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仍有25萬臺Windows PC未修補BlueKeep、臺灣名列未修補SMBGhost漏洞之冠
<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>還記得Bluekeep、SMBGhost這些重大漏洞嗎？但如果你以為應該沒有人再受害就錯了，因為根據統計，至少還有數十萬臺電腦還有上述漏洞沒修補，其中臺灣還有2.2萬臺Windows電腦未修補SMBGhost漏洞。</p> <p>美國網路安全非營利組織的SANS Institute本周<a href="https://isc.sans.edu/diary/26798" target="_blank">發布調查報告</a>。他們利用漏洞掃瞄工具Shodan來掃瞄未修補的連網裝置，並以其他工具加以驗證。研究人員Jan Kopriva發現一些名噪一時的漏洞，包括2019年的BlueKeep（CVE-2019-0708）、2014年的HeartBleed（CVE-2014-0160）仍有相當比例的裝置沒有修補，雖然數量逐年下降。以風險評分9.8的BlueKeep而言，仍有24.7萬臺Windows電腦未修補RDP上的RCE漏洞。風險評分7.5的Heartbleed也有20萬臺電腦未修補。</p> <p>SANS Institute<a href="https://isc.sans.edu/forums/diary/SMBGhost+the+critical+vulnerability+many+seem+to+have+forgotten+to+patch/26732/" target="_blank">另一份報告</a>顯示，今年一個影響Windows 10 Microsoft Server Message Block 3.1.1的SMBGhost（CVE-2020-0796）還有10萬臺Windows電腦沒有修補。分析這10萬臺電腦座落的IP位址，有超過1/5（22%）位於臺灣為所有國家之冠。其次為日本（20%）、俄羅斯（11%）及美國（9%）。</p> <p>遠端攻擊者可對Windows電腦之SMBv3服務，發送特製請求或架設惡意SMBv3伺服器誘騙受害者進行連線，以遠端任意程式碼攻擊。這個漏洞為「wormable」的漏洞，意謂使用者無需動作，駭客即可成功開採，CVSS 3.0評分達最高等級的10.0。基於其風險，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/136330" target="_blank">微軟今年3月緊急修補</a>，美國政府也<a href="https://www.ithome.com.tw/news/138115" target="_blank">發出安全公告</a>呼籲用戶儘速更新作業系統。</p> <p>其他經媒體大量報導的漏洞，包括2015年IIS Web伺服器的重大風險（10.0）RCE漏洞，以及2019年風險評分9.8的Exim MTA的RCE漏洞，也都各有37萬及26萬臺電腦沒有修補。</p> </div></div></div>
2020/11/18 12:40作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141174
Intel 471：光是這兩年就有25個勒索軟體即服務問世
<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>就在武漢肺炎（COVID-19）疫情衝擊全球人們之際，資安業者<a href="https://public.intel471.com/blog/ransomware-as-a-service-2020-ryuk-maze-revil-egregor-doppelpaymer/" target="_blank">Intel 471認為</a>勒索軟體即服務（Ransomware-as-a-service，RaaS）已成為這波疫情中的疫情，在去年與今年總計有25個RaaS問世，而且它們發動攻擊的規模與所造成的災情幾乎無法確實統計。</p> <p>Intel 471列出了在這兩年出現的25個RaaS，當中有17個是今年才問世，此外，在這些RaaS中，有11個屬於尚未接獲攻擊報告的服務，有9個被列為已出現攻擊案例且正快速成長中的服務，另外5個則是經常傳出災情的服務，涵蓋DopplePaymer、Egregor/Maze、Netwalker、REvil與Ryuk。</p> <p>研究人員指出，勒索軟體的猖獗已經到了連非資安產業的人都認識它的程度了，而且就算是老練的資安專家，也很難評估勒索軟體的品質與它所能造成的傷害，儘管攻擊事件不斷地曝光，但有鑑於許多組織在遭受攻擊時選擇保持沈默，而使得資安產業難以估算攻擊數量或受害者的平均成本。</p> <p>另一方面，駭客勢力正暗潮洶湧中，促使Intel 471公布近來的調查成果，以協助外界理解此一日益嚴重的攻擊行為。</p> <p>在被Intel 471列為最兇猛的5個RaaS都是在去年就問世了，研究人員猜測DopplePaymer是由先前的BitPaymer集團所打造，它通常是在入侵受害者網路並下載了機密資料之後，採用手動部署；DopplePaymer攻擊了墨西哥電場Pemex，以及與美國聯邦政府合作的不同IT委外公司，最著名的事蹟則是<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140055" target="_blank">在今年9月攻擊</a>了德國杜塞道夫大學醫院（Duesseldorf University Hospital），導致一名來不及轉院的急診病患死亡。</p> <p>其實駭客的攻擊目標並非德國杜塞道夫大學醫院，而是杜塞道夫大學，在駭客得知搞錯目標之後，傳送了解密金鑰予該院，只是為時已晚。</p> <p>而Egregor則是由原來的Maze勒索軟體團隊所操縱，也可能與Sekhmet勒索軟體有關，其受害者包括Crytek、Ubisoft及<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140562" target="_blank">Barnes & Noble</a>。則Netwalker被視為最多產的SaaS之一，它利用無檔案感染技術繞過Windows的使用者帳號控制元件，買家可選擇只加密單一電腦或整個網路，估計至少有25起攻擊事件與Netwalker有關。</p> <p>同樣在去年現身的REvil則是專找漏洞下手，像是甲骨文WebLogic伺服器的CVE-2019-2725漏洞，或是各種遠端桌面協定（RDP）漏洞，曾宣稱在開採過時的Citrix與Pulse Secure遠端存取軟體時，只花了3分鐘就滲透受害者的整個網路，不論是英國的金融服務供應商Travelex、美國的娛樂及媒體法律公司Grubman Shire Meiselas & Sacks，或者是德州的23個政府機構，都是REvil的受害者。</p> <p>幾乎已被視為勒索軟體同義詞的Ryuk，也是最受攻擊者青睞的勒索軟體之一，它經常藉由Trickbot與Emotet感染受害組織，全球大約有幾百萬起的勒索軟體攻擊與Ryuk有關，有些安全研究人員認為Ryuk占了今年勒索軟體攻擊總數的1/3。值得注意的是，Ryuk今年的攻擊行動鎖定健康照護領域，最有名的例子之一是在美、英設有超過400家醫院的Universal Health Systems（UHS）。</p> <p>此外，不管是這五大勒索集團，或是逐漸崛起的新興勒索集團，都開始於暗網中架設部落格，以公布受害者名單，或是公布自受害者網路所下載的機密資料。</p> </div></div></div>
2020/11/18 11:00作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141172
Gmail將提供新的個人化資料控制選項
<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.blog.google/products/gmail/new-settings-smart-features-and-personalization-gmail/">Google</a>預告，在接下來數周，將在Gmail新增智慧功能和個人化功能，讓用戶能夠更全面控制資料以及使用體驗，網頁將出現控制介面，讓用戶決定是否要繼續啟用智慧功能，以及是否要讓Google使用Gmail、Meet和Chat的資料，個人化用戶所使用的其他Google產品。</p> <p>在新的控制介面，用戶將能夠選擇，是否要在Gmail、Meet和Chat等服務中，由Google提供智慧功能，像是在Gmail中獲得智慧回覆建議，或由Google助理提醒帳單到期時間，以及在Google地圖中預訂餐廳。啟用或是關閉單個智慧功能並非新功能，新功能的部分，是讓用戶能夠更清楚的選擇資料處理的方式，減少管理該功能的流程，以符合用戶體驗研究中得到的回饋，以及監管機構的要求。</p> <p>Google提到，智慧功能是透過自動演算法提供，無論用戶要啟用還是關閉智慧功能，Google都不會利用Gmail中的個人資料，對用戶推送廣告，Gmail用戶和Google Workspace管理員，可以完整的控制自己擁有的資料。當用戶不繼續使用智慧功能，或是個人化功能，還是可以繼續使用Gmail與其他Google產品，並在需要的時候再啟用。</p> <p>Google提供了隱私檢查功能，可讓用戶簡單地查看關鍵設定，並可刪除Google收集的資料，而在今年，Google強化了隱私檢查功能，系統將預設自動刪除隱私資料，使得資料控制更自動化。</p> </div></div></div>
2020/11/18 11:10作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141159
Google推出構件註冊表服務，同時管理容器映像檔和語言套件
<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推出最新的<a href="https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/artifact-registry-is-ga">構件註冊表（Artifact Registry）</a>服務，讓用戶能夠簡單地管理構件，比過去容器註冊表（Container Registry）支援的檔案格式更廣，除了容器映像檔之外，還可以管理語言和作業系統套件，讓用戶可在統一的地方管理構件，並提高CI/CD工作管線的安全性。</p> <p>構件註冊表是一個全託管的平臺，除了可以管理容器映像檔、Maven和npm套件等檔案，還可以控制軟體交付的過程，支援地區儲存庫、VPC服務控制、CMEK（Customer Managed Encryption Keys），還可對每個儲存庫，設定精細的存取權限。另外，構件註冊表還內建容器映像檔漏洞掃描功能，並且整合二進位授權（Binary Authorization），用戶可以強制執行驗證並定義政策，確保生產所使用的映像檔都經過認證。</p> <p>用戶可以將日常熟悉的工具，整合構件註冊表一起使用，構件註冊表也與Google雲端CI/CD平臺Cloud Build整合，可以自動儲存、管理和保護創建的所有構件，並以內建的漏洞掃描功能，自動掃描容器映像檔中的作業系統套件漏洞。</p> <p>構件註冊表還與Google雲端上諸如GKE、Cloud Run和Compute Engine等Runtime整合，因此無論用戶要部署映像檔到無伺服器服務、Kubernetes或是虛擬機器環境，構件註冊表都能支援DevOps流程，Google提到，因為用戶可以將現有CI/CD和工具，整合到構件註冊表，因此使用上，不需要改變既有的CI/CD流程。</p> </div></div></div>
2020/11/18 08:40作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141158
【FIDO先行者經驗：中國信託銀行】銀行要發揮FIDO 4大好處，得先克服3項挑戰
<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>「金融行動身分識別聯盟F-FIDO，將是金融業打通數位金融任督二脈的關鍵。」中國信託銀行作業暨資訊處資訊二部部長陳晞涵強調。他更進一步分享自家導入FIDO的經驗、FIDO目前的優缺點，以及對於未來F-FIDO發展的期待與建議。</p> <p>金融服務行動身分識別，是消費者進入數位金融的第一關，因此，金管會規畫研究發展金融行動身分識別標準化機制，由金融機構共同籌組金融行動身分識別聯盟F-FIDO，研擬規畫導入國際FIDO標準，初期將針對中低風險的金融服務，提供通用的行動身分識別與簽署功能。</p> <p>中國信託銀行（簡稱中信銀）在2017年便開始導入FIDO進行開發，是臺灣最早導入國際FIDO標準的金融機構，隔年4月，連帶新一代行動銀行Home Bank App上線之際，也正式將FIDO導入，目前功能包括簡易登入如人臉辨識、指紋辨識，以及轉帳類交易認證，都有使用FIDO的機制。</p> <p>陳晞涵揭露，中信銀共有360萬名行動銀行App顧客，每天登入大約有100萬人，其中有75%的顧客，是使用FIDO機制登入。中信銀之所以導入FIDO，共有4大考量。首先是，使用者體驗良好，由於FIDO驗證器是是與中信的行動銀行App一同安裝，所以，使用者只要下載App便可開通使用。</p> <p>第二，也是中信銀認為最重要的關鍵，陳晞涵表示，那就是開放標準的支持，目前主流設備廠商都有支援FIDO，所以中信銀可以簡化各個平臺相容性的建置。「建置同一套機制，便能通吃全部的生物認證或簡易認證。」第三，FIDO認證規格多元，現今主流的人臉辨識、指紋辨識都囊括，這也是中信銀選擇導入的原因之一。</p> <p>第四是架構端的考量，陳晞涵提到，可以快速導入產品標準，對於中信銀來說是技術架構端的優勢，各式裝置的認證端，比如Face ID、Touch ID，都可以透過同樣一套通用認證框架（UAF）導入，減少每次不同設備、不同的認證機制，需要重複開發的過程。所以，面對顧客使用的不同的手機機型與型號，中信銀IT都能快速在FIDO框架進行生物辨識認證，不用各別進行技術的介接。</p> <p>目前，中信銀在個人金融的應用，是導入UAF標準；陳晞涵透露，中信銀下一代法金行動銀行也正在導入FIDO，以及，中小企業網銀與行動銀行，這兩者都會考慮導入FIDO通用第二因素框架（U2F）的認證，預計在未來會陸續上線。甚至，中信銀也評估，未來導入FIDO2的可能性，不過，還需考量FIDO相關產品廠商在FIDO2的認證進度，中信銀計畫等到市場成熟時再導入，或許在法人交易簽章等地方可使用。</p> <table align="right" border="0" cellpadding="1" cellspacing="1" style="width: 270px;"><tbody><tr><td><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E9%99%B3%E6%99%9E%E6%B6%B5_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E4%B8%AD%E5%9C%8B%E4%BF%A1%E8%A8%97%E9%87%91%E6%8E%A7.jpg" style="width: 270px;" /></td> </tr><tr><td> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);"><strong>中國信託銀行作業暨資訊處資訊二部部長陳晞</strong></span><strong style="color: rgb(105, 105, 105);">涵認為，打通身分驗證只是關鍵第一步，中信</strong><strong style="color: rgb(105, 105, 105);">銀更為期待，F-FIDO能做到跨機構資料的授</strong><strong style="color: rgb(105, 105, 105);">權。</strong><span style="color: rgb(105, 105, 105);">圖片來源／中國信託金控</span></p> </td> </tr></tbody></table><p>不只導入FIDO的諸多好處，陳晞涵也點出目前FIDO的3大挑戰。第一，沒有設備合法的認證；所以，中信銀在導入時，就多加了設備綁定的功能，讓轉帳交易應用更為安全。</p> <p>第三是，FIDO框架上並沒有「生物驗證辨識率的標準」。不同手機裝置的生物辨識強度並不一致，比如有一些白牌手機的指紋辨識，可能很容易破解，陳晞涵表示，更多是這些白牌手機的生物驗證辨識率，如錯誤辨識率（FAR）、拒絕識別率（FRR）的標準不合格。他直言：「這是資安上很大的挑戰」。目前，中信銀的作法是與資安情報廠商合作，藉由黑名單來管控哪些設備的生物辨識已被破解，如果有顧客使用黑名單中某個廠牌的型號，該名顧客就不能夠使用中信銀的FIDO機制。第二大挑戰是，現在的FIDO框架，並沒有說明私鑰保護的機制；這部分，中信銀選擇自己做資料保護的機制，比如動態加密金鑰、白箱加密保護金鑰等。不過，陳晞涵坦言，倘若未來主管機關或銀行公會有新的要求，對於中信銀來說就會是一個挑戰，可能得要重新開發一套新的金鑰保存方式。</p> <p>一旦導入國際FIDO標準，建置F-FIDO這樣的機制，各家金融機構包括銀行、保險、證券，就可以遵循同一套行動身分識別共通標準，來降低應用上的困難度與開發成本。未來，各家金融機構身分識別強度提升到同一水準時，便可做跨機構行動身分識別互通。陳晞涵表示，在第三方場景的申請類應用，如數位存款開戶、信用卡開戶這類，是金融機構可以做的事。</p> <p>甚至，陳晞涵認為，F-FIDO將成為打通數位金融任督二脈的關鍵。他解釋，許多金融機構在推動數位金融時，有個使用上的瓶頸，消費者要開立銀行的第一類數位存款帳戶的第一個關卡，就必須使用自然人憑證開戶。</p> <p>「如果能夠透過 F-FIDO，取代自然人憑證或是其它硬體憑證的使用，中信銀認為，對金融機構在推動數位金融，將是非常有利的開始。」陳晞涵建議，或許讓消費者使用金融卡來開通FIDO，方便性就會變得非常高，在推動數位金融就會更加快速，因為，大部分的民眾至少都會有一張金融卡。</p> <p>不過，不管未來F-FIDO的開通是採用自然人憑證、金融卡，乃至未來要推出的數位身分證（eID）或是其他作法，陳晞涵強調，中信銀都會就主管機關的公告，來配合政策走向。</p> <p>然而，打通身分驗證只是第一步，中信銀更為期待下一步，「F-FIDO能做到資料的授權。」陳晞涵提到，未來，或許在主管機關的開放下，F-FIDO能與開放銀行第二階段，或是國發會的My Data平臺接軌，如此一來，金融機構就可以在業務上有其他新的應用變化。</p> <p>他舉例，若能串接如財團法人保險事業發展中心，取得顧客在其他保險公司的保單資料，便能幫顧客做保單健檢。另一項中信銀認為可能的應用是，透過F-FIDO跨金融機構認證，在顧客的授權下，從其他金融機構取得顧客的財富管理資料，替顧客做財富管理健康檢查。</p> <p>亦或是，透過F-FIDO，到內政部的相關單位取得顧客的收入資料，銀行端便可以更快核准顧客的信貸、房貸申請，這部分是消費金融的應用。不過，陳晞涵表示，這一切的前提，還是得依照金管會後續的政策方向，以及各個金融機構釋出資料的意願。</p> </div></div></div>
2020/11/18 07:00作者李靜宜https://www.ithome.com.tw/news/141115
【金融科技生態圈關鍵發展策略4：擴大實證場域】從數位沙盒、企業實驗室到聯合實證，金融科技持續創新實驗門檻更低更多元
<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>由金融總會建置，成立了2年多的金融科技創新園區（FinTechSpace），一直以來都扮演著扶植金融科技發展的重要角色。「提供創新實證的環境與資源，不斷降低FinTech業者、金融機構，嘗試金融創新的門檻。」金融科技創新園區主任羅至善，點出了園區的核心功能。</p> <p>羅至善提到，要創造金融新模式或新應用，需要一點探索的過程，找到與高監管的平衡點。「而在高監管下要做創新，實證就成為一項相當重要的工具。」甚至，在創新實證的環境層面，建構一條高速公路，也就是數位的基礎建設，是非常重要的環節，過程更需要有主管機關的支持，同時建立起與主管機關的對話機制，讓許多議題能在討論中產生共識。</p> <p>然而，在發展臺灣整體金融科技生態系的同時，如何將園區的功能再強化，也是一大重點。金融科技創新園區這2年下來，推出監理門診、數位沙盒、企業實驗室機制，明年，更要主推「自主聯合實證」業務，來逐漸擴大實證場域。最早推出的數位沙盒，透過金融機構與周邊單位、科技類型的API開放，提供新創團隊數位金融創新實證的平臺。</p> <p>而企業實驗室則是讓進駐機構與新創團隊激盪火花，作為跨機構共創的實驗場域。「在企業實驗室，可以進行封閉式的流程驗證，甚至可以做到跨機構的內部人員小型測試。」羅至善提到，在這環境下達到的實證效果，更可作為一項參考依據，提供給老闆與主管機關進行評估。</p> <p>她更強調，許多時候得透過不斷下修的作法，讓業者在申請金融監理沙盒或試辦前，先透過小型場域實證，如此也能降低業者創新的人力和時間成本。</p> <p>明年園區主推的自主聯合實證，羅至善提到，相較於企業實驗室是根據一個主題，找尋新創業者合作；聯合實證是金融機構業者在這環境激盪出的另一機會，那就是針對金融機構的共同痛點，在合規的狀態下，進行跨金融機構創新實證，比如同業之間的數據交換。這也打破了以往跨多家金融機構合作，成本高以及達到法遵等困難。</p> <p>除了創新實證，園區的另一大功能便是監理門診。羅至善表示：「監理門診開啟了監理與創新的對話機制。」她提到，監理門診最常見的問題是．監理官可能不是很了解這項技術到底可信、可靠與否？當僅出自單一創新者的提案時，監理官心裡就會有較多的問號。</p> <p>因此，園區在其中扮演了協助主關機關與創新者，互相理解的重要功能。在監理門診進行時，在旁為創新者，包括新創業者與金融機構，做加強的補述，甚至在補述的內容中，多加入一些國際案例。「這是一項蠻重要的溝通作法，監理官也會覺得安心很多。」</p> <p>她認為，發展金融科技，對於科技的認識與掌握特別重要。不過，出身背景大多為金融、法規、監理等的監理人員，對科技較難高度掌握。但，若站在監理官的立場，一項技術能否被導入，怎樣才叫安全或合規？「當責任面對到創新，行政責任對於監理官來說，是很自然的包袱，如果每一項簽辦都要仔細評估到一百分，其實是有壓力的。」</p> <p>羅至善認為，最大問題是，監理官得自己面對與承擔這樣的議題與責任，甚至，過程中監理官不一定有足夠的判斷，及所需的相關知識與資訊。</p> <p>這正是為何金融科技產業需要一套新興技術指引的重要性。她提到，透過各方專家討論的新興技術指引，對很多監理官來說，才會較為安心，否則，監理官會面對要踏入不熟悉領域，卻還要背書的窘境。羅至善更強調：「創新需要換位思考，綜合評估兩邊立場，思考如何解套，為監理官解決他的問題，創新才得以推進。」</p> <p>金管會承諾，由金融總會建立的共創平臺下，會有一個專門組別，來負責相關倫理規範或新興技術指引細節的討論。透過金融機構、周邊單位、科技業者等金融科技市場參與者的力量，一起規畫制度、作法。金融科技創新園區也是共創平臺主要成員之一，羅至善提到，園區希望帶進創新團隊的聲音，更希望引進技術專家、創新者觀點，來形成另一種對話機制。</p> <p>「法規調適與資金，是新創團隊發展最大的支柱。」羅至善表示，建置好數位基礎建設這條高速公路，接下來就是透過法規調適，搬開新創團隊在前進時的小石頭，開出一條可以安全的路。</p> <p>接著，車子還得加滿汽油，才能加速前進。所以，身為園區執行單位，羅至善也向主管機關建議，可設立產業聯盟基金，她解釋，就像是日本SBI金融集團的作法，集結了中小型的金融機構，還有國外金融機構來投資，機構投資人可享有優先與團隊進行業務合作的權力，這對金融機構是很大的誘因。「建立產業聯盟基金，才能發揮產業的正向運作，臺灣的金融科技團隊才會容易出得來，」羅至善這麼認為。</p> </div></div></div>
2020/11/18 07:00作者李靜宜https://www.ithome.com.tw/news/141116
蘋果iPhone所使用的廣告識別碼受到歐洲資料保護組織NOYB的隱私挑戰
<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>非營利的歐洲數位人權中心None of Your Business（NOYB）周一（11/16）宣布，該組織已分別於德國及西班牙提出訴訟，<a href="https://noyb.eu/en/noyb-files-complaints-against-apples-tracking-code-idfa" target="_blank">指控蘋果</a>在iPhone上操作廣告識別碼（Identifier for Advertising，IDFA）的行為觸犯了這些國家的隱私法令，而且NOYB的訴訟奠基在《電子通訊隱私指令》（ePrivacy Directive），而非《通用資料保護規則》（General Data Protection Regulation，GDPR），以免面對GDPR冗長程序。</p> <p>蘋果所生產的iPhone都是採用iOS作業系統，在預設上，iOS會自動替每支iPhone產生一個獨特的廣告識別碼，以供蘋果或其它第三方業者辨識使用者，並根據使用者的行為來遞送目標式廣告。</p> <p>NOYB指出，使用者並不知道蘋果於iPhone上建立了IDFA，同時蘋果亦未徵求使用者的同意，使得不管是蘋果、應用程式供應商或者是廣告主都能存取IDFA來追蹤使用者的行為，並根據相關行為來提供目標式廣告。此一追蹤行徑受到歐盟《電子通訊隱私指令》（ePrivacy Directive）中Cookie法令的嚴格限制，該法令要求使用者必須知道自己被追蹤而且明確同意。</p> <p>NOYB隱私律師Stefano Rossetti批評，蘋果一面在Safari瀏覽器中建立封鎖Cookie的機制，另一方面卻在iPhone內植入類似的程式碼，而且從未獲得使用者的同意，明顯侵犯了歐洲的隱私法令。</p> <p>事實上，蘋果已經計畫要在iOS中<a href="https://www.ithome.com.tw/news/139646" target="_blank">改善此一作法</a>，於使用者下載及開啟行動程式之前，詢問使用者是否同意該程式蒐集蘋果替用戶裝置產生的IDFA，雖然該機制的上線時程已從今年9月的iOS 14<a href="https://www.ithome.com.tw/news/139835" target="_blank">延後到明年</a>，但已透露出蘋果的確已準備加強iPhone的隱私保護。</p> <p>即便如此，NOYB還是認為此一變更不夠充份，因為它只是限制了第三方存取IDFA的能力，但真正的問題在於：蘋果一開始就不應在未告知及未取得使用者的明確同意之下，建立及使用IDFA。</p> <p>Rossetti說，倘若依照蘋果的說明，他們相信蘋果不管是過去、現在或是變更後的未來，都一樣違反歐洲的隱私法令，IDFA不只應被限制，還應該能夠永遠被刪除，手機是大多數人最親密的裝置，其預設值應該是完全無法被追蹤。</p> <p>NOYB並未指控蘋果侵犯歐盟隱私法令GDPR，取而代之的是向德國與西班牙的資料保護主管機關指控蘋果違反ePrivacy Directive，該組織解釋，因為GDPR需要各個歐盟保護機構之間的合作，但ePrivacy Directive屬於舊的Cookie法令，使得不論是西班牙或德國都可直接對蘋果開罰，可避免採用GDPR所衍生的冗長程序。</p> <p>除了蘋果之外，NOYB亦公開表示他們也正在審查可能含有類似追蹤問題的Google。</p> </div></div></div>
2020/11/17 15:40作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141157
AMD發表目前最快HPC GPU，FP64運算效能突破10 TFLOPS
<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>AMD釋出最新的Instinct <a href="https://www.amd.com/en/press-releases/2020-11-16-amd-epyc-processors-and-new-amd-instinct-mi100-accelerator-redefine">MI100</a>加速器，該加速器是目前最快的HPC GPU，其採用AMD CDNA架構，並使用AMD Matrix Cores技術，與第二代AMD EPYC處理器搭配使用，可提供超過10 TFLOPS的FP64效能，而在FP32矩陣巔峰效能則達46.1 TFLOPS，可大幅加速人工智慧與機器學習工作負載，而在FP16的理論巔峰效能，是前一代的7倍。</p> <p>MI100加速器專為超級電腦設計，超級電腦可用來執行天氣預測，或是物理模擬等運算密集的工作，過去這些工作主要由CPU負擔運算，但隨著科學運算應用越來越多機器學習技術，GPU逐漸變得重要，超級電腦也開始大量採用GPU，透過大規模平行化運算，來加速機器學習運算。</p> <p>７奈米的MI100 GPU採用最新的CDNA架構，CDNA架構是專為HPC與人工智慧工作負載設計，能夠強化運算的需求，CDNA架構與繪圖用的AMD RDNA架構不同，因為HPC與人工智慧運算不需要圖形加速運算，因此CDNA架構移除了光柵化、圖形快取以及顯示引擎等功能硬體，但保留了HEVC、H.264和VP9解碼的專用邏輯，因此CDNA架構GPU仍可以用來處理多媒體運算，像是物體偵測等機器學習應用，而刪除圖形加速用硬體的CDNA架構，剛好也能釋放更多的空間，以投資其他運算單元，增加效能與效率。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-11-17%20%E4%B8%8B%E5%8D%883_37_03.jpg" style="width: 580px;" /></p> <p>MI100 GPU應用了全新Matrix Cores技術，可以極大程度的增加人工智慧的運算效能，該技術可以提高像是FP32、FP16或是INT8等，各種精度和混合精度矩陣的運算效能，甚至可以將FP32矩陣運算效能，提高到46.1 TFLOPS，在人工智慧訓練工作負載，FP16理論峰值浮點數效能，還可以提升到將近上一代的7倍。</p> <p>AMD提到，MI100 GPU由幾個主要模塊構成，這些模塊以晶圓級的互連晶片陣列（On-die Fabric）捆綁在一起，並使用PCIe 4.0介面將GPU連接到CPU，可以支援GPU到CPU間連接頻寬16 GT/s，雙向的速度皆可達32 GB/s。另外，MI100加速器使用32 GB超快速第二代高頻寬記憶體（HBM2），提供超高1.23 TB/s記憶體頻寬，能滿足超大型資料集流入流出的需求，而不會產生資料瓶頸。</p> <p>超級電腦會由數臺伺服器組合而成，每臺伺服器都可以搭載多顆GPU，為了支援這種多顆GPU架構，MI100整合了一項稱為Infinity Fabric的技術，可在PCIe 4.0提供2倍點對點高峰I/O頻寬，當存在3個Infinity Fabric連結，就可讓每張加速卡頻寬高達340 GB/s。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E6%88%AA%E5%9C%96%202020-11-17%20%E4%B8%8B%E5%8D%883_38_53.jpg" style="width: 580px;" /></p> <p>MI100 GPU受到注目，是因為MI100是同類產品中最快的晶片，目前唯一在FP64，突破10 TFLOPS的x86伺服器GPU，可達11.5 TFLOPS高峰效能，而FP32工作負載，則提供23.1 TFLOPS的峰值效能，根據AMD的實驗，無論是在FP64還是FP32，都比起競爭對手NVidia A100 GPU效能更好。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/FireShot%20Capture%201459%20-%20AMD%20Instinct%E2%84%A2%20MI100%20accelerator%2C%20the%20world%E2%80%99s%20fastest%20HPC%20GPU%20-%20AMD_%20-%20www_amd_com.jpg" style="width: 580px;" /></p> </div></div></div>
2020/11/17 16:20作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141155
以YOLOv4打敗Google還不夠，中研院組隊瞄準物件追蹤AI要再拿世界第一
<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>YOLOv4今年問世以來，不僅廣受全球AI社群討論，在9月28日的MSCOCO物件偵測競賽中排名世界第一。「但這還不夠，」開發YOLOv4關鍵技術的核心人物中研院資訊科學研究所所長廖弘源指出，他現在還另組國家隊，鎖定物件追蹤AI，發豪語要打造全世界最好的追蹤器、再次打敗Google、AWS，拿下另一個世界第一。</p> <p><strong><span style="font-size:22px;"><span style="color:#FF8C00;">無心插柳柳成蔭，為產業解題意外催生YOLOv4</span></span></strong></p> <p>YOLOv4的誕生，還得從2017年的科技部計畫說起。當時，科技部提出「業界出題、學界解題」AI計畫，由企業提出問題，再由學界提供技術來解決，讓學界技術得以落地應用。</p> <p>在這項計畫中，中研院資科所與義隆電子媒合，要來解決義隆電子提出的交通車流分析問題。為了解題，廖弘源找來以前的博士班學生組隊，包括後來YOLOv4的共同作者、中研院資科所博士後研究員王建堯，以兩大共識來執行任務，也就是要挑選能以科學解決的現實產業問題，以及「先把手弄髒，」先不要考慮論文發表，如此才能從動手做的過程中，找出最佳解法。</p> <p>經雙方討論，團隊制定出2018年至2021年的解題目標。首先，2018年要完成魚眼車流分析、多攝影機行人識別技術、行動裝置人臉防偽技術，2019年鎖定路口停等車隊與車流分析、混流車牌識別、行車魚眼多物件追蹤，2020年則是結合前兩年的魚眼車流分析技術和停等車隊與車流分析技術，來建立路口交通號誌控制系統；2021年則要完善智慧交通路網號誌控制系統，要透過混流車牌識別技術，以科技執法來揪出違規車輛。</p> <p>有了年度目標，團隊也進一步規畫開發流程。2018年，他們聚焦於魚眼十字路口車流分析，將使用場景鎖定於路口交通號誌燈，在號誌燈上裝設魚眼鏡頭，搭配Nvidia Jetson TX2平臺，來拍攝、分析道路路口影片。其中的技術要求，包括要能辨識車輛、車種和數量統計，比如認出汽車、機車、自行車、聯結車等，此外，還要能辨識車流量、車行平均速度、路口平均佔有率和車輛間距等。</p> <p>同年6月，團隊也部署魚眼鏡頭，實際測試用來分析車流量的演算法，並根據偵測到的數據，來調整交通號誌燈號。</p> <p>接下來，2019年，團隊將開發目標擴展至停等車隊分析，將槍型式攝影機裝設於交通號誌燈或一旁立桿上，每個方向裝一支，一樣搭配Nvidia Jetson TX2平臺，來拍攝、分析路口影片。而技術目標，則是要辨識各車道線內的停等車種和間距，比如機車、小客車及大型車，以及這些車間的距離。</p> <p>在實作上，他們進行了停等車隊與車速的分析，以及停等車隊與車流的分析。而當時槍型攝影機所搭配的物件偵測演算法，就是「意外發展出來的YOLOv4。」</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_2480.jpg" /></p> <p><strong><span style="font-size:22px;"><span style="color:#FF8C00;">以PRN和CSPNet為基礎，今年YOLOv4正式誕生</span></span></strong></p> <p>YOLOv4就在這些階段性的任務中誕生了。2018年，為配合硬體平臺限制，廖弘源與王建堯以ResNet為基礎，改善了學習策略，自行開發一套快速、較不耗費運算資源的輕量級類神經網路：局部殘差網路（Partial Residual Networks，PRN），來進行影像辨識。雖然PRN比YOLOv3快上兩倍，但準確度比YOLOv3稍差。</p> <p>隔年，為改善這個問題，他們著手研發跨階段局部網路（Cross-Stage Partial Net，CSPNet），不只耗費的硬體資源更低，準確率也更高。這是因為，CSPNet可增加梯度組合（Gradient combinations），也能最大化梯度多元性，一改卷積網路為人詬病的梯度消失問題（也就是學習效率不佳的主因）。</p> <p>2019年11月，廖弘源和王建堯開源了CSPNet程式碼，立刻吸引了Alexey Bochkovskiy的注意，也就是維護YOLOv3 DarkNet的電腦視覺專家。「他對CSPNet很有興趣，」廖弘源指出，他也邀請團隊以三種GPU來測試CSPNet效能，包括Maxwell、Pascal和Volta。</p> <p>今年3月，他們完成所有GPU測試，發現「CSPNet在三種GPU的表現，都是世界最好的。」後來，他們將測試程式碼開源出來，也另外寫了篇論文，並發表為YOLOv4，作者就是廖弘源、王建堯和Alexey Bochkovskiy。</p> <p>在架構上，YOLOv4以CSPDarkNet53為Backbone，來加強卷積網路的學習能力，而Neck部分則加入空間金字塔池化層（Spatial pyrimad pooling）和PANet，前者用來強化接受區域（Receptive field）作用，能將最重要的特徵區分出來，後者則取代YOLOv3的FPN，在不同等級的偵測器中聚合參數（Parameter aggregation）。最後，在YOLOv4的Head，則採用YOLOv3。</p> <p>在效能上，YOLOv4比EfficientDet快上兩倍；而且在採用Tesla V100 GPU的情況下，以MSCOCO資料集來測試物件辨識能力，YOLOv4可每秒辨識65幀（fps）、平均精確度（AP）達43.5％，「優於其他R-CNN網路表現。」</p> <p><font color="#ff8c00"><span style="font-size: 22px;"><b>9月拿下世界第一，下個目標瞄準物件追蹤AI</b></span></font></p> <p>不只如此，在今年9月28日的一場<a href="https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco?fbclid=IwAR2OE9o3oITk0ZupllD9wtkH1zdhxH0w3qy5eJiY3SbN6R_KaUfFyWRMQ74">MSCOCO資料集物件偵測競賽</a>中，團隊以CSPNet加上Mish啟動函數參賽，拿下第一、第二、第四和第六名，打敗Google、高通、Amazon和臉書的類神經網路（如下圖），「從9月28日到現在，這個排名都沒有改變過，臺灣一直是世界第一，」廖弘源說。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E6%93%B7%E5%8F%96(25).JPG" /></p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E6%93%B7%E5%8F%961(2).JPG" /></p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E6%93%B7%E5%8F%962(2).JPG" /></p> <p>YOLOv4也帶來嵌入式應用的新作法。比如，邊緣裝置系統不須將資料上傳至雲端，也能即時分析、回饋，「享有與雲端運算同等的高精確度，」而且裝置成本低、耗電量也低（小於30瓦）。</p> <p>話鋒一轉，廖弘源指出，「我們並沒有停下來，」反而找來國內大學教授、組了10人臺灣隊，鎖定物件追蹤AI，要打造「全世界最好的Tracker，再次打敗Google、Amazon，讓臺灣再榮光一次！」文◎王若樸</p> </div></div></div>
2020/11/17 14:16作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/141153
快速釋疑：CERT、CSIRT和PSIRT到底有什麼不同？
<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>在資安即國安的前提下，網路安全成為總統重要政見之一，更已經成為全民共識。然而，面對層出不窮的資安事件，到底應該如何因應與改善，這樣的議題也成為當務之急。</p> <p>因此，不論是政府或是企業的場域，都開始出現各種不同因應資安事件的單位或組織，目的都是希望可以在第一時間解決當前面臨的資安難題。</p> <p>這些常見的因應資安事件的組織，包括：電腦緊急應變小組（Computer Emergency Response Team，CERT），電腦資安事件應變小組（Computer Security Incident Response Team，CSIRT），以及產品資安事件應變小組（Product Security Incident Response Team，PSIRT）。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>什麼是CERT？</strong></span></h1> <p>美國聯邦政府為了因應網路蠕蟲的盛行，早在1988年便成立CERT/CC，並由美國卡內基美隆大學軟體工程研究所（Software Engineering Institute，SEI）負責維運，主要的目的是針對資安事件提供各種資安事件通報和緊急應變的協助，也同時幫助其他組織可以建立電腦緊急應變小組，擔任協調中心（Coordination Center）角色並進行相關的資訊分享，在此同時，其他國家也仿效成立電腦緊急應變小組。</p> <p>到了2003年，美國國土安全部成立US-CERT，主要目的則是打造美國的國家資安預警系統，藉此強化國家對於各種資安事件的緊急應變與協調能力；而從2006年起，US-CERT也協助政府、關鍵基礎設施（包括能源、交通、電信等）和企業，進行大規模資安演練，稱之為網路風暴（Cyber Storm）。</p> <p>而在臺灣，成立這類組織的風氣，最早可追溯至1998年，這一年的9月由中山大學成立TWCERT/CC，直到2000年1月，轉由臺灣網路資訊中心（ TWNIC）負責維運，2014年8月則由中山科學院接手，之後到了2019年1月，再由臺灣網路資訊中心二度接手維運。</p> <p>目前成立CERT的單位，可以分成國家級、領域級（包括關鍵基礎設施），以及關鍵基礎設施服務提供者建置的CERT，臺灣除了最早建立的TWCERT/CC之外，還包括：國家電腦事件處理中心（TWNCERT）、國家資通安全應變中心（NCERT）、國家通訊傳播委員會電腦危機處理中心（NCC-CERT）及經濟部電子商務資安通報服務中心（EC-CERT），也擴及教育機構臺灣學術網路危機處理中心（TACERT）等領域。</p> <p>整體而言，不論是國家級或是領域級的CERT，成立的目的就是要針對資安事件能夠有即時對應和處置，透過交換訊息達到區域聯防的效果。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>什麼是CSIRT？</strong></span></h1> <p>相較政府和產業打造的CERT，電腦資安事件應變小組（Computer Security Incident Response Team，CSIRT）更像是企業第一線處理資安事件的團隊，也有些企業把CSIRT團隊定義為單純做資安事件處理小組（IR Team）。</p> <p>然而，不論是CSIRT或是IR Team，都沒有明文規定需要有多少成員。事實上，當企業打造CSIRT團隊，就意味著，企業已經具備處理資安事件的能量和能力。</p> <p>歐美國家針對CSIRT制定了相關的標準，像是美國國家標準技術研究所（NIST）則針對CSIRT制定相關的標準規範；至於歐盟網路資訊安全局（ENISA）先前除了制定CSIRT相關策略和團隊守則，在武漢肺炎疫情期間，因為歐洲許多國家採取封城手段，民眾對於網路服務的依賴日深，但相對地，面對的資安威脅風險也越大的情況下，歐盟網路資訊安全局也提供一種交互式地圖的網站服務，名為<a href="https://csirtsnetwork.eu/">CSIRT網路地圖</a>（<a href="https://csirtsnetwork.eu/">https://csirtsnetwork.eu/</a>），協助遭到網路攻擊和資安威脅的企業和消費者，可以在CSIRT地圖中，找到適合提供協助處理資安事件的CSIRT團隊。</p> <p>而我們的鄰國日本，對於企業打造CSIRT也採取鼓勵的態度。許多叫得出名號的大型企業，不僅會自行建置企業的CSIRT團隊，也會加入日本JPCERT/CC和日本CSIRT協會（Nippon CSIRT Association，簡稱NCA）的會員，有些大企業也會一併加入國際性的資安事件處理團隊FIRST。</p> <p>相形之下，臺灣企業對於打造CSIRT團隊的觀念仍不普及。近年來，有些公司開始設置這類組織，例如，在2019年11月，臺灣銀行成為第一家自建CSIRT團隊的金融業者；其他打造CSIRT團隊的，有不少是提供資安服務的業者，例如，趨勢科技打造跨國CSIRT，協助各國客戶進行資安事件的鑑識和調查。</p> <p>在今年1月，中山科學研究院資訊通信研究所也成立ICRD-CSIRT，這個單位除了整合國防領域廠商，完善國防領域資訊安全聯防體系，也提升國防領域廠商資安意識，增強資安自主防護能量，最終則要做到介接國內外資安情資，即時掌握網路威脅態勢，促進國防領域廠商資安事件應變效率。</p> <p>企業打造CSIRT團隊的目的，除了扮演企業和資安社群的連接窗口外，同時，也會進行資安威脅的偵測；一旦爆發資安事件，也會進行資安事件鑑識與調查；找出資安事件的根因後，除了強化企業的資安防護能力外，也會分析與網路犯罪有關的事件和威脅，提出行動計畫以降低風險。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>什麼是PSIRT？</strong></span></h1> <p>相較於協助企業處理各種資安事件，產品資安事件應變小組（PSIRT）的設置相當特別，這個組織的存在，往往只專注於企業內產品所面臨的各種資安威脅所帶來的資安事件，也就是說，PSIRT主要目的就是，針對產品、解決方案、零組件，以及服務，所面臨的資安漏洞和引發的相關資安風險，專注於識別、評估和處理。</p> <p>雖然PSIRT專注在產品安全性上，但也不能置外於其他部門運作，反而應該要和其他部門有良好的協調和溝通的合作模式。嚴格來說，PSIRT團隊會和企業產品的維護階段相關，因為多數產品一旦爆發安全漏洞，導致發生資安事件的同時，往往會造成產品品質下降。所以，PSIRT目的就是要解決產品引發資安問題，並且把對產品帶來資安風險的部分，經過修正後，再重新納入安全開發生命周期（SDLC）。</p> <p>無論產品是軟體或硬體，國外有許多業者為了提升產品的安全性，像是AMD、IBM等，都在企業內部成立PSIRT團隊；臺灣近年來，也陸續有企業開始關注產品因為資安漏洞造成的資安事件，造成客戶對品牌和產品安全性的不信任，而決定在企業內部成立PSIRT，透過專門的團隊，持續關注企業產品面臨的資安威脅，以及對產品帶來的影響，像是群暉科技、威聯通以及合勤科技等，都已經在內部打造專門的PSIRT團隊負責產品安全性。</p> <p>而First國際資安組織也在今年初，針對企業成立PSIRT的需求，推出PSIRT服務框架1.1版（PSIRT Services Framework ver.1.1）供各界參考。</p> <h1><strong><span style="color:#FF0000;">相關報導：</span><a href="https://www.ithome.com.tw/news/141085"><span style="color:#FF0000;">臺廠面對資安議題，將包袱轉成資產，PSIRT團隊變身企業競爭力</span></a></strong></h1> </div></div></div>
2020/11/17 16:16作者黃彥棻https://www.ithome.com.tw/news/141156
全球500大超級電腦Arm-based Fugaku蟬連王座，臺灣杉3 列183名
<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>一年二度的全球500大超級電腦最新名單<a href="https://www.top500.org/news/top500-expands-exaflops-capacity-amidst-low-turnover/" target="_blank">本周一公布</a>，半年前奪下寶座的日本超級電腦Fugaku（富岳）蟬連第一。此外本次只有2家新系統躋身前10大，也是1993年以來新入榜者最少的一次。國網中心打造的臺灣杉3（Taiwania）則名列183名。</p> <p><a href="https://www.ithome.com.tw/news/138396" target="_blank">6月登上</a>最快超級電腦寶座的Fugaku，是由日本的理化學研究所（RIKEN）和富士通共同合作打造的超級電腦，座落於日本神戶市的RIKEN電腦科學中心（R-CCS）。但新系統HPL效能測試數據由半年前的416 petaflops再向上拉抬到442 petaflops，而其混合精度HPC-AI標竿測試也從1.4 exaflops拉到2.0 exaflops，更是全球第一個混合精度效能超過1 exaflop的硬體。</p> <p>二到四名為熟面孔，分別包括美國能源部下橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Lab）及勞倫斯奧利摩國家實驗室（ Lawrence Livermore National Lab）的兩臺IBM Power9系統Summit（148 petaflops）及Sierra（94.6 petaflops），中國無錫超級計算機中心的神威太湖之光（93 petaflops）。第五名為第七名晉升的Nvidia公司的Selene，採用AMD EPYC及Nvidia 100 GPU，HPL達到63.4 petaflops。</p> <p>而新任第七名為Atos打造的BullSequana電腦系統中的JUWELS Booster Module，位於德國於利希研究中心Forschungszentrum Jülich。這臺系統和Selene一樣內建AMD EPYC處理器及Nvidia A100 CPU，HPL測試達到44 petaflops。</p> <p>第二個新進榜者為HPE Cray系統，名為Dammam-7，位於沙烏地阿拉伯國家石油公司，本系統採用Intel Gold Xeon CPU及Nvidia Tesla V100 GPU，以22 petaflops HPL測試數據躋身第10。</p> <p>由雲達以Xeon Platinum為國網中心打造的臺灣杉3（Taiwania）則以2.3 petaflops的成績位居183名，臺灣杉1以1.3 petaflops名列499名。</p> <p>前500大超級電腦使用AMD CPU由六月的11家提升為21家。使用英特爾處理器仍然為大宗，但<a href="https://www.crn.com/news/components-peripherals/amd-chips-away-at-intel-in-world-s-top-500-supercomputers-as-gpu-war-looms?itc=refresh" target="_blank">CRN報導</a>總數由半年前的470家減少為459家。而使用第二代Xeon Scalable系列者，也由72家降為54家。</p> <p>至於超級電腦的GPU，則仍然是Nvidia天下，總數由135家增為141家。</p> </div></div></div>
2020/11/17 13:50作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141154
GitHub恢復youtube-dl專案，誓言與開發者站在同一邊
<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>GitHub在今年10月23日，因美國唱片業協會（RIAA）指控youtube-dl與其分支專案違反侵犯了數位千禧年著作權法（Digital Millennium Copyright Act，DMCA），<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140720" target="_blank">移除了20個相關專案</a>，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140890" target="_blank">引起開發者的強烈反彈</a>，爭相上傳數千個含有youtube-dl原始碼的專案，而<a href="https://github.blog/2020-11-16-standing-up-for-developers-youtube-dl-is-back/" target="_blank">本周一（11/16）GitHub宣布</a>，已恢復youtube-dl專案，且將全面翻修將專案下架的審核程序，誓言與開發者站在同一邊。</p> <p>這起風波源自於RIAA引用了DMCA中的1201條款，這是個反規避條款，禁止任何繞過版權內容安全機制的行為，因而要求GitHub移除違反該條款的youtube-dl專案。youtube-dl是個基於命令列的Python函式庫，它為一開源碼專案，可用來下載逾1,000個網站的影片，RIAA則指控，youtube-dl專案中所舉的例子，即是下載那些受到版權保護的YouTube內容。</p> <p>開發者認為，Youtube-dl原始碼本身並未侵犯任何的著作權，完全是個合法的工具，且Youtube-dl不僅可用來下載YouTube影片，還能用來下載其它學術機構、政府資源、開放來源，甚至是自己所上傳的影片，有許多合法的使用案例。</p> <p>此外，擁護數位權利的電子前線基金會（Electronic Frontier Foundation，<a href="https://github.com/github/dmca/blob/master/2020/11/2020-11-16-RIAA-reversal-effletter.pdf" target="_blank">EFF）也出面替開發者發聲</a>，指出Youtube-dl事實上並未繞過YouTube影片的任何技術保護措施，因而並未違反DMCA 1201條款。</p> <p>EFF表示，根據他們的理解，YouTube利用了一個「簽名」（signature）機制來播放影片，當使用者企圖存取YouTube影片時，YouTube伺服器會把一個JavaScript程式傳送至使用者的瀏覽器，並嵌在YouTube播放器的頁面上，繼之產生一個簽名碼，將它傳回YouTube伺服器就能請求真正的影片串流。</p> <p>只要檢視該播放器頁面就能看到此一機制，它完全是可見的，影片的串流亦未加密，當中並無任何秘密，且JavaScript是個普遍的技術，任何可執行JavaScript的軟體都能取得影片的URL並存取影片串流，而Youtube-dl執行的方式與瀏覽器一樣，它讀取並詮釋了YouTube伺服器所傳送的JavaScript程式，取得其簽名碼，並將它傳回YouTube以觀看串流影片。</p> <p>EFF指出，就算RIAA將此一簽名碼視為密碼，但Youtube-dl使用簽名碼的方式與所有的瀏覽器一樣，而非企圖繞過或避免使用它，再加上該簽名碼並非用來預防影片的複製，意味著Youtube-dl其實並未違反1201條款。</p> <p>因移除Youtube-dl專案而遭到大量開發者抨擊的GitHub則表示，先前的行動是為了遵守諸如DMCA的規定而執行的，該行動同時讓GitHub與開發者陷入困境。有了這次的教訓之後，GitHub決定全面翻修1201條款的審核程序，包括未來將聘請技術及法律專家來審核每一個基於該條款的移除主張；假設對方所主張的內容含糊不清，那麼GitHub將會與開發人員站在同一邊，保留專案的存在，除非對方提供更明確的證據；就算審核後發現是開發者的問題，也會在下架前讓開發者有反駁或修改的空間；即使最終專案被下架了，GitHub仍會持續提供必要的協助。</p> <p>此外，GitHub也打算盡一己之力來幫忙那些收到移除通知或侵犯專利主張的開發者，將設立開發者捍衛基金（Developer Defense Fund），同時捐贈100萬美元，加入軟體自由法律中心（Software Freedom Law Center）與EFF的行列，於開發者遭到1201條款指控時提供法律上的建議及保護。</p> </div></div></div>
2020/11/17 13:40作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141152
Gatekeeper伺服器蒐集Mac App資料？蘋果否認
<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>macOS Big Sur（macOS 11）上周釋出後，不少躍躍欲試的使用者立即升級，但也接連引起大小狀況。最新一起是疑似蘋果的Gatekeeper伺服器蒐集使用者Mac電腦App資訊。但蘋果否認有蒐集用戶Apple ID和硬體資訊，並承諾日後會增加進一步安全防護措施。</p> <p>上周許多在macOS Big Sur釋出後立即下載的Mac電腦用戶<a href="https://www.reddit.com/r/pihole/comments/e4kdhp/what_is_ocspApplecom/" target="_blank">反映</a>無法開啟Mac App。一名Mac專家<a href="https://twitter.com/lapcatsoftware/status/1326990296412991489?ref_src=twsrc%5Etfw" target="_blank">解釋</a>這是起於蘋果的線上憑證狀態協定（online certificate status protocol, OCSP）伺服器不知因而效能下降的關係。</p> <p>這臺系統為蘋果Gatekeeper公證（notarization）服務的一部份，負責驗證蘋果及第三方App是否有蘋果發出的有效憑證，以防止惡意軟體執行在Mac電腦上。由於這臺伺服器運作遲緩，導致各種Mac App無法驗證並啟動。</p> <p>問題很快就有人找出解法：只要拔掉網路連線即可開啟App，但是卻引發另一波隱私爭議。一名德國IT專家<a href="http://sneak.berlin/20201112/your-computer-isnt-yours/" target="_blank">Jeffrey Paul</a>指出，最新版macOS會將使用者執行的每一款程式獨一無二雜湊傳送給蘋果端，不論是不是由App Store下載的App。另一名專家<a href="https://blog.jacopo.io/en/post/apple-ocsp/#fn:2" target="_blank">Jacopo Jannone</a>則指出，如果這是真的就很可怕，因為macOS終端到OCSP伺服器之間採行HTTP連線，即傳送的資料並未加密。</p> <p>這起隱私爭議在網路流傳，迫使蘋果出面澄清。<a href="https://thenextweb.com/plugged/2020/11/16/Apple-defends-the-role-of-gatekeeper-after-mac-App-opening-issue/" target="_blank">The Next Web</a>、<a href="https://www.theverge.com/2020/11/16/21569316/Apple-mac-ocsp-server-developer-id-authentication-privacy-concerns-encryption-promises-fix" target="_blank">The Verge</a>等媒體報導，<a href="https://support.Apple.com/en-us/HT202491#view:~:text=Privacy%20protections" target="_blank">蘋果周一</a>更新了官網的隱私說明頁。蘋果指出，Gatekeeper負責驗證App是否含有惡意程式或是開發商的憑證是否遭到取消，但蘋果從未將這些驗證資料和蘋果裝置及用戶資訊整合在一起。蘋果也強調公證驗證都是在加密連線中執行，即使伺服器斷線也不需擔心資訊曝光。</p> <p>蘋果強調公證資訊並不包含使用者Apple ID或其裝置身分，該公司說他們也已終止記錄和Developer ID憑證檢查有關的IP位址。</p> <p>此外，蘋果也承諾，為提升安全性，未來幾年內會再加入新措施，包括Developer ID憑證取消檢查使用新的加密協定，提升安全防護以防伺服器掛掉，同時也將提供使用者自願退出（opt out）這些防護的選項。</p> <p>這也是macOS Big Sur釋出以來第二宗出包。上周多位使用者由舊版OS升級macOS Big Sur到一半卡住，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/141123" target="_blank">停留在螢幕全黑的畫面</a>，有人試了各種重開機，包括USB重開機、清除NVRAM、重置SMC、安全模式開機、強制重開或回復模式開機都無法解決。蘋果尚未說明，但媒體指出，問題較嚴重的電腦似乎集中在2013年底及2014年中的13吋MacBook Pro。</p> </div></div></div>
2020/11/17 11:50作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141150
員工年底放大假，微軟將跳過12月Windows 10更新
<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>即將來到2020年底，微軟上周<a href="https://support.microsoft.com/en-us/help/4586781/windows-10-update-kb4586781" target="_blank">預告</a>，年底由於員工放假去了，12月將不會有Windows 10的每月更新。</p> <p>微軟於11月10日釋出編號KB4586781的11月份Windows 10更新，即Windows 10 2004 OS Build 19041.630，以及20H2 OS Build 19042.630。微軟並預告，年底假期到2021新年期間公司處於最低人力運作狀態，因此12月份將不會有預覽版釋出。微軟會在2021年1月份連同安全更新回復每月功能更新。</p> <p>11月更新包括Microsoft Office、Windows基礎運作，以及和輸入裝置如滑鼠、鍵盤或輸入筆有關的安全修補程式。</p> <p>但是如果用戶電腦為受管（即企業）環境下的裝置，透過Windows Server Update Service (WSUS)或Microsoft Endpoint Configuration Manager等企業升級管道，而非Windows Update更新的話，可能會發生上周爆發的<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140913" target="_blank">憑證遺失的問題</a>。微軟解釋，這是企業使用較舊的光碟媒體或ISO映像檔，欲更新的電腦又是較新版本的Windows 10 1890以上作業系統所致。</p> <p>微軟說再幾周會提供新版的更新套件及媒體來解決此事。不過依據年底員工放假來判斷，也可能要等到2021年新年後。</p> </div></div></div>
2020/11/17 12:10作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141151
Google妨礙市場競爭被土耳其判罰2,560萬美元
<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>根據<a href="https://www.arabnews.com/node/1763111/business-economy" target="_blank">Arab News</a>與<a href="https://balkaninsight.com/2020/11/13/turkey-fines-google-for-violating-competition-rules/" target="_blank">Balkan Insight</a>的報導，Google在土耳其的廣告策略因妨礙了當地的市場競爭，而被土耳其競爭委員會判罰1.97億元的土耳其里拉（約2,560萬美元）。</p> <p>Google於土耳其被指控濫用其搜尋引擎市場的主導地位，藉由廣告策略來消滅其競爭對手。根據報導，土耳其競爭委員會認為Google密集且隨機地將文字廣告置放於搜尋結果的上方，造成那些未支付廣告費的網站難以浮上檯面，違反該國的公平競爭法令。</p> <p>這是土耳其第二次對Google開刀，上一次是2018年9月時，競爭委員會認為Google在廣告版面上偏好特定業者，而祭出9,800萬土耳其里拉的罰款。</p> <p>Arab Newsr引述當地科技專家的看法指出，土耳其政府也許只是想替Google對手開闢一些競爭空間，因為同樣進入土耳其市場的俄羅斯搜尋業者Yandex已準備退出該市場。但也有人認為Yandex的退出源自於該國在今年10月1日上線的新規定：要求所有的社交網站平臺都必須指派法定代表人，以配合土耳其政府移除內容的要求，否則就會面臨罰款、廣告封鎖或是箝制頻寬等處罰，與Google的競爭無關。</p> </div></div></div>
2020/11/17 10:50作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141149
Google推開發者沙盒供用戶免費試用混合雲平臺Anthos
<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為了讓開發者，能夠體驗混合雲平臺Anthos的使用情況，推出了<a href="https://cloud.google.com/blog/topics/anthos/introducing-the-anthos-developer-sandbox">Anthos開發者沙盒服務</a>，用戶可以用簡單的方式，學習在Anthos上的開發方法，只要擁有Google帳戶的使用者，就能夠免費使用Anthos開發者沙盒服務，不需要成為Google雲端的用戶，也不需要啟用計費功能，只需要點擊按鈕鍵，就能快速啟動Anthos開發者沙盒流程，並開始使用沙盒創建與迭代應用程式。</p> <p>Anthos開發者沙盒包含了三個主要的工具，包括Cloud Shell編輯器、Cloud Code以及本地Cloud Build。Cloud Shell編輯器是Google在今年11月初，才剛發表的線上程式碼開發工具，Cloud Shell編輯器是一個以Eclipse Theia IDE為基礎的整合程式碼編輯環境，開發者可以從ide.cloud.google.com，使用瀏覽器存取IDE，並進行雲端程式開發與部署工作，其提供雲端開發所需要的工具，包括Kubernetes和無伺服器本地端模擬器，以及命令列工具等。</p> <p>Cloud Code則是一組用於IntelliJ和VS Code的擴充套件，其內建了許多雲端原生開發所需要的工具，包括minikube、Skaffold、Buildpacks和Jib等容器工具，讓開發者使用本地端模擬器，加速開發工作，Cloud Code過去只能用於IntelliJ和VS Code，而在最近的更新，已經可以支援Cloud Shell編輯器。而本地Cloud Build顧名思義，是在本地端執行Cloud Build的工具，不需要Google雲端平臺參與。</p> <p>有了這三個主要的元件，開發者便能在應用程式，真正部署到Anthos之前，進行迭代、除錯和測試。Anthos開發者沙盒便會清理應用程式所使用的相關資源，並且指引用戶部署到Anthos的方法，包括透過模擬Anthos叢集，在Kubernetes本地部署環境，以Cloud Code執行應用程式，並且使用Cloud Build在本地端執行測試。</p> <p>在開發者進行開發工作時，系統也會利用即時更新技術，在應用程式上進行迭代，並且以Buildpacks，簡化映像檔生成工作，開發者不需要提供Dockerfiles，Buildpacks就能夠快速創建應用程式映像檔，最後，用戶可以把應用程式部署到Cloud Run模擬器上，而這提供了與真正Cloud Run for Anthos相似的體驗。Google提到，由於Anthos開發者沙盒服務，封裝在Cloud Shell免費環境中，因此使用過程不會產生任何費用。</p> </div></div></div>
2020/11/17 11:30作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141137
時序型資料庫InfluxDB後端大改造，將可擴展至數千伺服器
<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>Influxdata發布了下一代儲存引擎<a href="https://www.influxdata.com/blog/announcing-influxdb-iox/" target="_blank">InfluxDB IOx</a>的消息，該引擎使用Rust開發，並以Apache Arrow作為基礎，待專案成熟後，InfluxDB IOx將會成為時序型資料庫InfluxDB，可選用的儲存後端，官方預計InfluxDB IOx將會在2021年釋出，屆時用戶將能以零停機的方式切換後端，企業版的支援將會在2021年下半年釋出。</p> <p>官方提到，目前的InfluxDB並不是真正的分散式資料庫，他們僅能在商業版本提供分散式功能，以開源專案的角度來說，這並非好的發展，而且在InfluxDB推出這7年以來，無論是在開源還是閉源的領域，有越來越多時序型資料庫出現，基礎設施架構也有了很大的改變，Kubernetes越來越重要，而Hadoop逐漸衰退，有更多更靈活的通用運算堆疊以及物件儲存興起。</p> <p>在考量生態系變化，以及用戶需求的成長，他們訂定出新的InfluxDB發展方向，以滿足當前用例對時序型資料庫的需求，因此官方創建了InfluxDB IOx，IOx唸作eye-ox，是iron oxide的縮寫，暗指以程式語言Rust（鐵鏽）撰寫而成，官方提到，新專案InfluxDB IOx是一個功能強大的儲存引擎，可以應付隨時間不斷成長的查詢負載，InfluxDB IOx消除InfluxDB 2.0開源專案，在基數、資料大小和叢集大小的限制，InfluxDB IOx可擴展到數千個伺服器，並且執行PB級資料規模的工作負載。</p> <p>特別的是，InfluxDB IOx利用物件儲存作為永久儲存層，並透過管理層，來控制許多無狀態查詢、擷取，以及在Kubernetes上運作的索引伺服器，透過使用Apache Arrow Flight和Apache Parquet，極大程度擴大InfluxDB生態系，InfluxDB IOx專案還以MIT和Apache 2.0雙重開源授權，目前已經在GitHub釋出。</p> </div></div></div>
2020/11/17 11:45作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141148
【金融科技生態圈關鍵發展策略2：資料共享】從開放銀行邁向金融資料分層共享，廣開場景金融大門
<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>在金融科技發展路徑圖中，資料共享是眾所期待的一項關鍵基礎工程，其中又可以細分出3大推動措施。未來3年，金管會不只要開放更多金融市場的客戶資料，甚至是金融市場服務者所需的跨市場數據資料，也要共享，為發展場景金融打基礎。</p> <p>金管會在推動資料共享的第一步，是要加速推動開放銀行（Open Banking），預計今年底前，開放銀行第二階段可正式上路，而第三階段規範修正的時程，將視第二階段運作及檢討成果後再行研議。</p> <p>接下來，金管會也將參酌如英國推動的開放金融（Open Finance）作法，研究銀行以外的金融業，也可比照開放銀行模式，把公開數據或客戶資料等分享出來，預計2021年8月推動。</p> <p>在開放銀行的推動中，金管會要協調周邊單位，建立金融機構與第三方服務業者（TSP）合作資訊揭露制度，這是資料共享的第二項推動措施。金管會考量到，在現行法律制度下無法直接監理TSP，但可以透過銀行與TSP簽署契約的方式，間接要求TSP。</p> <p>因此，金管會將協調周邊單位建立金融機構與TSP合作資訊揭露制度。金融機構與TSP合作時，應到金管會指定的周邊單位上傳TSP基本資料、合作業務項目等，並揭露給外界與金融機構參考。金管會也將再與周邊單位討論何資訊可揭露。而該制度預計2021年8月建置完成。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>資料分層逐步共享一：金控與旗下子公司資料共享</strong></span></p> <p>資料共享的推動措施三是，資料分層逐步共享，並且將再分3階段推動。</p> <p>第一階段，金管會將於2021年，訂定金控旗下金融業子公司客戶資料共享的相關機制與規範。因現有法律規範，金控公司目前還不能為旗下子公司建置數據資料庫，以集團整體的客戶建立風控模型，作為子公司認識客戶及評估客戶風險的參考。</p> <p>為此，金管會將檢視金控及旗下金融業子公司（銀行、保險、證券）相關法規與限制，並研議修正法令。在基於可提升客戶風險控管的前提之下，研議允許各子公司客戶資料彙集到金控端，建立客戶風險管理資料庫與建置風控模型。免去各子公司重複建置的成本，更可交叉比對及利用以大數據建立的模型，估算客戶的風險等級，預先處理潛在風險。</p> <p>比如，將來金控子公司面臨新客戶時，在管理客戶風險的特定目的下，除了可查詢該名客戶在金控旗下其他子公司的過往記錄之外，還可依照模型估算客戶的風險評分。</p> <p>金管會提到，目前已有一些可供分享資料，卻不違反客戶隱私權的技術，比如資料去識別化、加密、機器學習領域的聯合學習（Federated Learning）等。因此，將研議在符合個人資料保護法的前提下，經客戶同意，在合理的使用範圍內，允許金控與旗下子公司共享客戶資料的相關機制，並調適相關法令。這也是金管會為金融業者找到的一條路。</p> <p>金管會綜合規劃處副處長胡則華表示，符合個資法要求下，資料分享應不會違背到各業別的業法。金管會正尋求專家學者的意見，評估是否能以「解釋」方式來解套。若能解套，金控旗下子公司之間客戶的資料就能共享。但，金控端彙整各子公司的客戶資料，建立客戶風險模型，「若會涉及金控業務內容的定義，未來可能需要進行法規修改。」</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>資料分層逐步共享二：金融市場跨機構間資料共享</strong></span></p> <p>第二階段，是金融市場跨機構間客戶資料共享的機制與規範，金管會將在2021年蒐集金融市場相關周邊單位現有數據種類，比如財團法人金融聯合徵信中心（簡稱聯徵中心）的授信資料、中華民國人壽保險商業同業公會的投保通報資料、財團法人保險事業發展中心的出險資料等，以及各業者對數據或資訊的需求、金融市場發展需要後，進行綜合評估。</p> <p>更預計在2022年，訂定優先順序與時程，修正金融相關規範與訂定配套措施，比如數據共享的資安、個資保護、參與者的資格條件與權利義務等。</p> <p>胡則華透露，目前金管會已請轄下不同局處，蒐集業者期待哪些資料可以彼此相互共享，並依照路徑圖列出時程，逐一由近到遠推動。在金融市場跨機構間資料共享，特別是外界最期待分享出來的聯徵中心信用資料，是目前金管會密集溝通的部分。</p> <p>金管會已與聯徵中心談過許多次，期望資料的釋出是符合外界需求的。不過，胡則華強調：「聯徵中心的資料，不是無條件地釋放出去。」</p> <p>畢竟，資料釋放出去後，聯徵中心還是會有相關責任，比如，將來假設這些資料被濫用，擁有資料所有權的客戶，還是會反過頭來要求聯徵中心負起相關責任。</p> <p>所以，金管會與聯徵中心有初步共識，接收資料的機構，要對資料保護有一定水準，甚至，應有一套管理制度，依照機構使用數據的目的或行為，要求不同的安控與風險控管方式。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>資料分層逐步共享三：跨市場資料共享</strong></span></p> <p>Bank 4.0的概念，是場景金融，金融服務的觸角，已開始從金融機構的場域，逐漸延伸到消費者生活的方方面面中。金管會認為，金融數據與其他市場數據，包含電信業、醫療業、電商、社群媒體等的相互開放分享，才能進一步貼近消費者的生活，滿足其需求，並能透過大數據分析，提升整體市場效率。</p> <p>這也是整體資料共享藍圖的最後一塊拼圖，金管會推動的策略是，訂定跨市場客戶資料共享的機制。</p> <p>金管會預計在2022年，將先蒐集金融市場服務者所需的跨市場數據資料，比如電信、台電、台水使用度數、發票開立金額與張數、海關進出口金額、勞保投保人數、大股東持股等。</p> <p>倘若，這些資料可以透過國發會My Data平臺機制取得，金管會鼓勵其加入My Data平臺，成為服務提供者，藉由使用者授權同意後取得。</p> <p>目前，已有聯徵中心與12家銀行，申請成為My Data平臺的服務提供者，未來，將視銀行的試辦成效，擴展到證券期貨及保險等業別，共同加入成為服務提供者。</p> <p>無法透過My Data平臺取得的數據，金管會則會再透過跨部會會議，共同協商現行法規限制與可提供的數據範圍，訂定數據分享的優先順序與達成時程，檢討修正法令與導入技術，開放分享相關數據資料。這部分推動時程，則落在2023年8月。</p> <p>不過，在My Data平臺上若遇到客戶資料的數據分享時，據了解，國發會也可能考慮採取「有目的事業主管機關管轄的業者才能取得」的作法，來避免資料遭濫用，這還有待國發會決議。</p> <p>不過，胡則華也進一步透露．金管會目前將先蒐集金融業者對於各部會資料共享的需求，後續再與其他部會討論，未來，將視情況訂定控管或配套措施。</p> <p><span style="font-size:26px;"><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#3399ff;"> 資料共享作法：金融市場跨機構共享首例 </span></span> <span style="color:#3399ff;">優先推動聯徵中心建立資料共享管理制度</span></strong></span></p> <p>在金融市場跨機構間資料共享，財團法人金融聯合徵信中心（簡稱聯徵中心）的信用資料，一直是外界最期待分享出來的資料。</p> <p>因為，這些資料只有允許加入的會員機構能自動串接申請，也都是各家金融機構在做認識客戶（KYC）時的重要資訊來源。</p> <p>不少無法加入的類金融機構，或者是新創團隊，也常向金管會呼籲，非常需要聯徵中心的資料。</p> <p>比如，新創業者因客戶資料不足，若無法使用聯徵中心資料，就更難以評估風險，或者，必須自行耗費資源蒐集信用資訊來進行KYC。</p> <p>也因此，金管會綜合規劃處副處長胡則華透露，聯徵中心信的用資料，是目前金管會密集溝通的部分。</p> <p>金管會已與聯徵中心談過許多次，期望資料的釋出是符合外界需求的。不過，胡則華強調：「聯徵中心的資料，不是無條件地釋放出去。」</p> <p>胡則華也提到，目前聯徵中心的資料項目眾多，為此，聯徵中心也去找過金融科技業者，詢問他們到底需要哪些資料?評估並與金管會及銀行公會溝通後，篩選出可以分享出去的資料，同時，也符合業者的需求。</p> <p>胡則華更指出：「金管會與聯徵中心有初步共識，由聯徵中心訂定規範，要求接收資料的機構，應有一套管理制度，依使用數據的目的或行為履行安控與風險管理。」</p> <p>如果有TSP業者想跟聯徵中心合作分享資料時，聯徵中心便會透過這套規範，先判斷該TSP業者是否符合資格，以及拿到資料後，需要符合哪些安控與風管的規定。</p> <p>金管會與聯徵中心初步規畫，這套規範宜比照類似銀行公會以及財金公司，為開放銀行（Open Banking）所訂定的自律規範與技術資安標準等方式。</p> <p>金管會11月中旬即將推出的共創平臺，聯徵中心也將會是其中一個組別的召集人，將藉由帶入與不同TSP業者合作的經驗，協同其他金融相關業者，就如何揭露TSP合作資訊，做更具體的規畫。</p> <p>資料流與資金流的整合是實踐Bank 4.0不可或缺的要素，以往，金管會以資金流管理為主，不過，胡則華透露，資料流將是資料分級管理的一部分，未來也會在共創平臺中討論。</p> </div></div></div>
2020/11/17 07:00作者李靜宜https://www.ithome.com.tw/news/141113
【金融科技生態圈關鍵發展策略3：金融行動身分識別標準化】靠FIDO建立數金服務通用驗證，奠定異業資料交換的基礎
<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>數位金融服務的發展，使得消費者越來越習慣用行動裝置進行全電子開戶及交易，不過，消費者在進入金融服務網頁或App時，都需要經過身分驗證的程序，目前，多數身分驗證還是透過輸入帳號、密碼的方式，也容易衍生出安全性不足、遭盜用、用戶遺忘帳號密碼，或是帳密外洩等問題。</p> <p>金管會提及，金融機構業者希望能將生物識別與行動裝置結合，發展出同時具備身分識別與電子文件簽署等功能的機制。目前，消費者在申辦國內銀行的數位存款帳戶，已經可以透過自然人憑證、信用卡、存款帳戶等非簽名方式進行身分識別。證券、期貨、投信事業，對投資人辦理線上開戶身分驗證作業，也都有明確規範。</p> <p>不過，這些身分驗證認證方式，大多仍須先經過實體身分認證，若用戶要透過行動裝置進行，則需利用自然人憑證加上視訊等方式。倘若用戶不是經過實體身分認證，開立的帳戶型態及交易範圍則會有所限制。</p> <p>金融服務行動身分識別機制，為民眾進入數位金融的第一關，金管會希望透過產業標準，允許多項非實體驗證機制，或非帳號密碼互通使用，以多元方式便利客戶進行金融服務的身分識別。</p> <p>因此，金管會將研究發展金融行動身分識別標準化機制。將由金融機構共同籌組金融行動身分識別聯盟F-FIDO，研擬規畫導入國際FIDO標準。</p> <p>金管會綜合規劃處副處長胡則華表示，一開始，將找來金融產業各業別的公會，讓大家先了解何謂FIDO，以及FIDO可以如何應用在金融場域，與如何導入國際標準。</p> <p>初期，將針對中低風險的金融服務，提供通用的行動身分識別與簽署功能，並由金融機構向金管會申請業務試辦方式，驗證低風險業務採用FIDO作為身分驗證方式的可行性。並預計在2021年8月完成F-FIDO籌組。</p> <p>金管會解釋，目前金融機構在行動身分識別尚未形成一個標準，而是各家自行導入與建置，在開發成本上較高，造成資源上的浪費。胡則華透露：「金管會將請臺網協助，計畫聚集所有金融機構業者，就身分識別共通使用，建立一個共通性標準。」</p> <p>未來，在這個F-FIDO聯盟中，各家金融機構，包括銀行、保險、證券等，都可用同一標準來導入，降低開發成本。甚至，未來，各家金融機構身分識別強度拉到同一水準時，便可以做跨機構行動身分識別互通。</p> <p>胡則華強調：「金管會希望讓各家金融行動身分識別作法盡量一致化。」這樣一來，客戶用同樣一支手機或行動裝置，只要經過一次身分驗證，即可直接登入不同銀行、證券等之類的帳戶App，不用再每登入一次，就要輸入一次帳號密碼。</p> <p>此外，她也舉例，目前用戶在證券商的電子交易平臺進行證券交易時，必須得申請電子憑證才可下單。她提到，未來用戶或許可以只要透過生物辨識，即可交易，而無需再申請電子憑證。但該如何制定一個共通性標準，這是金管會接下來討論的方向。甚至，金管會把目光放得更遠，胡則華提到，F-FIDO這套機制若在國內能順利推行，未來，或許還能延伸到跨國的共通性應用。</p> <p>達到行動身分識別共通，是金管會首先要做到的關鍵第一步，胡則華進一步揭露：「未來，資料的互傳能否透過共通性的方式，延伸擴展，這是金管會後續討論的方向。」等於是，F-FIDO的建置，將不只是降低資安風險，簡化消費者在切換App使用，帳號密碼登入的程序；對於整個產業還有更大的價值，尤其是F-FIDO將有可能促成未來資料互傳，也是資料共享的一個重要可能性。</p> </div></div></div>
2020/11/17 07:00作者李靜宜https://www.ithome.com.tw/news/141114
AWS的VPS解決方案Lightsail現可部署容器工作負載
<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現在要降低在雲端部署容器工作負載的障礙，讓用戶使用VPS（Virtual Private Server）解決方案<a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/lightsail-containers-an-easy-way-to-run-your-containers-in-the-cloud/" target="_blank">Amazon Lightsail</a>，以執行虛擬機器相同的簡易程度與價格，將容器映像檔部署到雲端上，執行容器應用程式。</p> <p>AWS提到，Lightsail是用戶要開始使用AWS服務最簡單的方法。Amazon Lightsail是一個簡單的雲端服務，提供部署應用程式和網站需要的一切資源，價格計算方式採用較易理解的包月計畫，Lightsail的典型用戶，通常是希望快速入門雲端的開發人員、小型企業和新創公司，這些用戶在透過Lightsail更了解AWS服務之後，便可隨時採用更廣泛的服務。</p> <p>Lightsail建構在許多AWS服務之上，包括虛擬運算服務EC2、關聯式資料庫服務RDS，還有應用程式負載平衡服務等，用戶在部署應用程式時，可以選擇Linux、FreeBSD或Windows等作業系統，也可選擇直接安裝WordPress和Drupal等熱門CMS，以及Node.js和GitLab等堆疊。</p> <p>除了這些，AWS現在要讓用戶也能簡單地在雲端部署容器，只要提供容器Docker映像檔，Lightsail便會自動進行容器化，並提供在雲端容器執行應用程式的HTTPS端點，Lightsail會自動處理所有負載平衡TLS端點、TLS憑證等工作，還會自動更換無回應的容器，並且分派DNS名稱給端點，在Docker映像檔更新時，Lightsail也會持續維護舊版本，直到新版本完成更新。</p> <p>用戶已經可以在全球有提供Amazon Lightsail服務的AWS地區，用到這項新功能，包括美東、美西和歐洲多個地區，而亞太地區則有孟買、首爾、新加坡、雪梨和東京可以選擇。與過去Amazon Lightsail的定價策略相同，新功能也採用容易理解且可預測的定價，根據使用的容器大小，每個容器每月支付固定的價格，該價格已是每天24小時執行服務，所需要支付的最高金額，價格範圍從Nano容器每月7美元，到X-Large容器每月160美元不等，這個價格不只是容器本身的費用，還包括負載平衡、DNS和資料傳輸等服務。</p> </div></div></div>
2020/11/16 16:10作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141135
高通獲准出售4G晶片予華為
<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>根據<a href="https://www.reuters.com/article/qualcomm-huawei-tech-idUSKBN27U0MW?" target="_blank">路透社</a>的報導，高通（Qualcomm）已於上周五（11/13）取得美國政府的許可，得以出售4G晶片予被列入出口黑名單的華為，而獲准出口的產品主要與4G手機所需的晶片有關。</p> <p>華為在2019年5月被美國商務部列入實體名單（Entity List），禁止美國業者在取得授權之前出貨給華為，繼之在今年5月擴大華為禁令，禁止使用美國技術的半導體業者替華為生產元件。</p> <p>其實不只高通，路透社今年9月亦報導英特爾也已取得出貨給華為的許可，但並未公布可出口的產品內容。</p> <p>業界則認為，就算美國允許高通及英特爾等業者出貨給華為，但皆屬於相對低階的產品，目前並不確定美國政府是否會同意業者出售5G相關元件予華為。</p> <p>華為執行長余承東則在今年8月坦承，由於美國的制裁，華為去年的手機出貨量少了6,000萬台，只達到2.4億台，今年因第二波制裁的衝擊，出貨量可能低於去年，且相關的制裁讓華為的高階晶片斷炊。目前看來華為所需的低階晶片供應無虞，而余承東也透露，華為將打造自己的半導體生態體系，全方位扎根，以突破物理學及材料學的基礎研究與精密製造。</p> <p>根據<a href="https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS46974920" target="_blank">IDC</a>的調查，華為在今年第二季凌駕三星，成為全球最大的手機製造商，但第三季又被三星超越，以14.7%的市占率敗給了三星的22.7%。IDC的分析顯示，該季華為的手機出貨量大幅下滑22%，而且光是在中國市場的下滑幅度就高達15%，遭到美國制裁的衝擊逐漸顯現。</p> </div></div></div>
2020/11/16 16:20作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141136
Mirantis推擴充套件API，供第三方在Lens IDE新增更多K8s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>在去年併購Docker Enterprise的雲端運算服務供應商Mirantis，更新其Kubernetes整合開發環境（IDE）Lens平臺，並釋出了<a href="https://www.mirantis.com/blog/lens-4-0-blog/" target="_blank">擴充套件API</a>，讓第三方有辦法開發Lens擴充套件，在開發環境增加更多樣的功能，而Lens生態系成員，也都開始支援新的擴充套件API。</p> <p>Lens是一個熱門的Kubernetes雲端原生IDE，下載量超過一百萬，其提供熱門開發工具，讓開發人員可以利用集中式介面，來管理Kubernetes叢集元件。 Lens是Mirantis在今年8月，才剛收購的開源Kubernetes IDE，Lens最初是由芬蘭新創公司Kontena開發，之後由Lakend Labs擁有，而Lakend Labs在今年3月，將Lens以MIT授權在GitHub上開源。 </p> <p>只要使用Lens，用戶就能夠配置Kubernetes叢集，並且監控叢集狀態，在出現問題時進行故障排除，Lens提供開發、測試和DevOps人員單一窗口，以快速大規模交付程式碼，Adobe和Apple等多家知名企業，都是Lens的使用者。</p> <p>而現在Mirantis更新Lens加入了擴充套件API，提供創建Lens內擴充套件的方法，讓第三方可將各種Kubernetes元件和工具集，整合到Lens介面中。</p> <p>該API以REACT.js為基礎，使擴充套件可以透過Lens使用者介面提供功能，並使用Lens的功能管理存取權限，擴充套件API可讓第三方自定義功能和視覺化效果，以支援熱門的雲端原生技術或是開發流程，而且使用API，除了能開發擴充套件插入至Lens IDE執行外，同時也可整合來自Helm圖表儲存庫的服務，提供豐富視覺化效果。</p> <p>Lens開源專案創辦人Miska Kaipiainen表示，Lens透過擴充套件API與技術供應商合作，以獲得更好的功能與技術整合，可將Lens從Kubernetes IDE，轉變成為功能完整的雲端原生開發IDE。</p> <p>目前已經有數個Kubernetes工具供應商，開始提供Lens擴充套件，包括Kubernetes安全解決方案Aqua、Carbonetes，以及API閘道廠商Ambassador Labs，另外，知名API閘道廠商Kong和容器安全平臺StackRox，也正在以該API開發擴充套件。</p> </div></div></div>
2020/11/16 15:10作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141132
澳洲新創揭露國外支付新趨勢：小額消費也能零利率分期，先買後付服務正在改變民眾支付習慣
<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>近年來，國外開始盛行一種新的支付方式，稱為「先買後付（Buy Now, Pay Later，BNPL）」，不只越來越多第三方支付新創業者加入戰局，就連老牌支付服務供應商PayPal，都在今年8月宣布推出BNPL服務。臺灣也開始引進了這類概念的支付服務，比如日商恩沛就從去年起陸續與PChome、東森購物、Dokodemo等電商平臺合作，將旗下金流服務「AFTEE後支付」引入臺灣，讓用戶能以無卡分期付款的方式，來網購商品。</p> <p>澳洲一家BNPL新創Afterpay，近期在10月底的金融科技論壇，更進一步揭露了先買後付服務的發展趨勢。Afterpay澳洲及紐西蘭公共政策與與法規事務經理Michael Saadat指出，澳洲是BNPL服務發展較成熟的市場之一，比如在去年，就有87億元的產品或服務透過BNPL支付，雖然目前只佔總零售支付方式的3%，但在網購場景已經達到8%，尤其在流行服飾類零售場景，更有高達14%交易用BNPL。</p> <p>而且，澳洲原先在2016年只有4家BNPL業者，到2019年已經成長到9家，Afterpay本身的活躍帳戶，更從10萬成長到將近600萬，目前在全球有超過1,000萬名用戶，合作商家也從1,300多家成長到6萬5千家，並持續向流行服飾之外的零售領域擴展。在澳洲，BNPL開始成為常態性的支付選項之一。</p> <p>一份澳洲信用報告供應商illion與顧問公司AlphaBeta所做的調查報告更指出，在今年2～4月期間，受到武漢肺炎疫情影響，澳洲的現金使用下降了32%，信用卡與簽帳金融卡（Debit Card）的使用也下降了7%，BNPL服務卻提升了22%，顯示疫情加速了澳洲BNPL市場的成長，但同為先買後付概念的信用卡，使用比例卻在下降。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E8%9E%A2%E5%B9%95%E5%BF%AB%E7%85%A7%202020-11-12%20%E4%B8%8A%E5%8D%8811_36_32.png" style="width: 700px;" /></p> <p>這讓人不禁疑問，BNPL與信用卡分期付款有什麼不同？為何越來越多消費者傾向用BNPL支付來取代信用卡？Michael Saadat以Afterpay的商業模式，來說明自家的BNPL服務，與傳統信用卡支付的差異。</p> <h3><span style="color:#FF8C00;">小額付款也能分期零利率，Afterpay主要收益來自商家而非用戶利息</span></h3> <p>大多人對於先買後付的概念並不陌生，比如傳統金融服務中的信用卡分期付款、個人貸款，或是國外較流行的發薪日貸款（Payday Loan），都是屬於先購買才付款的形式。但在近年來，BNPL特別被用來形容一種新型態的支付模式，也就是在消費者進行一般的小額消費時，無論是線上或在店內購物，結帳時除了能選擇Paypal、信用卡、電子支付、現金等結帳方式，更能選擇BNPL業者提供的分期付款服務，就連一筆3,000元的服飾訂單，都能分期支付。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E8%9E%A2%E5%B9%95%E5%BF%AB%E7%85%A7%202020-11-11%20%E4%B8%8A%E5%8D%8810_47_25.png" style="width: 700px;" /></p> <blockquote><p>從圖表來看，BNPL服務是金額較小，且用戶所需支付的利息或額外費用較低的借貸服務。</p> </blockquote> <p>Michael Saadat說明，以Afterpay提供的分期付款服務來看，是將一筆訂單的應付金額，拆成4次支付，採零利率分期的方式，讓用戶只需在首次支付25%的款項，就能先拿到購買的商品，接下來每兩週付款一次，分四次將款項付清。就算客戶遲繳費用，最多也不收取超過5%的額外費用，只會停止該帳戶的使用權限。</p> <p>「我們不收取利息，也不強加債務給消費者。」Michael Saadat表示，Afterpay不收利息，但仍會收取來自用戶的遲繳費用，約佔總收益的14%，這是Afterpay能與市面上的信用卡服務，做出差異化商模一大關鍵。他比較，現在許多信用卡服務，是以用戶借貸產生的循環利息作為主要收益來源，甚至有些業者高達60～80%的收益，都來自於用戶。</p> <p>「對用戶來說，相對於市場上高利率、低利率的信用卡，使用Afterpay是比較便宜的支付方式，就算加上遲繳費用也是如此。」Michael Saadat表示。</p> <p>也因不以利息為主要收益的商模，Afterpay更大比例的收益來自於合作商家，向店家收取比Paypal、Visa、Mastercard更高的費用，每一筆訂單抽成高達4%，換句話說，每成立一筆新訂單，店家就需支付應收款項的4%給Afterpay，但不需繳交其他月費或是合作費用。Michael Saadat認為，Afterpay能收取更高費用的原因，在於官網也能作為行銷平臺，就如同電商平臺的服務，能向全球近600萬的活躍用戶進行消費推薦。</p> <p>Afterpay的宗旨是鼓勵負責任的消費，與信用卡相比，雖然不事先對客戶進行信用審查，但只允許準時付款的用戶再次消費，避免讓用戶陷入負債。且為了降低用戶付不出款項的風險，Afterpay也開發了一個交易完整性引擎（Transaction Integrity Engine），能在用戶決定購買的同時，即時對用戶的詐欺可能性與付款能力進行評估，來批准每一筆交易成立。而批准交易納入的條件，包括用戶綁定卡片是否有足夠的資金、使用Afterpay的時間長度、訂單金額、需要分期還款的金額、當前使用Afterpay的次數等。</p> <p>不同於臺灣已經存在的無卡支付服務AFTEE，主張讓無卡的消費者，也能透過分期付款來購買商品，Afterpay的使用方法，是讓用戶綁定簽帳金融卡與信用卡來消費，其中使用簽帳金融卡的用戶約有85%。Michael Saadat也指出，「95%的交易不會有遲繳費用的問題，」因為Afterpay能設定自動付款機制，由系統每兩週自動扣款，用戶也能自行提早支付款項。</p> <p>除了網購可以用Afterpay支付，澳洲也有越來越多實體店面支援Afterpay，用戶可透過行動App的個人條碼來分期支付，Afterpay今年更宣布與Apple Pay、Google Pay合作，讓用戶能在兩種電子支付服務中，綁定Afterpay作為虛擬卡，來提升Afterpay在實體店面消費的可用性，「因為儘管網路購物有所成長，實體店面的消費還是零售業大宗。」Michael Saadat說。</p> <p>成立於2014年的Afterpay，從澳洲起家，先擴張到紐西蘭、再到美國，一年前進入英國市場，一個月前擴張到加拿大。Aferpay最近也開始進入印尼市場，並計劃在亞洲拓展業務。</p> </div></div></div>
2020/11/16 16:05作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/141083
保險軟體業者Vertafore外洩逾2,700萬德州駕駛人資料
<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>專門開發保險軟體與相關解決方案的Vertafore，在上周<a href="https://www.vertafore.com/resources/press-releases/vertafore-statement-regarding-data-event" target="_blank">坦承</a>因人為疏失，外洩了大約2,770萬名德州駕駛人的資料，惟迄今尚未發現任何濫用這些資料的報告。</p> <p>Vertafore指出，有3個檔案於今年的3月11日到8月1日間，由於人為疏失而不小心存放在未受保護的外部儲存服務上，<a href="https://www.insurancejournal.com/news/southcentral/2020/11/13/590578.htm" target="_blank">而且似乎已遭未經授權的存取</a>。這些檔案是用來支援Vertafore的保險評估解決方案，內含德州在2019年2月以前頒發的駕照，涉及2,770萬人，曝光的資料包括駕照號碼、姓名、生日、地址與汽車登記歷史紀綠，但並未含有社會安全碼或金融帳號資訊。</p> <p>Vertafore強調，並沒有客戶或供應商的資料或系統受到影響，且Vertafore自己的系統也沒有偵測到漏洞。換言之，此一意外全是因為不當把資料存放在未經保護的外部儲存服務所造成的。</p> <p>Vertafore已經通知了主管機關與受害者，且迄今尚未找到駕駛人資料遭到濫用的證據，另亦提供受害者一年免費的信用監控與身分識別服務。</p> </div></div></div>
2020/11/16 14:20作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141133
AI服務業者C3.ai申請IPO
<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>成立於2009年的AI服務業者C3.ai，上周向美國證券交易委員會（SEC）遞出股票首次公開發行<a href="https://sec.report/Document/0001628280-20-016443/" target="_blank">（IPO）申請</a>，計畫以AI為代號，登上美國紐約股市。C3.ai最近一次的曝光是<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140777" target="_blank">與微軟合作</a>，共同打造基於AI的客戶關係解決方案。</p> <p>C3.ai的創辦人暨執行長為Thomas Siebel，Siebel在1993年創辦的Siebel CRM Systems在2005年被甲骨文以58億美元併購，而後所創辦的C3.ai則主要提供企業等級的AI軟體平台及應用程式，涵蓋電力管理、預測性維護、詐騙偵測、洗錢防治、庫存最佳化，以及Siebel最擅長的預測性CRM等。</p> <p>根據C3.ai所提交的文件，截至今年4月30日的2020財年，該公司締造了1.57億美元的年度營收，比2019財年成長了71%，在這段期間，訂閱營收也從7,750萬美元成長到1.35億美元，顯示其訂閱營收約占總營收的86%。</p> <p>不過，成立超過10年的C3.ai迄今尚未獲利，2019財年虧損了3,300萬美元，2020財年則虧損6,940萬美元。</p> <p>儘管仍處於虧損階段，但C3.ai表示，現階段市場上並無直接與該公司競爭的對手，主要的對手為企業自行打造的AI平台與應用，但企業自製的AI專案經常會失敗，就算成功也是所費不貲。</p> </div></div></div>
2020/11/16 14:45作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141134
美國食物外送平臺DoorDash提出IPO申請
<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>美國的食物外送平臺DoorDash上周向美國證券交易委員會（SEC）遞出股票首次公開發行<a href="https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1792789/000119312520292381/d752207ds1.htm" target="_blank">（IPO）申請</a>，打算以DASH為代號，登上紐約股市，目前發行價未定。</p> <p>2013年成立的DoorDash所服務的市場包括美國、加拿大與澳洲，雖然在全球市場的知名度不及Uber，但它為美國最大的食物外送平臺。根據<a href="https://secondmeasure.com/datapoints/food-delivery-services-grubhub-uber-eats-doordash-postmates/" target="_blank">Second Measure</a>今年9月的調查，DoorDash在美國食物外送市場的占有率為49%，領先Uber的22%與GrubHub的20%。</p> <p>根據該公司所提交的文件，DoorDash在2019年的營收為8.85億美元，今年前9個月的營收為19億美元，去年虧損6.67億美元，而今年前9個月的虧損則是1.49億美元。</p> <p>美國的食物外送平臺在今年出現整併風，先是歐洲業者Just Eat Takeaway在今年6月宣布以73億美元買下Grubhub，Grubhub曾是美國最大的食物外送平臺，但在去年被DoorDash超越；隨之Uber於7月宣布將以26.5億美元，買下同樣位於美國的Postmates</p> <p>根據先前的增資紀錄，DoorDash的身價約為160億美元。至於早在2014年就上市的Grubhub，在Just Eat Takeaway公布其併購協議之後，股價已從不到60美元漲到74.02美元，目前的市值為68.7億美元。</p> </div></div></div>
2020/11/16 12:00作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141124
2020雙11背後的IT進展
<div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>年度線上購物盛事在11月中登場，許多商家與電子商務平臺業者無不積極備戰，IT基礎架構須設法支撐這波銷售狂潮，在此同時，部分資安廠商與雲端服務業者也呼籲消費者與企業，請他們注意一些環節（順便搶攻商機、提升品牌形象）。</p> <p>舉例來說，我們看到趨勢科技在10月底、11月初陸續發佈消息，警告大家注意網路上出現大量購物優惠的詐騙訊息，值得注意的是，除了「會員大放送」、「好禮等你拿」、「中獎通知」，打著「網購商品到貨」這類型詐騙訊息，更不容易設防，因為這段時間的確是網路購物取貨高峰，若點擊惡意訊息當中網址連結，就有可能遇駭，或在互動過程當中外洩了自己的個資。</p> <p>他們也提醒消費者注意一頁式網購商城的詐騙，需多方查證網站評價、驗明正身，避免在這類型線上購物環境或社群網站下單。交易進行的過程當中，是否全程進行加密連線也需要多加留意，需注意瀏覽的網頁網址列前方是否有鎖頭的圖示，若有，代表消費者電腦瀏覽器與網站之間使用SSL加密連線傳輸，可預防交易過程的資料被他人偷窺。</p> <p>公有雲業者當中，我們則是看到AWS今年在臺發布媒體快訊，建議電子商務業者可運用雲端服務的彈性擴展運算容量，來支援流量瞬間暴增、秒殺型訂購的狀況，避免因無法負荷而導致系統當機的事故發生，並且根據過去所需的流量來進行提前規畫，也須考量到疫情影響下的流量增加，以及因商家促銷產生的大量瀏覽需求。而基於這些評估，電子商務業者能與雲端架構師討論因應方案，例如，預留的運算資源規模、執行個體部署數量，以及是否須採用無伺服器（Serverless）、自動擴展（Auto Scaling）等作法。</p> <p>AWS提出的第二個建議是關於資料庫的應用，他們認為商家應運用壓力測試，及早找出後端資料存放與分散執行的瓶頸，規畫更理想的資料存放方式與資料快取，而且，面對無固定格式資料的存放，可考慮採用NoSQL、文件資料庫，以及記憶體內資料庫，降低對於關聯式資料庫的依賴，減少資料處理的壓力。</p> <p>第三個建議則是資安，AWS認為，業者對於資料的傳輸與保存，都應該採用加密技術、集中管理來進行保護，除此之外，也應進行突發狀況處理的預演，確認警示是否正常發送，並且讓問題排解盡可能以自動化方式處理，透過上述這些作法，使業者能夠了解是否能夠做到即時狀態偵測，以及快速反應與復原，並且能及早發現潛在的安全問題與可疑的活動。</p> <p>而身兼雲服務與電子商務業者的阿里巴巴集團，在2020天貓雙11全球狂歡季的活動當中，也展示他們的技術能耐。例如，在11月11日0時0分26秒時，他們系統對於新增訂單的處理效率達到每秒58.3萬筆的新巔峰，是去年的1,457倍，他們持續發展的作業系統──飛天（Apsara），以及神龍伺服器（X-Dragon Cloud Server）叢集，都是能夠承載如此交易規模的關鍵。</p> <p>在此同時，他們本次導入了多種技術，當中特別強調兩項應用。首先，是在杭州資料中心當中，建置了採用浸沒式液態冷卻技術（immersion cooling）來散熱的數萬臺伺服器，形成大規模的液態冷卻叢集運算環境，年平均的電力使用效率（PUE）號稱可達到1.09。</p> <p>另一項技術則是阿里巴巴達摩學院AI 翻譯，可支援即時直播（LiveStreaming），也就是在視訊直播時，同步進行翻譯，目前可用於214種語言，每天可翻譯3兆個字詞。</p> <p>無論是周邊廠商的應變建議或雲端業者趁機發表的技術創新，希望每年的雙11，除了探討廠商的銷售業績，IT業界也能多談談他們在這個場域下的實際應用展現，無論是順利度過或是遇到挫折，該如何化險為夷、不再重蹈覆轍，都是很寶貴的經驗分享。</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/%E9%9B%9911">雙11</a></div></div></div>
2020/11/16 12:00作者李宗翰https://www.ithome.com.tw/voice/141125
舊款Mac電腦傳升級Big Sur螢幕全黑
<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>蘋果於上周四（11/12）正式釋出新一代作業系統MacOS 11 Big Sur。但上周末傳出不少舊版Mac電腦用戶安裝後，發生電腦螢幕全黑的情形。</p> <p>周末有用戶透過媒體<a href="https://forums.macrumors.com/threads/during-install-stuck-on-black-screen.2267620/" target="_blank">討論區</a>及<a href="https://discussions.apple.com/thread/252040614" target="_blank">蘋果網站</a>反映，他們的電腦由舊版OS像是Catalina升級macOS Big Sur到一半卡住，停留在螢幕全黑的畫面。電腦重新開機仍然會再回到並卡在螢幕全黑的階段，每次重開機都花了數十分鐘到數小時。有用戶試了各種重開機，包括USB重開機、清除NVRAM、重置SMC、安全模式開機、強制重開或回復模式開機都無法解決。但是也有人透過清除NVRAM+重開機數次，或是關閉電源重開機後就能排除問題。</p> <p><a href="https://www.macrumors.com/2020/11/15/macos-big-sur-update-bricking-some-macbook-pros/" target="_blank">MacRumor</a>報導，問題較嚴重的電腦似乎集中在2013年底及2014年中的13吋MacBook Pro。但論壇上也有2016年、2017 MacBook及2019年iMac反映升級問題。</p> <p>根據媒體<a href="https://www.engadget.com/macos-big-sur-bricks-old-macbook-pro-215433723.html" target="_blank">報導</a>，蘋果已經得知該問題，並已經請部分用戶寄回系統進行調查。</p> </div></div></div>
2020/11/16 11:15作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141123
肺炎疫情推升Q3 Chromebook筆電熱銷、平板回春
<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>市場研究公司Canalys<a href="https://www.canalys.com/newsroom/worldwide-pc-market-Q3-2020" target="_blank">公布</a>第三季全球PC市場出貨報告。武漢肺炎疫情持續迫使學生在家上課及員工在家上班，較平價Chromebook筆電及平板受到企業及消費市場青睞，其中Chromebook比去年同期成長122%，平板也止跌回升。</p> <p>根據Canalys報告，第三季全球包括平板在內的PC出貨1.25億臺，比去年同期成長23%，也是連續第二度正成長。分析原因，上季武漢肺炎疫情迫使學校持續關閉、城市實施封鎖令，各級學校和中小企業紛採購較低價的Chromebook來應急。從數據來看，上季Chromebook出貨940萬臺比去年大增122%，是成長最旺的終端機種。表現次佳的機種為變形分離式（detachable）產品，包括平板和筆電，較去年同期成長88%。其中平板上季全球平板出貨4,430萬，比去年大增42%。</p> <p>相較之下，上季桌機電腦衰退32%，僅AIO（All-in-One）機種成長7%。</p> <p>平板在2015年起銷量直直落，卻在過去兩季首度轉為正成長。Canalys分析師Victoria Li說，平板兼具可攜性及運算效能，又有各種價位選擇，在關鍵時刻滿足了使用者需求，讓平板得以敗部復活。分析師補充，平板是Android及iOS的延伸，對許多初次購買PC的用戶來說簡單好上手，不論是家長、學生或老師都能下載App來建立遠距學習的環境。另一股採用來源來自企業，不論大、小企業都能導入平板作為客服或業務人員連網終端裝置，有助加速企業轉型。</p> <p>從廠商來看，聯想以出貨量2,350萬臺（18.9%）位居市場之冠，蘋果則在Mac筆電及iPad銷售暢旺，以2,210萬臺居次（17.7%），在iPad加持下，蘋果上季年增41%。三到五名分別為HP、Dell和三星，其中三星也因平板熱銷，首度擠進前五大。</p> <p>分析師指出，第三季廠商和通路紛紛調整資源給Chromebook來滿足旺盛的市場需求，但仍然供不應求，分析師預期，Chromebook高出貨量的榮景，至少會延續到2021年初。</p> </div></div></div>
2020/11/16 09:45作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141121
臉書Messenger與IG新增訊息自動消失模式
<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>臉書似乎對Snapchat所帶動的訊息「閱後即焚」功能很感興趣，在效法Snapchat推出於24小時之後失效的Stories（限時動態）功能之後，上周臉書旗下的WhatsApp新增了訊息自動銷毀（disappearing messages）功能，讓訊息在7天後消失，本周臉書再宣布於Messenger及Instagram上新增<a href="https://messengernews.fb.com/2020/11/12/swipe-up-discover-vanish-mode-for-messenger-and-instagram/" target="_blank">消失模式</a>（Vanish mode），而且這次訊息消失的速度更快了，只要使用者離開聊天室，訊息就會自動人間蒸發。</p> <p>臉書準備同時在Messenger與IG程式上新增消失模式，而且只要在聊天室向上滑動它就會自動進入消失模式，使用者在消失模式中所輸入的文字、照片、影片或貼圖等各種內容，都會在對方看過及使用者離開聊天室後自動消失，不會存留於歷史紀錄中，而再一次地向上滑動即可關閉消失模式。</p> <p>只有使用者的聯絡人才能彼此使用消失模式，而且若對方以螢幕截圖方式保留了消失模式的畫面，使用者也會收到通知。</p> <p>不過，臉書並不準備一口氣於全球市場推出該服務，在Messenger上，已率先於美國及少數國家提供，之後才會擴及其它市場，至於IG上的消失模式則會於近期內陸續部署至美國與其它市場。</p> </div></div></div>
2020/11/16 09:00作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141119
Databricks推出SQL Analytics解決方案，要讓用戶把資料湖用作資料倉儲
<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>Databricks發布新的資料查詢解決方案<a href="https://databricks.com/blog/2020/11/12/announcing-the-launch-of-sql-analytics.html" target="_blank">SQL Analytics</a>，用戶可以直接在資料湖上，執行商業智慧和SQL工作負載。SQL Analytics提供專用SQL原生工作空間，以及商業智慧工具連接器，讓用戶可以使用SQL或是既有商業智慧工具，對資料湖超大量資料進行查詢。Databricks提到，SQL Analytics應用湖邊小屋（Lakehouse）架構，集結了資料倉儲的效能以及資料湖的效益，提供比傳統資料倉儲高9倍的性價比。</p> <p>過去企業為了解決資料孤島的問題，便開始將關聯式資料庫的資料，移動到資料倉儲中，以進行商業智慧等分析，由於資料倉儲沒辦法處理像是原始檔案、影像、音訊、圖像、自然語言資料以及超大規模結構化資料，因此又在約莫10年前，出現資料湖的概念。Databricks提到，由於雲端服務的發展，現在雲端儲存便宜且耐久性又高，不少企業把資料科學和機器學習應用，建構在雲端上，但是傳統資料分析的需求還在，所以只好同時維護兩份資料副本。</p> <p>同時維護兩份資料，會遭遇資料同步的挑戰，資料分析師和業務團隊僅能存取，經整理過後放進資料倉儲中的資料，無法使用資料湖中最新的資料。因此Databricks引進了湖邊小屋的概念，以結合資料湖和資料倉儲。湖邊小屋是一種平臺架構，透過實作類似資料倉儲的資料結構以及資料管理，並將其用於低成本的資料湖上。</p> <p>SQL Analytics建構在湖邊小屋架構之上，讓用戶可以在多雲湖邊小屋基礎架構，執行商業智慧和SQL工作負載。SQL Analytics兩個重要的部分為SQL原生工作區，以及商業智慧工具連接器，SQL原生工作區可讓用戶利用SQL，來查詢資料湖泊中的Delta Lake表格，因此資料分析人員和資料科學家，都可以操作相同的資料源。Delta Lake是在資料湖中，可提供ACID交易的儲存層。</p> <p>SQL原生工作區可讓分析人員瀏覽資料架構（Schema），並且將常用的程式碼，儲存成為程式碼片段，以便之後快速重新使用，同時工作區也能快取查詢結果，以便縮短後續執行時間，分析人員還可以視覺化呈現資料，並將視覺化圖表放到儀表板中，並與其他團隊成員分享。</p> <p>對於許多已經在使用商業智慧工具的用戶，SQL Analytics也提供連接器，可與商業智慧工具相連接，Databricks已與500多家供應商合作，包括TableauPower BI和Looker等，都能夠整合SQL Analytics一起使用。</p> <p>Databricks提到，SQL Analytics的查詢效能快速，是因為他們解決了查詢吞吐量，與多用戶支援兩個問題，SQL Analytics使用多態查詢執行引擎Delta Engine，能夠有效提高資料查詢效能，其查詢執行時間，甚至可比Apache Spark 3.0快10倍。另外，資料湖在多用戶數量同時存取時，會面臨效能低落的情況，因此SQL Analytics加入了最佳化運算叢集，可以根據查詢的用戶，擴展需要的資源。</p> </div></div></div>
2020/11/16 09:05作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141101
Google推無伺服器資料庫搬遷服務
<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>Google推出新的<a href="https://cloud.google.com/blog/products/databases/database-migration-service-now-available-for-cloud-sql-and-more" target="_blank">無伺服器資料庫搬遷服務（Database Migration Service，DMS）</a>，讓用戶可以將MySQL、PostgreSQL和SQL Server資料庫的資料、架構與配置，轉移到由Google完全託管的資料庫服務Cloud SQL上，並方便地與其他Google雲端服務一同整合使用。</p> <p>競爭對手AWS與Azure，早已提供類似的資料庫搬遷服務一段時間，Google雲端終於推出相對應的搬遷服務DMS，讓用戶能以高傳真以及最少的停機時間，將資料庫搬遷到雲端上。DMS為雲端原生的服務，透過傳送日誌，能以超低延遲，將資料從來源資料庫複製到Cloud SQL上。</p> <p>DMS會先串流資料庫的初始快照，並在之後快速地複製來源中新增的資料，Google提到，維持來源與目標資料同步的方法，是仰賴資料庫自身的複製功能，這種技術能以低延遲、高傳真的方法複製資料，也就是說，來源與目標資料庫能夠持續維持同步，用戶只要將應用程式指向Cloud SQL，把Cloud SQL上的資料庫作為主要資料庫，隨時都能立刻開始使用新的資料庫。</p> <p>DMS是一項無伺服器服務，用戶不必擔心配置，或是管理搬遷的資源，來源資料庫的資料、架構和其他資料庫功能，全部都會被DMS大規模地複製上Cloud SQL，用戶不需要介入。</p> </div></div></div>
2020/11/16 09:15作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141106
PyTorch現可在Android裝置利用硬體加速機器學習運算
<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://medium.com/pytorch/pytorch-mobile-now-supports-android-nnapi-e2a2aeb74534" target="_blank">PyTorch宣布開始支援Android神經網路API（Neural Networks API，NNAPI）</a>，這代表深度學習框架PyTorch，將可在Android上獲得硬體加速，以提高人工智慧應用程式的運算效能，而且也可釋放CPU的負擔，使其能夠支援其他關鍵運算。</p> <p>NNAPI是Android上的API，目的是要機器學習應用程式，得以使用Android裝置上的硬體加速器，包括GPU、DSP以及NPU，讓Android有能力執行運算密集的機器學習應用。NNAPI是在Android 8的時候加入，Google在Android 10和11大幅擴展NNAPI的功能，使其能夠支援更多的人工智慧模型，雖然NNAPI提供方便且統一的介面，但是因為NNAPI終究是一個底層API，要使用還是需要大量的整合工作，而現在PyTorch讓應用程式開發人員，可以更簡單地獲得NNAPI提供的好處。</p> <p>因為NNAPI沒有原生的磁碟模型格式，因此PyTorch選擇使用普通的TorchScript模型，在模型訓練完成之後，開發人員可以將模型打包在Android應用程式中，或是透過網路交付，並使用PyTorch Mobile的Java API，或是libtorch C++ API載入模型並執行。而已經使用PyTorch Mobile的應用程式，開發人員不需要改變程式碼，只要將CPU模型更換成NNAPI模型即可。</p> <p>PyTorch官方提到，PyTorch對Android NNAPI的支援，特別適用在長時間啟動，並且需要即時回應的模型，像是裝置上電腦視覺應用，這類模型通常有運算密集、延遲敏感和耗電量大的三大特性，要能同時滿足這三個條件很困難，因此這類模型可透過NNAPI，在裝置上獲得硬體加速的支援，會是理想的執行情況。</p> <p>臉書已經在Messenger應用程式中，利用NNAPI啟用沉浸式360背景功能，而使用NNAPI後，速度為之前的2倍，電力消耗也下降2倍，而CPU因為不再需要完全負擔機器學習運算，因此可空下執行其他重要工作。</p> <p>臉書以Google的行動裝置Pixel進行測試，Messenger沉浸式360背景功能可在Pixel 3、4和5，3種裝置獲得不同程度的好處，Pixel 3的CPU負擔可以減少32％，而更新的Pixel 4和Pixel 5，可獲得更多的效能提升，因此也可以執行更為複雜的機器學習模型。</p> <p>官方提到，機器學習模型在框架與API之間的轉換總會存在一些摩擦，即便是PyTorch和NNAPI都是為執行同一類型的神經網路開發，但轉換使用的時候，仍會有一些不同，開發者要注意語法之間的差異。PyTorch第一個支援NNAPI的版本，提供線性卷積和MLP模型，並且只能在Android 10或是以上裝置執行，官方也預告，即將發布的版本，會支援更多種類的模型，也能應用在Android 8和9等較舊的版本上。</p> </div></div></div>
2020/11/16 09:25作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141107
【金融科技政策願景：專訪金融監督管理委員會主委黃天牧】以負責任創新為前提，3年打基礎，建立金融與科技共榮的生態圈
<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>「不是只有銀行更加數位化，我真正期待的是，真正有科技業者進入金融科技領域，認知到金融監理的文化，金管會也會調適監理態度，讓科技業者能夠與金融業者合作，甚至領導金融科技的發展。」談到今年8月金管會首度揭露的金融科技發展路徑圖，金管會主委黃天牧直言他對金融科技未來發展的態度，「只要兼顧金融穩定與金融監理的價值，歡迎科技業者帶給金融產業一些轉變和衝擊。」他強調。</p> <p>黃天牧對這份路徑圖3年後的目標，不是邁向無現金社會，也不是只培養世界級數位銀行，或讓臺灣成為FinTech世界中心，而是「兼顧金融穩定下，創造一個金融業與科技業，都能共同發展的產業生態圈。」他直言。</p> <p>過去，金融圈一度對於科技帶來的金融衝擊，相當悲觀。經濟學人在2015年曾有篇引起話題的報導，標題用「Slings and Arrows」來形容這個衝擊。這個用語的典故出自莎士比亞名劇哈姆雷特，在西洋文學中，這是比喻外界加諸在人類身上的痛苦磨難，此篇報導也用此來形容，金融科技會為金融業帶來磨難。</p> <p>「金融科技對金融產業絕對是衝擊，問題是面對態度要迴避？還是積極適應與擁抱它？」黃天牧觀察，5年後的現在，全球金融業的確受到影響，但臺灣金融業在這波金融科技的浪潮中，也還算調適得宜。</p> <p>不只有金融業要擁抱金融科技，黃天牧對於臺灣金融科技發展真正的期待是，有科技業者能進入金融科技領域中。黃天牧強調，他的心中沒有任何的排斥與偏見，以及絕對的堅持或主張。「任何的金融科技發展，並非必須由銀行或金融業領導。」</p> <p>然而，科技業或許認為金管會較為保護金融業，凡科技業要踏入金融領域，好像得遵守更多的規則？黃天牧認為，其實是「科技業者與金融監理者的心態不一樣」，才有這樣的觀點差異。</p> <p>他以美國財政部通貨監理署（OCC）在2016年3月提出的「負責任的創新」來形容金融監理者的期待。</p> <p>2008年金融危機前的20、30年前，美國金融高速自由發展，但許多創新商品只是疊床架屋，沒有真正對生產力有所貢獻，OCC原以為市場會有自我矯正功能，但其實不然，這些金融創新產品失敗後，最後受傷的是一般散戶與社會大眾。黃天牧自己推測，美國或許記取了以往創新金融商品推出後，引發消費者保護爭議的過程中，所學到的經驗與教訓，所以，「體認到負責任創新的重要性，在金融商品或服務創造的同時，也需兼顧金融穩定與消費者保護。」</p> <p>所以，在未來發展臺灣金融科技生態圈時，他也強調，FinTech必須做到一種「負責任的創新」，在金融商品或服務創造出來的同時，一定要兼顧金融穩定與消費者保護，這是最大原則。</p> <p>不過，如何做到負責任的創新？黃天牧提到，科技業者在踏入金融領域發展產品，得了解金融產業有系統風險與資訊不對稱，而不是憑想像，認為創新就可以戰勝任何一切事情。同時，科技業者必須考量金融監理機關的立場，以及監理的作為。</p> <p>更重要的是，科技業者要進入金融領域前，不能只是想著要賺錢或是創新，更必須要對所有社會大眾、消費者、投資人負責任。「這些都是科技業者要進入金融領域的門檻，以及在觀念價值上需適應的。」黃天牧點出關鍵。</p> <p>黃天牧也承認，金管會很多規定的確可以簡化，可是金融監理有其基本原則，各國監理機關的理論與邏輯也大致差不多。他重申，金管會對科技業者沒有特別的歧視，但，「金管會希望任何創新在導入金融體系的過程是漸進的，讓金管會看到風險管理的措施，對系統的安定不要產生太大影響。」</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>金管會金融監理思維框架轉變，更凸顯功能與行為導向監理</strong></span></p> <p>在金融科技發展路徑圖，推動原則之一是功能及行為監理，意思是將金融監理思維框架，由以往金融機構別（銀行、保險、證券）管理導向，轉化為功能及行為導向，做相關法規調適與法規引導，鼓勵金融機構跨域、跨界的創新商業模式研發。</p> <p>黃天牧解釋，金管會在機構別管理上，一直以來都有功能性考量，比如，內稽內控、公司治理、資安等共同功能性議題，都是跨業適用，只是不見得是"one size fits all"一套制度全體適用，會因業別的特色，有跨業別的差異。</p> <p>而這次推動金融科技跨業發展，黃天牧指出：「只是更為強調功能與行為監理」，因為數位發展沒有業別的差異，且數位跨業的特性，某種程度會更加凸顯功能與行為監理的必要性。如，各業別都有身分認證、資金傳輸、交易安全、隱私等需求，這些需求都是各業別推動金融科技時都要注意的事。「同樣的行為、同樣的風險，就適用同樣的規定。」這正是金管會的態度，他說。</p> <p>黃天牧更認為，金融科技的發展強大，應該要超越邊界、甚至是超越國界。透過功能與行為監理這項轉變，將同一套監理方式，適用在不同的業別，如此一來，「業別的區隔相對來說就沒那麼大」。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>聚焦金融科技發展8大基礎建設</strong></span></p> <p>了解到金融業與科技業兩者的文化差異，為了磨合，金管會也嘗試透過金融監理沙盒、監理門診機制，作為雙方之間的橋樑。特別是在這份金融科技發展藍圖中，列出的8大推動重點，都是金管會推動FinTech創新，重要的基礎建設。</p> <p>為了實現這份藍圖，不只金融產業界需要新人才，黃天牧對於監理機關能力建構上的提升，也有所考量。他坦言：「能力建構是各國監理機關共同面臨的問題。」監理機關應常常問自己是否有足夠的能力，以及適合的觀念面對新產業的發展。所以，包括金管會在職教育、開放態度、引進更多資訊科技背景的監理人才，都是他正在思考的問題。</p> <p>「監理人員對新事物不夠懂、不夠了解，但態度比知識更重要」，他希望，金管會人員，要對新事物願意保持開放、謙虛的態度，不要因為可能會影響到金融穩定安全，而斷然拒絕，應該要給業者一些機會。不過，這是一種互相，他認為，業者也必須尊重監理機關的某些價值與判斷。甚至，長遠來看，金管會的組成人力，應該有更廣闊的背景，會對整個組織與產業發展較好。</p> <p>未來3年，金管會首要任務是將發展路徑圖中的基礎建設，「不求做到非常亮眼，這些基礎工作若能做好，很多事情就能水到渠成。」黃天牧堅信著。</p> </div></div></div>
2020/11/16 07:00作者李靜宜https://www.ithome.com.tw/news/141110
【金融科技生態圈關鍵發展策略1：數金法遵統一化】非金融業者跨足金融領域，將有一套數位金融服務管理規範可遵循
<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>為因應跨業、跨域及場景金融的發展，金管會在金融科技發展路徑圖的一大基礎工程，便是法規調適及倫理規範。在法規調適的第一步，金管會將先整理與增修金融服務業現有數位金融服務相關法令規範。接下來，也將在今年開始，委外研究訂定「數位金融服務管理規範」的可行性。</p> <p>數位金融服務在金融科技快速發展下，已打破業別、領域與疆界，一個商業模式可能就涉及了多項跨業的法令，法令間彼此抵觸、缺漏或不一致的情況越嚴重，不只業者法遵成本越大，甚至難以創新。</p> <p>目前，國際間對於金融科技監理多採取「科技中立」立場，而這也是金管會推動金融科技發展藍圖的原則之一。科技中立的意思是，不論採行哪種科技或技術，抑或不論是何種金融服務提供者，只要從事同樣的服務或業務，應遵循同樣的規範。金管會主委黃天牧更直言：「同樣的行為、同樣的風險，就適用同樣的規定。」</p> <p>因此，金管會將由創新中心委外研究訂定單一數位金融服務管理規範的可行性，將現行散置各法令或自律規範中，各金融機構與非金融機構辦理數位金融服務應要遵循的事項，統一訂定在這套數位金融服務管理規範中，比如，數位帳戶的開立、身分認證、KYC、AML、簽署、委外、資料共享、跨境服務、資安、消保、個資保護、安控、風控等。</p> <p>根據金管會的時程，2022年8月，這份委外研究報告將完成，2023年8月，將依委外研究結論辦理相關事項。同時，金管會也將依照創新需求強度，評估數位金融服務的監理，採取比例原則、分級管理或核發限制性執照等差異化監理的可行性。</p> <p>金管會綜合規劃處副處長胡則華指出，為了訂定這套數位金融服務管理規範，金管會將先進行各業別與數位金融服務相關法規的盤點，針對規範不一致之處，進行調整。調整後，再針對需要討論的共同議題，來形成新的規範。</p> <p>考量到數位金融跨業別的特性，胡則華表示，金管會希望訂定出一套統一規範，可以讓各業別提供金融服務時共同遵循。現今已有許多金融科技服務，單靠一支App就可以提供多業別、甚至跨國生意，她認為，讓業者不斷申請、遵循不同金融產業的不同規範，是非常繁瑣的歷程。尤其，金管會希望可以做到「針對共通性議題，訂定同一部規定，讓業者只需申請一次核准，即可辦理相關業務。」</p> <p>不過，胡則華也語帶保留指出，先進行數位金融服務管理規範可能性評估，不代表未來一定會訂定該規範，但這的確是金管會想做的方向。</p> <p>往更長遠的未來看，數位金融服務的共通議題，勢必會涉及個人資料保護法、跨業消費者保護法、競爭法等跨部會的法規，甚至倫理的議題。</p> <p>黃天牧也坦言，涉及數位政策的部分，只靠金管會單一部會無法完全涵蓋，得靠跨部會協調。不過，金管會將會成立單一窗口來進行跨部會的溝通。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>金管會將研擬一套新興技術指引，預計2023年完成</strong></span></p> <p>不只規畫訂定跨業別共通的數位金融服務管理規範，金管會也在乎倫理規範與消費者保護。新興技術為金融科技服務創新帶來機會的同時，也可能帶來新風險或增加既有風險，包含數據隱私、網路安全、第三方依賴與集中度風險。</p> <p>好比人工智慧如機器學習，使用預測模型，在可解釋性方面，也可能衍生歧視、偏見、道德與公平等問題。針對此問題，國際組織如經濟合作暨發展組織（OECD），已發布AI原則，鼓勵建置數據信託等機制。G20也發布以人為本的人工智慧聲明，以及負責任地管理可信賴人工智慧之準則，還有可信賴人工智慧的國家政策和國際合作建議等，作為各國發展人工智慧的指引。</p> <p>為此，金管會也將訂定一套新興技術指引，並由金管會協同周邊單位設立的共創平臺，讓金融機構與科技業者、周邊單位、學研機構，共同檢視金融服務提供者，在跨機構或跨市場所蒐集、處理、傳遞資訊或數據的類型，並參考國際作法，研擬將資料進行分類、分級管理的可行性，並訂定一套治理標準。推動時程則將落在2023年8月。</p> <p>胡則華表示，倫理規範或新興技術指引，將採取自律規範的形式來要求，在程式設計或是商業模式設計時，就得考慮到不良因素的影響。金管會請金融總會建立的共創平臺下面，也會有一個專門的組別，來負責相關倫理規範或新興技術指引細節的討論。</p> <p>黃天牧更強調，所謂負責任創新，不只是效率、便利等面向，還得兼顧平等、隱私、資安，規畫金融科技發展相關規範或指引時，得涵蓋到這些面向。</p> <p>他以AI為例，除了要求各業別在過程中要注意效率、資安、隱私與消費者同意權等問題，勢必要涉及人性與個人隱私議題的倫理規範考量。</p> <p>像國際貨幣基金組織（IMF）、世界銀行（World Bank）、歐盟（EU）、經濟合作暨發展組織（OECD）的發展，大多在推動金融科技後期，大概從2018年以後，開始出現倫理規範的聲浪。</p> <p>雖然現階段金融業、科技業大力追求金融科技的發展之際，不會思考到太多倫理價值規範，「監理機關要有更寬廣的思考，因為，社會是多元的，不是每位消費者都願意讓自己的資訊無限制地被複製、利用。」黃天牧強調：「金融科技不是技術問題，最後是價值判斷問題，與人性有關。」</p> </div></div></div>
2020/11/16 07:00作者李靜宜https://www.ithome.com.tw/news/141111
新任Google臺灣董事總經理馬大康：現階段全球AI發展仍處於石器時代，未來AI技術將有7大挑戰與新機會
<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>在臺灣人工智慧年會最後一天（11/14），新任Google臺灣董事總經理馬大康擔任<span class="d2edcug0 hpfvmrgz qv66sw1b c1et5uql rrkovp55 a8c37x1j keod5gw0 nxhoafnm aigsh9s9 d3f4x2em fe6kdd0r mau55g9w c8b282yb iv3no6db jq4qci2q a3bd9o3v knj5qynh oo9gr5id hzawbc8m" dir="auto">活動最後一場壓軸</span>，他現場也分享近幾年Google全球AI方面的重要進展，並歸納提出7項未來AI技術挑戰與機會，包括建立雲端與邊緣的分散式學習架構、加入AI偵錯、容錯能力，以及零接觸AI應用新機會等。</p> <p>這也是馬大康今年接任Google臺灣總經理一職後，首度在公開場合出席活動，就選在臺灣人工智慧年會。但有別於Google前臺灣董事總經理簡立峰3年前在大會主題演講是以AI在臺灣的新機會為題，馬大康今天則聚焦Google全球在AI方面的最新進展。</p> <p>馬大康表示，現今Google的AI應用，在大家日常生活已隨處可見，常見如Gmail收信用的過濾垃圾郵件機制，或是全球10億用戶每天用的Google相簿裡的智慧化檢索，都有運用大量AI技術，來提升其服務品質，而且不只加入AI功能，並持續改良，如最早導入AI技術的Google Search服務，近來就透過使用神經網路技術BERT，來大幅改善其搜尋品質，甚至不只能輸入文字查找，現在也能叫Google語音助理幫你搜。除了生活類應用，在其他環境、醫療等全球重大議題上，也都有不少AI應用的著墨。</p> <p>但講到現今AI的發展，馬大康仍以AI石器時代來加以形容，現階段全球AI發展仍在起步階段，未來還有很大成長空間。他並歸納出7項未來AI技術挑戰與新機會。</p> <p>首先是建立包含雲端與邊緣端的分散式學習架構。他指出，以往訓練資料量多寡，與AI學習成果會有影響，但未來在模型訓練上，須要符合更嚴格相關資料使用規範，像是不只得考慮到資料使用者的隱私權，也得要確保這些訓練完的模型在推論上能不偏頗且符合公平性。為了做到這些事，分散式學習架構的建立，就十分重要，甚至他強調：「這是未來幾乎所有AI學習架構都要採用的新方式。」</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_2286.jpg" style="width: 600px; height: 400px;" /></p> <p>以Google作法為例，早在5年前就開始建立分散式學習架構，來優化Android裝置上Gboard虛擬鍵盤的選字建議，他們以聯合學習（Federated Learning）技術設計一套分散式機器學習方法，憑藉不必上傳敏感性資料，而是先在用戶手機上進行模型訓練後，再將訓練完的模型參數與抽像化使用者資訊傳回雲端中央伺服器來優化，藉此達到與集中式機器學習相同的訓練效果，同時又能維護使用者的隱私。接著再將模型優化後的參數更新到每一隻用戶端手機上。</p> <p>如今，Google已從全球超過5億支Android手機中持續累積蒐集其用戶鍵盤使用資料，用於選字AI模型優化。他表示，至今不論是在建議文字、句子，或是表情符號與生動圖片的推薦都有相當出色表現，甚至未來亦可加入影片分享的推薦。</p> <p>但他也提到目前Gboard的AI應用挑戰，像是在面對一些自創文字或新的符號的學習效果就不是太好，如年輕人常用的火星文或KUSO符號等，導致最後推薦結果並不是很準確。這也帶來新挑戰，他強調，未來10年AI演算法或深度學習模型的發展，不只要做到分析結果的精確，更需要具有偵錯的能力，能從複雜分析過程中找出哪段資料使用可能出錯，以避免產生不正確的推論結果或偏見。</p> <p>除了以用戶Gboard資料做訓練要確保隱私權，馬大康指出，目前Google所有AI產品或服務，都須符合Google內部一套AI規範的最高指導標準，該規範尤其強調隱私權、公平性、不偏頗，以及妥善使用蒐集到的使用者資訊等，並已落實到旗下所有AI應用或服務的開發上，都要求嚴格來遵守。</p> <p>馬大康提到第2項，則是要找出新方式，來降低手機端資料的傳遞，避免對於使用者生活造成影響。第3項則是針對重要邊緣裝置，如手機等，當蒐集資料量不夠多時，也需要考慮到一些替代方案的可行性，例如以少量資料依然可達到與用大量資料訓練相同或更好地的AI學習結果。</p> <p>另外，在分散式學習架構下，雲端AI模型必須有足夠的容錯能力，才能在遇到傳輸資料分析不完整時，減少對其學習效果的影響。他指出，方法之一就是得靠大量裝置端用戶資料的蒐集來改善，而他認為，這樣的高度AI容錯能力的建立，也是未來其研究重要發展的方向。這是第4、5項挑戰。</p> <p>他提到第6項，則是如何讓既有模型學習新字彙或符號，或是運用AI模型幫助大眾判斷假新聞，也是未來AI的新挑戰。最後，因受到Covid-19疫情的影響，也改變<span class="aCOpRe"><span>人類生活型態，進入到</span></span>以零接觸為主的新常態，包括遠距工作等，他表示，這也將使得AI應用有所改變，從傳統字彙理解快速演變到聲音及影像的學習，不只技術難度變更高，也需要更龐大資料量加強模型訓練，但也將帶來AI新機會。</p> </div></div></div>
2020/11/15 12:44作者余至浩https://www.ithome.com.tw/news/141118
林口長庚骨科AI判讀X片數十種脊椎角度只要1秒，下一步要打造能判讀各醫院脊椎手術X片的辨識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>林口長庚醫學中心骨脊椎科主治醫生蔡宗廷日前分享自家脊椎量化AI，1秒就可準確地從患者全脊椎X光片中標出特徵點，計算出各種脊椎角度，有別於傳統醫師所需的半小時，可快速提供治療決策參考。在這個基礎上，林口長庚骨科團隊還瞄準健保核刪人為標準不一的痛點，正在發展一套健保審查輔助AI，來解決人力和標準問題。</p> <p><strong><span style="color:#FF8C00;"><span style="font-size:22px;">三年前一場會議開始接觸AI，從簡單的脊椎量測SVA試水溫</span></span></strong></p> <p>蔡宗廷指出，過去，他對AI並不了解，但2017年時他擔任脊椎外科醫學會秘書長，在籌畫亞太國際脊椎年會APSS期間，才開始認識AI，認為AI可幫助醫生、減少重複性高的繁瑣工作。當時，他找來臺灣數位病理AI新創雲象科技，用脊椎外科醫生臨床常用的脊椎X光片，來發展骨科AI，想要打造一款能自動計算偏離距離的AI。</p> <p>長庚骨科先從最簡單的SVA量測方法開始嘗試，SVA是最基本的脊椎重心偏離量測方式，可以用來評估脊椎矯正前後的變化，做為治療參考。它計算的是第七頸椎中點鉛直線，至薦椎後上緣的距離。根據Conus of Economy理論，人站立時，身體重心落在雙腳內，是最省力的狀態。但駝背或彎曲等姿勢，會遠離省力的椎體範圍，身體得耗費更多力氣來維持平衡，所以容易感到疼痛。為改善疼痛，醫生得先拍攝患者的全脊椎側視站姿X光片，範圍涵蓋頸椎至骨盆，再來計算重心偏離程度，如SVA、PT、SS等，來評估嚴重程度和治療決策。</p> <p>林口長庚以2012年至2018年共990張全脊椎側視X光片，選擇了CNN旗下一種分支演算法ResUNet來訓練模型。</p> <p>團隊將兩點差異的絕對值SVA error作為準確度評估標準，並在X光片上對比模型預測的特徵點與真人醫生標註的特徵點（如下圖）。他們發現，模型預測值與人類醫生的判斷十分相近，且模型推論時間只需0.2秒。這個成果也發表成論文，刊登於Journal of Clinical Medicine上。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1911.jpg" /></p> <p><strong><span style="font-size:22px;"><span style="color:#FF8C00;">挑戰更複雜的全脊椎角度測量，建立最大全脊椎X光資料集</span></span></strong></p> <p>有了成功的第一步，接下來，團隊開始挑戰全脊椎角度測量。蔡宗廷指出，全脊椎測量範圍涵蓋頭椎、胸椎、腰椎和骨盆，「有許多複雜的角度，」臨床醫生為計算這些角度，每張X光片得花上至少半個小時。團隊想要打造一套可以自動計算這些角度的AI系統。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1915.jpg" /></p> <p>長庚骨科收集了2018年至2020年共2,900張全脊椎側視站姿X光片，剔除品質不佳和格式不符的影像後，來標註剩下的2,210張影像，並分為400張測試影像、1,810張訓練影像。</p> <p>特別的是，「這些影像不只有正常脊椎，還包括各種疾病，如脊椎側彎、脊柱後凸、骨折，或是打鋼釘的患者影像，」蔡文宗說。</p> <p>接著，以這些影像來訓練二階段CPN模型，這套模型計算角度的方法，是先從粗略的熱像特徵點定位，再到較細緻的熱像定位，接著是將模型中的DSNT層座標化，最後從這些座標計算各種脊椎角度（如下圖）。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1918.jpg" /></p> <p>而且，測試結果也顯示，模型誤差值表現優秀，比如頸椎、腰椎誤差中位數介於1.8mm至2mm間，其餘如胸椎、股骨則是3mm左右。此外，模型在數十種角度測量和脊椎對齊（Alignment）計算中，與真人醫生表現相近，其皮爾森相關係數p值皆小於0.001，且「電腦計算只需1秒鐘。」</p> <p>現場，蔡文宗也秀出一張AI模型計算的全脊椎X片量測圖，顯示電腦標註的特徵點（紅色）與人類醫生標註的特徵點（黃色）幾乎相同，此外還能自動計算曲線和微分轉折點。特別的是，模型也能準確預測開過刀、脊柱有問題的病人脊椎特徵點。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1923.jpg" /></p> <p>他回顧，能打造如此高準確度的脊椎量測AI模型，要歸功於自家的高品質資料集。林口長庚骨科團隊在這幾年間，靠著老師招募30多位醫學院位學生，成立骨科標註大隊，與工程師來回討論才完成了2,000多張全脊椎X光片、共10萬標註點的建置工作，而且也是目前脊椎文獻中，「最大的資料集。」他認為，這個資料集還可進行更多衍生研究，林口長庚也正與雲象著手研發脊椎X光自動診斷技術，來自動辨識骨折、脊椎側彎、脊柱後凸和打鋼釘等患者。</p> <p><strong><span style="font-size:22px;"><span style="color:#FF8C00;">延伸發展手術計畫AI，還要建立健保輔助審查AI來解決標準不一的痛點</span></span></strong></p> <p>同時間，蔡文宗團隊也利用自家資料集，結合日本濱松醫院的脊椎矯正角度公式，開發一套手術角度自動計算AI。他解釋，自己多年前至日本濱松醫院進修時，接觸到一套他們非常自豪的濱松公式，能準確計算出脊椎矯正手術所需的目標角度。但是，「這套公式非常複雜，人腦難以計算，」所以他聯想，利用自家快速的AI脊椎特徵量化分析，來自動算出手術計畫截骨的部位和角度（如下圖）。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1937.jpg" /></p> <p>站在這些基礎上，林口長庚現在要建立一套可以用來判讀各醫院脊椎手術X片的辨識AI，希望提供給健保署，做為這類手術健保審查的參考。蔡文宗自己是健保審查委員，每個月都得不定時到健保署，與多位醫生來審查大量同儕醫院的手術，是否可使用健保鋼釘和椎體護架（Cage），來決定是否符合健保給付的標準。</p> <p>「但這有個大問題，就是每位審查醫生標準不一，」而且也投入大量醫生人力資源，為人詬病。他希望，能透過AI系統審查，來解決審查標準不一的問題，也加快審查速度、減少人力。文◎王若樸</p> </div></div></div>
2020/11/14 20:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/141112
AI趨勢周報第149期：北榮肺腺癌分類AI能預測術後復發風險，準確率與人類醫生相差無幾
<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(1106～1112)</span></h3> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 臺北榮總 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 肺腺癌 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 預後預測 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>北榮肺腺癌分類AI能預測術後復發風險，準確率與人類醫生相差無幾</strong></span></p> <p>臺北榮總日前揭露一套肺腺癌分類AI，能準確分辨五種肺腺癌亞型，還能預測手術後的復發風險，準確率近乎人類醫生。肺腺癌是常見的肺癌類型，在臺灣，65%的肺癌就屬於肺腺癌。而肺腺癌還可分為五種主要亞型，分別是伏壁型（Lepidic）、腺泡型（Acinar）、乳頭型（Papillary）、微乳頭型（Micropapillary）和實體型（Solid）。</p> <p>在這五種亞型中，微乳頭型和實體型的預後最差，也就是病患在手術切除後，還有很高的復發率。為降低復發率，醫生通常會在手術後追加化療。但臺北榮總病理檢驗部醫生葉奕成指出，雖然亞型分類有重要的臨床意義，但這些分類有賴於病理醫生主觀評估，不同病理醫生間的判斷一致率「並不高。」</p> <p>於是，一年多前，他與團隊決定打造深度學習模型，可從患者肺部病理切片來辨識肺腺癌亞型，並預測患者術後的復發率。他們收集了216張由病理醫生標註的數位全切片影像，作為訓練、測試和驗證資料集。團隊訓練了兩套模型，第一個用來辨識影像中的病理組織型態，另一個用來預測患者預後。</p> <p>測試發現，除乳頭型外，模型對其他亞型的分類表現AUC值可達0.95以上；後來，葉奕成團隊也透過212位患者的病理影像，讓模型來分類這些未見過的影像，並分析患者預後。「結果顯示，模型可有效預測手術後復發風險，表現與胸腔病理專科醫生相近。」雖然如此，葉奕成指出，目前仍有幾些挑戰待克服，像是如何提高病理醫生對資料標註的一致性、解決不同病理玻片掃描器對AI模型的影響，以及最重要的落地問題，也就是「如何將這套AI系統整合至醫院工作流程，來實現AI落地。」</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1802.jpg" /></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">腸照鏡AI </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雲象 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 臺大醫院 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>雲象聯手臺大醫院要打造國家級腸照鏡AI，要媲美國際強權</strong></span></p> <p>數位病理AI新創雲象執行長葉肇元日前揭露，目前正與臺大醫院聯手優化一套腸照鏡腺瘤辨識AI，要在先前與國泰醫院共同開發的基礎上，來改善模型表現、增加訓練影像數量，最終目標是打造國家級腸照鏡AI，來與目前世界腸照鏡AI強手日本Olympus競爭。</p> <p>一般來說，腸照鏡檢查是要找出腸內腺瘤性瘜肉，儘早切除、以免惡化為大腸癌。但若只憑醫生肉眼辨識，有時難免忽略。為提高檢查精確性，雲象聯手國泰醫院，利用30萬張腸道內視鏡影像來訓練YOLOv4模型，以每秒30次頻率來找出瘜肉，並發出警示音告訴醫生。</p> <p>這款模型在去年已達到95%準確率，但葉肇元認為，與世界最優秀的日本Olympus腸照鏡AI相比，自家模型準確率還有2%的進步空間；而且，「對方模型以300萬張影像訓練而成，我們只是對方的十分之一，」這也促使他們進一步與臺大醫院合作，要用更多影像來優化模型，甚至再繼續擴大，要打造國家級AI來進軍國際市場。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1842.jpg" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 林口長庚 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 脊椎特徵量化 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 健保審查 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>林口長庚打造脊椎特徵量化分析AI，還要用來改善健保審查制度</strong></span></p> <p>林口長庚醫學中心骨脊椎科主治醫生蔡宗廷日前分享自家脊椎量化測量AI，1秒就可從患者脊椎X光片中標註特徵點，計算出脊椎彎曲角度，作為手術或脊椎矯正治療的依據，比醫生手動計算的半小時快上許多。</p> <p>蔡宗廷指出，全脊椎測量範圍涵蓋頭椎、胸椎、腰椎和骨盆，「有許多複雜的角度，」臨床醫生為計算這些角度，每張X光片得花上至少半個小時。於是，團隊決定打造一套AI系統，來自動計算這些角度。他們收集了2018年至2020年共2,900張全脊椎側視站姿X光片，去除品質不佳和格式不符的影像後，將剩下的2,210張標註，並分為400張測試影像、1,810張訓練影像。接著，他們以這些影像來訓練二階段CPN模型，並進行測試。團隊發現，模型在數十種角度測量和脊椎對齊（Alignment）計算中，與人類醫生相差不遠，其皮爾森相關係數p值皆小於0.001，且「電腦計算只需1秒鐘。」</p> <p>有了這個成果，蔡文宗還揭露，團隊目前正發展一套健保審查輔助AI，要自動判讀X光片，來判斷是否可以申請健保補助的鋼釘或椎體護架（Cage）。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1848.jpg" /></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;"> 卵巢癌 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 數位病理 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>北醫打造卵巢癌辨識AI，要幫醫生快速揪出女性沈默殺手</strong></span></p> <p>臺北醫學大學病理學科教授陳志榮揭露北醫卵巢癌病理切片AI進展，目前已能準確識別、定位兩種肉眼難以辨識的卵巢癌腫瘤組織，也就是漿液性癌和子宮內膜樣，可幫助醫生加速判讀和制定醫療策略。</p> <p>卵巢癌號稱女性沈默殺手，臺灣卵巢癌發生率占女性十大癌症的第七位，近年更節節上升。陳志榮指出，常見的卵巢癌可分為四種亞型，其中兩種（漿液性癌、子宮內膜樣癌）腫瘤組織結構相似，難以辨別。為解決問題，北醫團隊建立了200張卵巢癌數位病理資料集，以其中的180張來訓練AI辨識模型，再以20張來測試、驗證。結果發現，這套AI模型的敏感度和特異性分別達0.93和0.96以上，未來，北醫打算擴大醫院訓練資料的採樣範圍，以更多元的訓練和驗證資料，來優化模型。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140989">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1768.jpg" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 科技部 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 精準健康大數據永續平臺 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 電子病歷 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>科技部：明年聯手經濟部、衛福部打造精準健康大數據永續平臺，要整合醫療影像與電子病歷</strong></span></p> <p>科技部次長謝達斌日前於數位病理研討會上表示，科技部明年將聯手經濟部、衛福部，展開精準健康大數據永續平臺，將納入放射影像、數位病理、電子病歷、基因和演算法等相關資料，並透過衛福部適時調整法規，來加速醫療AI落地。</p> <p>他指出，科技部幾年前就關注AI趨勢，於107年就於臺清交成等大學成立四大AI創新研究中心，聚焦於醫療、製造、服務和AI核心技術領域，「其中兩間中心更在疫情期有所貢獻，」以科技防疫來追蹤疑似病例、協助檢測。今年，科技部更推出臨床資料庫與AI之跨域開發及加值應用計畫，目的是要連結醫院和醫療AI企業，來將醫療AI研發成果落地至臨床診斷決策。</p> <p>明年，科技部將攜手衛福部、經濟部，來推動精準健康大數據永續平臺，要納入放射影像、數位病理、電子病歷、基因等資料，還有演算法、儀器和資料標準相關問題，因此邀請衛福部參與，來適時調整法規、加速醫療AI落地。</p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">骨髓細胞 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 臺大醫院 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 細胞分類 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>臺大醫院骨髓細胞分類AI準確率達九成，未來還要用於教學</strong></span></p> <p>臺大醫院聯手數位病理AI新創雲象，歷時兩年半打造全球第一套骨髓細胞分類AI，可自動分類和統計骨髓抹片的骨髓細胞，未來還要用於教學與遠距照會。臺大醫院檢驗醫學部主任周文堅指出，骨髓血球細胞分類，是血液疾病診斷的最根本步驟。但是，骨髓細胞的型態判別往往受到主觀意識、知識傳承不易以及耗時等限制，因此，2018年中，他決定與雲象共同開發一套骨髓細胞分類AI，來解決問題。</p> <p>為此，臺大醫院將累積20年的骨髓抹片資料，用來建立一套涵蓋各種血液疾病的資料集，來訓練AI。周文堅指出，目前為止，AI已經閱讀了61萬顆骨髓細胞，也測試了50多萬顆細胞，仍持續測驗中。而這套AI準確率已達90%，他表示，未來AI完成測試後，除了要申請衛福部TFDA認證、整合臨床應用外，還要用於遠距教學和遠距照會，來提高醫療品質。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1757.jpg" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">病理科</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 胃癌 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 淋巴結 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>病理科醫生福音，淋巴結分類AI小幫手快速標註還會數數</strong></span></p> <p>林口長庚軟組織病理專家醫生黃士強日前分享一套胃癌淋巴結轉移AI，可辨識胃部病理切片上的正常與癌變淋巴結位置、數量，以及淋巴結總數。他指出，對病理科醫生來說，淋巴結的分類與統計是耗時的工作，因此想藉由AI先行辨識、再由醫生檢查確認，來加速作業。</p> <p>為訓練淋巴結辨識AI，團隊建立了300張切片的資料集，包含1,785顆淋巴結，其中正常淋巴結為1,233顆、癌變的為552顆。接著，團隊利用其中180張來訓練模型，剩餘20張來測試。在模型設計上，可分為三個模組，首先是淋巴結偵測模組，透過影像分割來標示病理切片中的淋巴結，再來是分類模組，來找出癌擴散和正常的淋巴結。由於分類模組的訓練資料，並不是使用詳盡標註的影像，因此還以第三個標示模組，來幫助突顯癌變淋巴結。</p> <p>而測試結果顯示，模型分類表現的AUC值達0.951、敏感度達0.955，特異性則是0.824。黃士強指出，目前團隊希望將AUC提高至0.966以上。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IMG_1786.jpg" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">聯合學習 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 資料驗證 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 風險 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>聯合學習可解決資料分散問題，但仍需考慮模型驗證方法</strong></span></p> <p>醫療AI風潮興起，但卻面臨資料隱私障礙，造成資料分散於各機構、難以發揮大數據效用。不過，臺大副校長暨中央流行疫情指揮中心專家諮詢小組召集人張上淳日前於數位病理研討會上指出，聯合學習（Federated Learning）透過分散式機器學習概念，以共享模型來取代共享資料，可解決醫療AI訓練資料不集中的問題；曾任衛福部資訊處長、現任北醫大數據處數據長的許明暉表示，去年國衛院與衛福部共同推動的國家級生物資料庫整合平臺，也以分散式概念為基礎，將資料保留於各機構和醫院的人體生物資料庫中，而非將集中於中央資料庫。</p> <p>不過，雲象科技創辦人暨執行長葉肇元指出，聯合學習雖可解決資料不集中的問題，但從實務經驗來看，醫療AI講求高準確度，因此資料要能被驗證，也就是原始資料要能被檢查，來確認其正確性。而聯合學習是靠各家醫院訓練好的模型，透過共同優化模型參數，來提高模型表現。但這個做法，就難以驗證、檢查這些模型的原始資料。</p> <p>攝影／王若樸</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. YOLOv4關鍵人物中研院廖弘願：還要再建國家隊開發Tracking AI，要再拿下第二個世界第一</strong></p> <p><strong>2. 賴清德點出政府AI能力不足，未來擬與臺灣AI學校聯手從文官體系培育AI人才</strong></p> <p><strong>3. Google改良語音過濾模型，提升裝置上語音辨識效果</strong></p> <p><strong>4. LinkedIn釋出Java機器學習函式庫Dagli</strong></p> <p>資料來源：iThome整理，2020年11月</p> </div></div></div>
2020/11/15 01:22作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/141117
一周大事：臺灣六大指標醫院押寶聯合學習，作為醫療AI應用發展加速器。新款勒索軟體攻占企業全內網僅1小時
<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="font-size:28px;"><strong>六大指標醫院、衛福部、國發會都加入，臺灣聯合學習醫療聯盟正式成立</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/1115-%E8%87%BA%E7%81%A3%E9%86%AB%E7%99%82%E8%81%AF%E5%90%88%E5%AD%B8%E7%BF%92%E8%81%AF%E7%9B%9F-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-AI%20Labs.jpg" style="width: 500px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_AI Labs</span></p> <p>「我們要讓世界知道，臺灣也開始發展聯合學習了！」臺灣人工智慧實驗室（AI Labs）創辦人杜奕瑾說道。AI Labs宣布成立臺灣聯合學習醫療聯盟，聯手六大指標醫院，要藉聯合學習（Federated Learning）來打破醫療小數據瓶頸，讓各醫療機構以共享模型來取代共享資料，跨過資料隱私對醫療AI發展的限制。這次聯盟宣示還吸引了衛福部、國發會、科技部等政府部會的加入。</p> <p>有別於集中式機器學習、需收集大量使用者資料，聯合學習不須集中資料，就能獲得與大數據相仿的訓練效果。它靠的是各端點各自訓練一套模型，再將訓練好的模型參數上傳至中央伺服器來優化，接著把優化過的參數下放到各端點，進行一下一輪訓練，如此反覆直到模型收斂。如此一來，各端點不必上傳任何敏感個資，只靠各端點參數就能優化模型，繞過資料隱私障礙來達到集中式機器學習的訓練效果。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140955" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size: 28px;"><strong>新款勒索軟體攻占企業全內網僅1小時</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%962_Pay2Key_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_Check%20Point(1).png" style="width: 500px;" /></p> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);">圖片來源_Check Point</span></p> <p>近日有不少以色列的企業遭到勒索軟體攻擊，而資安業者Check Point則發現，在這波攻擊行動中，除了出現常見的REvil與Ryuk等勒索軟體之外，新的勒索軟體Pay2Key正在崛起，而且駭客在一小時之內就將Pay2Key散布到整個企業網路。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/141006" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>Google雲端釋出線上程式碼開發工具Cloud Shell編輯器</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%961_Cloud%20Shell%E7%B7%A8%E8%BC%AF%E5%99%A8_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_Google%E9%9B%B2%E7%AB%AF.jpg" style="width: 400px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_Google雲端</span></p> <p>繼提供可讓開發者直接從瀏覽器，利用命令列存上雲端資源的Cloud Shell工具後，Google雲端進一步推出新的Cloud Shell編輯器，這是以Eclipse Theia為基礎，所提供的線上程式碼開發環境，開發者可以利用瀏覽器編輯程式碼。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140946" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>Docker宣布開源專案不受新的映像檔拉取政策限制</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%963_Docker%20Hub_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_Docker.png" style="width: 400px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_Docker</span></p> <p>先前Docker宣布要限制免費帳戶拉取映像檔的次數，即日起開始逐步實施，但為了支援開源社群，Docker另外提供Open Source Program，讓開源非商業性的開源專案不受資料拉取速率限制。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140952" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>想搶Docker用戶，AWS將推公共容器儲存庫服務</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%964_container_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_CHUTTERSNAP%20on%20Unsplash.jpg" style="width: 400px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_CHUTTERSNAP on Unsplash</span></p> <p>由於Docker開始限制免費帳號的映像檔拉取次數，針對這群用戶，AWS預告將推出公共容器儲存庫服務，供開發人員儲存、管理、及部署容器映像檔，並開放他人下載使用，並可同時代管私有和公共容器映像檔。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140947" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>舊版支援到期，Windows 10將自動升級到1909版</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%962_Win%2010%20PC_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E5%BE%AE%E8%BB%9F.png" style="width: 300px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_微軟</span></p> <p>基於Windows 10 1903版將在今年12月8日終止技術支援，包括Home、Pro、Pro Education、Pro for Workstation、以及Enterprise、Education與IoT Enterprise版。對此微軟宣布將開始為1903版的電腦升級到1909版。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/141021" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>以太坊發表Ethereum 2.0正式規格，12月1日上線</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%961_Ethereum_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E4%BB%A5%E5%A4%AA%E5%9D%8A.png" style="width: 360px;" /></p> <p>開源區塊鏈平臺以太坊（Ethereum）發表Ethereum 2.0（ETH2）的正式規格，在技術上導入了兩大功能，包括權益證明（Proof of Stake）與分片鏈（Shard Chains），將可節省電力的使用，改善以太坊區塊鏈的吞吐量。由於它影響了整個以太坊生態體系，因此打算至少分3個階段部署，即將於12月1日上線的屬於第0階段，此時的以太坊區塊鏈將同時支援權益證明與工作量證明，明年則會進入第一階段，屆時將進一步整合分片鏈。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140948" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>飯店外購軟體上雲配置錯誤，害訂房網站個資外洩</strong></span></p> <p>專門提供架站服務的Website Planet近日揭露，網路軟體開發商Prestige Software出售給飯店業者的通路管理平臺Cloud Hospitality，因於AWS S3儲存貯體的配置錯誤，曝露了Agoda、Booking.com及Expedia等客戶的房客資料，波及全球上千萬名的飯店房客，包括10萬名房客的信用卡資訊。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140998" target="_blank">更多內容</a></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>傳Walmart終止以機器人揀貨查價的計畫</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%964_%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%20Bossa%20Nova%20Robotics.png" style="width: 360px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_ Bossa Nova Robotics</span></p> <p>雖然COVID-19疫情讓不少企業思考以自動化作業取代人工，但華爾街日報報導，原本已經在500家店部署揀貨機器人的沃爾瑪（Walmart），後來發現人力效果並不亞於機器，因而決定轉向人力，並和機器人公司Bossa Nova取消合約。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140921" target="_blank">更多內容</a></p> </div></div></div>
2020/11/15 07:00未署名https://www.ithome.com.tw/news/141036
國發會：政府經濟戰略力推數位轉型，要瞄準臺灣6大AI發展機會
<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">國發會主委龔明鑫今天在臺灣AI年會中表示，未來4年中，政府在經濟發展策略上最重要的布局，就是數位轉型，尤其在前瞻基礎建設的預算規劃上，投入數位建設的預算已經從2017年編列的460億元，提高到1,381億元，達到總預算的16%，目的要在未來幾年間，先打好數位產業發展的基礎，並超前部署國家的數位戰略。</p> <p dir="ltr">龔明鑫以一張圖來說明政府的數位產業發展架構。他指出，政府推動的5+2產業創新，包括推動亞洲・矽谷計畫、智慧機械、生醫、國防、綠能、新農業、循環經濟在內，以及對5G、AI、資安的投資，就是要先全面性的打好產業發展基礎，「再從中選出重中之重，能扮演全球經濟關鍵性推力的產業，在5+2產業基礎上超前部署。」</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/125350186_1292410181093408_4991574000917054078_n.jpg" style="width: 700px;" /></p> <p dir="ltr">在5+2產業基礎上，被選為金字塔頂端發展的產業，也就是總統蔡英文提出的6大核心戰略產業，分別是資訊及數位相關、國防及戰略、資安、生物及醫療科技、民生及戰備、綠電及再生能源等六項。</p> <p dir="ltr">但在發展6大核心戰略的同時，政府也要從更底層的基礎建設著手，優化共通基礎環境，才能支撐整個金字塔，比如透過金融資金鏈的規劃、雙語人才政策的推行、相關法規的建立與鬆綁、落實前瞻基礎建設2.0等政策，從人才、資金與基礎建設幾個方面，持續強化基礎環境。</p> <p dir="ltr">「未來3～4年是最重要的布局階段，不管是投資動能、產業布局或是基礎建設的布局，大多會圍繞在半導體、AI、5G三大產業，來奠定未來20、30年的產業發展基礎。」龔明鑫說。</p> <h3><span style="color:#FF8C00;">臺灣發展AI應用的6大機會</span></h3> <p dir="ltr">龔明鑫也點出臺灣6大AI應用發展機會。首先，是在Edge AI方面，隨著5G、AI發展，裝置端數據資料急遽成長，加速了邊緣運算的發展。根據一份ABI Research的數據顯示，到2025年，Edge AI晶片模組將首次超過雲端AI晶片規模，對於半導體產業領先全球的臺灣來說，AI晶片是一大發展機會。</p> <p dir="ltr">第二，則是AIoT智慧城鄉的應用。龔明鑫表示，政府自2017年4月開始發展智慧城鄉應用服務，至今已有229項企業提案在國內場域試煉，政府與民間投入的金額約有119億元，其中包括智慧醫療、IoT技術與應用平臺、智慧交通、自駕車等應用。下一步，除了要將已經驗證成功的智慧城鄉解決方案，擴散到其他縣市進行驗證，政府也要將AIoT解決方案輸出東南亞、歐美等地，進軍海外市場。</p> <p dir="ltr">第三，是AI資安的應用，因為駭客以AI強化攻擊手法已經成為趨勢，AI將成為下世代資安防護的關鍵要素之一，從端點監控、關連性分析、威脅預判到產出鑑識報告，都可以靠AI來達成。而臺灣因國際情勢本身面臨頻繁的資安攻擊，也讓資安AI成為一大發展機會。</p> <p dir="ltr">但龔明鑫也引用工研院的資料指出，臺灣許多企業的防護措施還停留在部署防護軟體、網路入侵設備、應用程式防火牆，還沒更進一步做到惡意程式行為分析、自動化滲透測試甚至是零信任安全機制，「國家過去對資安的關心，聚焦在關鍵資訊基礎設施，比如銀行、公務機關、水電公共設施等，對民間沒那麼嚴格，但在萬物聯網時代，資安事件會更嚴重，政府也會更關注民間企業的資安防護措施。」他說。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/125436330_1072575573210354_2613951167862123794_n.jpg" style="width: 700px;" /></p> <blockquote><p dir="ltr">工研院的資料指出，臺灣許多企業的資安防護措施尚未跟上國際發展趨勢。</p> </blockquote> <p dir="ltr">第四項機會，則是在於醫療AI。健保署從2018年開發推動醫療影像AI的應用，目前已經累積了23億筆醫療影像資料，也有15個團隊參與醫療AI模型訓練，並設置了2處示範場域，來加速醫療AI應用落地。臺灣累積了25年的健保巨量資料庫，也是醫療AI發展的一大關鍵。</p> <p dir="ltr">龔明鑫也舉例，臺灣在武漢肺炎疫情期間，科技防疫有成，更獲國外肯定，比如成大研發武漢肺炎AI判讀系統，在國際黑客松中獲選，於1,500多個團隊中脫穎而出；臺大與AILabs開發的武漢肺炎胸腔X光輔助診斷系統，也獲歐美企業申請試用，一再證明臺灣的醫療AI實力。</p> <p dir="ltr">第五項機會，在於自駕車，臺灣已經建立了國際級的自駕車試驗場域，未來5G佈建之後，透過5G低延遲網路加上AI邊緣運算，即時整合道路及其他車輛、交通號誌、路側設施等資訊，更能加速自駕車的技術落地。</p> <p dir="ltr">最後一項AI機會，是在於基礎建設的安全檢測。龔明鑫舉例，比如在橋樑檢測方面，全臺有超過12,000座公路及鐵道橋樑數量，未來若透過無人機搜集影像資料，並透過5G傳輸4K高畫質影像，由AI來判讀影像、輔助檢測，就能提高公共設施的安全性，也是臺灣AI應用機會之一。</p> </div></div></div>
2020/11/14 18:31作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/141109
賴清德點出政府AI能力不足，未來擬與臺灣AI學校聯手從文官體系培育AI人才
<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">臺灣AI學校今天舉辦了一年一度的臺灣AI年會（AI Academy），以校友身份出席的副總統賴清德指出，為了強化政府的AI人才培訓，政府將會與臺灣AI學校展開進一步的合作，初步規劃要從考試院的文官學院著手，從文官體系來培育AI人才，賴清德也從政府的角度，提出臺灣發展AI的大方向原則。</p> <p dir="ltr">賴清德指出，政府學習AI的腳步太慢，「政府也應該要跟企業一樣有學習精神，不能落後。」為此，政府要與臺灣AI學校合作，可能先從考試院的文官學院著手，將AI納入公務員培訓課程。</p> <p dir="ltr">再者，是在科技發展的過程中，民主不能缺席，「沒有民主的科技是怪獸。」賴清德表示，民主意味者人民作主，每個人都要受公平對待、都要有學習AI的機會，同時，民主也代表著尊重人權、注重自由，在隱私保障與網路安全問題上，需要更加重視，尤其國家運用科技時，需要納入民主的精神，來避免成為一個數位獨裁的國家。</p> <p dir="ltr">最後一點，則是科技發展也要具備文化內涵，「沒有文化的科技，就沒有人性的關懷。」賴清德說，當科技有了文化，具備技術能力者才會運用科技來幫助弱勢，讓社會感到溫暖，最後促成國家進步，達到整體社會的幸福。</p> <h3 dir="ltr"><span style="color:#FF8C00;">臺灣AI學校的人才培育成果與明年展望</span></h3> <p dir="ltr">臺灣AI學校代理執行長蔡明順也在年會中，提出對臺灣AI的發展觀察，並統整臺灣AI學校成立至今的人才培育成果及明年的規劃。</p> <div> <p dir="ltr">他首先指出，臺灣AI的三大發展機會，分別在於AIoT、智慧製造與智慧醫療領域。在AIoT方面，臺灣的優勢在於擁有深厚的半導體、資通訊與軟硬體整合能力，同時也具有強大的國際業務網絡與高密度的電信上網基礎建設。在智慧製造方面，則是因臺商掌握許多最有效率的生產製程，且臺灣北中南各有規模化的產業聚落，許多臺商在中國也設有產業聚落，這些都是發展智慧製造的優勢。</p> <p dir="ltr">而在智慧醫療方面，臺灣也擁有許多有利條件，不只是全世界最頂尖的醫療水準的國家之一，也具有高素質的醫療人員與研究、健全的健保醫療制度，在資料方面也具有豐富的電子病歷，以及各種醫療影像數據，成為發展智慧醫療的重要基礎。</p> <p dir="ltr">蔡明順也引用一份臺灣2,000大企業大調查的資料，指出臺灣約有865家營收在50億以上的企業，已經有超過三分之一的企業開始推動AI了，而營收50億以下的企業，也就是所謂的中小企業，若要發展AI，就要靠合作、打群架的方式來推動。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/125312391_1009741836198834_374172702416100347_n(1).jpg" style="width: 700px;" /></p> <blockquote><p dir="ltr">蔡明順以營收將臺灣企業分群，50億以上營收的企業約有865家，已經有超過三分之一的企業開始推動AI。</p> </blockquote> <p dir="ltr">蔡明順表示，臺灣企業可以奠基在具先天優勢的市場上，找到一個小的市場缺口，再加上創意的碰撞，來產生新的機會，同時，也要透過打群架的方式，建立共享互惠的機制，比如共享AI的基礎建設，包含數據與運算力，讓個別企業能更容易的進行AI驗證，才能有效率地發展出新的AI演算法與商業模式，將臺灣產業AI化。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/125353910_1293202064373880_8602082331555399089_n.jpg" style="width: 700px;" /></p> <p dir="ltr">臺灣AI學校成立至今也累積了許多成果，包括已經有270多位授課教師、超過160萬的授課時數，參與的企業更超過1,700家，培訓了7,000多位校友，校友的創新動能也促成了35家新創企業及4個社團法人。</p> <p dir="ltr">為了培訓企業AI能力，臺灣AI學校除了設立智慧製造、智慧醫療專班，今年也成立了Edge AI專班，來教授AIoT、邊緣運算相關課程，並設立AI博雅課程，來培訓企業內非理工科系的員工認識AI、培養AI素養。</p> <p dir="ltr">蔡明順也揭露臺灣AI學校校友的組成，從校友的背景產業統計數據來看，電子資訊業與高科技業背景者加總大約為55%，「大致符合臺灣的產業結構。」蔡明順指出，傳統製造業背景則有11%，是當前成長最快的產業，另一項佔比較大的產業是醫療生技業，約為14%，將近1,200位校友是醫生、或具醫療專業背景。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/125379877_3860563610623124_2692321176445574350_n.jpg" style="width: 700px;" /></p> <p dir="ltr">最後，蔡明順也歸納了臺灣AI學校明年的三大工作目標，一是推動政府AI化，也就是賴清德提到，要培訓政府官員的AI能力，二是推動AI教育向下扎根，將AI學校累積實作的近500個AI產業案例，分享給高中職以下的師生學習，並結合企業參訪，讓師生更進一步了解AI知識與產業應用，三則是要前進花東，與相關單位合作成立智慧醫療專班，來輔助當地的醫療AI發展。</p> </div> </div></div></div>
2020/11/13 22:21作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/141093
Cloud周報第87期：微軟Exchange Online因網路驅動程式發生問題，服務中斷逾10小時
<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（2020/11/12～2020/11/18）</span></h3> <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);"> 郵件服務 </span></strong></span> <span style="color:rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 中斷 </span></strong></span> </p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>微軟雲端郵件服務中斷逾10小時，網路驅動程式問題修復時間比預期長</strong></span></p> <p>微軟雲端郵件服務Exchange Online於美東時間11月5日下午3點後，發生服務中斷事件，許多使用者遭遇無法存取郵箱的處境。事發後，微軟通過Microsoft 365 Status官方推特發出公告表示，已確定是Microsoft 365部分基礎架構正在進行的服務更新，影響了用戶存取Exchange Online郵箱的動作。經過進一步的調查後，微軟發現事件根本主因是網路驅動程式發生了問題，表示將透過配置更新來加快問題舒緩的速度。然而，經4小時的搶修後，微軟再發布訊息坦言，修復需花費的時間將比預期長。一直到隔日凌晨1時，微軟才宣布已獲得部分受影響用戶發送的復原通報，將持續將解決方案應用於所有受影響的環境。整起事件共歷時超過10小時之久。根據監控網站Downdetector的用戶通報記錄，服務發生問題的期間，有61%的用戶通報伺服器連線問題，另外有38%用戶通報登入問題。<a href=" https://twitter.com/MSFT365Status/status/1324444676993277957">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Google雲端 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 管理工具 </span></strong></span> <span style="color:rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 編輯器 </span></strong></span> </p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>Google為雲端資源管理工具Cloud Shell推出新版編輯器</strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%96_%E7%B7%A8%E8%BC%AF%E5%99%A8_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_Google%E9%9B%B2%E7%AB%AF.jpg" style="width: 600px; height: 336px;" /></strong></span></p> <p>Google Cloud日前為管理工具Cloud Shell推出新的編輯器，透過線上開發環境強化Cloud Shell功能。Cloud Shell可讓開發者直接從瀏覽器利用命令列管理雲端資源，而新版編輯器則是以Eclipse Theia IDE為基礎的程式碼編輯環境，開發者可於GKE、Cloud Run上啟用，或是在網站ide.cloud.google.com上使用。在Cloud Shell編輯器中，開發者可以使用Cloud Code擴充套件，進行雲端原生開發。此外，Cloud Shell編輯器支援許多的程式語言，包括Go、Java、.NET、Python和Node.js，具有語法突出顯示、程式碼建議、Lint、程式碼導航、重構、測試和除錯等功能。</p> <p>另外，Cloud Shell編輯器也整合原始碼控制功能，能夠簡化團隊協作以及跨多專案的工作。Google利用現有的Theia開發功能，並且整合Git，讓開發者可以直接在Cloud Shell編輯器中，執行常見的程式碼控制任務，像是瀏覽程式碼範例、複製儲存庫，以及將變更推送到儲存庫中，還可以快速轉換IDE工作區，以便進行不同的專案開發工作。<a href=" https://cloud.google.com/blog/products/application-development/introducing-cloud-shell-editor">（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);"> Docker </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 映像檔拉取 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><strong>因應Docker Hub映像檔拉取新政策，AWS建議企業辨識使用中的公共映像檔</strong></strong></p> <p>如同Google雲端，AWS近日也就本月Docker針對免費帳號實施的映像檔拉取新政策，發布了一篇部落格文章，向企業說明影響性和提出應對方法。11月起，Docker Hub匿名免費帳號每6小時最多只能處理100個映像檔請求。對此，AWS表示，Docker新政策可能對使用Docker Hub公共映像檔的應用及工具產生節流錯誤，像是從主映像檔建立應用，或是下載公共映像檔執行時。因此，他們建議企業首先需確定使用中的公共容器映像檔，再採取必要的措施。企業可通過在原始碼中搜尋「Dockerfile」，來識別Docker Hub公共映像檔。AWS提出了兩種應對方法：第一，將正在使用的公共映像檔複製到私有儲存庫中，像是Amazon Elastic Container Registry；第二，將Docker Hub帳號升級為付費版的訂閱。AWS表示，兩種方法都需要切換到經身分驗證的拖拉模式。</p> <p>AWS也預告未來幾個星期內，將推出一個公共容器儲存庫服務，供開發人員儲存、管理及部署容器映像檔，並開放他人下載使用。開發人員可以交由AWS代管私有和公共容器映像檔，而無須管理不同網站和儲存庫會。這些映像檔可依地理區複製以方便各地快速下載。<a href="https://aws.amazon.com/tw/blogs/containers/advice-for-customers-dealing-with-docker-hub-rate-limits-and-a-coming-soon-announcement/">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 微軟 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 營運管理 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 容器部署 </span></strong> </span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>微軟計畫推出雲端版的IT營運管理工具System Center Operations Manager </strong></span></p> <p>微軟計畫在自家雲端平臺上，提供IT營運管理工具System Center Operations Manager（SCOM），讓企業可從單一主控臺中，監控私有雲、公有雲和資料中心雲產品底層執行的基礎設施。這個消息是來自Zdnet編輯Mary Jo Foley的報導，她提到，該專案的代號為「Aquila」，並將在不久後進入私人預覽階段。Aquila將是完全由Microsoft管理的實例，可以在Azure、邊緣運算設備和Windows Server Datacenter上執行，將支持基於容器的部署而非基於VM的部署，並將與本地端的SCOM相容。<a href=" https://www.zdnet.com/article/microsoft-aquila-system-center-operations-manager-in-the-cloud/">（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);"> 印度 </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> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><strong>AWS將投資27億美元於印度建置第二座雲端服務地區</strong></strong></p> <p><strong style="font-size: 22px;"><strong><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/%E5%9C%96_AWS%E5%9C%B0%E5%8D%80_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E6%88%AA%E5%9C%96.JPG" style="width: 600px; height: 314px;" /></strong></strong></p> <p>繼數日前才宣布將於瑞士建置雲端地區，AWS近日再宣布地區級雲端基礎設施的新興建計畫。他們將於印度中部的海德拉巴建立雲端地區，這也將是印度的第二個AWS雲端地區。AWS於2016年時，啟用了旗下印度的第一座雲端地區，位在該國第一大城孟買，而新地區所在地海德拉巴則是印度的第四大城，這裡聚集了許多科技、資訊公司。根據該市所屬泰倫加納邦政府科技大臣K T Rama Rao的說法，AWS將投資27.7億美元於泰倫加納邦建立數個資料中心。</p> <p>AWS海德拉巴地區將具有3個可用性區域，如同孟買地區一樣，可讓企業分散部署工作負載，來降低意外事件帶來的風險。新的地區預計將於2022年年中啟用，它也將是AWS在亞洲的第11個地區，其他地區包含新加坡、東京、首爾等。目前AWS在全球共發布29個雲服務地區，其中有5個地區尚未興建完成，包含最新發布的印度海德拉巴在內，可用區域數則達77個。<a href=" https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/in-the-works-aws-region-in-hyderabad-india/">（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);"> 執行實例 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 深度學習 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><strong>AWS發表搭載Nvidia A100 GPU的EC2執行實例P4，深度學習效能比前一代高2.5倍</strong></span></strong></p> <p>AWS近日發表了配備Nvidia A100 Tensor Core GPU的新執行實例P4，搭載英特爾Cascade Lake處理器，擁有8個A100 GPU，並且每個GPU以NVLink相連，支援GPUDirect儲存技術，可提升GPU載入大型資料集的速度。P4執行實例有高達2.5 PetaFLOPS的浮點運算效能，以及320GB的高頻寬GPU記憶體，相比P3執行實例的深度學習效能，提高了2.5倍，並能降低6成的訓練成本。此外，P4執行實例有1.1TB的系統記憶體，以及8TB支援NVMe技術的SSD儲存，每秒可提供16GB的資料吞吐量，在網路方面，可以連接4個100Gbps網路線路。P4執行實例只有一個規格p4d.24xlarge，目前可在北維吉尼亞和奧勒岡兩個地區使用。AWS也預告，接下來會推出使用P4執行實例運作的AWS服務，像是Amazon SageMaker和AEK等。<a href=" https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/new-gpu-equipped-ec2-p4-instances-for-machine-learning-hpc/">（詳全文）</a></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 阿里巴巴 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 財報 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雲端業務 </span></strong></span> </p> <p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><strong>阿里雲營收成長6成，維持穩定成長態勢</strong></span></strong></p> <p>阿里巴巴日前公布2021財年第二季的財報，截至9月30日止，受中國市場核心商業及雲運算業務的強勁收入增長所驅動，該集團營收達1,550億人民幣，相較去年同期成長3成。雲端業務方面，本季營收為148億人民幣，相較去年同期增長6成，因市場對公有雲和私有雲解決方案的需求，持續維持穩定成長的態勢。8月時，阿里巴巴於中國更啟用了3個新的大型資料中心，作為其3年投資280億美元，實現現代雲端基礎架構的一部分。不過，雲端業務仍僅占阿里巴巴總營收的9%，現階段，涵蓋淘寶、天貓等的核心商業依舊是該集團的主要營收來源，達1,309億人民幣，占總體營收逾8成。阿里巴巴董事長兼執行長張勇表示，將持續聚焦長期成長引擎，包含中國內需、雲端運算、大數據，以及全球化，並掌握消費者需求及數位化時代所帶來的機會。<a href=" https://www.alibabagroup.com/en/news/press_pdf/p201105.pdf">（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);"> 混合雲管理服務 </span></strong> </span></p> <p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><strong>IBM推電信業產業雲，提供5G電信業者混合雲管理服務</strong></span></strong></p> <p><strong style="font-size: 22px;"><span style="font-size:22px;"><strong><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/IBM_Cloud_For_Telco(1).jpg" style="width: 600px; height: 338px;" /></strong></span></strong></p> <p>IBM日前宣布推出電信業專用的雲端平臺IBM Cloud for Telecommunications，為升級到5G網路的電信業者提供混合雲管理服務。IBM Cloud for Telecommunications為一個開放混合雲架構，聚焦解決電信業部署5G網路後、複雜的網路管理問題。這項服務採用IBM 5月宣布的IBM Cloud Satellite及紅帽 K8s管理平臺OpenShift為核心，結合既有的雲端管理軟體，以及35家網路軟、硬體第三方廠商產品而成，包括思科、Juniper、Dell、HPE、聯想、F5、NetApp、Nokia等。</p> <p>IBM Cloud for Telecommunications還包括兩項同屬於OpenShift的電信業專用管理軟體，分別是IBM Telco Network Cloud Manager及IBM Edge Application Manager。前者為虛擬化網路功能（VNF）平臺，可管理電信網路上的虛擬與容器化網路功能，後者則可管理邊緣網路高達1萬個節點的系統負載作業或AI分析應用。微軟和Google也在今年分別推出Azure for Operator、Anthos for Telecom等電信業專用的雲端服務。<a href=" https://newsroom.ibm.com/Introducing-IBM-Cloud-for-Telecommunications-with-35-Partners-Committed-to-Join-IBMs-Ecosystem-and-Help-Drive-Business-Transformation ">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AWS </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 匯流排服務 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 封存 </span></strong> </span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>AWS事件匯流排服務EventBridge新增事件封存與重播功能</strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/amazon-eventbridge-create-replay-1024x447.png" style="width: 600px; height: 262px;" /></strong></span></p> <p>AWS近日在事件匯流排服務Amazon EventBridge，新增了事件封存以及重播功能，企業可以選擇封存事件，並能夠重新處理過去的事件，以支援更多種事件應用情境。Amazon EventBridge是一個無伺服器事件服務，讓企業能在應用程式、SaaS和AWS服務中，使用事件將應用程式串接起來，像是新帳戶建立事件，能啟動相對應的詐騙偵測系統，透過執行安全檢查，評估新帳戶被用來詐騙的可能性。不過，在部分情境，企業可能需要重新處理過去的事件，像是當系統修復了臭蟲，企業可能需要重新處理受影響的事件，又或是系統發布新功能。</p> <p>Amazon EventBridge新增的封存事件與重播事件功能，簡化開發者在這些情境上的操作，能夠加密封存發布到事件匯流排的事件。企業可以選擇封存所有事件，或是利用過濾器封存符合條件的事件。另外，企業可以重播儲存在封存檔案中的事件，包含特定的名稱欄位。所有EventBridge的事件都能夠應用封存和重播功能，包括來自AWS平臺、SaaS或是企業自定義的事件。新功能目前除了中國以及大阪地區外，已經在所有AWS雲端地區上線，並能搭配CLI、AWS SDK和AWS CloudFormation一起使用。<a href=" https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/new-archive-and-replay-events-with-amazon-eventbridge/">（詳全文）</a></p> <p><strong>圖片來源／Google雲端、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. AWS為Amazon DynamoDB新增自動存檔功能，不需寫程式碼，就可將表格資料輸入S3資料湖</strong><a href=" https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/new-export-amazon-dynamodb-table-data-to-data-lake-amazon-s3/">（詳全文）</a></p> <p><strong>2. Google Cloud宣布Cloud SQL現支援PostgreSQL 13</strong><a href=" https://cloud.google.com/blog/products/databases/cloud-sql-database-service-adds-postgresql-13">（詳全文）</a></p> <p><strong>資料來源：iThome整理，2020年11月</strong></p> </div></div></div>
2020/11/13 17:59作者黃郁芸https://www.ithome.com.tw/news/141100
SaltStack修補被揭露5個月的重大漏洞
<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>在10月中旬被VMware完成併購的SaltStack，先是於10月30日<a href="https://www.saltstack.com/blog/active-saltstack-cve-announced-10-30-20/">預告</a>，他們會在美國總統大選日11月3日，推出開源基礎架構自動化管理系統Salt的修補程式，來防範可能會面臨的大規模攻擊。而當天該公司也如期<a href="https://www.saltstack.com/blog/on-november-3-2020-saltstack-publicly-disclosed-three-new-cves/">推出</a>，總共修補3個漏洞，其中2個的風險程度為重大等級。不過，部分漏洞已被趨勢漏洞懸賞計畫Zero Day Initiative（ZDI）在今年6月揭露，企業應儘速安裝更新程式。</p> <p>這套基礎架構自動化管理系統今年上半也被發現漏洞。例如，先前思科曾<a href="https://www.ithome.com.tw/news/137960">揭露</a>旗下採用該系統的產品，受到其漏洞影響且已有攻擊行動。</p> <p>這次SaltStack修補的3個漏洞，分別是<a href="https://github.com/saltstack/salt/commit/a553580971ffe08bc9c684a5071c43d3708f0ad6">CVE-2020-16846</a>、<a href="https://github.com/saltstack/salt/commit/daa39c58370641913aa8d5a7a0f44254973dd66b">CVE-2020-25592</a>，以及<a href="https://github.com/saltstack/salt/commit/86e18b91ae006de381f71b972f1daab9239bad3c#diff-f0daa6e29e8b787e42b02168d3a52709a665d287e806828b472905447e5897c2R1156-R1161">CVE-2020-17490</a>。這些漏洞影響3000.4、3001.2，以及3002等版本。從嚴重程度來看，與Salt的API有關的CVE-2020-16846與CVE-2020-25592，它們都屬於重大等級，一旦駭客濫用，前者可發動殼層注入（Shell Injection）攻擊，後者則能繞過身分驗證機制；僅有與TLS模組加密金鑰存取權限有關的CVE-2020-17490，影響較為輕微。</p> <p>值得留意的是，上述漏洞被發現的時間點，有的已經超過5個月。例如，CVE-2020-16846已於6月被通報到ZDI，並被編號為ZDI-CAN-11143列管。而實際上，這些漏洞分別在8月下旬與9月，於GitHub專案上出現修補程式碼。SaltStack在11月3日的公告裡，也特別提及其中2項漏洞是經由ZDI獲報，發現這些漏洞的人ID是KPC。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/saltstack-zdi-can-11143.png" style="width: 580px;" /></p> <p>我們透過物聯網搜尋引擎搜尋，現在有6,153個Salt的Master節點曝露於網際網路，一旦管理者沒有修補上述漏洞，很可能就會面臨駭客濫用漏洞的風險。雖然SaltStack宣稱已提前預告要修補漏洞，但是選擇在美國總統大選這天推出修補程式的做法，恐怕有待商確。</p> <p><a href="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/salt-master-shodan-11122020.png"><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/salt-master-shodan-11122020.png" style="width: 580px;" /></a></p> <p> </p> </div></div></div>
2020/11/13 18:36作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/141105
政院擬修正資通安全法，預計2021年第一季送立法院三讀
<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>《資通安全管理法》（簡稱資安法）自從2019年一月一日正式施行後，也經歷將近兩年的運作，行政院資通安全處處長簡宏偉表示，為了可以讓《資安法》更為落實，預計到年底前，於臺灣的北、中、南、東等地，舉辦9場「資安法修法說明會」，將邀請政府機關、學界和業界人士共同參與、交換意見，預計在2021年第一季，將《資安法》的修正草案送交立法院審查，完成三讀程序。</p> <p>簡宏偉表示，預計年底前通過「第六期資通安全發展方案」中，其中一個最重要的精神就是要落實《資安法》；而《資安法》的落實就是得要把過去在執行面上有扞挌之處，以及要配合其他法條修正必須同步修法的法規，先進行法條的修正，務使法律的適用上，不會出現窒礙難行的窘境。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>修法明定，軍事和情報機關需另訂《資安維護計畫》送院備查</strong></span></h1> <p>簡宏偉表示，為了這次《資安法》的修法，特定邀請各界專家舉辦9場修法說明會，對此，行政院已經先釋出包括母法《資安法》，以及六個子法：《資安法施行細則》、《資通安全責任等級分級辦法》、《資通安全事件通報及應變辦法》、《資通安全情資分享辦法》、《公務機關所屬人員資通安全事項獎懲辦法》以及《特定非公務機關資通安全維護計畫實施情形稽核辦法》的修正草案內容，希望可以作為修法說明會時的參考，也可以廣納各界建議。</p> <p>他也說，《資安法》母法要調整修正，主要是配合《財團法人法》修正通過，該法通過時，還沒有《財團法人法》，因此，未來在法條修正時，就必須配合其他法條做必要的修正。</p> <p>此外，這次的修法中，也正式明文律定，要求原先被《資安法》排除的機關，即軍事機關及情報機關，必須要另外制定《資通安全維護計畫》送主管機關行政院備查。</p> <p>原先的《資安法》對於委外合作的業者，只明文要求「不得洩露在執行或辦理相關事務過程中，所獲悉關鍵基礎設施提供者的秘密。」但是，簡宏偉說，除非有正當的理由，所有的委外單位都有保密的義務，保密的範圍不應該只有侷限在關鍵基礎設施提供者。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>修訂資通安全責任等級ABCD級公務級非公務機關的應辦事項</strong></span></h1> <p>《資安法》預計要修法，相關的六個子法也必須同步修正。簡宏偉指出，除了配合母法和其他法條所做的內容和文字修正外，這次子法修法影響程度最大的其實就是《資通安全責任等級分級辦法》。</p> <p>他說：「最重要的修法內容就是因應網路威脅增加以及技術發展提升，修正了資通安全責任等級A級、B級和C級機關的應辦事項。」《資安法》規範的對象除了公務機關外，非公務機關主要就是指關鍵基礎設施（CI）提供者和行政法人，而關鍵基礎設施提供者往往涉及民眾生活能否正常運作，因此，成為《資安法》重點規範的對象之一。</p> <p>《資通安全責任等級分級辦法》明定A級～E級資安責任等級，在希望資安可以做到向上集中的情況下，資安責任等級E級機關是屬於「沒有任何資安責任的單位」，相關的資安責任都由上級機關負責。</p> <p>但針在修正條文中，對A級和B級的公務機關，則要求應該都要在被核定、等級變更或者經主管機關發布的一年內，完成資安弱點通報機制導入作業；二年內完成端點偵測機制導入作業；C級公務機關則必須要二年內完成資安弱點通報機制導入；至於非公務機關中，A級和B級都必須在核定資安責任等級的一年內，完成資安弱點通報機制；C級機關則必須在二年內完成資安弱點通報機制。</p> <p>而資安責任等級D級機關，基本上，都是屬於自行辦理資通業務，且沒有維運自行或委外開發資通系統的單位；在此次修法中明定，只要具備郵件伺服器的機關都會提升為C級機關，不論是公務或非公務的C級機關，都必須在二年內完成資安弱點通報機制。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>修訂「資通系統防護基準」，配合實務需求強化防護措施</strong></span></h1> <p>《資通安全責任等級分級辦法》規定各級機關各種資安實務面向的作為，而有10個附表，其中，此次修法也針對「資通系統防護基準」做了相關的修正建議和文字調整，修法的內容也都配合實務需求而作了許多明文修訂。</p> <p>在「存取控制構面」中，分別有帳號管理、最小權限、遠端存取等三種措施，其中，帳號管理措施則修法明定，為了避免機關未明確定義相關時限，造成適用模糊情形，機關應明確訂定使用期限之條件限制，如帳號類型與功能限制、操作時段限制、來源位址、連線數量及存取資源等。</p> <p>在遠端存取措施部分，防護等級列為中級和高級的系統，對於遠端存取的來源機關要預先定義及管理存取控制點，也應該包括對於防護等級普級系統的所有控制措施，包括：一、對每一種允許遠端存取類型，均應先取得授權，建立使用限制、組態需求、連線需求及文件化；二、使用者權限檢查作業應於伺服器端完成；三、應監控遠端存取機關內部網段或資通系統後臺連線；四、應採用加密機制。</p> <p>在「稽核與可歸責性構面」中，則有稽核事件、稽核記錄內容、稽核儲存容量、稽核處理失效之回應、時戳及校時和稽核資訊保護等六大措施，在稽核事件措施中，除了針對防護等級中級和高級系統，修法要求要做到定期審查機關所保留的稽核紀錄外，也要求訂定稽核時間週期及紀錄留存政策，並保留稽核紀錄至少六個月。</p> <p>在稽核記錄措施中，則修法明定：資通系統產生的稽核紀錄，應依資通安全政策、法規等要求納入其他相關資訊；在時戳及校時措施中，修法明定系統內部時鐘應定期與基準時間源進行同步，資通系統應使用系統內部時鐘產生稽核紀錄所需時戳，並可以對應到世界協調時間（UTC）或格林威治標準時間（GMT）。</p> <p>在營運持續計畫構面中，有系統備份和系統備援等兩大措施，前者則修法明定，應在與運作系統「不同地點」的獨立設施或防火櫃中，儲存重要資通系統軟體與其他安全相關資訊備份；後者除了原本要求要訂定資通系統從中斷後至重新恢復服務的可容忍時間要求外，更修法在原服務中斷時，於可容忍時間內，由備援設備或其他方式取代並提供服務。</p> <p>在「識別與鑑別構面」中，有身分驗證管理、鑑別資訊回饋和加密模組鑑別等三大措施。其中，在身分驗證管理措施中，修法明定使用密碼進行驗證時，應強制規定最低密碼複雜度，強制規定密碼最短及最長的使用效期限制；在進行密碼變更時，則修法強制規定，不可以使用前三次使用過的密碼。</p> <p> </p> </div></div></div>
2020/11/13 17:22作者黃彥棻https://www.ithome.com.tw/news/141099
Dell、Fedex打造全美邊緣運算基礎架構
<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>看準邊緣運算服務（edge computing）的需求，Dell與運輸龍頭聯邦快遞（Fedex）、及資料中心設計業者Switch昨（12）日<a href="https://www.prnewswire.com/news-releases/dell-technologies-fedex-and-switch-team-up-to-deliver-exascale-multi-cloud-capabilities-to-the-edge-301171551.html" target="_blank">宣布</a>，將在全美打造Exascale多雲邊緣運算網路基礎架構，將伺服器、儲存及網路基礎架構推向各地，支援低延遲性的企業應用。</p> <p>這項合作將結合Dell的雲端基礎架構產品，包括伺服器、儲存、網路設備及超融合基礎架構（hyperconverged infrastructure）、Switch的邊緣資料中心方案，以便在全美各地建造技術區域中心（technology hub）。各地技術區域中心將分別再連結到Switch 4個主要資料中心。這些技術區域中心將設於聯邦快遞的物流倉儲中心，由後者負責實體建物的管理成本。Dell並將提供雲端代管服務。</p> <p>第一個技術區域中心位於聯邦快遞總部所在的田納西州曼菲斯市（Memphis）的站點，預計明年初開始上線營運。其後將視客戶需求，於指定地點部署。</p> <p>這項合作旨在建立多雲服務及Exascale等級的運算資源，支援人工智慧（AI）、機器學習等應用及5G服務。聯邦快遞也是新服務第一家客戶，將用以支援該公司的全球供應鏈管理。</p> <p><a href="https://www.datacenterknowledge.com/edge-computing/dell-switch-build-edge-computing-infrastructure-fedex-logistics-sites" target="_blank">媒體分析</a>，這新作法其實是套用物流業運用區域中心縮短送貨時間的思維，將雲端資源分配到更接近市場的地點。</p> <p>其他邊緣雲端服務，包括Google、AWS、Azure及IBM都是和電信業者如AT&T、Verizon合作，以便將雲端推向更靠近企業的地方。</p> </div></div></div>
2020/11/13 15:50作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141098
微軟：Office在Apple Silicon、Rosetta 2上效能一樣快
<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>蘋果本周<a href="https://www.ithome.com.tw/news/141039" target="_blank">公布</a>搭載自家晶片的新款Mac電腦，微軟<a href="https://support.microsoft.com/en-us/office/microsoft-365-and-office-2019-support-for-apple-silicon-c55b603e-14a6-4b69-bdc0-2bb4c9a36834" target="_blank">表示</a>，使用Apple Silicon M1晶片的電腦跑Office及Microsoft 365的速度不亞於英特爾晶片。</p> <p>本周宣布的新款Mac電腦（MacBook Air、MacBook Pro、Mac Mini）皆採用蘋果自有ARM-based 晶片Apple Silicon M1，是<a href="https://www.ithome.com.tw/node/37857" target="_blank">自2006年</a>Mac電腦全系列從IBM Power PC改用英特爾晶片後，再度轉移平臺。</p> <p>新Mac電腦執行今天正式釋出的新版作業系統macOS 11 Big Sur。Big Sur內建Rosetta 2模擬器，以便Apple Silicon處理器可以跑為英特爾晶片組組譯的應用程式，包括微軟的Office及其中第三方附加程式。微軟今年在蘋果WWDC 上宣布，已經將macOS版App搬到統一的binary上，未來同一個執行檔將可原生支援Apple Silicon和英特爾晶片組。</p> <p>微軟指出Microsoft 365 and Office 2019 ，包括Word、Excel、Powerpoint、Outlook、OneNote及OneDrive將支援Apple Silicon，建議用戶升級到November 2020 (build 16.43)版本以上，這版本已對macOS Big Sur最佳化，效能表現最好。</p> <p>以功能而言，微軟說明，跑在Rosetta 2上的Office功能不會有任何差異，只是每個Office App在第一次啟動時，會多花一點時間為這新處理器產生最佳化程式碼，但之後就會改善。</p> <p>根據<a href="https://www.zdnet.com/article/microsoft-office-will-be-about-20-second-slower-initially-on-apple-silicon-rosetta-2/" target="_blank">ZDNet</a>引述，微軟指出第一次啟動會比在英特爾平臺上慢20秒。不過微軟後來將這數據刪除。</p> <p>蘋果宣稱搭載Apple Silicon M1晶片的Big Sur-based Mac電腦效能和續航力皆大幅提升。以MacBook Air 為例，具備比前代效能快3.5倍的CPU速度、5倍的繪圖效能。此外，可支援連續無線上網15小時或看影片18小時，比前代增加6小時，視訊時間也拉長1倍。。</p> </div></div></div>
2020/11/13 15:00作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141094
研究人員警告：DNS快取污染攻擊可能死灰復燃，Google 8.8.8.8與CloudFlare 1.1.1.1都未能…
<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>加州大學河濱分校（UC Riverside）的一群安全研究人員<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3372297.3417280" target="_blank">在本周指出</a>，近年來已消聲匿跡的DNS快取污染（DNS cache poisoning）攻擊，很可能在多個漏洞的助益下死灰復燃，相關的漏洞波及網路上34%的開放解析器，包括於該領域市占率高達85%的Google 8.8.8.8與CloudFlare 1.1.1.1。</p> <p>DNS系統主要是用來連結網域名稱及其IP位址，而DNS快取污染則是在DNS的快取中注入一個惡意的IP位址，以將使用者連結到由駭客所控制的伺服器上，騙取使用者輸入其憑證。</p> <p>DNS快取污染曾是頗受歡迎的憑證竊取手法，然而，隨著各大瀏覽器隨機採用不同的傳輸埠來傳送解析或轉寄請求，有效地防範了相關的攻擊。然而，<a href="https://www.cs.ucr.edu/~zhiyunq/SADDNS.html" target="_blank">研究人員發現</a>了一系列的漏洞，可用來卸去隨機傳輸埠的保護機制，而讓DNS快取攻擊得以重生。</p> <p>該研究團隊利用一個可用來假冒IP位址的裝置，以及一臺用來觸發DNS轉寄或解析請求的電腦，轉寄與解析機制皆為DNS系統中的元件，以將請求傳送到適合的系統上；在利用轉寄機制的攻擊中，駭客可加入一個公開的無線網路，而在基於解析機制的攻擊中，則可藉由任何公共的解析器，包括Google 8.8.8.8或CloudFlare 1.1.1.1展開攻擊。</p> <p>在進入這些公共服務之後，駭客就能展開旁路攻擊，利用一個位於網域名稱請求主要通道之外的附屬通道，找出來源傳輸埠。研究人員找到一個方法能夠延長通道開啟的時間，並於每秒執行1,000次的猜測，直至找到正確的傳輸埠，接著就如同傳統的攻擊手法，植入惡意的IP位址，執行DNS快取污染攻擊。</p> <p>此一攻擊影響DNS基礎設施的所有快取層，諸如DNS轉寄快取或解析快取，也波及廣泛的DNS軟體堆疊，涵蓋BIND、Unbound，以及於Linux上運作的dnsmasq，也可能有其它作業系統受害，漏洞存在的條件則是作業系統及網路的配置允許ICMP（Internet Control Message Protocol）的錯誤回覆。</p> <p>該研究團隊表示，他們已在實際的環境中實驗了此一攻擊手法，證明它是可行的。此外，他們也建議業者應該採用額外的隨機能力與加密解析決方案，來防堵相關攻擊。</p> <p> </p> <p class="rtecenter"> </p><div class="media_embed" height="315px" width="560px"> <iframe allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen="" frameborder="0" height="315px" src="https://www.youtube.com/embed/Gogk3yEKnaI" width="560px"></iframe></div> <p> </p> </div></div></div>
2020/11/13 15:00作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141096
Line登入開始支援FIDO身分驗證機制，iPad用戶免輸密碼，靠手機刷臉、掃指紋就能登入
<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>Line宣布開始導入免密碼登入機制，讓用戶可以憑手機上的生物特徵辨識，取代輸入密碼，在其他裝置登入Line，首波開放iPad版Line用戶使用這項機制登入，今年底前將擴大到電腦版，預計明年將會應用於移動Line帳號，以及登入Line家族服務。</p> <p>目前在手機以外的其他裝置，例如iPad或電腦登入Line時，用戶可選擇輸入電子郵件及密碼，或是以個人使用的手機掃描QR Code，通過使用者身分驗證後登入。新的生物特徵機制可讓iPad用戶登入Line時，不需輸入密碼，選擇通過手機上的臉部辨識或是指紋辨識完成身分驗證，讓iPad用戶快速登入Line。</p> <p>Line指出，Line從2017年加入FIDO聯盟，2018年在Line Pay提供FIDO2生物特徵辨識，現在將這項生物辨識技術開放於iPad版Line使用，這項機制基於FIDO2認證，用戶的臉部、指紋等生物特徵資訊不會儲存在Line應用程式或伺服器上，可減少用戶輸入密碼，快速完成使用者的身分驗證。</p> <p>不過要使用生物特徵辨識，登入iPad版Line服務，需要先完成啟用Line生物特徵辨識及連動，包括手機版Line和iPad端都要完成首次設定。</p> <p>首先在手機端，用戶需先確認手機版Line已升級至Line 10.18.0以上版本，並先在iPhone或Android手機上啟用生物辨識，並設定首次連動生物辨識與iPad版Line登入。</p> <p>以iPhone用戶為例，先確認已升級至Line iOS 10.18.0以上版本，再進入Line主頁的「設定」，點選「我的帳號」，在Face ID（或Touch ID）點選「開始同步」，接下來掃描臉部或指紋，完成後Face ID欄位顯示「解除連結」。需注意的是，用戶確認開啟「允許自其他裝置登入」。Android版的Line啟動生物辨識步驟也是相似設定。</p> <p>在iPad端也需確認升級至Line iOS 10.18.0，再設定手機的生物特徵辨識和iPad版Line登入之間的連動關係，iPad用戶需先輸入手機門號，再點選「使用智慧手機登入」，點選「顯示認證碼」，即顯示六位數認證碼；接下來，再在手機上Line主頁的設定，進入「我的帳號」、「連動其他裝置」，接著輸入六位數認證碼，完成首次連動及登入。</p> <p>之後，iPad用戶想要登入Line時，輸入電話號碼，選擇「使用智慧手機登入」，再用手機進行臉部辨識、指紋辨識，就能在iPad上登入Line。</p> <p>Line表示，使用生物特徵辨識登入，可避免密碼被盜，致帳號被冒用的風險。目前首波開放iPad版Line登入使用生物特徵機制，但Android平板用戶暫時無法使用，仍需依傳統方式通過身分驗證登入。</p> </div></div></div>
2020/11/13 16:04作者蘇文彬https://www.ithome.com.tw/news/141095
兒童線上遊戲Animal Jam驚傳資料外洩，4,600萬玩家遭波及
<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>最近1到2年，駭客針對遊戲產業發動攻擊的情況，可說是時有所聞，而遊戲公司可能直到資安專家發現通報，才驚覺資料被偷走。根據資安新聞網站Bleeping Computer的<a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/animal-jam-kids-virtual-world-hit-by-data-breach-impacts-46m-accounts/">報導</a>，他們在11月10日在駭客論壇裡發現，有人公開分享2個隸屬於兒童線上遊戲Animal Jam的資料庫，Bleeping Computer向該遊戲的開發商WildWorks通報，並得到證實，WildWorks也在遊戲網站上<a href="https://www.animaljam.com/en/2020databreach">公告</a>此事。</p> <p>Animal Jam是什麼樣的遊戲？它是由位於美國猶他州WildWorks工作室開發的角色扮演遊戲，目標族群是7至11歲的孩童。玩家可在遊戲的虛擬森林世界裡，扮演不同的動物，來和其他玩家互動，型態有點類似任天堂開發的「動物森友會」。這款遊戲自2010年推出以來，目前有超過1.3億人遊玩，而且平均1.4秒就會出現新的玩家。此外，WildWorks提供了家長專用的<a href="https://www.animaljam.com/en/parents">控管工具</a>，算是同類型遊戲裡相當特別的功能。</p> <p>在這起資料外洩事件中，Bleeping Computer看到這2個遭竊的資料庫，分別以「遊戲帳號」和「使用者名稱」命名，其中包含了4,600萬筆使用者記錄，這些資料很可能在今年的10月12日遭竊。至於取得這些資料的攻擊者身分為何？在論壇上分享資料庫的人特別標記了ShinyHunters，而這是專門鎖定網站下手的駭客組織。</p> <p>而WildWorks在11日早上得知資料外洩的情事後，已經積極展開調查，該公司執行長Clary Stacey告訴Bleeping Computer，他們認為駭客藉著公司的Slack伺服器，竊得AWS金鑰，但他們察覺相關攻擊情事的當下，並未意識到資料已經遭竊。</p> <p>根據Bleeping Computer取得的資料庫，WildWorks證實遭到外洩的用戶資料內容，當中包含4,600萬個使用者名稱與SHA1密碼雜湊值、7百萬個家長的電子郵件信箱，其中有116筆記錄包含了家長姓名和帳單地址，但當中沒有信用卡的資料。</p> <p>值得留意的是，上述的密碼雜湊值，駭客宣稱已經破解其中的1,300個，但WildWorks無法確認已被解密的密碼數量。為了防堵駭客濫用Animal Jam玩家的帳號，該公司要求所有的玩家重設密碼。除此之外，Clary Stacey表示他們已經準備提交報告給FBI，還有通知電子郵件受影響的家長，同時也在網站上公告此事。</p> <p>對於Animal Jam的玩家而言，究竟應該如何自保？WildWorks指出，玩家與家長最好馬上更換遊戲帳號的密碼，假如他們也在其他網站上使用了相同密碼，也應該一併更換，再者，使用者最好在各式網站服務採用不同的密碼，以防範自己成為密碼填充攻擊（Credential Stuffing）的受害者。</p> <p>有別於多數遊戲產業遭到攻擊的事件，這次駭客的目標是年齡層較低的孩童會使用的網路服務，這些兒童往往缺乏相關的資安意識，而可能在相關事件發生的時候，仍然不會變更密碼來保護自己，進一步成為家用網路的資安破口，未來這種針對兒童族群網路服務的攻擊事件，可能會更加頻繁。此起事件突顯出，家長不只要有自我保護措施，同時也應該讓孩子從小就開始培養資安意識，避免剛學會使用網路就成為駭客下手的目標。</p> </div></div></div>
2020/11/13 12:50作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/141089
緩解壟斷疑慮，蘋果下一版iOS 14更新可能將建議用戶第三方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>因為獨厚自家App而面臨多國政府反托拉斯調查的蘋果，可能會提供第三方App的建議給用戶，來平息各國政府的疑慮。</p> <p>昨日蘋果正式釋出下一代macOS 11 Big Sur，同時間也釋出iOS 14.3第一個開發人員Beta版。<a href="https://9to5mac.com/2020/11/12/ios-14-3-will-suggest-third-party-Apps-to-users-during-the-iphone-or-ipad-setup-process/" target="_blank">9to5mac</a>在這個版本的程式碼中發現，iOS 14.3將新增一個選單，它會在新iPhone設定過程中出現，提供App Store上第三方App的建議給使用者。這段程式碼寫著「為遵循特定地區的法規要求，請檢視可供下載的App」字樣，顯示這個選單並非全球推出，而只提供特定市場。</p> <p>不過iOS 14.3 beta只能從「設定」App下載，而且要視蘋果是否已部署到開發人員所在地區。</p> <p>至於哪些地區會有這選單不得而知，但媒體推斷可能首先出現在歐盟地區。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/129325" target="_blank">Spotify</a>去年向歐盟狀告蘋果App Store以不公平手法對待競爭對手，像是搜尋排序偏私自家服務、Apple Music強制要求分潤30%、以及不許開發商和使用者聯繫等。其他提出抱怨的還包括卡巴斯基、樂天的電子書業務Kobo等。從歐盟因Google Android強制搭載自家搜尋引擎，而<a href="https://www.ithome.com.tw/news/124652" target="_blank">重罰Google</a>43億歐元的前車之鑒來看，蘋果也可能面臨同樣懲處。</p> <p>其他國家包括日本、南韓、德、法、英、澳洲、<a href="https://www.ithome.com.tw/news/132345" target="_blank">俄羅斯</a>也都宣布對蘋果展開調查。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/139091" target="_blank">美國</a>今年更對蘋果在內的4巨頭進行壟斷調查。</p> <p>在9月釋出的<a href="https://www.ithome.com.tw/news/139970" target="_blank">iOS 14</a>中，蘋果已經允許使用者把iPhone上瀏覽器及電子郵件程式的預設值變更為第三方服務，例如可以預設Chrome瀏覽器而非Safari，或以Outlook取代Apple Mail。</p> </div></div></div>
2020/11/13 13:10作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141092
微軟呼籲用戶別再用簡訊多因素驗證
<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>以簡訊接收多因素驗證的安全事件頻傳，微軟本周再<a href="https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-active-directory-identity/it-s-time-to-hang-up-on-phone-transports-for-authentication/ba-p/1751752" target="_blank">呼籲</a>用戶停用簡訊、語音形式的多因素驗證（Multi-Factor Authentication, MFA），改用App或硬體式的驗證方案。</p> <p>微軟身份安全產品總監Alex Weinert指出，破解MFA保護的帳號成本很高，攻擊者一般沒有動機，這讓使用MFA的帳號被駭的比例小於0.1%。但是使用電話網路（PSTN）服務，像是簡訊和語音來傳送OTP驗證碼則是另一回事。現有竊取帳號密碼的攻擊，幾乎都可用在PSTN傳送的OTP，包括社交工程、裝置竊取、帳號綁架攻擊。</p> <p>Weinert列舉簡訊的種種缺點，包括因電信網路問題常寄丟，以及各地區電信法規對簡訊規定不一致及經常變動，導致頻繁寄送錯誤。但最嚴重的問題是安全性。簡訊僅能最多容納160字元，過於基本的訊息令用戶無法判斷真偽，而成為釣魚簡訊受害者。而為了支援眾多裝置，簡訊格式無法太複雜，無法像電子郵件加入安全技術，像是加密、或是支援生物辨識驗證及FIDO。此外電信客服中心人員可能受到賄賂、脅迫或利誘，而允許向用戶發送詐騙簡訊或詐騙電話，這類漏洞引發的安全問題包括密碼攔截、轉接（call forwarding）詐騙或SIM卡劫持（SIM swapping）等。</p> <p>雖然仍然呼籲用戶使用MFA，但基於簡訊和語音電話等PSTN服務的種種缺點，微軟建議使用新一代技術，像是App式或是無密碼驗證方案如生物辨識或FIDO-based硬體金鑰等。</p> <p>事實上，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/107308" target="_blank">美國政府</a>早在2016年就已呼籲金融等網路服務供應商不要使用簡訊OTP方案，推特、臉書也從去年不再強制用戶使用簡訊為基礎的雙因素驗證。</p> <p>除了硬體金鑰或App方案外，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/135646" target="_blank">蘋果提出</a>新式OTP簡訊格式來解決現有釣魚簡訊問題，也獲得了Google的支持。</p> </div></div></div>
2020/11/13 12:10作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141088
Python程式語言作者Guido van Rossum加入微軟
<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1991年建置Python程式語言的Guido van Rossum，雖然已於去年宣布正式退休，但他本周透過Twitter<a href="https://twitter.com/gvanrossum/status/1326932991566700549" target="_blank">表示</a>，退休生活實在太無聊了，因此他已加入微軟的開發者團隊，此一消息也已獲得微軟的證實。</p> <p>1956年誕生的Rossum為荷蘭人，1982年取得阿姆斯特丹大學的數學暨電腦科學碩士，於1991年發表了Python高階程式語言，因此又被稱為Python之父。Rossum早期曾在許多研究機構任職，包括荷蘭的CWI，以及美國的NIST與CNRI等，2000年進入開源碼應用伺服器公司Zope工作，2005年被延攬至Google，2013年再轉戰至Dropbox。</p> <p>Rossum是在去年10月離開Dropbox，並正式宣布退休。不過，現年64歲的Rossum在本周宣布重出江湖，而且已加入微軟。</p> <p>Python程式語言為Rossum最為人所熟知的成就，根據RedMonk今年7月所公布的程式語言熱門排行榜，已經超過30歲的Python在排行榜上名列第二名，僅次於JavaScript，擊敗了Java、PHP或C++等。</p> <p>RedMonk指出，該排行榜的前兩名一直都是由JavaScript及Java占據，Python是首個打破這個慣例的程式語言，事實上，Python既是眾多小型專案的黏合劑，也是無數個人腳本程式的基礎，同時還能持續於新興或擴增的類別中立足。</p> <p>微軟除了向<a href="https://www.zdnet.com/article/guido-van-rossum-the-python-languages-founder-joins-microsoft/" target="_blank">媒體</a>證實此事之外，亦說該公司原本便承諾將貢獻並協助Python社群的成長，Rossum的加入也是該承諾的體現。</p> </div></div></div>
2020/11/13 12:30作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141090
全球最大眼鏡集團Luxottica外洩病患資料，面臨集體訴訟
<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>位於義大利的全球最大眼鏡集團Luxottica在今年8月遭到駭客入侵，曝露近83萬名病患資料，本周即傳出已有美國用戶針對該公司提出集體訴訟。</p> <p>Luxottica旗下擁有十多個太陽眼鏡品牌，還是眾多知名品牌的眼鏡製造商，在全球設立了逾9,000家零售商店，除了眼鏡的生意之外，該公司亦於美國設立了EyeMed Vision Care視力保健醫療中心，宣稱擁有5,800萬名會員。</p> <p>根據Luxottica的<a href="https://luxottica.kroll.com/" target="_blank">說明</a>，該公司伺服器是在今年的8月5日遭到未經授權的存取，駭客入侵的是該平台的預約系統，他們在9日察覺駭客行動，28日判斷駭客可能已存取病患的個人資訊，涵蓋姓名、聯絡資訊、預約時間、健保單號，以及醫生的眼睛治療紀錄等。</p> <p>此外，Luxottica在10月底提交給美國衛生及公共服務部（HHS）的<a href="https://ocrportal.hhs.gov/ocr/breach/breach_report.jsf" target="_blank">資料</a>顯示，此一資料外洩事件總計影響了829,454名病患。</p> <p>一名Luxottica的美國病患Michael Doyle則在本周<a href="https://news.bloomberglaw.com/privacy-and-data-security/eyewear-company-targeted-in-class-action-suit-following-breach" target="_blank">提出</a>集體訴訟，指控Luxottica並未充份保障病患的資料安全，把病患資料存放在含有漏洞的伺服器上才會引來網路攻擊，將讓病患承擔身分竊盜風險，要求Luxottica補償病患的損失，提供信用監控服務，並改善其系統安全。</p> </div></div></div>
2020/11/13 12:45作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141091
Alexa將可根據用戶問句推測其最終目的
<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>Amazon持續強化數位語音助理Alexa的能力，現在不只能夠直接回應Alexa用戶的問題，還能根據用戶的提問<a href="http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:1oGBnJpll08J:https://www.amazon.science/blog/alexa-gets-better-at-predicting-customers-goals+&cd=1&hl=zh-TW&ct=clnk&gl=tw" target="_blank">推測用戶的動機</a>，同時主動提出建議，初期此一新的功能只支援美國的英文用戶。</p> <p>舉例來說，當Alexa用戶詢問泡茶所需的時間時，Alexa不僅會回答「5分鐘」還會接著建議「要我幫你設定5分鐘的鬧鐘嗎？」即是從用戶的詢問中推測其最終的目的。</p> <p>Amazon表示，這樣的轉換看起來很容易，但背後其實有許多複雜的演算法，從偵測用戶的潛在目的，再把它們轉換成可能涉及不同技能的行動，還得以不打擾用戶的方式出現。</p> <p>第一步就是要判斷使用者的問題是否含有潛在目的，因為並非所有的對話都適合用來挖掘潛在目的，於是Amazon採用基於深度學習的觸發模型，它會根據用戶與Alexa之間的文字往來，以及該用戶是否曾與Alexa的建議交流等因素，來判斷是否適合挖掘潛在目的，並提出建議。</p> <p>此一潛在目的發現模型會分析用戶的表達特徵，例如用戶與之交流的可能性，並利用各種深度學習子模型來評估其它的特徵，像是用戶傾向於修改之前的命令或發布新命令，或者是其直接目的與潛在目的是否是一致的，隨著時間的推移，該發現模型就能透過實際的學習來改善預測能力。</p> <p>繼之會有一個語義角色標記模型來查找對話中的名稱與其它參數，再藉由脈絡轉換模型將這些名稱改成之後的Alexa技能所能使用的結構化格式，追蹤用戶採納建議與否，並自動抑制表現不佳的經驗。</p> </div></div></div>
2020/11/13 10:20作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/141087
Google改良語音過濾模型，提升裝置上語音辨識效果
<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發表了裝置上輕量級語音過濾模型<a href="https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html">VoiceFilter-Lite</a>，可用於背景音吵雜，或是多人環境的語音處理應用，使得即便在沒有網際網路連接，也能讓用戶在極為吵鬧的地方，存取語音助理功能。</p> <p>透過語音輔助技術，可以讓用戶利用聲音命令，與裝置進行互動，而這仰賴精確的語音辨識，才能讓語音助理服務特定用戶，Google提到，在許多實際的情境中，語音辨識的輸入音訊，通常含有重疊的語音，而這對許多語音辨識演算法來說，是一個巨大的挑戰。因此在2018年的時候，Google發展出了VoiceFilter系統，讓使用者可以註冊自己的聲音，使得語音助理能夠提供個人化的服務。</p> <p>不過，雖然VoiceFilter方法能夠精確地區分目標使用者的聲音，而且比過去的方法，提供更好的失真比（SDR），但缺點在於該模型太大，在裝置上執行，受到了CPU、記憶體的限制，同時也需要考量電量消耗以及延遲的問題，因此現在Google對VoiceFilter作出改進，發展出輕量版的VoiceFilter-Lite，以便將模型放到裝置上執行。</p> <p>Google精心設計了VoiceFilter-Lite，使其能適應裝置上的應用，VoiceFilter-Lite能夠即時過濾掉非目標說話者的聲音，並在Google使用TensorFlow Lite函式庫，對神經網路進行量化後，模型的大小僅為2.2 MB，很適合整合進大多數裝置上應用程式。</p> <p>VoiceFilter-Lite是一個隨插即用的模型，當用戶沒有註冊聲音，應用程式可以簡單地跳過VoiceFilter-Lite，直接進行後續的處理，而這也代表，開發者可以分開訓練和更新，語音辨識模型還有VoiceFilter-Lite模型，大幅降低部署過程的複雜度。</p> <p>無論是在安靜的場景，或是吵雜的場景，VoiceFilter-Lite都能夠良好地處理單一說話者的語音，而在語音重疊的情境，VoiceFilter-Lite能夠改善單字錯誤率25.1％，而在像是家中智慧音響的使用場景，其回音與多人聲重疊的環境，使得語音辨識更具挑戰，而VoiceFilter-Lite也能改善單詞錯誤率達14.7％。</p> </div></div></div>
2020/11/13 10:50作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141072
LinkedIn釋出Java機器學習函式庫Dagli
<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>LinkedIn在GitHub釋出容易使用，且不容產生臭蟲的Java機器學習函式庫<a href="https://engineering.linkedin.com/blog/2020/open-sourcing-dagli" target="_blank">Dagli</a>，內含大量開箱即用的靜態模型，方便開發者建置機器學習應用。</p> <p>LinkedIn解釋開發Dagli的原因，他們看到現存許多機器學習工具，包括深度學習函式庫TensorFlow、PyTorch、DeepLearning4J和CNTK，或是用於超大型工作管線的Spark、Kubeflow，以及用來開發通用模型的scikit-learn和ML.NET等，官方提到，這些工具所產生的模型，在未來發展和維護都非常複雜，進而產生長期的技術負擔。</p> <p>因此他們發布了Dagli，要來解決模型技術債的問題，Dagli是一個適用於Java和其他JVM語言的開源機器學習函式庫，開發者可以用來編寫抗臭蟲、可讀、可修改、可維護且易於部署的模型工作管線，Dagli能良好地支援現代機器架構，高效地使用多核CPU以及GPU，在單機上訓練機器學習模型。</p> <p>無論是經驗豐富的機器學習工程師，抑或是才剛接觸機器學習的開發者，都能夠使用Dagli開發機器學習模型，對資深機器學習工程師來說，Dagli提供一個簡便的方法，以開發高效能且生產就緒的模型，該模型能夠接受長期維護，並在需要時進行擴充，能夠與現在基於JVM技術的堆疊整合。</p> <p>而對於剛接觸機器學習的工程師而言，Dagli提供直觀好用的API，可結合熟悉的JVM工具使用，並且避免發生常見的邏輯錯誤。Dagli可將模型工作管線定義為有向無環圖（DAG），同時用於訓練和預測，開發者不需要單獨實作訓練用工作管線，以及預測用工作管線。</p> <p>Dagli使用簡單可讀的工作管線定義，還有大量的靜態類型與不可變性，從根本設計上，杜絕大部分潛在的邏輯錯誤，而且Dagli提供高度可移植性，用戶可將其用在伺服器、Hadoop、CLI、IDE，以及任何JVM上下文環境。</p> <p>由於Dagli可將整個工作管線當作一個物件，進行序列化及反序列化，因此非常容易進行部署，而且還提供了大量可立即使用的工作管線元件，包括神經網路、邏輯回歸、交叉驗證和FastText等，在速度表現上，Dagli支援高度平行化的多執行緒訓練和預測，對工作管線進行最佳化，並以小批次處理提升效能。</p> </div></div></div>
2020/11/13 10:50作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141082
服務網格Linkerd 2.9新增支援交互TLS以及ARM平臺
<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>雲端原生運算基金會CNCF底下的服務網格專案Linkerd，釋出了最新<a href="https://linkerd.io/2020/11/09/announcing-linkerd-2.9/" target="_blank">2.9更新版本</a>，這個版本對所有TCP連接支援交互TLS（mutual TLS，mTLS），並且增加對ARM平臺的支援，以及增加多核心代理Runtime，進而提高單個Pod的吞吐量。</p> <p>Linkerd 2.9可以在不需要使用者配置的情況下，自動加密和驗證網格端點之間所有的TCP連接，包括自動輪轉Pod憑證，或是自動將TLS身份綁定到K8s的ServiceAccount中，官方提到，自動mTLS是朝向零信任安全的一大步，透過在Pod邊界執行加密和身份驗證，Linkerd能以零信任的形式，提供加密傳輸。</p> <p>官方提到，與諸如Istio等其他服務網格相比，Linkerd因為採用以Rust開發的微型代理，因此執行速度超快，且使用極低的記憶體容量，而這是採用單核心Runtime實現的，但單核心提供的功能有限，因此從Linkerd 2.9開始，官方升級Linkerd代理採用多核心Runtime，以提高單個Pod的吞吐量，和並行處理能力。</p> <p>Linkerd 2.9還加入對ARM的支援，因此現在無論開發者是使用基於ARM的機器，像是AWS Graviton，或是在樹莓派叢集上執行Linkerd，Linkerd都能提供良好的支援。另外，Linkerd 2.9也開始支援K8s的服務拓樸功能，以限制請求留在特定節點中，或是將請求限制在特定地區，這項功能可以有效提升大型應用程式的效能。</p> </div></div></div>
2020/11/13 10:55作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/141086
AMD、IBM合作發展混合雲機密運算服務
<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>AMD、IBM昨（11）日<a href="https://newsroom.ibm.com/2020-11-11-IBM-and-AMD-Announce-Joint-Development-Agreement-to-Advance-Confidential-Computing-for-the-Cloud-and-Accelerate-Artificial-Intelligence" target="_blank">宣布</a>簽定多年合作協議，將發展機密運算（Confidential Computing）方案以確保混合雲的安全環境，進而推動AI等技術的加速。</p> <p>所謂機密運算（Confidential Computing）是為了解決資料在處理（processing）階段中較易遭受威脅。這是因為不同於資料在儲存及傳輸過程中可在加密下執行，資料在處理階段需要解密，而造成曝露在惡意攻擊的風險中。解決方法是實作以硬體建立VM的信賴執行環境（trusted execution environment, TEE）並可加密記憶體，使處理中的資料僅獲得金鑰的App才得以存取，防止資訊洩露。AMD也在其EPYC處理器產品中加入名為Secure Encryption Virtualization的技術以實現機密運算。</p> <p>IBM和AMD的合作下，雙方將運用開源軟體、開放標準及開放系統架構實現混合雲環境下的機密運算，並加速高效能運算及人工智慧（AI）的發展。雖然IBM沒有明說，不過顯然新發展的技術將會結合其Red Hat Enterprise Linux及OpenShift運用於其混合雲服務。</p> <p>這項合作也符合AMD近來極力向資料中心擴展版圖的策略。今年7月AMD也和Google合作<a href="https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/introducing-google-cloud-confidential-computing-with-confidential-vms" target="_blank">宣布</a>Google Cloud中的機密運算服務Confidential VM。</p> <p>競爭者Intel 也正在推動將其相應技術Software Guard Extensions (SGX) 推到全Xeon系列產品，以防止Meltdown、Spectre漏洞的災情重演。</p> </div></div></div>
2020/11/13 09:30作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/141069
耀獅打造智慧藥局行動車，要深入社區收集民眾健康量測數值
<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>隨著智慧醫療時代的來臨，全臺第一家由藥師執業的連鎖藥局躍獅連鎖藥局（簡稱躍獅），也積極發展智慧醫療、照護服務，今日（11/12）宣布與東海大學合作，將打造配備多項量測儀器的「智慧藥局行動車」，深入鄰里，來為民眾量測健康數值，特別是針對三高的量測，藉此擴大收集健康資料，回傳雲端做數據分析。</p> <p>新的智慧行動車是躍獅智慧藥局門市的變形版。去年，耀獅在臺北市松山區開設了第一間智慧藥局門市，於現場部署健康量測儀器，提供民眾量測血糖、血氧和血壓等數值。量測後，資料會上傳雲端，民眾可通過耀獅App來掌握數值，甚至可以看到在一定區間內數值的線性變化，而耀獅也藉此分析累績的健康數據，找出加值運用的價值。目前耀獅有兩間智慧藥局門市。</p> <p>ㄣ</p> <p>然而，實體門市受環境限制，影響範圍有限。躍獅連鎖藥局總經理陳美孜表示，智慧店無法移動，因此，她把智慧店定位為「點」的部署，決定展開「線」的部署，來延伸藥局量測服務可觸及的範圍。</p> <p>透過參與東海大學推動的「開放式養生村」計畫，躍獅將把智慧藥局一、二號店的經驗和資源，搬上東海大學今年初打造的智慧行動車，結合智慧藥局的多項量測儀器和感測裝置，包含血糖、血氧和血壓的量測設備，讓藥局走向行動化，不再受環境限制，可深入鄰里做更多的檢測。同時，行動車現場會有耀獅的營養師與藥師團隊，他們會根據民眾的量測數值，給予一些生活作息調整的建議。</p> <p><img alt="" src="https://d3jcp1umdd59vg.cloudfront.net/sites/default/files/images/web.jpg" style="width: 600px; height: 334px;" /></p> <blockquote><p><em>攝影／黃郁芸</em></p> </blockquote> <p>三高是威脅民眾健康的隱形殺手，但是，三高量測數據收集需要設備，而一般家庭通常不會有所有的設備，仰賴至藥局或是特定的據點來做量測。如今，把這些儀器搬上具機動性的車輛上，打造行動化的智慧藥局，民眾不用購買各種量測儀器就可量測。</p> <p>且行動車通過物聯網技術，會將民眾的量測資料上傳雲端，供民眾透過App查看，而民眾的量測數值也將作為躍獅所屬敏盛醫療體系，未來在規畫社區及居家照護上使用的資料。</p> <p>除了有血糖、血氧和血壓三項量測儀器外，行動車還配備VR眼疾體驗裝置，讓民眾可透過VR眼鏡，體驗黃斑部病變、白內障等不可逆眼疾的感受，以在眼疾發生時，可即早發現、就醫治療。另外，還有穿戴式手套搭配感測器，可模擬肌力訓練，供民眾了解自身肌力與協調力的狀況。即日起連續4天（11/12-11/15），智慧藥局行動車會進駐於信義區Att 4 Fun廣場，提供民眾量測身體狀況。</p> <p>下一階段，耀獅將運用雲端，透過新App，發展藥局「面」的部署。躍獅明年將推出的新App與現有App最大的差別將是，使用族群的差異。陳美孜表示，現有App主要針對診所病患所設計，新App要擴大使用的族群，任何來藥局消費的民眾，都可使用。</p> <p>App會與血壓、血糖、血脂等量測儀器串接，呈現量測數值，且民眾家中若有已用API與App串接的設備，也可從App上查看在家量測的數值。為了擴大App的使用族群，躍獅也在思考將開放App給獨立藥局使用的可行性。文⊙黃郁芸</p> </div></div></div>
2020/11/12 19:49作者黃郁芸https://www.ithome.com.tw/news/141084
臺廠面對資安議題，將包袱轉成資產，PSIRT團隊變身企業競爭力
<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>「對於上市櫃公司而言，無利可圖的事情不會做，所以合勤科技打造PSIRT（產品資安事件回應小組），表示PSIRT對合勤科技營運有幫助，也成為該公司重要的企業競爭力。」合勤科技資安長游政卿如此說道。</p> <p>不只是合勤科技，包括知名的NAS業者群暉科技和威聯通公司等，也都在企業內部成立PSIRT團隊，負責各該公司的產品，一旦遭遇的各種資安問題，PSIRT團隊都可以在第一時間提出相對應的資安措施。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>合勤科技面對挫敗打造PSIRT，董事長擔任最高主管</strong></span></h1> <p>游政卿回憶合勤科技當年為什麼要打造PSIRT團隊，他說，這是用血淚得來的教訓。</p> <p>時間發生在2016年11月28日，德國電信遭遇一次大範圍的網路故障，在這次故障中，該公司的2千萬固定網路用戶中，有大約90萬個路由器發生故障（約4.5%），而這些損壞的路由器就是合勤科技的產品。</p> <p>經過查證，當年德國電信網路故障的原因是因為Mirai傀儡網路造成的，同時間，其他還有愛爾蘭電信的xDSL設備都被駭客接管。</p> <p>因為德國電信採購合勤科技的路由器故障，結果導致合勤科技不僅要為此投入大量的資源修復漏洞，也同時支付了一大筆罰款。</p> <p>這件事情也讓合勤科技董事長朱順一開始思考，「不應該把要發給員工的獎金，變成是支付給客戶的罰款。」因此，合勤科技為了因應這類該公司推出產品，一旦爆發各種資安事件，該公司可以有足夠的能量即時因應，於是便在2017年4月，成立PSIRT團隊。</p> <p>游政卿指出，PSIRT在合勤科技的地位很高，因為，PSIRT最大長官就是重視資安的董事長朱順一，並且是扮演策略中心角色，就不會因為成本過高或是利潤不足的因素，讓PSIRT成為一個不上不下的單位。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>成立PSIRT的目的在於保護客戶和公司信譽，也是企業差異化競爭力所在</strong></span></h1> <p>「成立PSIRT團隊的目的就是：為了獲得客戶的信任」，他表示，資安不僅要高階主管從上而下的支持和重視，公司的流程也必須都符合資安的原則，讓所有的SOP都符合資安的規定，加上，合勤科技的通路商是全球各大電信業者，而這些通路商當中，也開始提供雲端資安的服務，因此，合勤科技也決定取得ISO 27001的資安認證，讓公司的SOP（標準作業程序）都可以符合資安的規範。</p> <p>游政卿認為，PSIRT的目的是為了保護客戶和公司信譽，許多客戶對於資安議題的關注來自於各種輿情和媒體報導，因此，合勤科技的PSIRT團隊重要的資訊來源在於行銷部門和市場的客戶回饋，內部研發部門會評估，各種漏洞影響該公司產品型號為何？帶來影響性為何？例如，這些漏洞是否已經有POC（概念驗證）？或者已經在現實社會中，已經可以被駭客驗證、執行了？以及是否有自動化的攻擊工具等等。</p> <p>他指出，該公司的產品經理都要負責產品的損益，完成修補產品漏洞的作法後，怎麼派送並部署這些修補程式才是重點。因為，合勤科技和全球很多電信業者合作，這些業者在最後一哩路，必須委託工裝工程師到客戶端安裝、設定路由器等產品，但這些負責安裝的工程師往往並不在意產品的安全性，而是在意便利性。</p> <p>游政卿表示，很多廠商的路由器往往有預設帳號、密碼，為了提高客戶服務的滿意度，最關鍵的流程就是修補程式必須到位，例如，從廠商端釋出，往往難在漏洞修補程式，怎麼順利的在客戶端完成修補修補。</p> <p>雖然，許多PSIRT團隊的任務是事後完成產品漏洞修補，但游政卿表示，合勤科技的PSIRT團隊透過把後端檢測模組化後，並將設計驗證的測試放到設計初期，透過超前驗證的方式，可以在設計的前期，就把發現到的資安漏洞完成修補。「這種Design By Default（預設安全設計）把資安往前做，往往比事後才做漏洞修補要好。」他說。</p> <p>所以，「PSIRT對合勤科技帶來的價值在於：可以與人溝通、擁有客戶觀點。」他認為，打造PSIRT團隊不是單純為了資安而已，而是必須可以為公司創造利益、提高客戶滿意度，這才是PSIRT真正的價值。</p> <p>他說，該公司面對錯誤、成立PSIRT後，積極修補各種產品的資安漏洞，並獲得客戶的高度滿意。面對路由器故障遭到德國電信的罰款，合勤科技在成立PSIRT團隊後，對該公司帶來的實際效益就是：合勤科技在2018年，名列德國電信四大優秀供應商之一。游政卿表示，合勤科技的PSIRT團隊，不僅帶來客戶的信任，也對公司帶來實際的營收獲利，更成為和同業帶來差異化的競爭力所在。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>PSIRT不僅要懂資安和產品，更必須擅長人際互動和溝通</strong></span></h1> <p>「成立PSIRT對組織的挑戰，不在是否具備良好的資安技術能力，而是在於人和人之間、和客戶之間的溝通是否流暢，」游政卿表示，畢竟，PSIRT關注的議題，都應該要是客戶所關注的議題，即便企業內部了解漏洞和修補漏洞的重要性，但怎麼讓客戶端也為PSIRT在意的資安重點買單，往往有很長資訊流的環節必須完善。</p> <p>因此，他笑說：「合勤科技PSIRT團隊成員是該公司研發團隊中，最優秀的一批工程師，也是人際關係最好的工程師。」對內不僅可以和公司內部的行銷、公關和業務部門溝通，對外也可以和客戶溝通無礙。</p> <p>但他認為，既然成立PSIRT，要長期維運下去，就一定要讓組織有利可圖，不可能只單純依賴熱情維運PSIRT，因此，合勤科技也必須提供PSIRT良好的升遷管道，讓PSIRT團隊有自我提升的動力，打造優秀人才願意留下來、不會被其他同業挖角的工作環境。</p> <p>有一些大型企業針對資安事件成立CSIRT（資安事件緊急應變團隊），但他說，成立PSIRT團隊其實才剛在起步階段，不僅要具備資安和產品的技術能力，更必須超越成本中心，只有連動到市場、行銷和客戶，轉變成利潤中心，讓PSIRT團隊的技術有價，更成為該公司的最大企業競爭力的差異所在。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>威聯通成立PSIRT團隊，將資安漏洞轉換成產品新功能</strong></span></h1> <p>在大數據時代，不管是企業和個人都擁有大量的資料，採購並使用各種NAS（網路附加儲存）設備，已經是一種常態。威聯通技術長龔化中表示，面對各種傀儡網路、挖礦和勒索軟體的威脅，威聯通很早就成立自己的PSIRT產品安全團隊，而該公司面對的威脅有兩種，通常是自己開發軟體帶來的資安漏洞以及開源軟體函式庫的漏洞。</p> <p>他指出，剛開始成立PSIRT時，因為擔心分享漏洞資料會影響商譽，許多像是TWCERT或是First等國際組織，因為具有良好的SOP，透過各種稽核方式，可以避免漏洞資訊太早外洩而對客戶造成損害；但龔化中也說，不管是企業端或是消費端客戶，如果是媒體關注的資安漏洞新聞的話，企業和消費者立即更新漏洞修補程式的意願也比較高。</p> <p>從過往該公司產品發生的資安事件為例，龔化中表示，短期看，只要爆發資安漏洞，全球客戶都會一同受害，但關鍵問題在於客戶能否即時更新修補程式，一旦不能自動更新，則可能對企業營運帶來重大損害。因此，他說，威聯通則透過設定的方式，讓客戶願意及早並主動更新修補程式。</p> <p>漏洞有兩種，一種是自行開發在輸入欄位造成SQL Injection和API輸入不慎有關，該公司則透過收集程式碼並提供工程師糾錯的工具外，教育訓練更形重要，開發程式時，不僅要採用最小權限原則，不該開放的埠就不要開之外，也要將程式做簽證，確保產品程式不會被亂改，同時，鼓勵消費者使用NAS產品時，可以打開產品的防火牆功能，並且啟用雙因素認證，以確保帳號輸入的安全性。</p> <p>龔化中帶領研發團隊很長一段時間，他坦言，該公司的PSIRT團隊是放在軟體架構處，他們面對即時威脅時，也要覺得有趣才行。事實上，PSIRT團隊的意見受到內部重視，因為他們不只協助處理漏洞，更重要的是，還會提供產品怎麼修改、未來會更好用的意見，真正做到將資安問題轉換成新的產品功能。他表示，PSIRT團隊成功將資安漏洞轉換成產品新功能，成為該公司的產品競爭力。</p> <p>由於威聯通也設立漏洞獎勵計畫（Bug Bounty Program），邀請白帽駭客挖掘產品的漏洞，可以及早修補、強化產品的安全性。所以，龔化中表示，該公司PSIRT團隊的成員，除了懂資安技術外，也必須要和資安社群有聯繫、能夠和白帽駭客溝通及對話才行。</p> <h1><span style="color:#0000FF;"><strong>群暉科技是臺灣最早成立PSIRT團隊的企業</strong></span></h1> <p>群暉科技是臺灣知名的NAS（網路附加儲存）業者，面對所有產品都連上網路，面對各式各樣的網路威脅，該公司也是臺灣最早成立PSIRT團隊的公司。</p> <p>群暉科技產品安全應變小組經理李宜謙表示，該公司在2014年面臨勒索軟體以及網路挖礦的威脅，導致許多客戶端的產品，不是被勒索軟體加密，就是算力莫名成為為他人作嫁的挖礦機的一員。</p> <p>李宜謙回憶，當年為了解決客戶面對的資安議題，為了讓產品上市前，就可以改善資安問題，同時也為了產品面對到各種資安威脅時，公司能有專門的團隊負責了解資安漏洞對產品和客戶帶來的威脅，並進行相關的漏洞修補，才決定在2014年成立PSIRT，可以有專門的團隊正視公司產品面臨的各種資安議題。</p> <p>李宜謙表示，最早的PSIRT團隊只有二個人，因為人力和資源有限，PSIRT最主要的任務在於蒐集各種資安情資，以便得以早日因應，像是過去幾年，有一些造成許多網路伺服器或網路設備高風險的漏洞，例如：Heartbleed、SambaCry以及 KRACKs等都是例證。</p> <p>除了懂資安，李宜謙認為，好的PSIRT團隊，技術強不強其實是其次，重點要能夠即時掌握各種資安情資，並和社群維持良好互動，透過持續跟進各種新的攻擊思維和防禦手法，從紅隊、藍隊等不同角度找出產品問題；或者可以透過紅隊和藍隊結合的紫隊，從新的角度看待產品漏洞；當然，透過舉辦漏洞獎勵計畫，邀請白帽駭客協助找出該公司產品的漏洞，也是提升該公司產品安全性的方法。</p> <p>但他也坦言，要找到並留住PSIRT團隊成員是相對困難的，怎麼讓研發工程師可以轉變思維模式，從看程式碼到看情報，轉變過程並不簡單，「如果可以持續擴散PSIRT團隊的影響力，讓更多人願意嘗試加入PSIRT團隊，是目前積極努力的方向。」李宜謙說道。</p> <p>群暉科技NAS產品連網，面臨各種勒索軟體的威脅，PSIRT團隊一直持續努力三年，才終於解決這樣的風險。</p> <p>不過，李宜謙在PSIRT團隊這麼多年來，他認為，在公司資源有限的情況下，成員必須要有足夠的熱情，才能持續這份工作，而該公司也開始思考，怎麼將PSIRT團隊轉成營收單位，可以吸引更多成員有動機加入PSIRT團隊，目前看來，還有很長的一段路要走。</p> </div></div></div>
2020/11/12 19:52作者黃彥棻https://www.ithome.com.tw/news/141085