> <p>Google宣布DataStax的Cassandra即服務Astra，供企業在Google雲端市集中選用，將Astra用作資料庫即服務，建構網際網路應用程式。Cassandra最初是由臉書開發的分散式NoSQL資料庫系統，其橫向擴展架構具良好的可擴展性和效能，能夠支援擁有大量資料的應用程式。不過，其部署、管理和擴展工作都很複雜，所以Google雲端的Cassandra即服務Astra簡化了企業管理Cassandra資料庫的工作。Astra整合於Google雲端控制臺中，開發人員可在數分鐘內，於雲端啟動Cassandra叢集，將其用作資料庫即服務來建構應用程式，並不需管理Cassandra的運作。<a href="https://cloud.google.com/blog/products/databases/open-source-cassandra-now-managed-on-google-cloud">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 資料搜尋 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 機器學習 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 非結構化資料 </span></strong> </span></p> <p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><strong>AWS正式推出企業認知搜尋引擎Amazon Kendra</strong></span></strong></p> <p>AWS正式推出可以理解結構化和非結構化資料的企業搜尋引擎Amazon Kendra，利用機器學習技術索引企業中，儲存在不同後端的結構化和非結構化資料，來回應各種領域的問題。且資料在傳輸過程都會以HTTPS加密，並利用AWS KMS對資料進行靜態加密。AWS提到，Amazon Kendra經過最佳化，因此可以理解IT、醫療保健和生命科學等各種專業領域的用語，使其能夠針對問題找到準確的答案，而且開發人員也可以利用專業資料來源，或是文件發布時間等標準，來調校搜尋結果的相關性。</p> <p>企業可以在AWS控制臺中，利用程式碼範例或是API，將Kendra搜尋部署到搜尋頁面、聊天應用程式和聊天機器人等應用程式中，就能夠啟動和執行Kendra語義搜尋。根據企業對Kendra預覽版提供的反饋，AWS除了改善索引編輯以及搜尋準確度之外，還加入了一些新功能，包含新增OneDrive、Salesforce和ServiceNow三種新的雲端連接器，還增加汽車、保健、法律和電信等8個新領域專業知識。<a href=" https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/reinventing-enterprise-search-amazon-kendra-is-now-generally-available/">（詳全文）</a></p> <p><strong>圖片來源／OpenStack、IBM、AWS</strong></p> <p><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> <span style="color:#FFFFFF;">更多Cloud動態 </span> </span></strong></p> <p><strong>1. Synergy市調：全球首季雲端基礎設施服務支出達290億美元，比去年同期成長37%</strong><a href=" https://www.srgresearch.com/articles/covid-19-fails-dent-aggressive-growth-cloud-spending-half-q1-market-belongs-amazon-microsoft">（詳全文）</a></p> <p><strong>2. 微軟推新版Azure VMware Solution，網路層採用NSX-T供企業建立Azure私雲</strong><a href=" https://azure.microsoft.com/en-us/updates/new-azure-vmware-solution-is-now-in-preview/">（詳全文）</a></p> <p><strong>3. 甲骨文宣布將啟用南韓第二個雲端地區，且今年整體雲端地區規模預計達36個</strong><a href=" https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/oracle-opens-a-second-south-korea-cloud-region ">（詳全文）</a></p> <p><strong>4. IBM近日發表容器環境軟體的市集Red Hat Marketplace，可提供企業於此搜尋、購買、快速部署和管理獲認證的軟體，現為技術預覽版</strong><a href=" https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?infotype=AN&subtype=CA&htmlfid=897/ENUS220-120&appname=lenovous&language=en">（詳全文）</a></p> <p><strong>5. AWS宣布調降IoT裝置管理服務AWS IoT Device Management的任務費用至少9成</strong><a href=" https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-price-reduction-for-aws-iot-jobs-globally-available/">（詳全文）</a></p> <p><strong>資料來源：iThome整理，2020年5月</strong></p> </div></div></div>
2020/5/14 14:18作者黃郁芸https://www.ithome.com.tw/news/137609
經常在Chrome上開啟一堆分頁？Chrome新增分頁群組功能
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>Google<a href="https://www.blog.google/products/chrome/manage-tabs-with-google-chrome/" target="_blank">宣布</a>，已於Chrome Beta中新增了分頁群組功能，讓使用者能夠根據主題來整理雜亂的分頁，並打算在下周釋出的新版Chrome中部署。</p> <p>此一群組分頁功能很直覺，可替特定的分頁設定名稱與顏色，並把同類的分頁納入同一個名稱，或是直接移動分頁讓它併入某個群組。使用者不僅能以文字設定分頁群組的名稱，也可直接以表情符號作為群組名稱。倘若直接關閉Chrome，重新開啟時這些群組仍依然會存在。</p> <p>Chrome的使用者經驗工程師Edward Jung表示，內部測試及使用者研究發現，有些人喜歡根據主題來整理分頁，例如在同時執行多個專案，或是搜尋不同的購物及評論網站時，還有些人是基於任務的急迫性來替分頁分類，像是「儘快處理」（ASAP）或「等等再處理」（Later）。</p> <p>現在該功能已存在於Chrome Beta中，支援Chrome OS、Windows、Mac及Linux等桌面作業系統，為了確保Chrome的效能及穩定性，Google打算在下周釋出的Chrome穩定版中慢慢部署此一功能。</p> </div></div></div>
2020/5/14 14:20作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137610
爆Linux修補專案有後門，華為否認與之有關
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>近日的一批疑似來自華為的Linux修補專案引爆後門程式疑慮，華為對此出面駁斥和該專案的關聯性。</p> <p>近日一個名為<a href="https://www.openwall.com/lists/kernel-hardening/2020/05/10/3" target="_blank">HKSP</a>（Huawei Kernel Self Protection）專案上傳到開發社群Openwall網站上，宣稱專案旨在強化Linux核心的安全性。原作者<a href="https://github.com/cloudsec/hksp" target="_blank">說明</a>，這專案是他工作之餘的研究結果，和華為公司無關。他並表示，由於個人精力有限，無法面面俱到，因此警告本專案欠缺品質控管，像是檢查或測試，也說只是一個示範程式。</p> <p>不過由於名稱中有華為字樣，外界仍相信這個專案來自華為。事實上，Google、微軟或Amazon、IBM等公司因為大量使用Linux具有足夠開發資源，回饋Linux核心強化的專案也所在多有，華為上傳程式碼也無可厚非。然而華為在網路設備上的爭議猶存，使這個專案格外受關注。</p> <p>一家安全廠商GRsecurity<a href="https://grsecurity.net/huawei_hksp_introduces_trivially_exploitable_vulnerability" target="_blank">發現</a>HKSP中有漏洞，該公司認為該漏洞出於完全欠缺安全防護意識的編寫，而「可輕易開採」（trivially exploitable）。這引發其他開發人員質疑華為釋出了一個有後門的修補程式。</p> <p>周一華為出面否認。華為<a href="https://www.huawei.com/en/psirt/security-notices/2020/huawei-sn-20200511-01-hksp-en" target="_blank">指出</a>，經過調查顯示，這批修補程式並非華為提供的官方版本，而是由一位開發人員上傳Openwall的示範程式碼，也未用於所有華為裝置中。</p> <p>華為重申對產品程式碼有嚴格品質要求，對官方版本釋出開源社群也有嚴厲的管理和流程要求。</p> <p>原作者也在引發爭議後感謝GRSecurity點出「大量臭蟲」，並移除有問題的程式碼。此外他也移除和華為有關的字串，強調因為是個人作品、不是華為官方專案之故。</p> <p>華為聯絡GRSecurity，希望後者能修正描述。不過GRsecurity說，依據公開資訊，原作者乃華為員工，且雖然他撇清程式碼和華為的關係，但他們從私下管道得知，該員工還是華為公司等級最高的首席安全部門成員。這家廠商並認為原作者在Github repo偷偷摸摸的修改啟人疑竇，因此決定僅以更新方式說明，並未刪除其說法。</p> </div></div></div>
2020/5/14 14:45作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137611
美國大型醫療照護業者Magellan Health也淪為勒索軟體受害者
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>美國的醫療照護業者Magellan Health本周坦承遭駭客入侵，駭客先透過網釣攻擊進入該企業的伺服器之後，先企圖竊取機密資訊，之後再部署勒索軟體。</p> <p>Magellan Health在2018年時名列Fortune 500企業，主要提供醫療及藥品服務，主要客戶包括各種健康計畫、其它小型的醫療照護組織、工會，以及軍方或政府機構等。</p> <p>該公司在本周<a href="https://assets.documentcloud.org/documents/6889299/Magellan-Sample-Individual-Notice.pdf" target="_blank">披露</a>，駭客先是在4月6日假冒為該公司的客戶，透過網釣郵件取得憑證之後，於4月11日展開勒索軟體攻擊，而且在部署勒索軟體之前，還試圖從Magellan Health的伺服器上竊取機密資訊，包括企業資訊、個人資料，以及員工的登入憑證等。</p> <p>駭客所盜走的個人資訊包括姓名、地址、員工ID、社會安全碼、稅務ID，還有部份員工的登入憑證。</p> <p>在發現攻擊行動之後，Magellan Health與資安業者Mandiant合作展開調查，採用額外的安全措施，同時知會執法機關，以及受到波及的關係人。不過，目前Magellan Health的官網尚未恢復正常。</p> <p>這並不是Magellan Health第一次遭到網路攻擊，去年該公司旗下的3家子公司<a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/healthcare-giant-magellan-health-hit-by-ransomware-attack/" target="_blank">也傳出資料外洩事件</a>，駭客同樣是利用網釣郵件打開進入系統的第一道關卡。</p> <p>根據Coveware今年第一季的統計，勒索軟體駭客最常用來滲透企業的主要媒介為RDP，第二即是網釣郵件；而在該季的受害者分布中，第一名是專業服務業者，占了18.1%，醫療照護產業則以13.8%居次。</p> </div></div></div>
2020/5/14 11:45作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137604
AI趨勢周報第131期：打破疆界！29個跨國醫學中心要用聯合學習打造一套腦瘤AI
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞(0508～0514)</span></h3> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">聯合學習 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 醫學中心 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 腦瘤 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>打破疆界！29個跨國醫學中心要用聯合學習打造一套腦瘤AI </strong></span></p> <p>由美國國衛院發起的癌症資訊科技計畫，以賓州大學醫學院Penn Medicine為首，今年要協同七國的29家醫學研究中心，以聯合學習（Federated Learning）共同開發腦瘤偵測AI演算法，並由英特爾負責背後的技術支援，提供處理器等資源。</p> <p>英特爾指出，聯合學習是分散式機器學習，參與機構可各自訓練AI模型，不須共享病患資料。早在前年，英特爾就與Penn Medicine用聯合學習來訓練醫療影像AI模型，模型準確率可達到傳統方法的99％。今年，這個團隊要利用全球最大的國際腦瘤影像資料集BraTS，來共同開發腦瘤偵測AI演算法。<a href="https://newsroom.intel.com/news/intel-works-university-pennsylvania-using-privacy-preserving-ai-identify-brain-tumors/#gs.6hr0yn">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://newsroom.intel.com/wp-content/uploads/sites/11/2020/05/federated-learning-explainer.jpg" /></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Amazon </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 搜尋服務 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 自然語言處理 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>Amazon正式發布AI搜尋服務Kendra，可快速找到多種專業領域資料</strong></span></p> <p>歷經去年底至今的預覽版測試，Amazon近日正式發布企業搜尋服務<a href="https://aws.amazon.com/kendra/">Kendra</a>，要讓企業使用者在雜亂的各種內部資料中，快速找到特定專業領域的資料。進一步來說，使用者直接利用AWS控制臺配置後，Kendra可統一整合各種資料來源，像是檔案系統、網站、SharePoint、OneDrive、Salesforce等，再來，使用者需回答幾個相關問題，或提供常見問題等知識庫給Kendra，讓它用NLP來分析特定資料與問題之間的關係，並建立索引。</p> <p>AWS指出，Kendra可理解不同領域用語，比如IT、醫療、法律、保險、能源、工業等，來讓不同背景的企業使用者找到資料。<a href="https://press.aboutamazon.com/news-releases/news-release-details/aws-announces-general-availability-amazon-kendra">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://d1.awsstatic.com/re19/Kendra/WEB_Kendra_Before-After.f62b81392674c05785f547c731a4a087faabf412.png" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 慈濟醫院 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> ICD-10編碼 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 智慧醫院 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>慈濟醫院聯手華碩，著手推動11項醫療AI專案</strong></span></p> <p>為提高看診速度、降低臨床錯誤，慈濟醫院宣布正式聯手華碩AI研發中心，將整合旗下7家分院的醫療和研究數據，來開發慈濟醫療大數據平臺，發展AI應用。</p> <p>其中，雙方發起了11項醫療AI專案，像是ICD-10編碼推薦引擎、病人出院後14天非計畫再入院率、慈濟研究型資料庫、管理指標資料庫等，並於四家分院陸續導入。其中，最早執行的ICD-10編碼推薦引擎歷時6個月開發，透過NLP分析病歷，能快速推薦醫師疾病分類編碼，也能用於教學上，比如應用於門診教學，可提醒醫師再次詢問病史、補充遺漏症狀，讓醫師和醫學生學習問診技巧。</p> <p>該推薦引擎有3個功能，首先是書寫小幫手，當醫師輸入病人主訴和症狀後，可協助醫師修改用字。再來是智能編碼，可根據醫師診斷的描述，推薦合適的診斷碼。最後是醫療關鍵字功能，可讓醫師再根據診斷，來檢視是否遺漏主訴和症狀。除此之外，慈濟醫院也將與華碩瞄準醫學教育，來開發適用於臺灣臨床訓練情境的輔助型AI軟體，像是臨床輔助診斷系統、病歷寫作教學系統等。<a href="https://aics.asus.com/zh/news-tw/aics-tzuchihospital-icd10-coding-assistant/">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://aics.asus.com/wp-content/uploads/2020/05/ICD-10-Coding-Assistant-1024x534.png" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 雷達感測</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 科技防疫 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 預警 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>無接觸診療又有新做法，中山靠雷達感測人體數據打造病患生理AI預警系統</strong></span></p> <p>由中山大學團隊組成的昇雷科技，以先前研究基礎開發一套雷達生理感測系統，整合自行研發的射頻硬體、天線設計、訊號處理和演算法軟體，透過雷達波來偵測人體反射訊號，再以訊號處理演算法收集生理數據，可連續掌握武漢肺炎（COVID-19）患者心跳和呼吸率，減少醫護接觸的感染風險。</p> <p>這套系統目前已應用於高雄醫學大學負壓隔離病房，並搭配後端AI平臺，來分析患者生理狀況，提前預警。此外，醫院也可透過遠端監控，來掌握患者異狀。除此之外，昇雷科技也捐贈一臺雷達生理感測系統給科技部，來推動零接觸防疫。<a href="https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/bca67cbd-25fd-45f7-83de-c7a1e105ee12?l=CH&utm_source=rss">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%961_%E9%9B%B7%E9%81%94%E6%84%9F%E6%B8%AC%E5%99%A8_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E7%A7%91%E6%8A%80%E9%83%A8.jpg" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 智慧製造</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 電極鋁箔 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 品檢 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>電極鋁箔工廠導入AI品檢，揪出瑕疵快狠準</strong></span></p> <p>立敦科技專門製造電蝕化成鋁箔產品，為提高車用電子的電極鋁箔品質，還在工廠導入AI品檢，來取代傳統人工品檢，誤判率還縮小至0.5%以內。首先，立敦科技找來國內新創開必拓，利用光學鏡頭拍攝產品影像，再透過品檢員標註影像，來訓練深度學習模型，找出瑕疵。</p> <p>立敦科技指出，AI品檢方案除了能縮小誤判率，還能辨識十多種鋁箔瑕玼，比如印痕、花斑、灼傷、孔洞。這套AI品檢也已部署於臺灣一家工廠。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137448">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">Cloud 北科大 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI教育 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 西門子 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>三師學堂，北科大偕西門子為高中生打造專屬AI教育學程</strong></span></p> <p>身為教育部AI School計畫的核心學校臺北科技大學，日前宣布聯手西門子和中正高中，要融合自己的AI教學知識和西門子的產業經驗與軟、硬體技術，先為中正高中設計AI專班課程，之後再為加入北科大AI School計畫的高中，提供籌備經驗和AI教育諮詢服務。</p> <p>北科大也揭露了為中正高中設計的AI課程，可分為5部分：AI概論、Python程式設計入門、機器學習概論、推薦系統與深度學習，以及深度學習TensorFlow實作。其中，西門子將提供業師和AI教師培訓，並提供軟、硬體資源，同時開放智慧製造工廠讓學生實作。<a href="https://www.doe.gov.taipei/News_Content.aspx?n=0F560782595DACFC&sms=72544237BBE4C5F6&s=32245E19C9CE6E8F">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">OpenAI </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 機器學習 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Jukebox </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>可自創多種曲風，OpenAI釋出Jukebox推進音樂創作研究</strong></span></p> <p>OpenAI近日釋出一款機器學習模型Jukebox，可產生各種類型和風格歌曲。該模型的權重和程式碼，以及相關工具都能在GitHub上找到。團隊指出，為訓練模型，他們在網路上抓了120萬首歌組成新的資料集，其中60萬首英文歌，並配對LyricWiki的歌詞和元資料，如藝術家、專輯類型和歌曲年份，還有與歌曲相關的心情和播放列表關鍵字，並以32位元44.1 kHz的原始音質，隨機降混左右聲道產生單聲音訊，來增強資料。</p> <p>不過，受限於採樣技術，約要9個小時才能渲染出一分鐘的音訊，因此Jukebox還不能應用於互動式App中。此外，團隊也希望將更多語言和地區的音樂，納入Jukebox中。<a href="https://openai.com/blog/jukebox/">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">北醫 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 武漢肺炎 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 零接觸 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>零接觸防疫！北醫靠AI把關患者健康</strong></span></p> <p>為降低醫護人員在武漢肺炎（COVID-19）疫情期間的感染風險，北醫聯手工研院，在負壓病房中導入工研院研發的心律偵測平臺和IoT閘道器，來自動檢測異常狀況並通報。</p> <p>進一步來說，心律偵測平臺結合一般鏡頭，透過患者臉部微血管顏色變化和胸口起伏等特徵，由AI演算法來推算出心律和呼吸等數據。要是出現異常，就會啟動IoT閘道器，將生理異常資料傳送給遠端護理站。同時，護理人員也可啟動視訊，與患者溝通。此外，患者也可透過醫院App，掌握自己的生理數據、醫療紀錄和電子衛教等資源。北醫認為，透過這套零接觸式防疫科技平臺，不僅能降低醫護感染風險，也能落實患者照護需求。<a href="https://www.itri.org.tw/ListStyle.aspx?DisplayStyle=01_content&SiteID=1&MmmID=1036276263153520257&MGID=1071667404553314151">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://www.itri.org.tw/WebTools/Thumbnail.ashx?SiteID=1&MmmID=1036276263153520257&fd=NewsLetter_Pics&Pname=News_20200501_02.jpg" /></p> <p>圖片來源／英特爾、Amazon、科技部、華碩、工研院</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI趨勢近期新聞 </span></strong></span></p> <p><strong>1. 卡內基美隆大學聯手匹茲堡醫學院，用模組感測器和機器套件組裝ICU呼吸器</strong></p> <p><strong>2. Google打造Read Along閱讀App，藉助AI來教小朋友閱讀 </strong></p> <p><strong>3. Google Brain開發DRL讓機器人邊思考邊執行動作</strong></p> <p><strong>4. 臺大發表可解釋性AI模組xCos </strong></p> <p>資料來源：iThome整理，2020年5月</p> </div></div></div>
2020/5/14 12:23作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/137605
報導：Uber有意買下食物外送競爭對手Grubhub
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-05-12/uber-is-said-to-approach-grubhub-with-takeover-offer?sref=vuYGislZ" target="_blank">彭博社</a>及<a href="https://www.cnbc.com/2020/05/12/grubhub-stock-halted-after-report-uber-is-eyeing-a-takeover.html" target="_blank">CNBC</a>於周二（5/12）報導，Uber正與美國的食物外送市集Grubhub進行併購協商，雙方打算以股票交換的方式完成併購，只是目前價格仍談不攏。</p> <p>成立於2004年的Grubhub原本只是在網路上提供電子菜單，並媒合餐廳與使用者，但在2014年開始替沒有外送服務的餐廳提供送餐服務，迄今足跡已遍及全美的3,200個城市，合作的餐廳超過11萬家，活躍用戶接近2千萬名。</p> <p>今年初市場便傳出Grubhub有意出售的消息，潛在買家包括Walmart，但隨後Grubhub即對外否認了這項傳聞。</p> <p>然而，根據報導，Uber與Grubhub之間的併購協商已有一年之久，最新的進度是談到以2.15股的Uber股份換購1股Grubhub，但遭到Uber拒絕。</p> <p>Grubhub在提供給媒體的聲明中表示，對該產業而言，併購其實很合理，而且他們一直在尋求任何強化價值的機會，不過，就算是在此一艱困的環境下，該公司依然對於既有的策略及對餐廳的支持抱持著信心。另一方面，Uber也說他們持續在尋找可帶給客戶更多價值的方式，但無法回應有關併購的市場猜測。</p> <p>不論如何，消息一出，Grubhub當天的股價就上漲了29.07%，以60.39美元作收，而Uber的股價只微幅上揚了2.4%，收盤價為32.4美元。</p> </div></div></div>
2020/5/14 12:45作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137606
Apple大更新音樂編輯軟體Logic Pro X
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://www.apple.com/newsroom/2020/05/apple-unveils-biggest-update-to-logic-since-the-launch-of-logic-pro-x/">Apple發布音樂編輯工具Logic Pro X 10.5更新</a>，Apple稱其為Logic Pro X有史以來最大的更新，更新內容包括重新設計採樣工作流程的專業版Live Loops，並加入了新的節奏製作工具，不只如此，Apple還最佳化了Logic Pro X，在最新的Mac硬體與macOS上執行時，能獲得更佳的效能。</p> <p>現在Live Loops讓音樂創作者，能以更自由非線性的方式創作音樂，使用者可在音樂網格中，以拖拉操作組織循環、採樣和錄音，從一系列可調整的循環中創建節奏，並在時間軸中安排演奏與編排想法。</p> <p>新的採樣器（Sampler）則採用了流行標準EXS24擴充套件，具有全新的現代設計，擴展聲音塑形（Sound-Shaping）控制技術，還提供向後相容性，音樂創作者同樣能以拖拉的方式，讓程式自動執行複雜的生成工作；而快速採樣器（Quick Sampler）則是一種可將任何聲音變成可演奏樂器的方法，創作者可以從Logic、Finder、語音備忘錄中選擇聲音，或是直接在快速採樣器中錄製，接著就能用編輯器編輯聲音，並使用聲音塑造控制進行創作。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/apple_logic-pro-update_sampler_05122020_inline.jpg_medium_2x.jpg" style="width: 580px;" /></p> <p>Logic Pro X 10.5中添加了一系列創意工具，讓音樂創作者能快速流暢地創作節奏，官方提到，這是嘻哈和電子音樂製作中不可缺少的一部分；Step Sequencer是一個新的編輯器，目的是要提供受經典鼓機工作流程啟發的介面，讓編寫鼓點、低音聲部和旋律聲部更為簡單有趣；鼓合成器則有許多完全由軟體生成的踢鼓、軍鼓和各類打擊樂器聲音，而官方也強化了鼓機設計器，可以與採樣、節奏編寫工作流程整合。</p> <p>另外，官方這次也更新了Logic Remote工具，Logic Remote是讓音樂創作者可以使用iPhone或iPad與Mac搭配，以多點觸控控制和執行Logic功能和樂器的應用程式，而Logic Remote 1.4現在可以在Live Loops觸發聲音、瀏覽與增加循環。</p> </div></div></div>
2020/5/14 12:55作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137601
美國正式指控中國竊取武漢肺炎研究
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>就在媒體日前報導後，美國聯邦調查局及網路安全與基礎架構安全署（CISA）周三正式<a href="https://www.fbi.gov/news/pressrel/press-releases/fbi-and-cisa-warn-against-chinese-targeting-of-covid-19-research-organizations" target="_blank">發表聲明</a>，指控中國正鎖定藥廠、醫療機構及研究單位發動情蒐及網路攻擊，以竊取武漢肺炎的研究資訊</p> <p>一如稍早紐約時報<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137551" target="_blank">報導</a>，FBI指出，目前已經發現和中國有關的網路駭客和「非傳統蒐集者」的行動，從網路及相關研究單位人士身上找出及不法取得和COVID-19疫苗、療法及測試有關的寶貴智財及公衛資料。美國政府呼籲這些單位建立專屬的網路安全及內部威脅防範措施。</p> <p>FBI和CISA提醒上述單位，應儘速修補所有系統的重大漏洞，尤其是連網伺服器及處理網路資料的軟體、注意Web應用程式是否有非授權存取或修改等異常活動、使用多因素驗證、找出並封鎖有異常活動的使用者。他們也提醒，任何和COVID-19研究成果的媒體報導，可能引起中國方面的注意及網路活動。</p> <p>FBI也鼓勵發現可疑或犯罪活動的藥廠、醫院及研究機構應<a href="http://www.fbi.gov/contact-us/field" target="_blank">通報</a>當地FBI。</p> <p>其實這份警告和上周國土安全部、FBI及英國政府<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137426" target="_blank">發出</a>的警告內容如出一轍，要藥廠、大學和研究單位小心，有國家支持的駭客意圖竊取武漢肺炎研究資料。上周的警告未點名哪些國家，不過其用語明顯指向俄羅斯、中國、北韓和伊朗。</p> <p>被點名的中國已公開駁斥，表示中國的COVID-19疫苗研究領先各國，根本無需竊取他國資料。</p> <p>美國政府本周稍早也<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137592" target="_blank">揭露</a>，北韓政府用來攻擊其他國家的最新惡意程式。</p> </div></div></div>
2020/5/14 13:00作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137607
微軟Windows 10終止支援32-bit系統，仍支援舊機器
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>微軟周三<a href="https://docs.microsoft.com/en-au/windows-hardware/design/minimum/minimum-hardware-requirements-overview" target="_blank">宣布</a>從Windows 10 May Update 2020（即Windows 10 2004）開始，將不再提供32-bit版本給OEM，所有Windows 10機器都必須搭載64-bit版本。</p> <p>最新宣布並不影響搭載Windows 10之前版本的32-bit舊硬體，微軟表示會持續提供功能及安全更新給這些舊機器，而針對非OEM通路，也仍然會提供32-bit版本的媒體載具。</p> <p>其實Windows終止支援32-bit硬體只是時間早晚問題而已。現在許多硬體業者都已不提供32-bit的驅動程式，少數還存在的32-bit硬體，都是10年以上的系統。晶片商如Nvidia、AMD也不再為32-bit繪圖晶片驅動程式提供新功能。事實上，一些耗用RAM較大的應用軟體如Adobe、CAD或電玩軟體，也已不提供32-bit版本了。</p> <p>其他作業系統方面，蘋果則是從MacOS Catalina及iOS 11，就終止支援32-bit應用程式和函式庫。Google也<a href="https://www.androidpolice.com/2019/01/16/play-store-to-phase-out-32-bit-Apps-on-64-bit-devices-by-2021-all-new-Apps-from-august-1-must-be-64-bit/" target="_blank">宣布</a>2021年8月起，不允許64-bit硬體跑32-bit App。</p> </div></div></div>
2020/5/14 13:40作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137608
推特將會標記含誤導性和爭議性武漢肺炎資訊的推文
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="http://blog.twitter.com/en_us/topics/product/2020/updating-our-approach-to-misleading-information.html" target="_blank">推特現在加入新的標籤以及警告，來標示有爭議或是含誤導資訊的武漢肺炎（COVID-19）相關推文</a>，官方提到，這個新標籤將往前適用已經發送的推文，來限制潛在有害和誤導性內容的傳播。</p> <p>推特在3月的時候擴大政策指導範圍，以處理與公共衛生資訊權威來源相抵觸的內容，除了在早前時候，推特開始標記合成和操縱媒體的推文外，現在還對有爭議與誤導性推文使用新的標籤，這些標籤會連結到由推特提供或是外部可信來源，讓用戶獲得可信的資訊。</p> <p>根據危害的程度以及資訊誤導的類型，推文可能也會出現警告，告知用戶正在瀏覽的推文，其包含的資訊與公共衛生專家的意見相牴觸，用戶在確認警告之後才能進一步查看推文。</p> <p>官方提到，雖然誤導性推文內容有多種形式，總體來說他們會根據三大類別採取行動，分別是誤導性資訊，其陳述和主張被專家確認為虛假或誤導性內容，第二為有爭議的內容，其主張和敘述無法確認其真實性與可信度，第三則是未驗證的主張，也就是在分享推文時仍無法確認真假的資訊。</p> <p>推特正改進內部系統來監控有關武漢肺炎的內容，他們希望確保標籤和警示，不會放大這些有問題推文的影響，並快速偵測到可見度高的內容，另外，推特也將繼續和合作夥伴合作，辨識出可能造成線下傷害的推文，根據動態的情況，推特會優先審核並且標記那些可能會高度曝光的內容。</p> <p>推特表示，他們仍然在調整和改進推文標籤系統，因此嵌入式推文，或是未登入推特帳號查看推文，可能不會看到相關標籤出現。推特會繼續添加新的標籤，並根據不同類型未經驗證的主張和謠言提供背景資訊，而且未來推特也會使用這些標籤和警告訊息，提供額外的解釋和澄清，以緩解那些不太嚴重，但人們可能對其內容感到困惑或是誤解的推文所產生的影響。</p> </div></div></div>
2020/5/14 11:35作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137600
關鍵數據中臺支援前後臺業務，善用過程數據才能開闢新市場
<div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>談到企業創新，不外乎是要從新場景找機會。比如，在武漢肺炎（COVID-19）疫情籠罩下，時常能聽到「請填一下健康聲明表」這句話。由於各個場所配合政府政策、謹慎起見，要求出入民眾填寫健康聲明書，甚至是旅遊史、接觸史等細節，「但去餐廳要手寫填一次資料，等一下拜訪公司，還要重複一次。」前阿里巴巴集團副總裁、現任紅杉資本中國專家合夥人的車品覺點出，「這雖然是個問題，但也是企業創新的機會。」</p> <p>像是，藉助區塊鏈不可竄改和保護隱私的特性，來存放個人旅遊和出入地點資訊，透過授權機制將資訊分享給特定機構，比如旅宿業者、機場、餐飲商家等。這個方法，還能融合AI、數據分析，只要鏈上有人染疫，就能立即追蹤過去一段時間的行動軌跡，並估算未來幾小時的影響範圍和感染風險。</p> <p>「這就是一個以新技術為起點的創新例子。」不過，車品覺話鋒一轉，有別於以新技術為起點的新創公司，大部分想轉型的企業，都營運已久，雖然有優勢，卻也有包袱。他認為，對這些企業來說，第一步是要勇於試錯，找出公司內部有發展潛力、可能改變未來的領域，或是利用手上豐厚的「結果數據」，來找出「過程數據」，創造一個新業務。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>勇於嘗試錯誤找出潛力領域，掌握過程數據另闢新市場</strong></span></p> <table align="right" border="0" cellpadding="1" cellspacing="1" style="width: 260px;"><tbody><tr><td><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/1014-300_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E8%BB%8A%E5%93%81%E8%A6%BA.jpg" style="width: 260px;" /></td> </tr><tr><td> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);"><span style="font-size: 18px;"><strong>對於創新，企業得三分想像、七分嘗試，透</strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105);"><span style="font-size: 18px;"><strong>過不斷試錯找出有潛力領域，再給予數據資</strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105);"><span style="font-size: 18px;"><strong>源和企業文化來全力支持 ─── 紅杉資本中</strong></span></span><strong style="font-size: 18px; color: rgb(105, 105, 105);">國專家合夥人車品覺。</strong><span style="font-size: 18px; color: rgb(105, 105, 105);"> </span><span style="color: rgb(128, 128, 128);">圖片來源／車品覺</span></p> </td> </tr></tbody></table><p>車品覺在阿里巴巴集團任職六年，一手推動集團的數位改革創新，不僅擔任首任數據委員會會長，還打造了內部的數據治理架構。離開阿里巴巴後，他進入紅杉資本中國基金，同時也輔導了20多家指標型企業，遍及銀行、網路企業、廣告等領域。</p> <p>回顧這些經驗，他指出，轉型創新第一步，是要「三分想像、七分嘗試，」從中找出有潛力影響未來的領域，並投入數據資源和企業文化的力量，來全力發展。</p> <p> 直到後來，集團成員認為虛擬辦公會是未來潮流，便將其中一項智慧辦公專案獨立出來培養。即便一開始專案發展不如意，集團仍投注大筆資金和資源，並在2014年推出智慧辦公App釘釘。釘釘的目的，是要解決異地辦公的不便，除了支援多人線上會議、多種考勤方式如手機簽到、催辦等，還可快速執行內部審批、工作通知和重要行事曆等功能。經過短短幾年發展，去年，釘釘全球企業用戶數達1,000萬，今年初還一度超越微信，成為蘋果應用程式商店的免費程式第一名。舉例來說，多年前，阿里巴巴鼓勵內部創新，提供資源和環境讓小型團隊進行試驗。他坦言，這些專案大多看不出前景，但集團願意嘗試各種可能。</p> <p>除了勇於嘗試，車品覺指出，原本就擁有大量核心業務數據的企業，比如銀行，就可利用手上豐厚的「結果數據」，來找出「過程數據」，將這兩種數據轉化為一個新事業。</p> <p>舉例來說，二手車業者經多年買賣，握有車輛剩餘價值的數據，其中，就有家業者找上汽車維修廠，取得車種維修數據，整合起來推測車輛老化趨勢，比如某車在第三年出現耗油的問題，兩年後車輛價值將大幅降低。整合結果數據和過程數據，對汽車保險公司來說，就是相當值錢的情報。</p> <p>找出企業的潛力或過程數據後，另一步，就是要進行差距分析，來制定數據化戰略。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>做好差距分析，將技術語言轉換為商業語言</strong></span></p> <p>所謂的差距分析（Gap analysis），是要來盤點企業內部的發展現況與目標差距，並根據這些差距，來制定發展策略。否則，不明確的數據戰略，容易讓高階主管遲疑，降低投入資源的意願。</p> <p>車品覺指出，盤點工作有三個重點，首先是數據的資源收集與使用情況，再來是數據技術的成熟度，最後則是衡量企業的組織架構，是否能適應新的運作模式。這個盤點分析，能顯示企業轉型的真實差距，也能讓全體職員對轉型有更客觀的預知。</p> <p>他強調，進行盤點時，「要特別注意哪些是有用的數據。」這是因為，他從顧問經驗中發現，許多企業實際使用的數據，還不到整體數據的5％。</p> <p>此外，他也提醒，盤點數據時，不能以盤點實際物體的方式進行，而是要意識到數據的潛能，也就是「數據可以隨意組合、產生新價值。」</p> <p>最後，盤點數據除了能了解企業現狀與目標差距，還能將技術語言轉換為商業語言，讓企業高層了解哪些問題該解決。舉例來說，企業內部盤點發現，同種數據有5個單位在收集，因而產生5種標準，但是，企業目標是希望只用一種標準，因此，團隊就能與高層共同討論最終標準。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>AI大數據變幻莫測，靠中臺來彈性管理數據</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%961_%E9%98%BF%E9%87%8C%E6%95%B8%E6%93%9A%E4%B8%AD%E8%87%BA%E5%B8%83%E5%B1%80_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4.JPG" style="width: 500px; height: 370px;" /></p> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);">圖片來源／阿里雲</span></p> <p><strong><span style="color:#696969;">阿里巴巴多年前提出數據中臺方法論，透過組織調整和資料倉儲、數據同步等技術方法，設計出統一管理數據來源和應用的中臺，來支援內部上百個業務應用，避免重複建置、數據指標定義不全等問題。經過幾年雙十一洗禮，數據中臺成熟落地，阿里巴巴也在去年，將自家經驗打造成一套解決方案。</span></strong></p> <p>找出現況與目標差距後，接下來，就是要做好數據管理。車品覺解釋，現今企業內部的數據，大多為縱向發展，如果要給不同部門來橫向使用，就必須「打通隔閡」、讓數據流通，因此需設置一個專門的數據或AI組織，來管理數據的收集和應用。這就好比企業中的人資單位，統一管理薪資、差勤和招募等工作。</p> <p>而最具代表性的數據管理例子，莫過於阿里巴巴的數據中臺。身為幕後核心推手的車品覺指出，以往企業可分為前臺組織和後臺組織，前臺組織負責最前線的業務，後臺負責企業營運，包含了如財務、人資等單位。「但在網路快速變化的世界，前臺越走越快，後臺則相對緩慢，但兩者使用的數據，又有許多共同點。」</p> <p>於是，他與團隊不斷摸索，建立了數據中臺。這個中臺結合了技術、管理和合規，不只是組織的調整，也包含一套統整數據、管理數據的方法，來支援前臺的高速變化，同時防止後臺的緩慢。</p> <p>數據中臺的職掌，涵蓋了數據的收集、計算、儲存、加工和管理等一系列作業，甚至也包括演算法和數據模型的控管。</p> <p>除此之外，管理各部門通用的基礎功能，也是數據中臺的職掌之一。「以前，我常鼓勵在阿里的數據科學家，一周4天到業務部門工作，最後一天回來我的部門，」然後找出跨部門所使用的基礎功能，並交由數據中臺來管理。車品覺強調，這種在不同部門間重複使用的功能，不應超過總量的30%。</p> <p>另一方面，KPI也是數據管理的重點。在他看來，衡量成效的KPI有幾個關鍵，首先是副本（Replication）的數量和位置控制，也就是利用工具來管控企業資料庫，盡量降低同數據的副本數量，並管理存放位置。</p> <p>接下來，就是數據的「共創性」，也就是跨部門的數據合作程度。比如，A部門和B部門都需要建置各自的資料庫，來開發新應用，但兩者性質、目標正好相似，就可分配A做3成、B做6成，共同打造一個資料庫。如此一來，不只省時間、省資源，更重要的是，「A部門對特定領域，能提供比B部門更深刻的洞察。」就好比，保險部門和催收部門透過共享數據，從中找出潛在的不良客戶。車品覺認為，企業共創性越高，數據化程度也就越好。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">數型和數據湖型架構，缺一不可</span></strong></p> <p>談到數據管理，他還點出了一個重點：數據架構。他指出，數據架構可分為兩種，一是與業務邏輯緊密相關的指標型數據，可用做商業分析（BI），另一種是與業務邏輯毫不相關的數據湖型數據，「是一種扁平的、不需過多清洗的數據，」適合用來發展AI應用。</p> <p>進一步來說，越底層的數據，越要保持其「原子性」，也就是與業務解耦、獨立存在。這是因為，未來當業務邏輯改變時，就不需要大費周章重新處理數據，減少重複作業的成本。</p> <p>這兩種數據架構，可以應付不同場景需求，還能加強解釋性。舉例來說，利用數據湖型數據打造的深度學習系統，可利用業務邏輯強的指標型數據，來輔助解釋AI系統的產出值。也因此，「這兩種架構在企業中，缺一不可。」</p> <p>除此之外，「數據來源管理也是一門課題。」他強調，數據可溯源，才能在系統計算出問題時，來還原結果、找出癥結。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">正視資料隱私，藉助技術加強資料防護</span></strong></p> <p>不只對企業數據應用有獨到見解，近年，車品覺也開始推廣資料隱私和管理理念。他指出，大數據產業一直在忽略、迴避數據倫理，擔心一檢查就露出破綻，也害怕因此扼殺創新。實際上，企業不需擔憂，而是要改變數據策略，並且「以數據隱私為前提，來開發業務應用，」而非以業務發展為前提，再來想辦法配合資料隱私作法。</p> <p>其中一個作法，就是建立資料隱私小組，以業務、技術人員和懂得政府政策的倫理專家為成員，來探討數據的使用和開放議題。他認為，個資保護是企業的良機，因為，「市面上已有許多技術，能解決數據隱私問題，也不影響數據分析能力。」大型企業採用後，就能在保護個資的同時，以集體、共享的力量，帶來更便利的服務。</p> <p>另一方面，為進一步推動數據隱私和治理方法，2018年底，車品覺連同前香港特別行政區政府資訊總監楊德斌，以及數名科技界和商業界重量級人物，共同成立了大數據治理公會，來推動大數據治理方法，要讓香港成為全球的大數據樞紐。</p> <p>擔任顧問團召集人的他指出，這個公會，彙集了監管機構、政府單位和業界組織，甚至還有大數據企業如AWS、微軟、阿里巴巴、中國銀行和騰訊等。這個公會的成因，是見到大數據應用越來越廣泛，必須有一套方法來確保數據隱私和安全；此外，隨著AI興起，也需要一套準則，來把關數據品質，確保AI模型的產出。</p> <p>也因此，公會負責制訂數據治理政策，來讓企業遵從。車品覺也分享了一個正在探討的議題：數據去識別化。「我們正在思考，數據去識別化的程度如何拿捏？能否成為原則？」為徹底落實，公會甚至構想，除了要入會企業簽署聲明，還必須答應不還原數據，並由公會的數據審查員來檢驗。</p> <p>這些努力，都是為了打好企業大數據隱私和數據治理的基本功，才能在這個基礎上，來發展更尖端的應用服務。</p> <p><span style="color: rgb(51, 153, 255);"><strong>CTO小檔案</strong></span></p> <p><strong>車品覺</strong></p> <p><strong>紅杉資本中國專家合夥人</strong></p> <p>學歷：歐洲工商管理學院碩士</p> <p>經歷：曾任滙豐銀行IT部高級管理者、微軟產品總監、eBay產品總監等職位，創立世界首家跨境交易的B2B電子商務平臺。2010年至2016年先後任職於支付寶、淘寶，並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長，帶領阿里巴巴轉型為數據公司。2016年起擔任紅杉資本中國專家合夥人。</p> <p><span style="color: rgb(51, 153, 255);"><strong>公司檔案</strong></span></p> <p><strong>紅杉資本</strong></p> <p>● 成立時間：1972年，中國基金為2005年</p> <p>● 主要業務：風險投資，目前全球已投資超過500家公司，如蘋果、Google、甲骨文、思科和Yahoo等，中國部分則有阿里巴巴、字節跳動、大眾點評網、網路安全業者360等</p> <p>● 總部：美國加州門羅帕克市</p> <p>● 員工數：500至1,000人</p> <p>● 資本額：40億美元</p> <p>● 創辦人：Don Valentine</p> </div></div></div><div class="field field-name-field-image field-type-image field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><img src="https://s4.itho.me/sites/default/files/0514-960_che_pin_jue_.jpg" width="960" height="420" alt="" title="紅杉資本中國專家合夥人車品覺（圖片來源／車品覺）" /></div></div></div>
2020/5/14 09:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/people/137495
Python如何成為AI時代紅牌語言
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>「我們與惡的距離」，這是臺灣2019年最紅的一個關鍵字，Google搜尋每年都會列出，全球各地的關鍵字排行榜，來反應這一年人們最關注的話題。</p> <p>開發圈也有一個流行度排行榜——TIOBE（全球開發語言排行榜），同樣整合了全球各大搜尋引擎對不同開發語言的搜尋熱度，估算出了每個開發語言每個月的熱門程度。Java語言和C語言，不斷輪流搶奪龍頭寶座，幾乎包辦了過去20年的冠亞軍。但是，有一匹黑馬，從2017年底竄出，拋開了緊追在後的Visual Basic、JavaScript或PHP，在2018年更快速地超越了C#、C++的流行程度，在2019年6月，擠進了前三甲，更有挑戰兩大龍頭的地位，這個開發語言的新主流，就是Python，也正是在AI應用大爆發的這兩年，最受資料科學家青睞的語言，甚至，Python被譽為是AI時代的主流語言（Lingua Franca）。</p> <p>開發圈熱門問答網站Stack Overflow每年都會進行一次開發者大調查，2019年的調查結果發現，Python打敗了Java，成為工程師最喜歡的第二個語言，僅次於Rust。不只是偏愛，實際應用上，在常用語言排名中，Python名次也攀升到第四，僅次於JavaScript、HTML/CSS、SQL這些網站常見技術之後，但遠超過了其他開發語言。這意味著，越來越多人使用Python來開發程式，正在使用的開發者想要持續使用它，更有許多開發者想要學。</p> <p>若觀察TIOBE近20年來的程式語言網路聲量趨勢，不難發現Python處於穩定上升的狀態，自2018年9月超過C++之後，更是持續與一眾語言拉開流行度差距，因快速成長的潛力，還一口氣拿過2007、2010、2018年的年度語言冠軍。</p> <p>不只開發者偏愛，Python也是許多開發專案、軟體常用的技術。在全球最大開源專案平臺GitHub上，去年年度報告統計，Python首次超過Java，成為GitHub上第二流行的語言，僅次於JavaScript，這意味著使用Python的開發專案數量，是全球第二多。</p> <p>為何這麼多開發專案愛用？GitHub報告直言，快速擴張的資料科學社群，就是Python竄紅的關鍵。隨著AI應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，而且都支援或直接使用Python語言來開發。</p> <p>其實，Python語言快要30歲了，已經不年輕了！1989年，一名荷蘭工程師Guido Van Rossum在聖誕節閒暇之餘，決定為正在構思的一個新腳本語言寫一個直譯器，並從熱愛的電視喜劇（Monty Python's Flying Circus）中，取Python來為專案命名。由於Van Rossum曾參與ABC程式語言的開發，欣賞它簡潔優美的語法，因此，他也讓Python繼承了這項特色，打造出一個能替代Unix shell與C來進行系統管理的新語言。</p> <p>Python的誕生，就是追求更好的程式碼可讀性，更簡潔的語法，這些語法簡潔、簡單易用的語言設計，更讓它在1991年開源之後，逐漸吸引了不少網站工程師愛用，逐漸成為熱門腳本語言之一，也經常與Perl、Shell Script混搭，用於Web伺服器的後端腳本程式開發上，來建立動態網頁應用。</p> <p>不只是一種技術風格，Python語言的簡潔設計，後來更發展成一種程式開發的哲學。1999年，創造出Timesort混合排序演算法的工程師Tim Peters，列出了20條Python設計禪學（The Zen of Python），比如「優美優於醜陋，明瞭優於隱晦，簡單優於複雜，複雜優於凌亂……」等原則。這篇Python知名貢獻者的文章，後來更列入了Python官方建議準則中（Python Enhancement Proposals，PEP），作為程式碼撰寫原則，更成了後來許多工程師，開發Python程式時的習慣。</p> <p>用更少的程式碼來表達想法，讓程式的結構更清晰明瞭，儼然成了Python開發圈特有的風氣和特質。</p> <p>不只是一種好看好懂的語言而已，Python對C語言的高度支援，也是開發者愛用的另一大原因。開發者可以藉助Python的簡潔來加快開發過程，又容易以C作為底層架構來整合其他語言的模組，提高程式碼的執行速度，同時兼顧開發與執行的效率。這也讓Python贏得膠水語言（glue language）的稱號，來形容Python很適合用於串接到各式各樣的系統（例如資料庫），或在數據計算時，用來連接其他語言編寫的函式庫等，用途相當廣。</p> <p>經過多年的發展後，Python的主要定位，是在專業嚴謹與實用性之間作出平衡，以膠水語言的身份，將各種不同技術串接成完整系統。這個特色，逐漸讓Python在眾多領域中嶄露頭角，甚至已經在今日橫向擴展成一個龐大的生態系，不但在專業資安領域，被公認為網路攻防應用的首選，在雲端運算資源管理、IoT管理、Web開發、DevOps領域，也成為主流語言之一，近幾年來，在資料科學領域的崛起，更奠定了AI開發第一語言的地位。</p> <p class="rtecenter"><span style="color: rgb(51, 153, 255);"><span style="font-size: 36px;"><strong>Python TIOBE流行趨勢線</strong></span></span></p> <p><span style="font-size: 24px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(255, 140, 0);"> 2006年 </span> </strong></span>微軟.NET開始支援Python，帶動一波熱潮，Python甚至成為TIOBE 2007年度語言，流行度超越Perl和C#。</span></p> <p><span style="font-size: 24px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(255, 140, 0);"> 2008年 </span></strong></span> Python 2.7改版Python 3，因與Python 2不完全相容，引起不少社群反彈聲浪。</span></p> <p><span style="font-size: 24px;"><strong><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(255, 140, 0);"> 2014年 </span></span></strong> Jupyter組織釋出了一款Web版程式開發工具Jupyter Notebook，成了Python在AI領域普及的關鍵。</span></p> <p><span style="font-size: 24px;"><strong><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(255, 140, 0);"> 2017年 </span></span></strong> Python從2017年底流行度開始攀升，在2018年大幅超越了C#、C++的流行程度。</span></p> <p><span style="font-size: 24px;"><strong><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(255, 140, 0);"> 2019年6月 </span></span></strong> 全球流行度擠進前三名，緊追在C與Java之後。</span></p> <p><strong><span style="font-size:28px;">AI如何助攻Python大受歡迎</span></strong></p> <p>要了解Python在AI領域為何盛行？首先，可以從資料科學家寫程式的目的來分析。由於大多資料科學家在開發演算法時，程式語言相對只是一種達成目的的工具，更重要的是演算法本身的設計與驗證。因此，一個能快速上手的程式語言，以及能降低程式語言設計門檻的開發環境，就顯得非常重要。</p> <p>而Python的一大優點，就是具備了高階程式語言簡潔易讀、易學的特色，常被視為好上手的入門程式語言之一，符合了易於使用的需求；同時，Python擁有完整且多元的函式庫與框架，背後則有龐大社群在貢獻程式碼、維運工具與套件，讓開發人員可以無後顧之憂的套用所需功能的程式，不需從頭開始開發，能更專注於演算法的設計。</p> <p>長期浸淫在Python科學計算領域近20年的交大AI學院副教授魏澤人，就根據自己使用Python的經驗分享，「Python的套件管理庫，各式各樣的功能都有」，開發者不用擔心開發專案時，得從頭開始打造某一個功能，「基本上都已經有人寫好了，只要透過pip工具直接安裝即可，非常方便。」他強調。</p> <p>魏澤人更點出資料科學家愛用這項語言的另一個關鍵。他解釋，資料科學家開發演算法時，多半是實驗性、探索式的嘗試，與建置網站這種目的式的開發需求截然不同，而直譯式語言的Python，能讓開發者在修改程式後，一步步執行每一段程式碼，來了解其功能，「開發者與程式的互動性更高，比起編譯式語言更適合實驗及探索。」</p> <p>再加上，Python像膠水語言般的特性，能輕鬆地將其他程式語言編寫的各種模組整合在一起，更吸引到其他非資料科學領域開發者的喜愛。對講究實用的企業而言，資料科學家開發出一個新的演算法後，要實際落地應用到業務場景時，Python就能成為資料團隊與其他部門工程師協同合作的共同語言。</p> <p>比如國泰世華銀行數據生態營運部協理吳香妮就指出，原先資料科學團隊較常用R、SAS來開發應用，現在則主推Python，其中原因，就是要讓專注於演算法開發的資料科學家，能與API開發的工程師共同協作。</p> <p>對此，魏澤人也有相同的觀點。學術界從1990年代起，研究數值分析、機器學習演算法時，最主流的軟體是需付費購買授權的Matlab。但從整個資料科學界來說，他認為，開源的Python，能通用於其他程式設計領域，如Web開發、網路爬蟲或寫個小工具等，「就結果論來說，Python才是數值計算與程式設計族群，都能接受的程式語言。」</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">先從數學和科學計算領域開始流行</span></strong></p> <p>Python在2000年開始，就是數學、物理、科學計算的工具之一，當時，魏澤人也用來執行數學計算的任務，「Python有一些程式語言的特性，相當適合數學計算。」比如說，Python的list comprehension語法，類似數學集合的寫法，可讓使用者以更簡單直覺的方式來建構列表（list），所以受數學背景的人喜愛，在整數計算上面，因為Python內建的整數沒有大小的上限，也適合用來解數論、組合、離散這類常會碰到大整數的數學問題。</p> <p>在2000年之後，Python科學計算領域中，開始出現了Scipy開源函式庫，提供更完整的數值計算、矩陣計算等功能，2001年也舉辦了第一屆Scipy年會，讓開發者能互相交流以Python編寫的最新科學專案，而後，更多函式庫如Matplotlib、Numpy、Pandas開源釋出，也吸引科學計算社群逐漸擴大。</p> <p>2014年，致力於推動程式語言開放標準Jupyter組織釋出了一款Web版程式開發工具Jupyter Notebook，更成了Python在AI領域普及的關鍵。這個介於複雜的整合式開發工具IDE和程式碼文字編輯器之間的工具，可以快速將演算法程式，套用到數據資料上來繪製各類圖表，大幅降低了Python的使用門檻，因而深受資料科學家的喜愛。</p> <p>臺灣極少數成為Python軟體包官方機構（The Python Packaging Authority）活躍貢獻者的鍾子屏這麼形容：「Jupyter Notebook之於ML，就類似Excel之於會計一樣。」就像Excel可以自動、快速執行各種會計計算，將計算結果視覺化，而Jupyter Notebook就是一個讓資料科學家開發、執行程式碼的互動式開發環境，能將資料視覺化來輔助開發。</p> <p>有趣的是，雖然Jupyter Notebook並非Python的專屬開發工具，目前支援多種主流直譯式語言如Python、R、Julia，但它的前身是IPython Notebook，是一款基於Python提供互動運算命令介面的記事本，本來就是支援Python為主，後來多支援了Julia與R語言，才改名為Ju-pyt-er Notebook。因此，這款工具對於Python的極高支援性，成為資料科學家選用Python的重要理由。</p> <p>Python資料科學領域逐漸豐富的開源函式庫、框架、IDE、套件工具，大幅提升AI開發的便利性，吸引更多人、甚至大企業都用來開發AI應用。而大企業加入後，不僅更多產品、服務開始支援Python，各類套件工具也推陳出新。</p> <p>比如Google 2015年開源的ML框架TensorFlow有支援Python，臉書在2016年也開源以Python開發的ML框架Pytorch，幾乎成為成長速度最快的兩種ML框架。再加上，專門為Python設計的開發環境Pycharm，以及CPython、Jython、Pypy、IronPython等直譯器，這些套件與工具，都不同程度的助攻Python成為AI時代的流行語言。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>不只AI，Python早就在Web應用大展身手</strong></span></p> <p>儘管近幾年，隨著資料科學爆紅，更帶動了Python的人氣，但對Web領域而言，Python早就是一個廣泛好用的熱門技術。比如IDE廠商JetBrains在2018年開發者報告就指出，Python社群中，58%的開發者曾用Python來開發資料分析應用，但也有52％的人用來開發Web應用。這意味著，儘管不少資料科學家壯大了Python社群，但社群本身在其他領域應用Python的基數，也不容小覷。</p> <p>早從1990年代開始，Python常用於網頁後端的腳本開發上，不過，當時最流行的腳本語言還是Perl、Shell Script等，Python頂多排第三，獲得部分開發者的支持。2000年後，開始出現了以Python開發的Web應用伺服器Zope，以及建立於Zope之上的開源內容管理系統Plone，受到部分Web開發者的青睞。不過，當時主流的Web開發語言像是Java、PHP、C#，各種語言均有人青睞，Python並沒有絕對的優勢。</p> <p>而後，Python今日最熱門的兩種Web應用框架，Django與Flask，分別在2005、2010年釋出，逐漸將Python也推上網頁後端與Web應用開發領域的常用語言，尤其，Django能讓開發者快速建立起高可用性的後臺，而Flask適合用於輕量級的網站，也適合用來開發API。</p> <p>Python也不只能用於簡單用途或小型任務，也有許多超大型的應用實例，像Google搜遍所有網站內容的網路爬蟲，就是用Python開發的程式。Dropbox也用Python開發了超過400萬行程式碼，就連Instagram數十億用戶的互動環境，也靠Python與Django框架來打造。</p> <p>雖然目前在TIOBE開發語言排行榜上，Java和 C分居前兩名，Python靠AI崛起才後來居上，名列第三，不過，Python的發展還沒到頂，未來的成長潛力與空間，還有機會能更進一步。</p> <p class="rtecenter"><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:36px;"><strong>Python的兩大難題</strong></span></span></p> <p>Python的兩大難題，就是最佳化與平行處理的能力。</p> <p>以Python而言，作為一個高階語言，語法簡潔、程式碼可讀性高為一大優點，適合程式設計初學者入門學習；但反過來說，已經熟悉了其他語言的開發者，比如語法嚴謹的C或Java，要轉換成Python可能有些適應不良，Python的強制縮排語法特色，也可能讓開發者很不習慣。</p> <p>Python作為直譯式語言，儘管因互動性高、除錯快等優點，能讓開發者更彈性且快速的進行探索式的開發，比如近年來資料科學領域盛行的R、Metlab等語言，就同屬這類。不過，也因需要一步步直譯程式碼，先天上就會比編譯式語言花上更多的執行時間，影響程式的執行速度變慢。</p> <p>而且，Python同時也是一個動態語言，開發者不需先宣告變數的型態，回傳型態也不需宣告，能讓語法更簡潔、彈性，不過，這也造成難以除錯的問題，型態錯誤可能在執行程式時才會呈現出來，影響程式執行效能不理想。魏澤人舉例，當一個變數寫成number=3，若不小心打錯成nmber=3時，在靜態語言中，會因與宣告的型態不同而自動警告，但在動態語言中，它可能認定為，有一個新的變數叫做nmber，並不視為一個錯誤。也就是說，由於動態語言的彈性較大，對編譯器來說，也較難最佳化。</p> <p>另外，Python還有全域性直譯器鎖GIL 的限制，難以讓一個Python程式在多核心的處理器上進行平行處理。魏澤人解釋，由於平行處理能增加執行效率，程式常被拆分到不同執行緒來執行，不過，Python為了避免多執行緒記憶體及資源讀寫次序不一致的問題，就內建了一個GIL，來限制每次只有一個執行緒能執行資源存取。</p> <p>也就是說，GIL本意是要解決執行緒間資料同步合作的困難，卻也因此侷限了平行處理的效能。但這個問題並非無解，常用的解決方法，可用multiprocessing取代threading，讓每個程序有獨立的記憶體，再例外由通訊交換資料，或建立特定共用記憶體；另一種方式是利用外部資料科學的函式庫如Numpy、TensorFlow，來處理需要大量計算的部分。</p> <p>總結來說，Python身為一個直譯式的動態語言，加上GIL的設定，最佳化、平行處理能力較差，影響了程式執行效率。不過，藉著發揮膠水語言的優勢，Python也能與其他如C、Java等編譯式語言結合，來加速運算執行。</p> <h3><a href="https://www.ithome.com.tw/article/137552" target="_blank"><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#3399ff;"> 相關報導 </span></span> <span style="color:#3399ff;">AI時代開發語言新主流Python</span></strong></a></h3> </div></div></div>
2020/5/14 09:00作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/137499
【企業Python實戰：國泰金控數數發中心】前進企業開發現場，Python如何通吃數據分析和Web開發
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>資料科學和Web開發是Python目前最擅長的兩大應用領域，在前者，Python無疑是公認的最佳開發語言選擇，但在後者，仍有許多Web技術可以選擇。在企業開發現場，Python如何在這兩個截然不同的領域，發揮作用？國泰金控數數發中心就是在雙領域中都大量使用Python。國泰世華銀行數據生態營運部協理吳香妮說：「我們的目的是，透過相同的Python開發，讓工程人員跟資料分析人員對接時，有共通的語言。」國泰的資料科學團隊和數位體驗開發團隊也現身說法，揭露各自在實務開發上的經驗。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">企業資料科學團隊如何用Python？</span></strong></p> <p>國泰世華銀行數據生態營運部，是國泰金控數數發中心旗下的資料科學團隊之一。他們平時就大量使用Python，來開發各類演算法，進行產品推薦或關聯網路分析，從數據探索、特徵工程、建模、自動化工程，甚至ML模型的自動化上線、API開發等作業，都靠Python來完成。</p> <p>國泰金控數數發中心數據生態發展部資料科學工程師陳柏翰舉例解釋，數據探索時，可用Python開發資料爬蟲程式，來抓取需要的外部開放資料，比如GIS地理資訊資料、工商業登記資料等，「我自己用過Python、Java、C#不同語言來開發爬蟲程式，相較之下，Python更容易開發、速度也更快。」</p> <p>另外，在特徵工程、ML演算法開發的過程中，國泰也用Python取代R、SAS來進行。國泰世華銀行數據生態營運部資料科學分析師吳薰德表示，資料分析階段選用Python的關鍵是，Python擁有成熟的生態系，支援許多數據分析的套件，比如說在小數據探索上，很適合用Pandas框架來開發，而且，「Python在大量資料清整的能力，比R或傳統分析工具來得更好用。」</p> <p>不只特定分析用途，在整體專案開發過程中，國泰團隊用開源工作流管理平臺Apache Airflow，搭配Python腳本程式，將工作流程自動化。</p> <p>國泰世華銀行數據生態營運部資料科學工程師曾晴解釋，過去執行整套資料分析流程時，經常會發生模型程式執行好幾天後，最後要產出結果時，才發現資料來源還沒更新到位，往往到最後的步驟才發現異常，這時，就需要靠工程師人工查看Log日誌，找出其中的資料斷點。或者是在程式執行前，需花大量時間人工檢查數據來源後，才能手動執行下一個程式動作。</p> <p>因此，國泰導入Airflow作為工作流的監控與排程平臺，使用Python來撰寫各種流程的自動化腳本程式，一旦資料來源的資料到位後，就會自動觸發下一支程式執行，國泰還搭配Airflow監控專案來判斷異常。「如此一來，不只提升整體維運效率，程式異常時，可以更快找到斷點來處理。」曾晴表示。</p> <p>不只是內部分析時使用，國泰將ML模型上線到金融場景應用時背後的API，也是用Python來開發。以客服中心的客戶進線問題預測模型為例，國泰會透過蒐集過去客戶行為軌跡，比如在ATM領錢、刷卡失敗、或剛繳完帳單等行為，將這些行為軌跡資料轉換成特徵變數並建立預測模型，再將預測模型打包成API，再提供給面對客服人員的前端客戶端儀表板程式呼叫使用。</p> <p>如此一來，當客服人員接到來電時，系統搭配及時串流資料，就能立即預測出客戶可能想問的問題前三名，讓客服人員能快速從客戶儀表版獲得更多參考資訊，提高顧客客服體驗。</p> <p>在不同資料分析上都善用Python後，陳柏翰認為，Python的優勢是，能成為協作溝通的橋樑，讓工程人員與分析人員能互相對彼此提供程式碼的建議，來加速專案的開發。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">國泰自建Python框架加速開發</span></strong></p> <p>「一套統一的框架可以加速專案上線，所以，國泰資料分析工程團隊才決定自己建立這個Python框架，稱為Rocket。」陳柏翰解釋，Rocket主要用於內部數據工程及資料科學專案的開發，透過預先建立好的Python程式開發框架，來制定每個程式設計環節的規範，比如Log日誌儲存位置、如何啟動程式、程式接口設定等，都可以依照框架來統一標準作法。</p> <p>這個自製的Rocket框架，也能串接到後端Airflow的自動化監控，讀取Log數據，再串接到後端進行監控。在CI/CD的部分，國泰也在Rocket框架中，先完成了一套單元測試的方式，開發團隊成員可以透過幾個指令，快速執行測試任務，並自動輸出成報告。也因為部署環節中，開發、測試、上線不同環境的設定檔都不同，所以國泰也在Rocket框架中，預先內建了一套標準的配置檔，以利各種快速部署之用。</p> <p>為何要自己設計一套框架？陳柏翰表示，Python與Java相比，建立程式開發環境時，Java已有固定格式的資料夾結構，但是，Python彈性較高而沒有限制，「甚至在數據科學應用上，也沒有一套如同Web開發領域的Flask框架可用。」因此，國泰才決定自行設計Rocket，預先統一每個專案的開發架構，也讓團隊熟悉開發流程，來加速專案上線。</p> <p>資料分析團隊還將慣用的Python套件，比如Pandas、Scikit-Learn等，依照不同功能，重新打包成一個資料分析團隊內部的「常用套件包」。比如說，原本每個人撰寫時間轉換功能的程式都不同，全面改用統一的套件，就能在同樣功能上統一程式碼，能省下各自開發的時間，「因為分析人員花比較多時間在鑽研演算法，有些套件已經打包好，能直接呼叫比較快。」吳薰德說。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">為何國泰後端工程團隊也愛用Python？</span></strong></p> <p>國泰數數發中心另一個愛用Python的團隊是國泰金控數數發中心數位體驗科技部。他們是數位產品從開發到上線的幕後推手，主要任務是開發數位產品，來提升使用者的數位體驗。國泰在部分生活場景的新產品，背後系統就是靠擅長Python的後端工程技術團隊所打造。除了開發網站後端，也能做輕量級的應用程式API，來推動新服務上線。</p> <p>國泰金控數數發中心數位體驗科技部資深工程師杜政家指出，國泰近年來在開發生活場景的新服務時，會將新系統與原先的核心系統分開開發，來實現架構分離。「架構分離可以讓兩個系統不會互相牽制，」他解釋，比如生活場景的新服務，可能需要更強的獨立性、更快的迭代速度、以及可擴充性的架構，才不會受制於原銀行環境的影響。</p> <p>由於既有核心系統主要採用Java平臺，國泰選擇將部分生活場景的應用拆分獨立出來，並改以Python來開發，比如國泰優惠App中，對內的客戶身分驗證API、內容管理平臺，或是對外的電子商務、點數會員平臺等。</p> <p>杜政家表示，改用Python開發的好處很多，除了開發成本較低，也因Python具備兩個發展成熟的框架，Django和Flask，能讓開發團隊快速建立起一個高可用性的網站後臺，也容易建立輕量級的API。</p> <p>國泰後端工程團隊也常用Django及Flask，搭配Docker容器技術，來建立起一個獨立封閉的開發環境，同時結合GitLab的CI/CD達到持續整合，來建立一套軟體開發流程。</p> <p>國泰金控數數發中心數位體驗科技部技術經理鄒政倫也補充，選擇使用Python，而非性質相似的Web開發語言PHP，是因PHP資安漏洞較多，用Python來取代，可以降低資安防護要面對的風險。而且，Python向來在Web應用開發上有不錯的表現，再加上容易上手，「就算原本擅長Java的工程師，也能快速適應改用Python來開發。」</p> <p>不過，並非所有金融服務都能改用Python來開發，對國泰來說，Java仍是關鍵技術，鄒政倫解釋：「因為核心金融服務的資料，如身分證、個資等，仍來自於銀行核心系統，勢必要搭配銀行原本的核心系統跟開發環境。」所以，國泰中介層應用的開發上，仍以Java為主，不過，「將Java系統上的資料萃取出來後，未來，前端應用就能彈性改用其他技術或方法來開發。」</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">Python不需要專才，而是人人都要的基本能力</span></strong></p> <p>儘管Python是資料科學與後端工程團隊的常用語言，但不約而同的，兩個團隊都認為，Python技術力不是他們徵才的關鍵。吳香妮指出，資料科學團隊要的人才，「Python技術不是唯一要求，對數據分析沒有任何概念，沒有洞察能力也不行。」反而因為，Python上手門檻低，國泰集團內部學習網也有相關資源能自學，「只要達到Python技術基本門檻，進來之後從做中學比較快。」</p> <p>後端工程團隊的杜政家也提到，由於後端開發的語言選擇很多，「只要程式底子夠的話，要轉換程式語言不困難。」因此，他更看重具有後端相關工作經驗、優秀的程式設計能力，甚至有前端開發經驗但想往後端嘗試的求職者，都是這個團隊要的人才。</p> <p>而國泰後端工程團隊還設計了一個導師制度，安排資深人員擔任輔導（Mentor）角色，協助新進員工準備工作環境，以及相關環境設定。另外，使用的技術框架與開發流程，也由Mentor在實務工作中來協助進行在職訓練。</p> <p>兩種團隊各自領域不同，必學工具也不同。國泰後端工程團隊建議，Django、Flask與Docker，是Python在Web開發領域的必學工具。而對於資料科學團隊來說，一定要先學的能力是資料爬蟲，這是進行資料分析的第一步，其他ML、數據分析、科學計算的框架，則無特定推薦，要看實際應用場景來決定。</p> <p>但不論是哪一個團隊，都希望成員能夠不斷增進自己的開發實力，比如鼓勵員工參加外部研討會、外部課程並提供補助，也鼓勵員工組成讀書會、參加社群活動，來養成自發性學習的習慣。「技術會不斷迭代，需要不斷學習，Python能力不一定要最頂尖，但是要具備自學與分享的態度，成員才能互相成長。」陳柏翰說。</p> <p class="rtecenter"><span style="color:#3399ff;"><strong style="text-align: center;"><span style="font-size: 28px;">國泰世華銀行數據生態營運部</span></strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/600__%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E4%B8%96%E8%8F%AF%E9%8A%80%E8%A1%8C%E6%95%B8%E6%93%9A%E7%94%9F%E6%85%8B%E7%87%9F%E9%81%8B%E9%83%A8.jpg" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><strong>由左而右分別是國泰世華銀行數據生態營運部資料科學分析師吳薰德、資料科學工程師曾晴、協理吳香妮、國泰金控數數發中心數據生態發展部資料科學工程師陳柏翰。</strong></span></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 主要工作 </span></span> 開發各類演算法，比如產品推薦或關聯網路分析</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> Python應用 </span></span> 數據探索、特徵工程、建模、自動化工程、API開發</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 為什麼選Python </span></span> Python能成為資料分析人員與工程人員的共通語言</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 開發環境特色 </span></span> 自建Python程式開發框架Rocket</strong><strong>，來統一每個程式設計環節的標準</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 人才需求 </span></span> 資料分析的應用解題能力，Python基本能力，但得先學資料爬蟲設計</strong></p> <p class="rtecenter"><span style="color:#3399ff;"><strong style="text-align: center;"><span style="font-size: 28px;">國泰金控數數發中心數位體驗科技部</span></strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/600__%E5%9C%8B%E6%B3%B0%E9%87%91%E6%8E%A7%E6%95%B8%E6%95%B8%E7%99%BC%E4%B8%AD%E5%BF%83%E6%95%B8%E4%BD%8D%E9%AB%94%E9%A9%97%E7%A7%91%E6%8A%80%E9%83%A8.jpg" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><strong>國泰金控數數發中心數位體驗科技部，由左而右分別是技術經理鄒政倫、資深工程師杜政家。</strong></span></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 主要工作 </span></span> 相關數位產品的開發到上線，還要負責優化使用者體驗</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> Python應用 </span></span> 開發網站後端、輕量級的應用程式API</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 為什麼選Python </span></span> Django和Flask框架發展成熟，能快速建立Web應用</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 開發環境特色 </span></span> 用容器技術與GitLab的CI/CD，來建立軟體開發流程</strong></p> <p><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#FF8C00;"> 人才需求 </span></span> 具備前、後端開發經驗，以及好的程式設計能力者</strong></p> <p><a href="https://www.ithome.com.tw/article/137552" target="_blank"><strong><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 相關報導 </span></span> <span style="color: rgb(51, 153, 255);">AI時代開發語言新主流Python</span></strong></a></p> </div></div></div>
2020/5/14 09:00作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/137501
【專家剖析】Python未來十年的最大競爭對手
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>在Python發展尚未如今日成熟時，很常拿來與同領域相似功能的語言對比，比如在1990年代，Perl幾乎是開發者最常用的手稿語言，Python後來居上，兩者常被拿來相比。臺灣極少數成為Python套件官方機構PyPA（The Python Packaging Authority）的活躍貢獻者鍾子屏表示，Python後來的崛起，部分原因是基於開發者對Perl的反動，但兩者還是各自有擁護者，直到Perl開始在2005年走下坡之後，才逐漸奠定Python的地位。</p> <p>在資料科學領域也是如此。根據2019年一份報告，統計美國最大求職網站Indeed.com一天內的資料科學領域熱門語言的徵才狀況，顯示出，Python的徵才需求第一，有27,374個職缺，其次是SQL，再來是Java及Amazon的ML工具，然後才是R，有13,800個職缺。這意味著，雖然R和Python常被拿來比較，但實際在資料科學的應用場域，R的需求大概只有Python的一半，就算Python也可能被用來執行通用的任務，但不可否認的，R的應用熱度已經不如Python了。</p> <p>又或者在Web開發領域，交大AI學院副教授魏澤人也指出，以前還會有人以Python來挑戰Java，或是將Ruby與Python相提並論，不過在Python的地位底定之後，已經很少人拿Python再去戰其他語言，反而是開始有其他新的語言，要試圖挑戰Python的地位，「現在來說，Python已經走向溫和友善的語言，不會去競爭，我們也很歡迎大家在PyCon會議上，來介紹其他語言。」</p> <p>不過，僅管Python在未來十年內還是有很大優勢維持領先，魏澤人說，仍有幾個值得注意的競爭對手，也許在未來能挑戰Python的地位。其一，是資料科學研究領域的崛起新星Julia，另一個，則是用來開發iOS應用程式的Swift。</p> <p>2012年才誕生的Julia，是為了滿足高效能數值分析及科學計算，所設計出的靜態、編譯式語言，具有平行處理、分散式運算的能力，其他優勢，還包括能不靠API直接呼叫C語言的函式，具有類似Lisp的巨集與元程式設計工具（Meta Programming），甚至連資料科學領域的超強視覺化工具Jupyter Notebook，也有支援。</p> <p>魏澤人表示，Julia相對於Python，是比較現代、新潮的語言，編譯式的特性使執行速度更快，也是專門為了平行運算而設計，再加上，Julia的meta programming能力較強，能用來編寫許多小型的領域特定語言（Domain Specific Language，DSL），比如在科學計算中，可以用來自定義一個特別的運算子（Operator）或者語法，來表達領域中習慣的算式和語法，而極端的狀況甚至可以將程式語言重新定義以中文編寫等，都是其中應用。</p> <p>儘管Julia目前還是一個初出茅廬的新語言，較常被用於學術圈，未來能否進一步應用到業界程式設計或資料科學領域中，還是個未知數，但它已然成為資料科學領域的一個崛起新星，「是個有潛力的語言。」魏澤人說。</p> <p>而另一個可能與Python相競爭的語言，則是由Apple支持的iOS應用程式開發語言Swift。</p> <p>若說Julia的應用還侷限在資料科學的研究領域，那Swift不但已經走入應用端，更有大公司在背後支持，應用場景更是廣泛，凡是iOS作業系統的軟應用都能用Swift開發，儘管2014才問世，卻有不可取代的市場與社群優勢。魏澤人說，雖然在資料科學領域的應用不多，但TensorFlow已經開始支援Swift，「比起Julia，我認為Swift有潛力成為Python更大的競爭對手。」</p> <p>至於與Python相似性高的JavaScript，不但在網頁前端的地位無可匹敵，擁有一定的社群規模，且在AI崛起後，也出現了JavaScript版本的TensorFlow.js框架，能用來開發ML應用，是否可能為Python在資料科學領域的新競爭對手？魏澤人則認為，Python已經成為開發者熟悉的語言，套件生態系的發展也更完善且全面，「JavaScript有一定的優勢，但Python的已經成為資料科學社群習慣且偏好的語言，JavaScript短期內沒有取代的機會。」</p> <h3><a href="https://www.ithome.com.tw/article/137552" target="_blank"><strong><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 相關報導 </span></span> <span style="color: rgb(51, 153, 255);">AI時代開發語言新主流Python</span></strong></a></h3> </div></div></div>
2020/5/14 09:00作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/137502
由下而上的開源社群，造就Python三十年蓬勃
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>繼承了ABC程式語言特色的Python，不但沒有走向ABC沒落的結局，反而從全球上百種程式語言中脫穎而出，成為當今全球第三熱門的程式語言之一。Python創辦人Guido Van Rossum認為，將Python免費開源的決定，是一大關鍵。除了開源讓更多人接觸使用，Python一行行程式碼與套件工具，也開放讓社群參與維運，如今，不但仰賴社群力量來迭代更新，也靠社群共識來決定發展方向。</p> <p>不同於像微軟的C#或Google的Go，是由大企業來主導每個版本的開發，Python完全靠社群來驅動發展。其中，核心負責維持Python開發、運作與推廣的單位，是在2001年成立的Python軟體基金會（Python Software Foundation，PSF），主要任務是開發Python的核心發行版本，保障Python版本的智慧財產權，以及其他PSF持有商標的智財權。</p> <p>由於PSF是一個非營利組織，這也使Python與企業主導模式的程式語言有本質上的不同。非營利組織並不為特定企業服務，是為了實現特定理念而存在，PSF正是為了推廣、保護並提升Python，同時促進全球多元社群成長而成立的組織，更進一步來說，各大企業無法對其進行併購，確保了PSF的獨立性，也確保了Python未來會一直以開源免費的形式存在，而PSF如今的最高決策小組，不論各自背景是來自哪一家企業，也是以個人名義在社群中活躍，儘管仍有些政治角力的意味在內，但較不易完全被特定企業所把持。</p> <p>而PSF對於Python版本、相關組織的智財權的保障，也讓許多經由PSF官方認可並註冊商標的組織或活動，不會被隨意使用或冒用，比如Python年度最大技術交流活動PyCon，就是由PSF註冊的商標，也就是說，任何人不得在未經PSF同意的情況下，以PyCon的名義來舉辦活動，若是各國要舉辦地區性的PyCon活動，如臺灣的PyCon TW、英國的PyCon UK等，都需要向PSF申請，經過認可後才能舉行。</p> <p>不過，PSF雖然擁有主導Python發展方向的權利，同時也是Python社群中的最高決策單位，但不同於企業主導模式是上而下的進行決策，PSF的決策方式，是在社群先達成共識後，下由上的影響決策單位做出官方的認可，除非是具有爭議性的問題，才會由決策單位進行決斷。過去，這個決策的角色就是由Guido Van Rossum擔當，他也因此被稱為「終身仁慈獨裁者（BDFL）」，但在他2018年退位後，BDFL的位置不復存在，改由新組成的五人領導委員會（Steering Council）來進行決策。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">社群如何影響Python發展決策？</span></strong></p> <p>過去二十多年來，Python靠著一套程式碼貢獻機制，讓有興趣的社群成員能藉由參與程式碼的貢獻，來維持核心程式不斷迭代更新，也就是說，由下而上的來影響每個Python版本的核心程式碼、套件工具等。這套機制就是讓Python龐大的使用社群，能夠無後顧之憂的應用Python，不用擔心程式語言與安裝工具無人維運的關鍵。</p> <p>臺灣極少數成為Python軟體包官方機構PyPA（The Python Packaging Authority）的活躍貢獻者鍾子屏，以自己的貢獻經驗來分享這套機制的運行方式，他從三年前自行開發了類似於rustup功能的Python安裝快捷工具PythonUp後，接觸到Python的特殊興趣小組（Special Interest Group，SIG），並成為了其中Distutils-SIG的活躍貢獻者，主要在開發Python軟體包管理工具（pip）功能。</p> <p>鍾子屏表示，Distutils-SIG近期的任務，是在訂定軟體包安裝時的溝通標準，同時也是各專案在建立時的共通格式，來解決Python專案在合併或共享時，可能遇到格式不相容的問題。現在Python軟體包在pip安裝上有一個溝通標準（PEP 517），但尚未包含所有的溝通情境，為了克服這個問題，有些企業會在標準上建立自己的工具，來統一所有專案成一個共通的格式。不過現在，Distutils-SIG正在擴充並推廣新的溝通標準，試圖解決這個問題。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/600-%E9%8D%BE%E5%AD%90%E5%B1%8F(1).jpg" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);">攝影／洪政偉</span></p> <p><strong style="color: rgb(105, 105, 105);"><span style="font-size: 18px;">臺灣一位Python軟體包官方機構（PyPA）的活躍貢獻者鍾子屏，從三年前開始接觸Python的特殊興趣小組（SIG），並成為了其中Distutils-SIG的貢獻者，主要在開發Python軟體包管理工具（pip）功能。</span></strong></p> <p>社群提出的新功能，如何成為Python官方建議準則（Python Enhancement Proposals，PEP），再被列入Python未來更新版本的功能。這要從Python開發的溝通方式談起。</p> <p>Python程式碼貢獻主要採用GitHub，但溝通則仍靠郵件清單（Mailing List），只要寄到這個清單上的任何訊息，都會自動轉寄給名單上所有人的電子郵件帳號。鍾子屏表示，核心程式碼貢獻的社群中，上百位成員都是年紀資深的貢獻者，熟悉用郵件清單溝通。不過，現在有越來越多的開發者，比如SIG社群成員，就更常在Web形式的官方論壇中交流，「以我來說，論壇差不多三天看一次，郵件清單比較少，差不多一個禮拜看一次。」</p> <p>許多新功能的誕生，可能源自於一兩位SIG成員的點子，由成員先實作出初始版本後，再放到郵件清單或官方論壇中討論，若獲得多數成員認同、取得初步社群共識，就會請發起人寫成PEP向決策委員會提案，同時將專案轉移到GitHub上來協作開發。決策委員會收到提案後，也會指派一位核心開發者來擔任PEP代理人（delegate），去衡量這個PEP提案在各個社群中的討論度。</p> <p>一旦代理人判斷已經達成社群共識，最後就會由委員會決定，是否成為有效的PEP，並在新版本中加入成為標準。鍾子屏表示，PEP提出來後，約有8成機率會被通過，「因為Steering Council是民選的，如果絕大多數人都同意這個功能，通過的可能性就非常大。」</p> <p>不過，鍾子屏也指出，每個功能從取得社群共識到成為PEP的過程都很不容易，「這就跟在立法院提案是差不多困難的事情，超級麻煩。」再加上，就算真的將提案變為標準化的工具，還是會有人不買單，「因為社群自主性很強，有點像多頭馬車到處拉。」這些原因，都導致只有非常少數的提案，成功由下而上驅動成為Python正式標準。</p> <p>比如說，由於許多語言中都有支援泛型函數（Generics），比如Java、C#，但因Go沒有支援，社群中長久以來一直有要求Google增加支援的聲浪。鍾子屏表示，Google過去一直沒有採納意見，直到最近才改變心意，將這個功能的開發提上日程，如果將Python的決策比喻為民主政治，那Go語言就像是寡頭政治，「因為開發者與決策者是同一群人。」</p> <p>鍾子屏也分析，以程式語言本身的存續來說，Python的維運方式比較能永續發展，「就算Core Developer哪天不想做了，還是會有新的人接下去維運，只要有人願意做，程式語言就會持續下去。」不過，對單純寫程式無貢獻想法的人來說，企業主導開源的模式還是較有保障，只是當企業宣布要停止維運時，需要及早轉換新語言來使用。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">臺灣Python社群也開始獲得國際關注</span></strong></p> <p>PyCon大會是Python社群中最重要的交流形式，社群同好能一同分享最新的Python專案，交流Python在各領域的應用。PyCon年會中，規模最大的是PSF在美國舉辦的PyCon US，每年參加人數約有3,000人，來自世界各地。</p> <p>PyCon US今年的會議也剛在四月中結束，因應武漢肺炎疫情改為線上會議舉行，後續主辦單位也連同主要議程、Tutorials、Workshop在內，將超過五十多場線上演講分享到官網。</p> <p>而其他國家或地區，每年也都有舉辦在地的PyCon活動，比如臺灣，今年的PyCon會議將在今年9月登場，從2012開始舉行至今，已經邁入第9個年頭，規模從200多人，成長到今日已經有800人，僅靠一群Python社群的志願者來協助籌備。臺灣Python社群的元老級人物胡崇偉，也從2012年首屆就積極參與PyCon籌備。</p> <p>臺灣PyCon年會從2012年開始正式賣票來舉行，從2016年起更與臺灣開放文化基金會OCF合作，由OCF來協助執行財務、法務相關作業，比如開發票、借場地、收費等。如此一來，原先籌備小組成員就能聚焦處理更擅長的技術相關作業，比如網站開發、講者投稿與邀請、制定議程等，以此來進行分工，維持臺灣PyCon的舉辦。</p> <p>在2014、2015年，臺灣PyCon更擴大辦理成年度國際性活動，以PyCon APEC的名義來舉辦亞太區的PyCon會議，胡崇偉說：「我們2014年找了Jupyter Notebook的原始作者來演講，大家都非常興奮，沒想到後來Jupyter Notebook會紅的不得了！」而這兩年大規模宣傳、辦理PyCon，加上Python在這段期間的快速成長，也為臺灣PyCon知名度打下基礎，「2016年在沒什麼宣傳卻還是滿座的情況下，我們知道，PyCon在臺灣算是站穩腳步了。」</p> <p>胡崇偉也分享，臺灣PyCon還延續了美國PyCon的一個有趣傳統，也就是所有的參加者，包括籌備小組成員、志工、甚至講者在內，都要付門票費，「在剛開始實施的時候，覺得難度很高，要常常跟別人解釋原因。」這與臺灣大多數的會議都不同，尤其邀請講者不但沒給鐘點費，反而還要收錢，「與不知道這項傳統的人之間，會有些觀念碰撞。」</p> <p>因此，臺灣PyCon也決定延續另一個美國PyCon的傳統——財務補助，來作為一種變通的方法。胡崇偉指出，每個人都有權利去提出財務補助的申請，過去臺灣社群成員到美國參加PyCon，向PyCon申請財務補助後，也都獲得很好的回饋，所以臺灣也在第二屆PyCon就開始跟進這個做法。近年來，籌備小組也將財務補助作為一種代替購票的變通方式，「我們已經調整到說，假如事先邀請到某個講者已經很不容易了，那我們就主動申請財務補助，折抵門票錢或交通住宿費用。」</p> <p>近年來，Python在資料科學領域興起後，臺灣PyCon的演講主題也有顯著的改變。鍾子屏表示，大約從2017年開始，ML主題的投稿量顯著增加，一年比一年更夯，「去年收到三分之一的投稿都是ML主題。」他也觀察，ML主題投稿者多是以企業名義投稿，相對的，Web領域的投稿則大多以個人名義，因為ML的開發通常需要投注大量資源，大企業較能提供資源來互相競爭，而網站開發的族群以散戶或一般新創居多。也就是說，大企業的力量正在逐漸改變Python社群生態。</p> <h1><strong><span style="color:#ffffff;"><span style="background-color:#3399ff;"> 新浪潮 </span></span> <span style="color:#3399ff;">大企業帶來Python社群3變革</span></strong></h1> <p>Python在資料科學領域崛起後，開始有更多大企業的力量進入社群，帶來不少轉變。從應用面來看，交大AI學院副教授魏澤人歸納出三種改變，其一，是大企業會挹注資金來改良或擴充Python套件，同時回饋給社群，企業開發的套件也會開始支援Python，比如TensorFlow、Facebook的Pytorch 都是以Python優先。</p> <p>其二，則是大企業有制式的開發流程標準，比如Google大量應用Python作為手稿語言，而後也開源了Python程式碼的編寫準則，提供小企業或個人參考。其三，則是大公司先採用Python來開發，能提供其他開發者信心，「對於社群的茁壯會有幫助。」</p> <p>若從套件工具的使用方式來看，臺灣極少數成為Python軟體包官方機構（PyPA）的活躍貢獻者鍾子屏，也觀察到社群心態上的轉變。他說，許多Python使用者，過去對於開發環境、軟體包或專案的管理工具，都是靠自己開發順手的工具來使用，分別下指令或寫腳本去執行，「大家都有一套自己的做法，覺得不錯就口耳相傳。」但在資料科學領域的使用者進入社群後，會開始期待有一站式、整合式的標準化工具，協助開發者更快速、便利的一次執行管理功能，「在心態上轉變為集中化的思維。」</p> <p>也因原先Python的社群生態較自由分散，程式設計初學者在學習過程也會有一定的挑戰，比如質疑：「為什麼要學這麼多工具才能學程式？能不能學一套工具就好？」鍾子屏表示，對使用者來說，只用一個工具來開發，一定比較方便，但如此一來，也會因此犧牲掉開發方式的多樣性，較難透過競爭來進步。</p> <h1><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#3399ff;"> 新浪潮 </span></span> <span style="color:#3399ff;">Python女力崛起！女性自學社群現身</span></strong></h1> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/600_%E8%87%BA%E7%81%A3Pyladies.jpg" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源／臺灣Pyladies</span></p> <p>在臺灣程式設計的領域中，大家似乎已經對男多女少的現象習以為常，在臺灣PyCon中，能夠擔任講者來分享技術的女性角色，似乎又更少了一點。但是，美國PyCon早在2016年，女性講者比例就成長到40%，Python核心開發社群的女性比例也在持續增加中，甚至，Guido van Rossum更在一場演講中直說，「Show your bias! 在兩個能力一樣好的男女性中，我會優先考慮給女生機會。」</p> <p>也許Guido van Rossum的態度，某種程度上影響了女性參與Python的踴躍度程度，不過，Python社群中的女性推廣組織Pyladies，更是重要的幕後推手。Pyladies與PyCon相同，都是PSF認可的Python官方社群組織，2011年於美國成立，而後逐漸落地到全球上百個在地社群中，成立9年來，不僅在推動女性參與開源社群的活動上不遺餘力，也讓更多女性能共同精進Python實力，或讓初學者跨入程式設計的領域。</p> <p>而臺灣的Pyladies社群也不例外，2013年舉辦第一次活動至今，除了前三年組織較鬆散、辦理活動較少，2016年改由三位主辦人陳姿君、翁子婷、卓家璘接手後，平均每年可辦30～40場活動，從初階系列課程到進階的特別活動、工作坊都有舉行，也會根據技術的流行趨勢來更換課程內容。而且，為了確保每場活動的課程品質，臺灣Pyladies還有講師課前試教、助教的制度，就是要維持作為技術交流社群的定位。</p> <p>除了以豐富的課程內容為特色，臺灣Pyladies社群的意義，更是要提供自我認同為女性者，一個更舒服自在的環境來學習。卓家璘就以自身經歷表示，由於臺灣資工界男女比例懸殊，「在純女性社群的空間中，讓我覺得很舒服，不管在學習或交流上都更輕鬆，也比較敢問問題。」</p> <p>團隊成員也觀察到，近年來，Python在資料科學領域興起，許多參加Pyladies的學員都反饋，想學資料科學相關課程，比如網路爬蟲、資料探勘，或與機器學習、AI相關的內容，同時也因Python易學、好上手的特質，學員更有一半的人數非資工本科系出身，而是其他科系來跨領域學習程式語言，雖然真正轉職為工程師的人還是少數，但也反應了Python的熱度只增不減。</p> <p>另一個現象，則是臺灣願意參與如Pyladies女性社群的人數，有逐年提升的趨勢，整體來說，女性學習程式、投入工程師工作的風氣有比較開放，但是成長幅度不明顯。尤其當今校園與職場中，資工背景的男性還是遠大於女性，在臺灣PyCon年會中，女性參與比例也沒有明顯增長，都顯示了臺灣女性在程式設計領域的參與，還有很大的成長空間。</p> <p>未來，臺灣Pyladies也將持續推動Python女力的成長。</p> <h1><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#3399ff;"> 新浪潮 </span></span> <span style="color:#3399ff;">臺灣中學教育開始夯Python</span></strong></h1> <p>近年來，臺灣各大專院校的資訊相關科系中，Python已經成為選修、必修的重點課程，甚至，連商學院科系也開始教Python，Python可說已經滲透到大專院校的教育場景。</p> <p>而這股趨勢，現在也吹進了臺灣的高中教育。臺灣從108課綱開始實施了程式教育後，以Scratch作為入門的程式設計語言，透過類似於拖拉式的物件組合出一段程式，以互動介面來呈現程式執行結果，藉此讓學生了解程式語言的基本概念。不過，除了課綱明訂的Scratch，也有老師開始設計Python課程來教學。</p> <p>比如臺北市南港高中，就成立了數位科學實驗班，從108課綱開始實施以Python為主的程式設計課，一周甚至有18學分。這門課以Scratch入門，但主要是介紹Python在各種不同的應用，課程設計者高慧君，同時也是發起這門程式教育課程的老師表示，雖然現在程式教育多用Scratch來上課，「但是Scratch是積木，Python是文字，Scratch再厲害也只是一個玩具，還是要用學會文字來表達。」</p> <p>高慧君認為，Python是個適合在高中教育普及的程式語言。她在2014年接觸到Python之後，發現Python的語法簡潔易讀、好上手，學生以Python入門後，再去學習其他程式語言會更容易，而且，就實用性而言，Python搭配不同的套件工具，就能開發不同類型的應用，學生未來的應用機率很大。</p> <p>因此，在科學實驗班的課程中，高慧君不只教Python基本概念及語法，也著重應用Python來實作。為期兩年的課程，除了培訓學生具備程式檢定的能力，高二開始也開始引進如樹莓派、Jet Bot機器人等硬體，並結合影像辨識等深度學習的應用來教學。</p> <p>為了加速中學程式教育的推廣，臺灣也從2018年開始試辦大學程式設計先修檢測（APCS），測驗內容除了考C語言觀念題外，也要考實作題，讓學生自由選用C、C++、Java、Python等語言來解題。</p> <p>APCS除了測驗學生的程式語言能力，許多大專院校資訊科系，也將檢定成績列入申請入學評分，因此，APCS在一定程度上帶動了學生學習程式語言的意願，更已經有補習班看準商機，開設了Python檢定課程。</p> <p>不過，高慧君也說，108課綱推動的程式教育，還需要一段時間去普及，因為，臺灣過去的資訊教育仍是以C語言為主，老師不一定有程式教學的經驗，再加上，「程式設計不像體育課大家都有動就好，而是教一種解決問題的方法，除錯能力很重要，不是短期就能訓練。」因此，108課綱是一個目標，在落實之前，還需要克服許多挑戰。</p> <p>除了體制內的教育，體制外的實驗教育，也開始開設Python程式教育課程。臺灣實驗教育是採取「想學什麼，自己組隊找老師」的精神，全臺約3,000多人的實驗教育學生中，也有人會有資訊教育的需求，因此，Python愛好者胡崇偉與實驗教育推動者丁志仁，近一年來開始規劃Python課程，預計要先在雙北招收相當於國高中年紀的體制外學生，不過受到疫情影響，具體招生時程還在研議當中。</p> <h3><a href="https://www.ithome.com.tw/article/137552" target="_blank"><strong><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 相關報導 </span></span> <span style="color: rgb(51, 153, 255);">AI時代開發語言新主流Python</span></strong></a></h3> </div></div></div>
2020/5/14 09:00作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/137504
構建專屬知識體系
<div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>電腦科學界已經構築了許多知識體系，還有必要自行建立知識體系嗎？是的！畢竟開發者面對的需求各不相同，持有一套既存的知識體系，或許足以解決許多事情，然而若能自行建立專屬的知識體系，可以解決更多！</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">知識體系的銜接難度</span></strong></p> <p>開發者多半有這種經驗，某個難處理的問題，在百思不得其解，遍尋不得其法後，不得已，只好暫時放下，卻在某個不經意的時候靈光乍現、找到解法；俗話也有這種說法：「不要鑽牛角尖。」在某些程度上，就是暫時別將焦點放在問題本身，而是藉由其他的學習、做法或經驗的累積，來增加對問題的認識、刺激解答的產生。</p> <p>最近我在這方面的鮮明經驗是，打算尋找Perlin噪聲的輪廓線。其實，開發者若曾使用OpenCV的findContours或D3.js的contours之類的函式，對尋找輪廓線可能並不陌生，常見的應用是生成等值線圖，像是地型等高線、氣象等壓線等，目前有不少程式庫可以協助開發者解決這類問題。</p> <p>問題就在於，我想在OpenSCAD運用的話，就須自行實作。這類輪廓線函式的背後原理是行進方塊（Marching Squares）演算法，不過，在我既有的知識體系中，尚未有任何聯繫行進方塊的相關連結，在試圖使用Perlin、contour之類關鍵字搜尋時，找到的通常就是既有程式庫方案，或者是〈<a href="http://bl.ocks.org/blinsay/c8bcfeff0b6159f44aec" target="_blank">Randomized Contour Lines</a>〉之類的文件，並非我想要的效果。</p> <p>這就是拼湊知識體系的難處，雖然知道方案應該就在某處，卻不知道怎麼銜接，以進一步納為已用。這可能來自經驗上無法理解問題、對問題本身的認識不夠，也有可能是對解答問題必須的基礎能力不足，或者是問題本身牽涉的領域不只一個，也就是可能連接到另一個領域的知識體系了。</p> <p>此時需要的方式或許是「闕疑」，暫停對問題的直接探索。不過這並非相信腦袋的潛意識能自動找出解答，而是在試著去解決其他的問題，或獲取其他知識的過程中，偶而思考一下與被闕疑問題的相關性，看看是否能將其他問題的解決方案，納入自身的知識體系。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>自我試誤的重要性</strong></span></p> <p>我在先前<a href="https://ithome.com.tw/voice/137054" target="_blank">專欄〈隨機演算之美〉</a>曾經提過，可以從迷宮中生成哈密頓路徑，其實，若開發者探索過如何走出迷宮的演算法，會發現其實這種哈密頓路徑就是沿壁法（Wall Following），也就是摸著牆走迷宮，對完美迷宮（Perfect maze）來說，雖然不會得到最佳路徑，然而一定可以走出迷宮。</p> <p>從另一角度來看，摸牆走迷宮就是在畫出迷宮牆的輪廓，在解完迷宮中生成哈密頓路徑的問題後，我想到可否用類似方式，畫出多邊型的輪廓。的確，若是基於像素來運算，畫出簡單多邊型沒有問題，而且效率不錯，然而，試著用相同方式尋找Perlin噪聲的輪廓線，卻行不通。</p> <p>這令人沮喪，但也是個不錯的經驗，事實上在試圖設計其他演算法的過程中，雖然有效性都不足，然而至少知道這條路無法通往想要的方案，知道「行不通」這件事，對建構知識體系而言，其實是個去枝裁葉的重要過程。</p> <p>這讓我想到現今許多開發者，對於刷LeetCode有不同的聲音，對我來說，刷LeetCode不單只是知道怎麼解，更重要的是「知道怎麼解行不通」，自己設計過的演算法才是你的，或更精確地說，自行設計演算法的過程中建立的思路才是你的，即便最後無法解決LeetCode的題目，思考過程並不會白費！</p> <p>寫程式碼與演算法設計其實是兩件事，如果刷LeetCode時看到題目，就想直接知道解答，在「建立演算法設計領域的知識體系」這件事上，就失去了大半意義。</p> <p>當然，不少演算法是前人數月或甚至數年思考之下，才設計出來，或者基於他人的演算法改良而來，因此，面對某些題目，在有限時間之內，確實不太可能憑一己之力設計出解答，然而，我們至少在試過幾個無效的思路後，再來看看可解決問題的演算，如此才能辨別出該演算為何會是有效的，從而能加以變化。</p> <p>這是因為，在無效的試誤過程中，我們才能知道哪些要素會導致演算法無效。例如，自行尋找Perlin噪聲的輪廓線過程中，知道了沿壁法只能處理簡單多邊形，後來看到行進方塊時才能知道，其有效的理由在於獨立處理每個網格，並列舉了各網格有限的可能案例。</p> <p><strong><span style="font-size:28px;">碎片化或系統化知識來源？</span></strong></p> <p>現今是個碎片化年代，意思是指網路普及之後，人們習慣從網路擷取片面資訊，而不是從書或課程等循序漸進管道來獲得知識；在程式開發領域也就經常會有這類論戰，有人覺得看看官方或其他開發者的文件就夠了，有人覺得從書或課程中，系統化地學習某個技術會比較紮實。</p> <p>其實，知識的來源是碎片化或系統化，並不是重點，重要的是能從中擷取自身需要的知識，填補個人的知識體系，從而在往後可以在專屬的個人知識體系中，進行系統化的思考。</p> <p>以沿壁法生成哈密頓路徑來說，在演算過程中，會針對網格四個角落標識1、2、4、8欄位，而這個方式成為我的知識體系一部份後，才能變化出像素版本的輪廓演算，而在後來接觸到行進方塊演算時，才能將其中也用到的角落欄位標識方式，立即地連結到既有的經驗。</p> <p>然而，有些基礎論的開發者仍鄙視碎片化知識。其實，若經驗充足，碎片化知識來源並不會是問題，因為既有知識體系若能系統化連結碎片化的知識，能夠碎片化地吸收知識，對開發者反而是比較有效率的方式，因為可以迅速填補不足之處。</p> <p>而對於有些碎片化知識支持者而言，他們一味認定沒必要看書或參與課程，單靠網路上的知識已經足夠。然而，若開發者的相關經驗不足，系統化知識的來源就至關重要，像是書或課程，基本上已安排好知識間的銜接，這讓開發者不用自行花費過多心力或時間，就可以從中建立基本知識體系。</p> <p>開發者可以回想一下，接觸第一門語言時，若缺少系統化資訊來源，學習起來會很辛苦，然而有了一門語言經驗後，面對語言中共通元素的部份，我們在既有的知識體系中已經有經驗，或許就不需要本質上類似的知識，只需要釐清差異的部份，這時若從碎片化來源擷取知識，可能會覺得較有效率。若既有的知識體系仍不足以彌補，那麼回頭尋找系統化知識來源，也是好的作法。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>完成專屬的拼圖</strong></span></p> <p>建構專屬於自身的知識體系，過程極為複雜，很大程度上就像在拼湊巨大的拼圖，在看似無關的圖塊間找尋相關，一開始通常只會獲得各自獨立的殘破輪廓，在拼圖完成前，也很難知道全貌是什麼，畢竟每個人需要的知識各不相同，如果一開始就知道全貌是什麼，你所看到的大概是別人的知識體系，不是你的！</p> <p>持有一套既存的知識體系，或許已經足以解決許多事情，然而建立自身的知識體系，可以解決更多，因為隨著圖塊之間的連結越來越完整，各自獨立的殘破輪廓會在某個時間點開始銜接，之後拼湊的速度就會加快，甚至感覺到過去看似無關的零碎知識，瞬間融會貫通了，許多過去難解的題目也就迎刃而解，更多的靈感也會不斷地浮現！</p> </div></div></div><div class="field field-name-field-tags field-type-taxonomy-term-reference field-label-above"><div class="field-label">Tags: </div><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E7%9F%A5%E8%AD%98%E9%AB%94%E7%B3%BB">知識體系</a></div><div class="field-item odd"><a href="/tags/%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95">演算法</a></div><div class="field-item even"><a href="/tags/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E4%BA%BA">程式人</a></div><div class="field-item odd"><a href="/tags/%E6%9E%97%E4%BF%A1%E8%89%AF">林信良</a></div><div class="field-item even"><a href="/tags/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%AD%B8%E7%BF%92">程式學習</a></div></div></div>
2020/5/14 09:00作者林信良https://www.ithome.com.tw/voice/137505
AI時代開發語言新主流Python
<div class="field field-name-field-image field-type-image field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><img src="https://s4.itho.me/sites/default/files/styles/picture_size_large/public/972-feng_mian_p1-open-960x420_gong_zuo_qu_yu_1.jpg?itok=u37aYDrW" width="960" height="420" alt="" /></div></div></div><div class="field field-name-field-featured-article-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/taxonomy/term/75">專題故事</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>Python不只是AI開發第一語言，Web開發、DevOps、資安、雲端維運領域，都占有一席之地，今年聲勢更直逼Java、C語言，成了開發者必備技能──這個快30歲的程式語言，如何一舉跟上時代潮流，成為資料科學家的新寵兒？</p> </div></div></div>
2020/5/14 09:00作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/article/137552
Google雲端現提供DataStax的Cassandra即服務
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://cloud.google.com/blog/products/databases/open-source-cassandra-now-managed-on-google-cloud" target="_blank">Google宣布DataStax的Cassandra即服務Astra，</a>用戶可以在Google雲端市集中選用，將Astra用作資料庫即服務，建構網際網路應用程式。</p> <p>Cassandra起初是由臉書所開發的分散式NoSQL資料庫系統，其橫向擴展架構，具有良好的可擴展性和效能，能夠支援擁有大量資料的應用程式，是不少超大型網際網路應用程式背後的開源資料庫，用戶包括了Apple、Spotify和Netflix等知名服務供應商。</p> <p>不過企業要使用Cassandra需要克服一些挑戰，其部署、管理和擴展工作都很複雜，尤其是Cassandra叢集縮減工作，不少企業乾脆直接持續維持叢集最大規模，應付尖峰流量，也不費時地縮放叢集規模，不過這樣的做法，卻必須支出額外成本。另外，Cassandra節點更新也很不容易，不僅過程繁鎖，發生錯誤時也很難處理。</p> <p>因此不少雲端平臺看準這樣的需求，開始推出Cassandra即服務，簡化用戶管理Cassandra資料庫的工作，而Google雲端上的Astra便是其中之一，Datastax Astra整合到了Google雲端控制臺中，開發人員數分鐘內，就能在雲端啟動Cassandra叢集，將其用作資料庫即服務來建構應用程式，而無需管理Cassandra的運作。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/DataStax_Astra_Cassandra_max-1300x1300.jpg" style="width: 580px;" /></p> <p>目前這項服務已經在北美、歐洲和亞洲7個地區可以使用，Google提到，Astra部署在Google雲端中，與用戶的其他資料同存於全球Google基礎設施，也與其他Google雲端服務統一計算帳單。Google強調，Astra用戶能獲得與開源Cassandra工具、API、REST、GraphQL端點以及瀏覽器Cassandra查詢語言（CQL）殼層一致的開發體驗。</p> <p>不只Google，AWS也早推出自家的Cassandra託管服務Amazon Keyspaces，用戶可以將其用作全託管無伺服器資料庫，現有使用CQL的應用程式，可在幾乎不修改的情況，直接搬遷到AWS上，讀取和寫入資料到Amazon Keyspace。</p> </div></div></div>
2020/5/13 18:45作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137598
微軟修補111個安全漏洞，存在於Microsoft Edge的漏洞引發關注
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>微軟在今年5月的Patch Tuesday修補了111個安全漏洞，當中有16個被列為重大（Critical ）等級，且本月並無出現任何零時差或已遭開採的安全漏洞。</p> <p>在16個重大漏洞中，就有4個位於Microsoft SharePoint，它們分別是CVE-2020-1023、CVE-2020-1024、CVE-2020-1102及CVE-2020-1069，皆屬於遠端程式攻擊漏洞。其它的重大漏洞則散布在繪圖元件、Microsoft Edge、色彩管理、Chakra引擎、IE、MSHTML引擎、腳本引擎、VBScript、Visual Studio Code Python Extension ，以及有3個位於Media Foundation。</p> <p>在眾多的重要漏洞中，同時被多個媒體提到的是CVE-2020-1096，它存在於Microsoft Edge中，因 PDF Reader無法妥善處理記憶體中的物件，而允許駭客以使用者權限執行任意程式。駭客只要代管一個藏有惡意PDF內容的網站，然後誘導使用者造訪並開啟PDF內容，就能開採該漏洞。</p> <p>Zero Day Initiative（ZDI）也特別說明了幾個漏洞，其中之一為CVE-2020-1071，該漏洞藏匿在Windows的遠端存取通用對話框（Remote Access Common Dialog）中，但駭客需要實際接觸系統才能開採漏洞，成功的開採將允許駭客擴張權限以取得電腦的控制權。<a href="https://www.thezdi.com/blog/2020/5/12/the-may-2020-security-update-review" target="_blank">ZDI</a>奉勸採行開放辦公室的企業應該要特別小心此一漏洞。</p> <p>另一個則是出現在Windows繪圖元件的CVE-2020-1135，因該元件無法妥善處理記憶體中的物件而造成，這也是個權限擴張漏洞，駭客只要在系統上執行特製的程式就能控制受害電腦。</p> <p>CVE-2020-1067是來自於Windows處理記憶體中物件的方式，而導致的遠端程式執行漏洞，駭客只要建立一個特製的請求就能擴張既有用戶的權限，並執行任意程式。</p> <p>有趣的CVE-2020-1118則與Windows的TLS實踐有關，若Windows不正確地處理特定的金鑰交換時即可觸發該漏洞，成功的開採將造成系統停止回應。駭客只要傳送特製的請求到採用TLS 1.2或更早規格的系統，受害系統就會自動重開機，屬於服務阻斷漏洞。</p> </div></div></div>
2020/5/14 06:35作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137602
微軟與Redis Labs合作提供專有模組支援機器學習應用
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://azure.microsoft.com/zh-tw/blog/microsoft-and-redis-labs-collaborate-to-give-developers-new-azure-cache-for-redis-capabilities/">微軟宣布與贊助Redis開發的Redis Labs建立合作關係</a>，除了原本在Azure上的Redis託管解決方案之外，用戶現在還可在Azure市集訂閱Redis Labs軟體，使用Redis Labs所開發的專有企業模組，包括RediSearch、RedisBloom和RedisTimeSeries等。</p> <p>Redis是一個開源的記憶體資料庫，過去微軟是以開源的Redis來建構託管解決方案Azure Cache for Redis，讓使用者應用於分散式快取、對話儲存和訊息代理等案例，而現在微軟與Redis Labs合作，強化了快取服務的操作彈性和安全性，擴展Azure Cache for Redis可以支援的情境。</p> <p>微軟與Redis Labs合作開發的擴展產品，是針對企業用戶，透過在Azure Cache for Redis整合Redis Labs技術，使用者可以存取由Redis Labs開發的RediSearch、RedisBloom和RedisTimeSeries等模組，這些模組提供新的資料結構，能夠支援諸如資料分析和機器學習等使用案例。</p> <p>微軟提到，新模組會與Azure Cache for Redis現有的功能搭配，像是資料永久性、叢集、地理複製和網路隔離等，另外，使用者現在還可以選擇SSD快閃儲存部署選項，犧牲一點效能但能以每GB更低的價格，獲取更大的快取容量。而增強SLA和地理複製將讓用戶能配置全球快取，在沒有資料損失的情況下將故障轉移至另一個地區，微軟提到，這項功能未來會讓Azure中的快取與企業就地部署相連接，提升可用性與故障轉移。</p> <p>新企業級服務託管於Azure中，用戶可以在Azure市集中訂閱Redis Labs軟體，以存取配置程序中不可缺少的部分，微軟提到，這種特殊的整合方式，同樣可以利用Azure上的功能，包括Azure Portal與命令列工具，同時也能擁有安全以及標準法遵功能，並且提供統一計價服務。</p> <p>在技術支援上，微軟將會提供第一線的服務，並在特定的支援問題上和Redis Labs合作，由於微軟將這個新合作定位成Azure原生服務，因此用戶已經可以使用Azure安全性和配置工具，將Redis企業功能整合到Azure開發工作上。</p> </div></div></div>
2020/5/14 06:40作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137596
觀看大量負面內容造成審核員心理受創，臉書支付5千萬美元取得團訟和解
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>臉書（Facebook）本周與美國加州聖馬特奧高等法院達成初步的和解，同意<a href="https://www.theverge.com/2020/5/12/21255870/facebook-content-moderator-settlement-scola-ptsd-mental-health" target="_blank">支付</a>5,200萬美元予因審核該平臺上的內容，而造成心理創傷的現任或前任員工。</p> <p>這些員工並非屬於臉書的正式員工，而是臉書透過各大顧問公司所聘請的約聘人員，負責審核臉書上的內容是否符合該平臺的守則。</p> <p>此案是由其中的一名審核員Selena Scola在2018年所提出的，她宣稱在擔任該職務9個月之後，便罹患了「創傷後壓力症候群」（PTSD），因為她經常會看到那些有關自殺、謀殺與強暴的照片或影片，指控臉書並未提供安全的工作環境。隨後美國即有來自4個州的內容審核員加入此一訴訟，包括加州、亞歷桑那州、德州與佛羅里達州，只要是在2015年迄今曾擔任臉書內容審查員的約聘人員，都有資格申請，估計有1.1萬人。</p> <p>在初步的和解協議中，臉書同意每名內容審核員都能領取1千美元的補償津貼，假設被診斷出因此一工作而患上PTSD，或是出現沮喪與上癮的其它心理症狀，就能額外領取最高6千美元的補償。</p> <p>臉書也準備改善其內容審核工具，目的在於減少人類審查員受到不良衝擊的機率，例如預設即消音，把照片或影片變成黑白的，預計今年底就能部署至80%的審查員，明年全部的審查員都能受惠。</p> <p>同時臉書也同意改善這些審查員的心理諮商福利，讓這些審查員每周都能與專業人員進行諮商，若發生緊急事件亦能在24小時內聯絡諮商師，並展開每月的團體諮商活動。</p> </div></div></div>
2020/5/14 06:50作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137603
臺銀海外分行爆發商業電郵詐騙千萬，臺銀列為人為疏失，金管會要求加強控管
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>臺灣銀行洛杉磯分行日前向金管會通報4月24日爆發資安事件，該分行行員收到往來客戶要進行匯款轉帳的的電子郵件，因為實施居家辦公無法轉帳，便將該封匯款郵件轉到分行承做，不過，該指示匯款電郵與原本客戶電郵有一個字母差異，在分行並未確認匯款資料正確性便進行轉帳，導致該分行遭到詐騙約美金45萬美元（約新臺幣1,350萬元）。</p> <p>雖然說，該起事件是因為洛杉磯下達禁足令，導致許多行業很多員工都必須在家上班，但不具名資安顧問卻認為，不應該以「在家上班」模糊事件焦點。他指出，Email電子郵件是串連銀行內部與外部連繫的重要管道，傳統資安防護措施置重兵於組織邊界的作法，未來將更難應付駭客精心設計的釣魚郵件。該名資安顧問則建議，銀行可以師法國外推動DMARC（Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance）等作法，來降低釣魚郵件的威脅。</p> <p><span style="color:#0000FF;"><span style="font-size:18px;"><strong>臺銀確認為人為疏失，金管會要求強化資安及內控要求</strong></span></span></p> <p>根據媒體報導，臺灣銀行將此事資安事件列為人為疏失，主要關鍵在於針對客戶資訊核對有疏漏且沒有落實照會機制，而資訊部門也查閱分行的資訊設備，初步排除駭客入侵銀行內部、竊取客戶資料。</p> <p>金管會在接獲臺灣銀行通報該起偶發重大事件後，也要求各銀行必須要落實相關的資安及內控要求，包括落實社交工程演練、強化使用者資安意識；針對交易指示簽名以及電子郵件加強核對，對一定金額以上交易需先跟客戶確認並留存記錄。</p> <p>這類電子郵件詐騙事件一般稱之為BEC（Business E-mail Compromise，商業電子郵件詐騙），光是今年3月武漢肺炎疫情期間，美國FBI旗下的網路犯罪投訴中心（IC3）就收到超過1,200筆與武漢肺炎詐騙有關的投訴，FBI則呼籲企業應該留意商業電子郵件的詐騙。</p> <p>即便相關呼籲言猶在耳，即便各種SOP都有明確規範，但只要操作過程中有一個不小心，電子郵件中的l（小寫L）和I（大寫I），6（數字6）和b（小寫B），0（數字0）和O（大寫O）等，都可能會因為疏忽而導致錯誤發生。</p> <p><span style="color:#0000FF;"><span style="font-size:18px;"><strong>仿效國外企業推動DMARC，降低接到釣魚郵件機率</strong></span></span></p> <p>不具名資安顧問表示，電子郵件易守難攻，通訊協定（Email protocol）本身就有弱點，即便一些電子郵件防護設備會檢查惡意程式、連結、附檔，或者是阻擋黑名單等，但對BEC而言，這些都未必有效。他更直言，很多資安保險並不理賠BEC資安事件，因為嚴格來說，這是「被騙」不是「被駭」。</p> <p>不具名資安顧問指出，為了阻絕這類垃圾郵件或釣魚郵件，國外企業推動DMARC，透過確認發送電子郵件Domain的正確性，降低用戶收到垃圾郵件及釣魚郵件的機率，即便是Gmail商用版電郵G Suite，也已經支援DMARC。不過，他也認為，雖然DMARC可以降低BEC，但包括通訊商等ISP業者，也都要一起努力才行。</p> <p>「臺銀洛杉磯分行的行員也不笨，一定是收到之前收過或熟悉的email和業務內容才會回應，」不具名資安顧問認為，面對越來越複雜的網路世界，企業都必須要改變傳統資安防䕶以組織邊界為範圍的觀念，必須要改用服務流程和Cyberspace作為界線，才可能做到比較完整的防護。</p> <p> </p> </div></div></div>
2020/5/13 14:37作者黃彥棻https://www.ithome.com.tw/news/137591
OpenStack第21版Ussuri正式發布，自動化調度功能擴及裸機，並聚焦3大面向改版
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>受武漢肺炎（COVID-19）疫情影響，OpenStack基金會原定於6月上旬在溫哥華舉辦的上半年度峰會，被迫取消，不過，疫情未打亂該基金會發布新版OpenStack的時程。OpenStack基金會按原定計畫於今日（5/13）釋出代號為Ussuri的第21版OpenStack，並於昨日舉辦的線上記者會中，揭露新版OpenStack的更新重點。</p> <p>新版OpenStack由188個組織或企業，總計超過1千名開發者共同參與開發，在歷時6個月的開發期間內，逾2.4萬個程式碼獲得修改。OpenStack基金會執行長Jonathan Bryce表示，綜觀來說，此次改版聚焦於3大面向。</p> <p>首先，在提升核心基礎設施層的穩定性方面，運算服務Nova新增了單元間伺服器冷遷移和大小調整的功能。Jonathan Bryce表示，企業可以在新增伺服器和擴展雲環境時，於不同環境間遷移工作負載。其中，冷遷移功能可讓企業將工作負載從已設定為退役的硬體，搬遷到OpenStack雲環境。</p> <p>而網路服務Neutron子專案Kuryr增加了對IPv6的支援，還有支援SR-IOV和DPDK，可讓Neutron更好地與現有容器網路框架整合。Kuryr是個整合OpenStack與容器網路的專案，如Jonathan Bryce說明，它是可將K8s或Docker的runtime疊加於OpenStack環境上的一種方式。</p> <p>此外，裸機部署服務Ironic增加了自動化調度裸機硬體的功能，企業增加新裸機時，維運人員能更易進行管理調度。該服務還增加了認證的支援，使其不侷限於OpenStack環境中使用，其他專案藉釋出的API，可以直接用Ironic管理裸機，像是K8s社群裡的Metal³專案即利用Ironic來管理裸機。Jonathan Bryce表示，相當於K8s網路直接部署於裸機上。</p> <p>新版OpenStack聚焦的第二面向則圍繞於安全性和加密性功能的強化，負載平衡服務Octavia現支援傳輸層安全協定（TLS），企業可指定被集區（pool）和接聽程式（listener）接受的TLS加密名單，讓負載平衡器強制執行安全上的合規性要求。Jonathan Bryce表示，這可確保通過負載平衡器的所有流量都受到加密和保護。</p> <p>OpenStack容器化部署專案Kolla也增加了對TLS的支援，進一步來看，Kolla為後端API服務的TLS加密增加了支援，可提供API流量端到端的加密。Jonathan Bryce說明，如此，不同控制層的活動可在雲內部進行端到端加密。</p> <p>Neutron服務則增加了無狀態安全群組（stateless security group）的主機群組管理模式。過去企業只能建立有狀態（stateful）安全群組，來追蹤所有流量，所以面臨大量網路活動時，網路會開始出現瓶頸和性能下降的情況，如今，可以建立一個無狀態安全群組的叢集，而這個群組不會長期追蹤流量，能讓企業開啟更多連接埠，進而提升網路的性能。</p> <p>最後一個面向則是強化對新使用場景的支援，特別是針對AI和邊緣運算的應用場景，像是管理硬體加速器的專案Cyborg現與Nova整合，企業可採用Nova啟動伺服器實例，並由Cyborg管理GPU或FPGA加速器。另外，Octavia服務現可讓企業於特定的可用區域部署負載平衡器，從而把負載平衡功能帶至邊緣環境。</p> <p>Jonathan Bryce表示，OpenStack與K8s的整合也是相當重要的。針對容器的支援，新版Openstack有兩個主要的專案更新，容器基礎架構管理服務Megnum除了支援K8s的升級版本外，還增加K8s叢集（包含主節點和工作節點）操作系統的升級支援。歐洲核子研究組織（CERN）即是利用Megnum管理其於不同K8s環境內執行的500個K8s叢集。</p> <p>容器服務Zun則新增K8s容器Runtime介面（CRI）的支援，讓Zun成為K8s節點的後端，企業可進而利用Zun的API在Kata Containers中建立K8s節點，來提高安全性和隔離性。</p> <p>除了發布OpenStack最新版本，OpenStack基金會也宣布建立一個新社群OpenInfra Labs，提供維運人員於實際生產環境中，測試開源程式碼，來為現有和新的工作負載開發完整且可複製的堆棧，進而改善開源基礎設施。文⊙黃郁芸</p> </div></div></div>
2020/5/13 17:19作者黃郁芸https://www.ithome.com.tw/news/137597
英特爾在臺發表全新第10代Core桌上型處理器，時脈最高達5.3GHz
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>因疫情影響，英特爾今天（5/13）透過線上直播方式，在臺發表第十代Core S系列桌上型電腦處理器，其中鎖定電競遊戲市場的旗艦級處理器Core i9-10900K，比前一代多兩個核心，擁有10核心/20執行緒，時脈最高可達5.3GHz。</p> <p>第十代Core S系列桌上型電腦處理器涵蓋Core i3、i5、i7及i9系列，以及Pentium Gold、Celeron系列處理器，從最低2核心到10核心，每千顆處理器價格42到488美元。這些處理器將在5月於全球通路上銷售，包括聯想、華碩、華擎、宏碁、技嘉及微星等業者將推出第10代Core桌上型處理器的相關產品，未來將會陸續上市。</p> <p>新一代桌上型電腦處理器支援多項技術，除了從i3到i9都支援的Hyperthreading超執行緒技術之外，中高階處理器支援Turbo Boost Max 3.0，加速處理器內特別優異的雙核心工作時脈。在Core i9處理器才有的Thermal Velocity Boost技術，能在系統供電充裕，系統溫度在70度以下，提高單核心或多核心的效能。</p> <p>其他功能還有比1GB乙太網路高出兩倍以上的英特爾乙太網路控制器I225，以及接近3倍下載速度的英特爾Wi-Fi 6 AX201。</p> <p>和前一代相比，英特爾指出第10代Core桌上型處理器，經過測試比較，在影片編輯速度上提升12%，而在4K影片編輯速度上提升18%。</p> <p>而針對電競玩家市場，英特爾新一代桌上型處理器中最高階、不鎖頻的Core i9-10900K，擁有10個核心/20執行緒，一般時脈為3.7GHz，在Turbo Boost Max 3.0及Thermal Velocity Boost下，最高可到5.3GHz。10900K也支援DDR4-2933記憶體。</p> <p>英特爾客戶運算事業群發言人李昆龍強調時脈速度的重要性，高時脈代表了遊戲玩家能在高幀數（framerate）下順暢地體驗遊戲競技，此外，這幾年延遲也成為遊戲玩家的熱門話題。一般遊戲玩家的速度反應約是150到450毫秒，延遲關係到許多方面，CPU、GPU、I/O等等，一般電腦反應速度是150毫秒左右，電競電腦為60到90毫秒，理想的電競電腦目標是將反應速度降到40毫秒以下。</p> <p>針對電競或超頻玩家需要，英特爾提供一些超頻的控制工具，例如Per-core執行緒控制技術，讓玩家能夠控制每個核心上的執行緒開啟或是關閉，玩家還能透過工具的儀表板，調整電壓/頻率的曲線。</p> </div></div></div>
2020/5/13 18:58作者蘇文彬https://www.ithome.com.tw/news/137599
資安一周第93期：勒索軟體攻擊、資料外洩、漏洞濫用攻擊事件頻傳
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><strong style="vertical-align: top; color: rgb(51, 153, 255);">0507-0513 一定要看的資安新聞</strong></h3> <h3> </h3> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃資料外洩</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">駭客論壇驚見兜售67萬筆饗食天堂3年前顧客帳密</strong></h2> <p>舊的帳號和密碼個資，仍可能在地下論壇流竄。在5月9日，駭客論壇Raidsforum出現兜售67萬筆臺灣民眾個資的貼文，至少有姓名、帳號、密碼、生日，以及地址等欄位。據資安專家表示，這批外洩個資是臺灣知名連鎖餐飲業者饗食天堂在2011年到2016年的會員資訊。</p> <p>我們也在5月11日上午向饗食天堂母公司饗賓餐飲查證，他們當時才得知3年前疑遭盜的舊資料重新被上網兜售的消息，並表示這批舊帳密早在2017年隨網站改版，已全數移除而失效。</p> <p>不過，饗賓餐飲仍發出公告通知顧客自行更換密碼，後續也計畫採取強制重設密碼等對策，來降低風險。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137532"><strong>詳全文</strong></a></p> <p><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/93-1.png" style="width: 400px;" /></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃資料外洩</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">11家企業用戶資料淪落暗網，近半數來自印尼最大電商</strong></h2> <p>企業個資遭到駭客竊取，很有可能直到資料於暗網出現，才發覺事態嚴重。根據BleepingComputer與ZDNet報導，名為Shiny Hunters的駭客集團，近來在暗網銷售11家遭駭企業的用戶資料，大約涉及1.6億名使用者。目前僅有照片列印服務ChatBooks坦承遭到入侵。</p> <p>其中，最大宗的是印尼最大的電子商務網站Tokopedia，共洩露9,100萬筆用戶資料，叫價5千美元。此外，駭客宣稱取得GitHub帳號個資，展示微軟私有的原始碼儲存庫，內含500GB產品原始碼，但該公司尚未證實此事。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137529"><strong>詳全文</strong></a></p> <p> </p> <h3><strong style="color: rgb(178, 34, 34); vertical-align: top;">＃勒索軟體＃醫療產業</strong></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">歐洲最大民營醫院營運商遭勒索軟體攻擊</strong></h2> <p>醫療產業遭到勒索軟體攻擊的情況，不光是醫院與政府機構受害，提供營運管理的業者也是駭客攻擊的目標。歐洲最大醫院運營商及透析設備經銷商的費森尤斯集團（Fresenius Group），電腦系統遭到勒索軟體攻擊，被迫在某些系統無法運作下照護病患。根據資安部落格Krebs On Security的報導，此起事件影響該公司全球各地分公司電腦，禍首是今年初開始崛起，並且鎖定大型企業發動攻擊的勒索軟體Snake。</p> <p>費森尤斯集團也證實此事，並表示公司某些功能已受限，IT人員正在盡力解決。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137515"><strong>詳全文</strong></a></p> <p> </p> <h3><strong style="color: rgb(178, 34, 34); vertical-align: top;">＃勒索軟體</strong></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">勒索軟體LockBit在3小時內加密25臺伺服器與225個工作站</strong></h2> <p>針對特定目標下手的勒索軟體攻擊，在短時間就能造成嚴重的傷害。根據Bleeping Computer的報導，駭客成功入侵企業並利用勒索軟體LockBit，於3個小時內加密25臺伺服器與225個工作站。而針對這起攻擊事件，McAfee與Northwave聯手，公布LockBit的攻擊軌跡，要企業加以留意。</p> <p>研究人員表示，這款勒索軟體的散播方式，是駭客暴力破解過時的VPN服務，進而取得管理員權限，以遠端存取伺服器（RAS）來派送勒索軟體。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/137420">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃勒索軟體＃高科技產業</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">半導體封測廠力成湖口廠區遭勒索軟體攻擊</strong></h2> <p>臺灣多家大型公司接連傳出受到網路攻擊，封測大廠力成也傳出於5月4日下午遭到勒索軟體攻擊，引發自由時報與ETtoday新聞網站報導，6日上午8時，力成在證交所發布即時重大訊息證實他們遭受攻擊，事件發生於湖口廠區，造成生產作業短暫停工，受影響的伺服器已逐漸復原，機密資料沒有遭到波及。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137447"><strong>詳全文</strong></a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/93-2.png" style="width: 400px;" /></p> <p>圖片來源：臺灣證券交易所公開資訊觀測站</p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃漏洞濫用</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">已於4月修補的Oracle WebLogic Server漏洞遭駭客濫用</strong></h2> <p>軟體廠商剛推出修補軟體不久，駭客鎖定尚未安裝更新的電腦下手的情況，時有所聞。例如，甲骨文在4月13日發布每季重大安全更新後，30日便提出警告，表示他們已接獲消息，指出駭客已著手濫用4月所修補的許多安全漏洞，尤其是CVE-2020-2883，危及不同版本的WebLogic Server，這項漏洞出現在處理T3協定上，駭客可利用一個特製的T3訊息，觸發不可靠資料的反序列化，而得以在無需通過身分認證的情況下，遠端執行任意程式。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/137403">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃漏洞揭露</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">SAP正在修補多項雲端產品漏洞，3萬多家企業用戶受影響</strong></h2> <p>因多家公司的產品整併而無法及時更新原始碼，也導致漏洞接連出現。像是德國軟體業者SAP，表示旗下7項雲端產品有安全漏洞，共有9%的客戶受影響，該公司也啟動修補機制，並通知受影響的用戶，預定在第二季完成大部分作業。</p> <p>這批含有安全漏洞產品中，有多項是近年購入。彭博社指出，為快速轉型，向雲端發展，SAP大量併購產品，在無法及時更新這些產品原始碼的狀況下，產生了漏洞。</p> <p>SAP強調，他們並非因資安事件才啟動調查，而經過評估後，沒有任何客戶資料因這些漏洞受害。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137432">詳全文</a></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃附加元件漏洞</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">駭客利用外掛漏洞，鎖定近百萬個WordPress網站發動大規模攻擊</strong></h2> <p>名不見經傳的老舊外掛程式，也成為駭客攻擊WordPress網站的目標。根據專門提供WordPress網站安全服務的Wordfence表示，他們在最近一個月看到相同的駭客組織，針對約90萬個 WordPress網站發動攻擊，企圖引導使用者到惡意網站。這起攻擊行動中，駭客主要濫用的是跨網站指令碼（Cross-Site Scripting，XSS）漏洞，鎖定不甚知名的WordPress外掛程式，像是Easy2Map、Blog Designer，以及WP GDPR Compliance等。</p> <p>研究人員在4月28日發現大規模攻擊，那幾天的攻擊量是平常的30倍，光是在5月3日，駭客便針對超過50萬個網站，展開逾2千萬次的攻擊。近一個月來，超過90萬個網站遭到來自2.4萬個IP位址的攻擊。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/137432">詳全文</a></strong></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/93-3.png" style="width: 400px;" /></p> <p>圖片來源：WordPress</p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃間諜軟體</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">北韓駭客把間諜軟體暗藏在macOS的雙因素認證應用程式</strong></h2> <p>原本鎖定特定作業系統電腦的惡意程式，之後駭客可能不只移植到其他平臺，還改變了散布的方法。例如，資安業者Malwarebytes揭露，北韓駭客集團Lazarus（亦稱為Hidden Cobra、APT 38）又有新的行動，他們改造原本鎖定Windows和Linux平臺的遠端存取木馬程式Dacls，轉而瞄準macOS電腦，並藉由MinaOTP密碼產生器來進行散布。</p> <p>這個木馬程式家族Dacls，最早是在去年底由奇虎360網路安全實驗室發現，特點是與C&C中繼站協定採用雙層加密，而且採模組化設計，並支援中繼站動態指令更新功能。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137491">詳全文</a></p> <p> </p> <p> </p> <h2><span style="vertical-align: top; color: rgb(51, 153, 255);"><strong style="vertical-align: top;">更多資安動態</strong></span></h2> <h3>●<a href="https://www.google.com/url?client=internal-element-cse&cx=007216589292210379395:mfcapxjffo4&q=https://www.ithome.com.tw/news/137412">GoDaddy網站代管客戶帳號遭不明人士入侵</a><br /> ●<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137425">澳洲物流業者Toll Group今年二度遭勒索軟體攻擊</a><br /> ●<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137517">中國駭客集團在亞太地區展開新一波間諜行動</a><br /> ●<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137533">三星手機修補2014年起即存在的RCE漏洞</a></h3> </div></div></div>
2020/5/13 15:57作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/137595
美政府再揭露北韓政府使用的三隻惡意程式
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>近日一直緊咬北韓的美國政府又發布了相關報告。繼<a href="https://www.ithome.com.tw/news/130573" target="_blank">去年</a>之後，周二美國網路安全暨基礎架構安全署（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency，CISA）、聯邦調查局（FBI）及國防部（DoD）聯合發布三份惡意軟體分析報告，揭露北韓政府用來攻擊其他國家的最新惡意程式。</p> <p>每份報告列出了技術細節、建議的因應行為和緩解之道。這三支惡意程式分別是遠端存取工具（Remote Access Tool） Copperhedge，及Taintedscribe和Pebbledash兩隻木馬程式。美國政府相信3隻惡意程式都被代號為Hidden Cobra（又名Lazarus、Guardians of Peace或Zinc）的北韓國家級駭客用來發動攻擊。</p> <p>其中<a href="https://www.us-cert.gov/ncas/analysis-reports/ar20-133a" target="_blank">Copperhedge</a>又名Manuscrypt RAT，專門為APT駭客用來攻擊加密貨幣交易平臺和類似單位，是一支功能完備的RAT，可執行任意指令、系統偵查、外洩資料等，研究人員已經發現6隻變種。</p> <p><a href="https://www.us-cert.gov/ncas/analysis-reports/ar20-133b" target="_blank">Taintedscribe</a>和<a href="https://www.us-cert.gov/ncas/analysis-reports/ar20-133c" target="_blank">Pebbledash</a>兩隻木馬很像，都使用FakeTLS協定作為流量驗證，但前者使用Linear Feedback Shift Register (LFSR)演算法從事網路加密，後者則使用RC4作網路加密。此外，兩者都具備從C&C伺服器下載、上傳檔案、刪除及執行檔案、允許Windows CLI存取、建立和終結程序和執行目標系統列舉（system enumeration）的能力。研究人員還發現Taintedscribe主要執行檔，會冒充微軟的朗誦程式引誘用戶啟動。</p> <p>美國政府宣稱Hidden Cobra/ Lazarus 犯行累累，包括2014年入侵索尼影業（Sony Picture）網路及駭入電腦恐嚇、盜轉孟加拉央行1億美金，以及撰寫出2017年癱瘓全球電廠、機場和醫院的WannaCry。上個月<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137024" target="_blank">祭出</a>500萬美元，要求各方提供北韓駭客及其駭客行動的資訊。</p> </div></div></div>
2020/5/13 14:35作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137592
美國政府公布最常被駭客開採的前十大安全漏洞
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>美國國土安全部網路安全及基礎架構安全署（CISA）與美國調查局（FBI），在本周公布了從2016年到2019年間，最常遭到駭客開採的十大安全漏洞，它們皆屬於已被修補的安全漏洞，最早可追溯到2012年，相準那些未修補的政府機關或私人企業。</p> <p>這些漏洞分別是CVE-2017-11882、CVE-2017-0199、CVE-2017-5638、CVE-2012-0158、CVE-2019-0604、CVE-2017-0143、CVE-2018-4878、CVE-2017-8759、CVE-2015-1641與CVE-2018-7600。</p> <p>美國政府指出，駭客鎖定這些已修補的漏洞，主要是因為要攻陷它們，比找到一個零時差漏洞更為方便及有效率；當中最受駭客青睞的，是微軟的物件連結與嵌入（Object Linking and Embedding，OLE）漏洞，OLE允許文件嵌入來自其它應用程式的內容，居次的則是Apache Struts網頁框架。</p> <p>分析顯示，來自中國、伊朗、北韓與俄羅斯的國家級駭客最愛開採OLE漏洞，涵蓋CVE-2017-11882、CVE-2017-0199與CVE-2012-0158，例如中國駭客曾在去年12月不斷攻擊CVE-2012-0158漏洞，透露出可能有很多組織尚未修補該漏洞，才會成為駭客的首選。</p> <p>至於CVE-2017-5638則與Apache Struts 2有關，CVE-2019-0604為微軟SharePoint的遠端程式攻擊漏洞，CVE-2017-0143是微軟的SMB漏洞，CVE-2018-4878為Adobe Flash Player漏洞，CVE-2017-8759是.NET框架漏洞，CVE-2015-1641藏匿在Word中，CVE-2018-7600則屬Drupal漏洞。</p> <p>美國政府也公布了今年以來經常被開採的漏洞，發現有愈來愈多駭客鎖定虛擬私有網路（VPN）的安全漏洞展開攻擊，像是存在於Citrix VPN設備上的CVE-2019-19781，或是存在於 Pulse Secure VPN伺服器上的CVE-2019-11510。</p> <p>此外，有鑑於今年3月有愈來愈多的企業實施在家上班政策，倉促部署雲端服務可能造成配置錯誤，而讓駭客有機可趁。</p> <p>CISA也列出了與上述漏洞有關的各種攻擊程式，以供政府機構及私人企業參考。</p> </div></div></div>
2020/5/13 15:45作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137594
Telegram宣布放棄TON區塊鏈專案
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>Telegram創辦人暨執行長Pavel Durov本周<a href="https://telegra.ph/What-Was-TON-And-Why-It-Is-Over-05-12" target="_blank">宣布</a>將放棄TON區塊鏈專案，讓此一執行兩年半且已籌得大量資金的專案正式告終。</p> <p>Telegram在2018年以私募方式，向全球的171名投資者募集了17億美元的資金，其中有39名的投資者為美國人，此一資金將用來開發TON區塊鏈，且投資者可獲得等值的Gram加密貨幣，投資者可在TON區塊鏈上使用Gram，或者是將Gram出售給他人。</p> <p>不過，美國證券交易委員會（SEC）去年指控Telegram沒註冊就發行Gram加密貨幣，違反了《證券法》（Securities Act），法院在今年3月對Telegram發布臨時禁制令，禁止Telegram交付Gram。</p> <p>Telegram聘請了知名律師事務所應戰，也宣布把TON區塊鏈的上線日期延後到明年，原本外界以為Telegram準備長期抗戰，沒想到本周就宣布放棄。</p> <p>Durov表示，他們非常自豪於自己所開發的技術：允許價值與創意在一個分散式且開放的架構上交換，且與Telegram整合的TON，很有潛力改變人們儲存及轉讓資訊及基金的模式。可惜的是法院並不認同他們的想法。</p> <p>此外，法院不僅不准Telegram在美國發行Gram，也不許Telegram在全球發行Gram，因為法官擔心美國人還是可透過各種管道存取TON平台。</p> <p>而Durov指出，就算其它國家能夠自行選總統或國會，但各國在金融與科技上還是非常仰賴美國，美國政府得以利用對美元與全球金融系統的控制權，來關閉任何銀行或銀行帳戶，這個世界太集中了，容不下更多的平衡，他們很努力地嘗試了，現在只能把這個任務交給下一代的企業家與開發人員。</p> <p>Durov並未揭露如何退款給投資者。不過，本月初Telegram宣布要把TON順延到明年時，允許想退出的股東可以拿回7成資金，外界揣測Telegram會依照此一比例進行退款。</p> </div></div></div>
2020/5/13 14:15作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137590
推特讓居家辦公成為疫情後的新常態
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>繼Google、微軟及臉書<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137531" target="_blank">延長</a>員工在家上班期間到10月後，Buzzfeed<a href="https://www.buzzfeednews.com/article/alexkantrowitz/twitter-will-allow-employees-to-work-at-home-forever" target="_blank">報導</a>，另一家網路社交平臺推特更為積極，允許員工永遠在家上班。</p> <p>推特3月初即宣布全球員工居家辦公，是<a href="https://www.ithome.com.tw/news/136116" target="_blank">最早</a>將這個措施推向全球的公司。推特執行長Jack Dorsey以內部信件告知員工，即使公司重新開放，也允許員工永遠在家上班。</p> <p>推特周二對Techcrunch<a href="https://techcrunch.com/2020/05/12/twitter-says-staff-can-continue-working-from-home-permanently/" target="_blank">證實</a>此事。推特指出，過去幾個月已經證實分散式工作的模式可行，因此如果員工現有工作角色和狀況允許在家上班，而他們也有意願永遠這麼做，公司也會答應。如果他們的狀況不允許，等疫情得到紓解後，也可以回到辦公室上班。</p> <p>推特宣布，除了極少數例外情形，辦公室將關閉到9月，而9月底前的公務出差均需取消。之後各地的辦公據點會以謹慎態度漸次而緩步開放。今年底前所有實體活動也將取消，年底再來評估2021年的計畫。最後，推特將發給所有員工1千美元的在家上班津貼。</p> <p>目前美國有部分州政府已經重新開放海灘或允許部份商店營業，但加州死亡人數最多的洛杉磯郡周二<a href="https://www.sfchronicle.com/bayarea/article/LA-to-extend-stay-home-through-July-while-two-15265751.php" target="_blank">宣布</a>延長居家令。</p> <p>有人<a href="https://www.cnbc.com/2020/04/29/how-the-coronavirus-pandemic-will-impact-the-future-of-work.html" target="_blank">認為</a>，武漢肺炎已經永遠改變了美國科技公司的工作甚至企業營運型態。例如，後疫情的工作新常態下，會議將被IM和協同平臺取代，也不再需要頻繁出差。由於縮減辦公室面積可以省去大部份不動產租金，未來在市中心擁有實體總部將是大公司及有錢公司的象徵。</p> </div></div></div>
2020/5/13 12:30作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137585
比特幣挖礦獎勵第三度減半，預期將有15~30%礦工退出市場
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>開挖比特幣區塊的獎勵在本周一（5/11）第三度減半，現在當礦工在區塊鏈中加入一個新區塊時，所獲得的獎勵只剩6.25個比特幣，這將使得挖礦效能不佳的礦工無利可圖，提供礦池服務的Poolin即<a href="https://medium.com/poolin/miner-survivability-post-halving-a-hash-rate-comparison-198bb8918563" target="_blank">估計</a>，將會有15~30%的礦工退出市場。</p> <p>根據比特幣發明人中本聰所制定的比特幣協議，只要找到一個新區塊，就能得到比特幣作為獎勵，但每發現21萬個區塊之後，獎勵就會減半。一開始（2009年）發現新區塊的獎勵為50個比特幣，在2012年結束首批21萬個區塊，獎勵變成25個比特幣，2016年進入第三波21萬個區塊，獎勵再腰斬成12.5個比特幣，今年則邁入第四波的21萬個區塊，獎勵只剩6.25個比特幣。</p> <p>為了避免通貨膨脹，中本聰也限制所發行的比特幣總數為2,100萬個，迄今已發行了1,837萬個。</p> <p>在挖礦的獎勵減半之後，Poolin認為，挖礦效能較差的礦工應該會自動退出，因已幾乎無利可圖，而出現出走潮，持續堅持的礦工可能位於電費相對低廉的市場。</p> <p>此外，這個月比特幣的價格雖因挖礦獎勵即將腰斬且愈來愈難加入新區塊，因預期心理而一度從6千美元上漲至1萬美元，但本周價格已下滑至8,738美元。</p> </div></div></div>
2020/5/13 11:20作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137581
法律事務所遭勒索軟體入侵，危及女神卡卡等知名藝人客戶合約及個資
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>Variety<a href="https://variety.com/2020/digital/news/entertainment-law-firm-hacked-data-breach-lady-gaga-madonna-bruce-springsteen-1234602737/" target="_blank">報導</a>，一家客戶涵括瑪丹娜、女神卡卡、艾爾頓強等知名藝人的法律事務所，疑似遭勒索軟體攻擊竊取大量資訊，駭客要脅高額贖金，否則將公布藝人個資及合約等敏感資訊。</p> <p>本案受害者是總部位於紐約，專門服務媒體及娛樂業的法務事務所Grubman Shire Meiselas & Sacks。安全研究人員發現，有人在暗網論壇上宣稱，他們從這家法務事務所竊得大量知名藝人聯絡電話、電子郵件、演出合約及NDA等資料共756 gigabytes。最先發現的安全廠商Emsisoft研判，貼文者可能是勒索軟體Sodinokibi/ REvil背後的駭客組織。</p> <p>駭客公布的樣本包括瑪丹娜2019到2020年，和活動經濟公司Live Nation的巡迴演唱會合約，當中並有一名員工的社會安全號碼，此外還有NDA協議、電話等私人聯絡方式。駭客列出的藝人名單，還包括女神卡卡、艾爾頓強、芭芭拉史翠珊、瑪莉亞凱莉、工人皇帝布魯斯史普林斯汀（Bruce Springsteen）等10多名一線藝人。</p> <p>Grubman Shire Meiselas & Sacks隨後<a href="https://variety.com/2020/digital/news/law-firm-hacked-clients-lady-gaga-bruce-springsteen-1234603831/" target="_blank">證實</a>這項消息，表示已經通知客戶和員工，也已聘請專家解決。不過該公司被勒索多少錢，來換取不公布其客戶資料則不得而知。</p> <p>安全廠商Synopsys<a href="https://www.scmagazine.com/home/security-news/ransomware/revil-hackers-extort-law-firm-with-lady-gaga-nicki-minaj-elton-john-as-clients/" target="_blank">指出</a>，法律事務所頻繁行動的工作型態，一但欠缺IT防護、使用者資安素養不足及大量使用雲端來儲存機密文件，便成為駭客眼中最好下手的對象。</p> <p>Sodinokibi/ REvil近來活動積極，全球最大外匯交易業者<a href="https://www.ithome.com.tw/news/136921" target="_blank">Travelex</a>、資料中心供應商<a href="https://www.ithome.com.tw/news/134717" target="_blank">Cyrus One</a>及商業管理顧問公司Brooks International都曾遭它毒手，其中Travelex還被勒索了230萬美元。微軟上個月發出<a href="https://www.ithome.com.tw/news/136735" target="_blank">警告</a>，最近這支勒索軟體作者利用武漢肺炎疫情，向無力照管IT的醫療院所下手。</p> </div></div></div>
2020/5/13 11:45作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137584
付費郵件程式Newton Mail再度死灰復燃
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>很難說付費郵件程式Newton Mail是命運乖舛還是柳暗花明又一春，這個號稱比Gmail還好用，但是必須付費使用的郵件程式，在2018年關閉了一次，又在今年2月關閉了一次，但本周<a href="https://blog.newtonhq.com/newton-lives-on-to-supercharge-your-email-1017b8a24ae4" target="_blank">傳出</a>有不捨Newton Mail的粉絲，決定出資接手它，使得該服務再度復出。</p> <p>Newton Mail為一支援Android、iOS、Windows、macOS與Chrome OS的郵件程式，而且相容於Gmail、Hotmail、Yahoo！Mail、Outlook.com、iCloud、Google Apps、Microsoft Exchange及Office 365等各種郵件帳號，亦能整合Evernote、OneNote及 Salesforce.com等第三方服務，年費為49.99美元，目前全球約有4萬用戶。</p> <p>Newton Mail最初是由打造搜尋技術的CloudMagic所開發，但CloudMagic在2018年宣布結束Newton Mail，不過，由Android之父Andy Rubin所創立的Essential，在2018年的12月買下了CloudMagic，讓Newton Mail重生；只是，隨著Essential在今年2月宣布終止營運，Newton Mail又決定在今年4月底關閉。</p> <p>不過，Newton Mail似乎總能絕處逢生，長期使用Newton Mail的Maitrik Kataria與Justin Mitchell宣布將接手Newton Mail，繼續維持Newton Mail的運作。</p> <p>Kataria與Mitchell只是一般的使用者，前者為軟體開發公司的產品設計師，後者則是設計公司 SoFriendly的創辦人，他們說自己並非資金雄厚的創投公司，也不是尋求可用資產的大業，而只是熱衷於建置產品的程式開發機構，他們這幾年都在協助新創與一般企業設計及開發軟體，在併購領域上完全是新鮮人。</p> <p>這兩位Newton Mail的粉絲認為它是全球開發得最好的應用程式之一，且自己很幸運地快速地取得了Newton Mail的所有權。</p> <p>他們也列出了對Newton Mail的未來規畫，包括擬定一個讓Newton Mail能夠永續經營的計畫，打造穩定的獨立企業，新增SaaS服務，也會增加該程式的功能，同時強化其安全與隱私機制。</p> </div></div></div>
2020/5/13 10:20作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137578
AWS推出採用自製ARM晶片的EC2執行個體M6g
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/new-m6g-ec2-instances-powered-by-arm-based-aws-graviton2/" target="_blank">EC2服務加入新的成員M6g</a>，這是使用AWS客製化ARM晶片Graviton2的執行個體，適合用於應用程式伺服器、遊戲伺服器、中型資料庫、快取佇列和網頁層等。AWS提到，比起部署在x86-64基礎架構上的開源應用堆疊，使用Graviton2的執行個體能使性價比增加40%。</p> <p>Graviton 2是AWS使用64位元Arm Neoverse N1核心設計的ARM晶片，提供256位元DRAM加密，並且支援雙SIMD單元，與前一代Graviton相比，效能提升7倍，浮點效能提升1倍，除了擁有更大的記憶體通道，每核心快取的容量也增加1倍，而且Graviton 2支援int8和fp16指令，可以加速機器學習預測工作負載。</p> <p>採用Graviton 2推出的M6g執行個體有8種規格，分別有1、2、4、8、16、32、48和64個vCPU，也有裸機執行個體可供選擇，最高支援256 GiB記憶體、25 Gbps網路頻寬以及19 Gbps EBS頻寬。</p> <p>AWS對Arm架構執行個體提供了不少主要的Linux發布版，包括Amazon Linux 2、Ubuntu、Debian和FreeBSD等，而各程式語言Java、NodeJS、Python和Go的Runtime也提供ARM版本，容器服務Docker、Amazon ECS和Amazon Elastic Kubernetes等，與開發工具Jenkins、GitLab和Chef等廣泛的軟體生態系，皆有針對ARM的支援。</p> <p>使用者可以利用yum、npm與pip等機制來安裝Arm版本套件，除了部分應用程式需要重新編譯之外，諸如Java、NodeJS、Python與Go這類基於直譯技術的語言，絕大多數都可以不需要修改原有程式碼，就能在M6g執行個體上執行。</p> <p>AWS在去年的時候釋出M6g預覽，經過廣泛的資料搜集，AWS提出了一些具體實測資料，M6g與C5執行個體相比，在執行複雜系統除錯工具Honeycomb上可以減少30％的執行個體用量， NoSQL資料庫KeyDB的效能則提升65％，成本降低20％。</p> <p>將M6g與同等級的M5執行個體相比，使用M6g可讓資料庫管理系統InterSystems的效能提升28％、成本降低20％；使用類似大小的M6g和M5執行個體執行企業資料平臺Treasure Data，M6g的效能增加30％，而成本降低20％。在AWS內部的ElastiCache團隊，經測試也發現以M6g執行個體來執行Redis，可多交付達50％的吞吐量。</p> <p>目前M6g已經在美東、美西、歐洲和亞太各區推出，而除了M6g，接下來AWS接下來還會推出專為計算最佳化的C6g，以及記憶體最佳化的R6g執行個體。</p> </div></div></div>
2020/5/13 10:30作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137571
高通發表新款中階5G行動平臺Snapdragon 768G
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>繼於去年12月發表中階Snapdragon 765G行動平臺之後，高通（Qualcomm）本周再度<a href="https://www.qualcomm.com/news/releases/2020/05/10/qualcomm-addresses-growing-demand-5g-announcing-new-snapdragon-768g-mobile" target="_blank">推出</a>了升級版的Snapdragon 768G，相較於765G，新款不管是在CPU或GPU的效能都提升了15%，而且是Snapdragon 700系列中，首款支援可升級GPU驅動程式的系統單晶片，市場預期它將成為中階遊戲手機的熱門產品。</p> <p>Snapdragon 768G所採用的Kryo 475 CPU Prim核心時脈可達2.8GHz，高於765G的2.4GHz，裝載的Adreno 620 GPU，繪圖效能比765G高出15%。</p> <p>此外，Snapdragon 768G支援所有主要地區的5G頻段，涵蓋 5G mmWave、sub-6 GHz，5G SA與NSA模式，TDD及基於動態頻譜共享（DSS）的 FDD，也支援5G漫遊與多SIM卡功能。其Snapdragon X52 5G Modem-RF系統，則提供最高3.7 Gbps的上傳速度與最高1.6 Gbps的下載速度。</p> <p>市場分析指出，Snapdragon 768G可望成為中階遊戲手機的首選，讓阮囊羞澀的遊戲玩家，不一定非得購買採用Snapdragon 865旗艦系統單晶片的高階手機。</p> </div></div></div>
2020/5/13 10:55作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137579
遊戲開發商Aldin展示免控制器操作系統Telepath
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>製作Waltz Of The Wizard的遊戲開發工作室Aldin Dynamics，發展了一個稱為<a href="https://medium.com/aldin-dynamics/introducing-next-generation-telepath-vr-movement-features-6417a7e0ff49" target="_blank">Telepath</a>的控制系統，讓玩家只要使用頭戴裝置Oculus Quest，便不需要手持控制器，只要透過手勢追蹤就能夠操作遊戲，其提供存在感控制（Presence Control）和弧形捲動（Arc Roll），讓玩家可以輕鬆地控制角色行進。</p> <p>當前在虛擬實境中移動操作，無論是連續移動或是傳送，無時無刻都需要玩家投入注意力，一直按下按紐才能持續移動，官方提到，這種方式與虛擬實境的目的相衝突，因為沈浸式體驗相當於玩家已經身臨其境，但依然必須使用手指操作遊戲角色移動，這與玩家感知相衝突，進而減少玩家移動的意願，影響玩家與虛擬世界互動的程度。</p> <p>官方提到，使用普通顯示器玩遊戲，玩家習慣操作2D搖桿移動遊戲角色，雖然這種操作方式在非虛擬實境能夠運作良好，那是因為玩家並非身處遊戲環境之中，但是在虛擬實境裡不一樣，玩家實際上身體不移動，但是視覺卻是在虛擬世界中不停地移動，身體狀態與視覺相違背，在感知上並不自然；用傳送的方式，瞬間移動到特定位置，更是容易讓玩家迷失方向，而且也無法自然地融入遊戲中。</p> <p>Telepath控制系統，希望營造一種玩家像是使用心電感應來控制遊戲角色移動的感覺，Telepath運用玩家的身體狀態來猜測玩家的意圖，適應玩家想要進行的動作，官方稱之為狀態控制，像是當玩家經過並且想要打破彈藥箱，玩家可以直接停下來並且直接執行動作，Telepath控制系統會判斷並且停止移動，直到玩家完成動作，整個過程不需要玩家按下任何按鈕。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://miro.medium.com/max/1280/0*idFutcwvgyrWVHal.gif" style="width: 580px;" /></p> <p>官方強調，Telepath控制系統就是要模擬玩家在現實世界的體驗，在現實世界人們不需要為了改變方向或是停下腳步按下按鈕，Telepath可透過玩家的肢體動作，達成這樣的目標。Telepath控制系統的弧形捲動系統，則是讓玩家轉動手腕方向，決定遊戲中角色移動的方向，這個方式可以讓玩家精準地控制角色移動路徑，輕鬆地穿越障礙物。</p> <p>Telepath控制系統的平滑功能，可以模擬人們在現實世界移動的方式，以恆定的速度移動在路徑上，並且當身體靠近物體或是閃躲攻擊時，便降低移動速度，玩家也可以透過擺動手臂增加移動速度。官方提到，虛擬實境玩家在用過Telepath控制系統後，有90％玩家選擇繼續使用這個系統。</p> <div class="media_embed" height="315px" width="560px"> <iframe allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen="" frameborder="0" height="315px" src="https://www.youtube.com/embed/suINBbP5eU0" width="560px"></iframe></div> </div></div></div>
2020/5/13 11:05作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137577
ATM製造商遭到勒索軟體攻擊
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>駭客發動勒索軟體的攻擊目標，也鎖定大型自動櫃員機（ATM）製造商！資安部落格Krebs on Security揭露，一起針對迪堡多富（Diebold Nixdorf）發動的勒索軟體攻擊事故，造成該公司部分營運受到影響，並指出發動攻擊的勒索軟體是ProLock。針對Kreb on Security的詢問，迪堡多富對於此事做出回應，本起事件只有影響合作廠商的網路，沒有波及自動提款機與客戶網路。我們也向他們的臺灣分公司進行確認，但截稿之前仍無法取得聯繫。</p> <p>乍聽之下很多人對迪堡多富並不熟悉，但它售出的提款機在你我附近可能就有好幾臺。迪堡多富是一家提供金融業自動化資訊系統的公司，於2016年由迪堡和德利多富（Wincor-Nixdorf）兩家公司合併而成，總部位於美國俄亥俄州北坎頓市，全球有超過2.3萬名員工，宣稱每3臺自動櫃員機就有一臺是他們製造，在90多個國家賣出100萬臺以上的銷售點系統（POS）。在臺灣，有超過半數提款機是該公司出品，單車共享服務YouBike的自助服務機，也是由他們提供。</p> <p>而在這幾年發生的資安事件中，於2016年7月<a href="https://www.ithome.com.tw/article/107291">第一銀行提款機盜領事件</a>，遭到攻擊的設備就是德利多富公司的產品。在此事件之後，自動櫃員機吐鈔攻擊（ATM Jackpotting）不斷於全球各地發生，使得迪堡多富與另一家自動櫃員機製造商NCR於2018年1月，特別針對美國提出警告，表示於2017年10月出現在墨西哥的ATM吐鈔攻擊手法，與當時發生在美國的攻擊事件極為相似，這兩間公司認為，很可能是由相同駭客組織發動的攻擊。</p> <p><a href="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/DieboldNixdorf-NCR-atmlackpotting-by-TM.png"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/DieboldNixdorf-NCR-atmlackpotting-by-TM.png" style="width: 580px;" /></a></p> <blockquote><p>自動櫃員機吐鈔攻擊（ATM Jackpotting）於最近幾年在全球各地接連發生，而使得駭客向美國提款機發動攻擊時，迪堡多富與NCR兩家自動櫃員機製造商都提出警告，要當地銀行小心防範。（圖片來源／趨勢科技）</p> </blockquote> <p>根據Krebs on Security的報導，事件發生的經過，是在4月25日星期六的傍晚，迪堡多富的資安團隊發現，公司網路出現異常，懷疑是遭到勒索軟體攻擊，該團隊對於遭到惡意程式感染的系統，隨即中斷網路連線。</p> <p>在Krebs on Security掌握的消息來源指出，超過100個迪堡多富客戶受到波及。對此，Krebs on Security也詢問該公司，得到的回覆，是此起事件並不影響自動櫃員機、客戶網路，或者是社會大眾，對於他們的業務也沒有造成實質影響。再者，迪堡多富的經營團隊親自聯繫客戶，要他們提高警覺並進行防範，同時，該公司也表示，他們沒有依據駭客的要求，支付贖金換回檔案。</p> <h2><strong>受害公司是否付贖金給駭客？資安業者與新聞網站抱持不同看法</strong></h2> <p>至於迪堡多富是受到那種勒索軟體的攻擊？根據Krebs on Security指出，迪堡多富是遭到ProLock勒索軟體攻擊，是一款較為少見的勒索軟體家族，駭客在最近幾個月陸續發動攻擊，並採用不同的名稱來混淆自己的身分。其中，最近一起與這款勒索軟體有關的事件，是今年3月發生在美國伊利諾伊州拉薩爾郡（LaSalle County）政府，當時該勒索軟體稱為PwndLocker，而在資安業者Emsisoft<a href="https://blog.emsisoft.com/en/35879/pwndlocker-ransomware-decryption-now-available/">提供解密工具</a>後，攻擊者在後續的行動中，就更換了勒索軟體的名字。</p> <p><a href="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/Emsisoft-PwndLocker-decryption.png"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/Emsisoft-PwndLocker-decryption.png" style="width: 580px;" /></a></p> <blockquote><p>ProLock勒索軟體的前身名為PwndLocker，駭客用來攻擊美國伊利諾伊州拉薩爾郡（LaSalle County）政府，資安業者Emsisoft於3月6日表示他們能提供解密工具，但受害企業必須填寫申請表，並且上傳勒索軟體的可執行檔案，他們才能對症下藥，提供對應的解密工具。（圖片來源／Emsisoft）</p> </blockquote> <p>根據Bleeping Computer新聞網站指出，濫用PwndLocker的駭客會根據受害企業規模，索討6位數以上的贖金，從175,000美元到660,000美元不等。Emisisoft技術長Fabian Wosar表示，假如迪堡多富真的沒有支付贖金，很有可能是因為駭客的ProLock解鎖工具無法解開大型檔案，使得該公司不能復原資料庫檔案所致。</p> <p>Fabian Wosar會這麼認為的原因，是因為Emsisoft發現了上述解密器的臭蟲，並且提供對應的工具，讓受害者能在付出贖金之後，也就是取得駭客提供的解密金鑰之際，順利恢復檔案至正常狀態。</p> <p>值得留意的是，由於大多數企業在周末期間，僅有少數的技數人員留守，像此次事件發生在周末發動攻擊的情況，也日益頻繁。基於相同的理由，駭客也選擇這種時段來鎖定提款機下手，進行鍵盤側錄（Skimming）攻擊。</p> <p>再者，時下的駭客組織已經改變了運用勒索軟體方式，在加密檔案之前先竊取重要的資料，藉此要脅受害企業，要是不付贖金，就公布公司的機密資料，或是將其流入暗網兜售，通常駭客也會在自己的部落格裡，點名拒絕付錢的受害單位。不過，根據Bleeping Computer經營者Lawrence Abrams表示，此次駭客並未如上述的拉薩爾郡政府事件，對於迪堡多富沒有支付贖金發出公告，也沒有向他揭露已經取得受害單位的機敏資料內容，究竟迪堡多富有沒有向駭客付贖金？顯然有待進一步查證。</p> </div></div></div>
2020/5/12 16:10作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/137559
去年23個政府部門遭遇勒索軟體攻擊後，德州司法單位系統又被植入勒索軟體
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>德州的法院行政辦公室（Office of Court Administration，OCA）於本周<a href="https://81db691e-8a8c-4e25-add9-60f4845e34f7.filesusr.com/ugd/64fb99_edbeef2ac65640bda6512e501f859f66.pdf" target="_blank">披露</a>，該州司法部門網路在上周被駭客植入勒索軟體，殃及當地的上訴法院與司法機關，已緊急關閉相關網站及伺服器以防止受到進一步的傷害。</p> <p>OCA表示，他們已與執法機構及德州資訊資源部（DIR）合作展開調查，DIR也會協助該部門回復運作，而OCA不只能逮到勒索軟體、限制它的影響，也不會支付任何的贖金，正努力讓所有的網站與伺服器重新上線。</p> <p>此外，由於OCA已陸續把德州司法部旗下許多單位的IT功能遷移到雲端，在雲端的服務則未受到此一意外的影響，獨立的初審法院網路亦未受波及，且目前尚無跡象顯示駭客曾存取諸如個人資訊等機密資訊。</p> <p>去年駭客也曾以勒索軟體一次攻擊德州的23個政府部門，還向德州勒索250萬美元。這次德州顯然已作好了準備，就算暫時關閉了網站與伺服器，但上訴法院的法官與工作人員，仍然可以透過另一個不同的網路服務，來存取法律摘要與文件，還能使用電子郵件與文件編輯工具，亦已建立了一個替代網站，來提供與武漢肺炎（COVID-19）相關的法院訊息。</p> </div></div></div>
2020/5/12 18:20作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137576
AWS正式推出企業認知搜尋引擎Amazon Kendra
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>AWS推出可以理解結構化和非結構化資料的企業搜尋引擎<a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/reinventing-enterprise-search-amazon-kendra-is-now-generally-available/">Amazon Kendra</a>正式版本，利用機器學習技術讓企業員工得以快速搜尋企業內部資料，回應各種領域的問題。</p> <p>AWS提到，企業內部存在許多資料，但由於搜尋的障礙，使得企業員工有時候無法立即取用這些資料，回答諸如環氧樹脂黏著劑拉伸強度多少這類技術問題，更糟的情況，甚至有時候根本找不到這些資料。由於企業不少資料都是非結構化形式，因此系統很難準確定位需要的資料，而且資料通常分布在各個獨立的儲存中，像是網路共享空間、關聯資料庫或是第三方應用程式中，系統難以提供綜合搜尋，另外，基於關鍵字組合的搜尋功能，系統通常會找到大量的配對結果，而且多數會與查詢無關。</p> <p>而Amazon Kendra能夠索引企業中，儲存在不同後端的結構化和非結構化資料，這些資料在傳輸過程都會以HTTPS加密，並且還會利用AWS KMS對資料進行靜態加密。AWS提到，Amazon Kendra經過最佳化，因此可以理解IT、醫療保健和生命科學等各種專業領域的複雜用語，使得Kendra能夠針對問題找到準確的答案，而且開發人員也可以利用權威資料來源，或是文件新鮮度等標準，來調校搜尋結果的相關性。</p> <p>使用者可以在AWS控制臺中，利用程式碼範例或是API，將Kendra搜尋部署到搜尋頁面、聊天應用程式和聊天機器人等應用程式中，AWS表示，在數分鐘內，用戶就能夠啟動和執行Kendra語義搜尋。</p> <p>根據用戶對Kendra預覽版做出的回饋，AWS除了在正式版改善索引編輯以及搜尋準確度之外，還加入了一些新功能，現在對企業版本提供新的擴展選項，並且新增OneDrive、Salesforce和ServiceNow三種新的雲端連接器，還增加汽車、保健、法律和電信等8個新領域專業知識。</p> <p>Amazon Kendra目前只在美東北維吉尼亞、美西奧勒岡和歐洲愛爾蘭3區開放，用戶有企業版以及開發者兩個版本可以選擇，企業版可對50萬個檔案進行搜尋，每天執行4萬個查詢，費用為每小時7美元，需要處理更多的文件以及查詢則可以付費增加，此外，Kendra每掃描1個檔案，企業需要支付0.000001美元，而每個連接器每小時的同步費用為0.35美元。</p> <p>新加入的開發者版本與企業版本功能相同，只不過每天限制處理4千個查詢，可搜索的資料來源限5處共1萬個可搜尋檔案，沒有擴展選項，且被限制只能在單一可用區域執行，AWS表示，這個版本無法用於產品。</p> </div></div></div>
2020/5/12 19:15作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137561
退出Google舞臺，Eric Schmidt加入紐約州行政團隊，推動後疫情IT建設
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>前Google執行長Eric Schmidt離開Google，加入紐約州長Andrew Cuomo的行政團隊，領導COVID-19疫情後的遠距健康等IT建設。</p> <p>Cuomo上周三在記者會上<a href="https://www.marketwatch.com/story/new-york-gov-cuomo-enlists-ex-google-ceo-eric-schmidt-to-head-commission-to-reimagine-the-state-after-covid-19-2020-05-06" target="_blank">宣布</a>，邀請Schmidt帶領紐約州進行後疫情時代的再造（reimagine）工作。</p> <p>從科技人轉換身份的Schmidt也在記者會上亮相，表示未來工作將著重於打造遠距健康、遠端教學和擴大寬頻網路舖設。</p> <p>根據Cuomo的<a href="https://www.governor.ny.gov/news/amid-ongoing-covid-19-pandemic-governor-cuomo-announces-schmidt-futures-will-help-integrate-nys" target="_blank">規畫</a>，Schmidt將帶領一個15人的「藍絲帶委員會」團隊，根據疫情期間紐約州的醫療需求，以新科技改善該州的遠距健康和寬頻系統。</p> <p>去年Schmidt<a href="https://www.ithome.com.tw/news/130351" target="_blank">宣布</a>不再參加角逐Google董事，僅擔任公司的技術顧問。CNET<a href="https://siliconangle.com/2020/05/10/eric-schmidt-bows-google-19-years/" target="_blank">報導</a>， Schmidt在今年2月已完全退出Google。</p> <p>此外，紐約州也宣布境內學校今年度將全面關閉。Cuomo也<a href="https://www.governor.ny.gov/news/amid-ongoing-covid-19-pandemic-governor-cuomo-announces-collaboration-gates-foundation-develop" target="_blank">宣布</a>將和Bill and Melinda Gates基金會合作，以再造後疫情時代下的新常態教育。</p> </div></div></div>
2020/5/12 17:00作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137573
微軟限定測試Family Safety App
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>包含在Microsoft 365中的Family Safety App在宣布兩個月後，微軟周一<a href="https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2020/05/11/new-microsoft-family-safety-App-now-available-preview-ios-android/" target="_blank">宣布</a>Android及iOS版Family Safety App提供限定測試版（limited preview）<a href="https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2SaEnB7OwBDnJeCADMXRHZUQkgxRTJOVk0yUTA5Wk0wRlZFRUdIMDRMVCQlQCN0PWcu" target="_blank">下載</a>。</p> <p>微軟三月間<a href="https://www.ithome.com.tw/news/136662" target="_blank">宣布</a>Office 365家用版改名為Microsoft 365。和Office 365相比，多加入消費版Teams及Family Safety App及一些較小的功能。Family Safety App是家長控管App，提供孩童在Windows 10 PC、Android裝置及Xbox等多個裝置的螢幕使用時間分析，方便家長管理，也可設定App或遊戲的使用時間。此外，這款App還供家人分享所在地點，一旦家人離開家中、公司或學校，就會發通知給其他家人，也會報告家長知道剛學會開車的子女駕車路線及時間等。</p> <p>對已經註冊的用戶，微軟會主動發送通知他們下載。其他用戶也可現在上線<a href="https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=v4j5cvGGr0GRqy180BHbR2SaEnB7OwBDnJeCADMXRHZUQkgxRTJOVk0yUTA5Wk0wRlZFRUdIMDRMVCQlQCN0PWcu" target="_blank">註冊</a>，等候微軟邀請下載試用。雖然Family Safety App為免費版軟體。但部份功能如地點通知及駕駛安全報告，則需要有Microsoft 365家庭版的訂閱資格才能使用。</p> <p>至於Family Safety App正式版上線時間，微軟說還要再等幾個月。</p> <p>至於消費版Teams，微軟不會另外推出消費版Teams App，而是在現有iOS和Android版Teams App加入消費或家用功能，並以切換方式供商務及日常通訊之用，但微軟說這些新功能也需要再等等。</p> <p>Microsoft 365家用、個人版已在4月底正式<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137135" target="_blank">上線</a>。</p> </div></div></div>
2020/5/12 17:45作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137574
微軟首款Arm架構2合1筆電Surface Pro X上市
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>微軟宣布Surface產品線首款採用Arm架構處理器的2合1筆電Surface Pro X在臺灣上市，續航力可達到13小時。</p> <p>Surface Pro X採用輕薄化的設計，在12吋機身中提供13吋觸控螢幕畫面，機身厚度只有7.3mm，不含鍵盤的重量為774公克，除了輕薄外，特別的是，Surface Pro X搭載3GHz的Arm架構處理器，這是微軟和高通共同合作的Microsoft SQ1處理器，可提供2 Teraflops圖像處理能力。</p> <p>這款2合1筆電，和其他Surface產品相似，採用可拆卸式鍵盤，兼顧平板電腦、筆電的使用需求。從一些方面來看，Surface Pro還融合一些手機的DNA，除了續航力可達到13小時，支援手速充電，1小時可充80%的電力。</p> <p>另外，透過處理器整合的Snapdragon X24數據機，筆電內建SIM卡插槽，支援Gigabit級的LTE Advanced Pro行動連網功能，提供如手機般隨時連網能力；無線上網方面則支援Wi-Fi 5（802.11ac）。</p> <p>這次Surface Pro X筆電採用Arm架構處理器，搭載Windows 10家用版，並提供30天的Microsoft 365試用版，企業用戶可選擇Surface Pro X商務版，使用Windows 10專業版。</p> <p>需注意的是，過去微軟也曾針對Arm架構裝置推出Windows RT，但因為軟體相容性，導致使用者體驗不佳，最後沒有獲得市場的青睞。</p> <p>這次微軟在Surface上推出Arm架構Windows 10產品，在網站上公告應用程式使用上的一些限制，包括硬體、應用程式驅動程式需專為Windows 10 Arm設計才能運作，無法使用x64應用程式，其他還有部份的遊戲及防毒軟體可能無法使用等等，消費者在購買前最好先注意。</p> <p>Surface Pro X在臺灣上市共有4款規格，分為8GB及16GB記憶體，搭配的SSD儲存容量包括128GB、256GB及512GB，售價從3.6萬元到最高的6.2萬元不等。雖然該款筆電支援4G LTE上網，但目前還未和電信商合作銷售。</p> <p>近期微軟也更新Surface產品家族，Surface Go2與Surface Book 3亮相，但目前兩款產品在臺灣的上市時間及售價尚未公布。</p> <p>其中的Surface Go2保持輕量化的設計，10.5吋多點觸控螢幕，不含鍵盤重量554公克。內建英特爾第8代Core m3處理器，效能較前一代宣稱提高64%，搭配Windows 10作業系統。</p> <p>至於和蘋果Macbook Pro系列筆電打對臺的Surface Book系列，最新的Surface Book 3採用英特爾第十代Core處理器，分為13.5吋與15吋螢幕機型，效能上宣稱提升50%，續航力可達17.5個小時。</p> <p>在繪圖處理上，Surface Book 3分為13.5吋機型採用英特爾Iris Plus，以及15吋的Nvidia Geforce GTX或Quadro RTX 3000繪圖卡；記憶體為8GB到32GB，SSD容量為256GB到最大2TB。</p> </div></div></div>
2020/5/12 18:11作者蘇文彬https://www.ithome.com.tw/news/137572
採用Thunderbolt埠的個人電腦含有無法修補的安全漏洞
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>荷蘭安荷芬理工大學（Eindhoven University of Technology）的研究人員近日<a href="https://thunderspy.io/" target="_blank">揭露</a>，由英特爾（Intel）與蘋果共同開發的Thunderbolt介面含有安全漏洞，只要給駭客實體接觸裝置5分鐘的時間，就能讀取及複製裝置上的所有資料，影響Thunderbolt 1、2、3，並波及自2011到2020年間、支援Thunderbolt連結埠的個人電腦。此外，研究人員指出，其實英特爾早就知道相關漏洞的存在，但遲遲未修補，推斷相關漏洞無法透過軟體修補，只能藉由變更晶片設計解決。</p> <p>Thunderbolt為一硬體連結介面，可用來連結其它周邊設備或進行充電，目前已釋出3個版本，是許多個人電腦的連結規格之一。</p> <p>研究人員在Thunderbolt上發現了7個安全漏洞，包括不夠充份的韌體驗證、脆弱的裝置認證、可使用未經驗證的裝置元資料、利用向後相容性執行降級攻擊、採用未經認證的控制器配置、SPI快閃接口缺陷，以及在Boot Camp上缺乏Thunderbolt安全機制，並將它們統稱為Thunderspy。</p> <p>Thunderspy漏洞可用來執行9種攻擊場景，而研究人員的作法則是打造一個任意的Thunderbolt裝置身分，克隆經使用者認證的Thunderbolt裝置，最終取得PCIe連線並執行直接記憶體存取（Direct Memory Access，DMA）攻擊。</p> <p>相關攻擊完全不需要使用者的互動，也不受以下情境的限制，包括：電腦是否處於休眠的鎖住狀態、裝置已設定Secure Boot、採用強大的作業系統或BIOS、啟用硬碟加密，只要讓駭客能夠實際存取Thunderbolt裝置，再加上一支螺絲起子與客製化的Thunderbolt硬體，5分鐘就能攻陷電腦。</p> <p>所有自2011年到2020年間出貨的、支援Thunderbolt的個人電腦都受到Thunderspy漏洞的影響，包括Windows、Linux與macOS。2019年之後出貨的某些系統，因為具備Kernel DMA Protection功能，受到的衝擊相對輕微，但無法完全倖免於難，仍舊面臨類似邪惡USB（BadUSB）的攻擊風險。</p> <p>研究人員警告，Thunderspy不僅無法藉由軟體修補，還可能影響尚未出爐的USB 4與Thunderbolt 4，得重新設計晶片才能解決。</p> <p>英特爾也在同一天發表了<a href="https://blogs.intel.com/technology/2020/05/more-information-on-thunderspy/#gs.5snktw" target="_blank">官方聲明</a>，表示他們是在今年2月接獲研究人員的通知，但相關漏洞並非是新的，而且作業系統業者已在去年修補。英特爾強調，研究人員使用客製化周邊設備所展示的攻擊行動，並未影響那些已修補的系統。</p> <p>英特爾指的是，包括Windows、Linux與macOS都在去年導入了DMA保護，而研究人員以客製化設備所示範的攻擊行動，並不能攻陷這些系統。</p> <p>然而，研究人員則說，就算作業系統嵌入了DMA保護，但該機制需要硬體與UEFI（BIOS）的支援，因此只有在2019年之後的系統才可能具備該功能，而其它系統則會永遠曝露在Thunderspy漏洞風險中。</p> <p>此外，研究人員表示，除了DMA保護之外，英特爾並未提供任何可解決Thunderspy漏洞的緩解措施，也未分配相關的漏洞編號，或公布任何的安全公告，可推測這些漏洞其實是無法藉由軟體修補，而是需要變更晶片設計。</p> <p>事實上，英特爾只建議所有個人電腦用戶，都應該遵循標準的安全作法，像是只使用可靠的周邊裝置，以及避免讓未經授權的人存取電腦。</p> </div></div></div>
2020/5/12 16:10作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/137570
微軟、英特爾新AI技術以影像辨識找出惡意程式
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>微軟及英特爾周一<a href="https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence/documents/stamina-deep-learning-for-malware-protection-whitepaper.html" target="_blank">發表</a>新的AI應用，標榜能以影像辨識技術找出惡意程式。</p> <p>這項技術是由英特爾實驗室及微軟威脅防護情報小組共同研發而成，名為惡意軟體圖形靜態網路分析（STAtic Malware-as-Image Network Analysis，STAMINA），它是以英特爾既有以深度遷移學習（deep transfer learning）的靜態惡意程式分類法為基礎，再結合微軟提供的真實惡意程式樣本進行訓練，目的在強化惡意程式的辨識速度。</p> <p>深度遷移學習源為一種電腦視覺技術，簡單而言，英特爾發展的惡意程式分類法，是將應用程式二進位檔轉換成灰階圖片後，加以掃瞄辨識。和傳統病毒的靜態特徵分析一樣，原理是同一家族惡意程式，在文字及結構上彼此有相似性。不同家族的惡意程式，以及無害及惡意程式之間則異大於同。</p> <p>STAMINA包含4大流程：預處理（圖形轉換）、遷移學習、評估及詮釋。預處理主要是將二進位檔的1D像素流（pixel stream）轉成2D的相片，根據一定方法，依檔案大小來決定2D像素流相片的寬度及相應高度。接著將不同像素流相片組合成適合AI處理的大小，餵給一個預先預練過的深度神經網路（deep neural network, DNN），由其分類是良性或惡意程式。</p> <p>研究人員總共對STAMINA系統模型，餵入220萬的惡意程式二進位檔雜湊，及20萬筆良性程式的二進位檔雜湊。測試結果，該系統模型的分類準確度達99.07%，而誤報（false positive）率為2.58%。</p> <p>研究人員指出，STAMINA和傳統二進位檔特徵或指紋分析相較，不易被程式碼混淆（code obfuscation）手法影響，也比動態分析省時。雖然它仍然有限制，例如用在分析小型檔案比較有效，大型檔案則因無法將數十億像素轉換JPEG檔，而無法發揮效果，此時比較適合meta data的分析法。</p> </div></div></div>
2020/5/12 14:50作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137554
美政府指控：中國竊取武漢肺炎疫苗研究
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://www.nytimes.com/2020/05/10/us/politics/coronavirus-china-cyber-hacking.html" target="_blank">紐約時報</a>、華盛頓郵報等媒體周一報導，美國聯邦調查局（FBI）及國土安全部即將發出一份警告，表示中國駭客和間諜正透過網路攻擊方式，竊取美方在武漢肺炎（COVID-19）疫苗及療法上的研究成果。但是中國立即駁斥這項指控。</p> <p>報導引述FBI官員指出，目前警告聲明還在撰寫中，但是大意是指控中國正「透過不正當方法，尋找和疫苗、療法及測試相關的寶貴智財和公共衛生資料」，主要方法包括網路駭客手法及「非傳統行動者」，後者指的是，動用學術機構或私人實驗室的研究人員和學生，來竊取資料。</p> <p>這項指控也是美國政府近來和中國政府，針對COVID-19問題最新一次檯面上叫戰。繼美國總統川普直言，導致武漢肺炎的SARS-CoV-2病毒源自中國後，美國國務院總理龐貝奧（Mike Pompeo）本月也指，有「大量證據」顯示這隻病毒，是中國的武漢實驗室培育而成。</p> <p>中國外交部發言人趙立堅<a href="https://www.globaltimes.cn/content/1188061.shtml" target="_blank">指出</a>，中國在COVID-19疫苗及其他療法的研發早就領先各國，沒有必要竊取其他國家的研究，對中國任何沒有證據的污衊都是不道德的行為。此外，他也說中國決心捍衛網路安全，將給予任何形式的網路攻擊迎頭痛擊。</p> <p>目前中國已經有三家廠商研發不活化疫苗，以及一家廠商研發重組蛋白疫苗，四家都已進入臨床測試，三家已進入第二期臨床測試，並有一家於七月試產第一批候選疫苗。川普<a href="https://www.theguardian.com/world/2020/may/04/trump-very-confident-of-covid-19-vaccine-in-2020-and-predicts-up-to-100000-us-deaths" target="_blank">則說</a>，美國今年底就會有COVID-19疫苗問世。</p> <p>紐約時報指出，包括南韓及越南等地駭客都開始活動，從世衛（WHO）、美國、中國與日本，竊取武漢肺炎的研究資訊。</p> <p>美國及英國也<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137426" target="_blank">警告</a>，有國家資助駭客瞄準全球藥廠、醫療研究及大學等單位策畫攻擊行動。</p> <p>紐約時報也說，美國最新指控也是網路作戰策略行動的一環，美國網路作戰司令部（US Cyber Command）及國家安全局（National Security Agency）也參與了這項策略行動，旨在對敵人發動反制。美國網軍也在2019年分別駭入俄羅斯<a href="https://www.wired.com/story/cyber-command-ira-strike-sends-signal/" target="_blank">情治單位</a>及<a href="https://www.nytimes.com/2019/06/15/us/politics/trump-cyber-russia-grid.html" target="_blank">電廠</a>，以報復俄方干預美國選舉及攻擊電廠。去年美國網軍也<a href="https://blog.twnic.net.tw/2019/10/17/5241/" target="_blank">駭入</a>伊朗革命衛隊網路，摧毁其資料庫系統。</p> </div></div></div>
2020/5/12 12:15作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137551
臉書利用React和GraphQL打造高效能新網頁
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>臉書對全球使用者部署了最新版本的網頁介面，並且<a href="https://engineering.fb.com/web/facebook-redesign/" target="_blank">公開最新的網頁設計堆疊</a>，其使用聲明性JavaScript函式庫React，以及GraphQL用戶端Relay，來重新打造Facebook.com，達成可快速啟動以及提供更豐富使用者體驗的目的。</p> <p>Facebook.com在2004年上線時，是一個伺服器渲染的PHP網站，但隨著時間的發展，加入許多新技術以及新功能，在疊床架屋的情況下，使得網站速度越來越慢，而且也難以加入新的功能，包括深色模式以及更多動態消息操作等使用者體驗。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/2_-Home-Setting-Dark-Mode.png" style="width: 580px;" /></p> <p>臉書意識到現有技術堆疊已經無法支援他們想要的應用程式功能以及效能，因此才計畫以最新的瀏覽器技術，打造一個全新的網頁應用程式，臉書提到，整個打掉重練的例子很少，但是過去十年技術變化太大，他們必須整個重寫才能實現他們想要達成的效能目標，以及未來的功能發展。</p> <p>新的臉書網頁其中一個重要的設計想法，便是只在需要的時刻，後端僅交付需要的資料，而這個想法也讓臉書可在初始渲染首頁時，減少80％的CSS，以及大幅減少初始JavaScript頁面渲染程式碼。</p> <p>在舊的臉書網站，當載入首頁時，會需要載入超過400 KB的壓縮CSS，這些CSS在未壓縮時容量更高達2 MB，不過，這麼大的CSS檔案，在初始渲染時僅使用了10％，臉書提到，他們一開始也沒有這麼多CSS，是隨著時間發展一點一滴增加，而增加的原因部分是因為要增加新功能，就必須要添加新的CSS。</p> <p>臉書解決這個問題的方法，是在建置時期產生原子CSS，原子CSS樣式只會以對數曲線成長，也就是說，相同的樣式宣告只會存在一份，因此總數量不會因開發團隊撰寫的功能數和重複樣式而增加，臉書將整個網站產生的原子CSS，組合成一個單一的小型共享樣式表，讓新首頁下載CSS的量不到舊網站的20％，而且網站也能支援深色模式和動態字體大小，並且提高了圖像渲染效能。</p> <p>而且臉書還透過拆分JavaScript以提高網頁的效能，臉書提到，程式碼的大小是JavaScript單頁面應用程式效能最重要的考量點，因為JavaScript的大小會嚴重影響頁面載入的效能，所以臉書利用增量程式碼下載來解決這個問題，當使用者在等待頁面載入時，臉書會先呈現頁面的使用者介面骨架，立即讓使用者感受到回饋。</p> <p>臉書提到，因為框架需要的資源最少，因此當把所有程式碼都打包在一起，便無法提早渲染框架，因此臉書根據頁面顯示順序，將程式碼拆分成多個程式包，但臉書表示，直接這麼做無法提升效能，反而會傷害效能，重點在於他們使用靜態可分析的API，將JavaScript初始載入分為三層。</p> <p>第一層是首頁的基本布局，包括初始載入狀態的使用者介面骨架，第二層則為顯示所有首頁內容需要的JavaScript，在第二層之後，所有螢幕上顯示的內容，就不會產生任何視覺變化，而第三層則包含不用於顯示的所有資料，這些資料不會影響螢幕上的畫素，包括日誌程式碼和更新資料的訂閱等。</p> <p>這個做法使原本500 KB的JavaScript頁面下載資料量，重新分配為第一層50 KB，在第二層則是150 KB，第三層為300 KB，由於第三層的資料不影響螢幕上的畫素，因此渲染時間僅發生在第一層和第二層，進而減少首次頁面繪製和視覺化的時間。</p> <p>另外，資料擷取也是一個重點，臉書提到，雖然在舊的網站上，在某些功能已經使用GraphQL擷取資料，但大多數臨時獲取的資料，都還是由伺服器端PHP渲染處理，而在新網站中，他們完全改用GraphQL。</p> <p>由於許多網頁應用程式，都需要等到JavaScript下載完之後，才能知道需要向伺服器請求哪些資料，因此會增加畫面繪製時間，但Relay可以靜態地知道頁面需要的資料，也就是說，一旦伺服器收到頁面請求，便可以立刻準備需要的資料，並且和需要的程式碼平行下載，而這樣能夠減少額外的往返，所以能更快速地呈現最終頁面內容。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/Comet-03-1.jpg" style="width: 580px;" /></p> </div></div></div>
2020/5/12 11:50作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/137548
蘋果本周重啟美國4州部分實體門市
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://www.cnbc.com/2020/05/08/apple-to-reopen-stores-in-us-starting-next-week.html" target="_blank">CNBC報導</a>，蘋果本周將恢復美國部分實體門市營運。</p> <p>蘋果自<a href="https://www.ithome.com.tw/news/136363" target="_blank">3月關閉</a>中國以外的所有Apple Store門市，當時只預計暫停營業2周，不過隨著疫情加劇而延長到5月初。上周蘋果官方指出，考量到部分地區疫情趨緩，本周預計重啟愛達荷、南卡羅萊納、阿拉馬巴和阿拉斯加4州的部分門市，蘋果會持續觀察各州當地疫情及政府指引，一旦認為安全就會重新開放。</p> <p>不過開放的門市主要作為產品維修，而且為了保護員工和顧客，仍會實施安全措施，包括量測體溫、要求社交距離及強制戴口罩。蘋果指出，由於門市一段時間僅開放有限消費者進入，可能阻礙進門消費的速度，因此建議消費者儘量採線上下單到店取貨，或是全程網購。</p> <p>蘋果美國有217家零售門市，海外則有510家。包含3月中已恢復營運的42家位於中國、台、港、澳地區門市。南韓、澳洲及德國門市，也在前幾周重新開張。</p> <p>根據蘋果截至3月底的季度<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137350" target="_blank">財報</a>，iPhone營收衰退7%。在大部分零售門市關閉下，線上商店仍持續開放，蘋果執行長庫克（Tim Cook）宣稱線上商店營收亮眼（phenomenal），上個月推出的平價版iPhone SE2獲好評，可望在5G版本推出之前，維持消費者的買氣。</p> </div></div></div>
2020/5/12 10:55作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/137550
AI為何這樣辨識人臉？臺大徐宏民團隊首創可解釋AI新技術，正嘗試擴大應用到金融和醫療AI
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p dir="ltr">曾在2018年全球三大電腦視覺會議CVPR的偽人臉辨識競賽中，帶領臺大團隊奪冠的臺大資工系教授徐宏民，今日與科技部共同發表全球首創可解釋性人臉辨識技術，稱為xCos（Explainable Cosine）模組，率先將可解釋性AI（Explainable AI，XAI）技術應用在人臉辨識領域中。而且，徐宏民團隊更將這個技術開源釋出，提供國內外產學研單位使用，除了在臉辨領域產品化，讓不同臉辨AI模型可以結合xCos來解釋決策原因，團隊也正試著與其他領域的AI模型結合，比如金融借貸信評、醫療影像辨識、能源節電預測模型等。</p> <p dir="ltr">徐宏民表示，當初團隊會注意到臉辨XAI的議題，是在與幾家軟硬體公司合作開發臉辨產品時，在深度學習模型的設計過程，發現某些AI辨識結果與人為直覺判斷的結果不同，使團隊開始在意，AI的決策依據是什麼？為了解決這個問題，團隊費時一年多開發了xCos模組，來解釋兩張人臉比對後，AI判斷為同一人或是不同人的決策原因。</p> <p dir="ltr">由於一般人在比對兩張圖是否為同一張時，會直覺的比較五官差異，以部位的相似度為判斷依據，因此，團隊開發的xCos模組也提供符合人類直覺的判讀方法，透過擷取兩張影像的特徵值來生成兩張圖，一張為格狀餘弦相似度圖（Patched Cosine Map），以顏色深淺來呈現圖像相似或不相似之處，另一張是注意力圖（Attention Map），同樣以顏色深淺來呈現哪些部位是影響決策的關鍵。接著，再將兩個結果進行矩陣運算，來得到最後的相似度分數（xCos）。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E8%9E%A2%E5%B9%95%E5%BF%AB%E7%85%A7%202020-05-11%20%E4%B8%8B%E5%8D%883_22_55.png" style="width: 600px;" /></p> <blockquote><p dir="ltr">團隊開發的xCos模組可生成兩張圖，來輔助人解釋AI決策的依據。</p> </blockquote> <p dir="ltr">舉例來說，以下圖這張網球運動員Roger Federer的照片為例，左邊的格狀餘弦相似度圖中，藍色越深代表兩張圖片越相近的位置，粉色越深則代表越不相近的位置，可以明顯發現，頭髮位置受裝扮影響為全圖最不相似之處。而在右邊的注意力圖中，則是透過綠色的深淺，代表影響AI判斷的重要程度，這張圖中，不難發現AI是以鼻梁及臉部下半部作為判斷依據。透過這種圖像化的解釋方式，就能進一步指出兩張人像的差異點與相似點，以及AI根據哪些特徵來做判斷。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E8%9E%A2%E5%B9%95%E5%BF%AB%E7%85%A7%202020-05-11%20%E4%B8%8B%E5%8D%883_23_13.png" style="width: 600px;" /></p> <blockquote><p dir="ltr">左邊的格狀餘弦相似度圖中，藍色越深代表兩張圖片越相近，粉色越深則代表越不相近之處；而右邊的注意力圖中，則是透過綠色的深淺，代表影響AI判斷的重要程度。</p> </blockquote> <p dir="ltr">而且，在AI模型中嵌入xCos模組，不只可以用來解釋AI決策原因，徐宏民更指出，透過xCos算出的相似度分數，甚至能比原先的AI預測結果更準確。同時，藉由xCos的可解釋性，還能讓其他人在開發AI臉辨模型過程中，能更直觀的驗證演算法的決策是否正確，換句話說，「xCos可以幫助人臉辨識技術的開發。」</p> <p dir="ltr">xCos模組的另一個優勢，則是能自動辨識人臉不自然的表面，聚焦在其他可辨識的人臉部位上，來提高偽臉辨識的準確率。徐宏民解釋，這是因為一般的人臉辨識，是提取整個臉部的特徵值來進行比對，一旦遇到口罩、眼鏡等遮蔽臉部部位的情況，就很容易因比對結果差距太大而無法驗證通過。但xCos會自動學習並調整提取特徵值的部位，比如說，判斷出未被口罩遮蔽的部位來進行比對，達到偽裝人臉辨識的效果。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E8%9E%A2%E5%B9%95%E5%BF%AB%E7%85%A7%202020-05-11%20%E4%B8%8B%E5%8D%883_23_36.png" style="width: 600px;" /></p> <blockquote><p dir="ltr">不管是戴假髮或眼鏡，xCos模組可以自動判斷並調整提取特徵值的部位，來提高偽臉辨識的準確率。</p> </blockquote> <p dir="ltr">徐宏民也指出，相對於XAI較知名的LIME技術，xCos模組是為深度學習模型所設計的XAI技術。LIME是透過干擾一筆訓練資料中的局部特徵（features），來觀察是否會影響預測結果，藉此判斷訓練資料中的哪些特徵，對於模型決策有更關鍵的作用。不過，現在深度學習模型中的參數，動輒上千、上萬、甚至上億個，要調整大量參數才能找出影響結果的關鍵特徵，「在現實的深度學習是不可行的，因為你要調的東西太多了，LIME用來解釋小模型比較容易。」</p> <p dir="ltr">且在LIME技術中，雖然可以找出圖片中的哪些特徵對於預測結果更重要，但為什麼相似度是75%，不是85%、95%？LIME無法解釋。不過，徐宏民說，透過xCos模組的矩陣運算過程，能呈現信心值如何被計算出來，更適合用於深度學習模型。</p> <p dir="ltr">目前，xCos模組已在GitHub開源釋出，提供國內外產學研單位使用，已經在人臉辨識實作出可用的模組版本，能嵌入不同臉辨AI模型中，來解釋不同模型決策的原因。同時，徐宏民的團隊也正試著將這個可解釋AI模組應用到其他領域，包括金融領域的借貸信評模型、醫療領域的肝癌影像辨識模型、能源領域的節電預測模型等，但因資料類型不同、解釋方式也需要調整，團隊也還在嘗試xCos模組能否成功擴大應用。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/DSC_0647.jpg" style="width: 600px;" /></p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/DSC_0642.jpg" style="width: 600px;" /></p> <blockquote><p dir="ltr">實際Demo，透過左邊的攝影機拍照後，可以立即與資料庫比對出身份，並呈現相似之處與判斷依據。圖以科技部部長陳良基為例，在戴假髮與口罩的情況下，還能成功辨識。</p> </blockquote> </div></div></div>
2020/5/11 18:26作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/137541