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本頁 60 篇 · 依收錄順序顯示摘要

微軟憑證過期造成部分Windows 11內建App無法開啟
<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>部分Windows 11用戶上周發現，他們無法開啟包括剪貼工具等內建App，原來是微軟忘了展延憑證。</p> <p>部分Windows 11用戶安裝本周（11/1）的更新KB5006674之後，出現有些內建的Windows App無法開啟。<a href="https://docs.microsoft.com/en-us/windows/release-health/status-windows-11-21h2#2737msgdesc" target="_blank">微軟調查後發現</a>，原因是微軟一項數位憑證10月31日到期所致。</p> <p>受影響的App包括剪貼工具、輸入法UI、觸控鍵盤/語音輸入/Emoji控制臺、「開始使用與Tips」。此外，使用S模式的Windows 11用戶，也可能無法開啟「設定」App中的帳號及登入頁。</p> <p>在微軟修正問題之前，目前下載<a href="https://support.microsoft.com/help/5006746" target="_blank"> KB5006746</a>可暫時排除觸控鍵盤、輸入法編輯器UI和「開始使用與Tips」無法開啟的狀況。如果你想剪貼某個畫面，可以「螢幕列印」來取得想要的畫面。至於影響S模式的「設定」App，微軟表示還在解決中。</p> </div></div></div>
2021/11/4 11:17作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147651
AI趨勢周報第179期：微軟新推Azure OpenAI服務，企業使用GPT-3的門檻更低了！
<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(1029～1104)</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);"> GPT-3 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> OpenAI </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>微軟新推Azure OpenAI服務，企業使用GPT-3的門檻更低了！</strong></span></p> <p>微軟在近日的Ignite大會中宣布推出Azure OpenAI服務，要在合規、安全的前提下，讓企業能更自由地使用OpenAI打造的超強自然語言生成預訓練模型GPT-3及其衍生模型，一改過去企業只能透過邀請制，在Azure認知服務（ Cognitive Services）中使用OpenAI API，來進行翻譯、程式碼生成和自動完成文章等任務。</p> <p>GPT-3是OpenAI去年發布、基於Transformer架構的自然語言生成模型，共有1,750億個參數，而且可生成人類難以區別的文章，但也因此受到嚴格管制。後來，微軟取得GPT-3獨家授權，以邀請制讓通過審核的企業以API使用GPT-3。</p> <p>不過，微軟表示，現在企業可透過新的Azure OpenAI服務來使用GPT-3系列模型，微軟也會提供新工具，來確保模型給出的預測符合企業需求，並監測企業使用GPT-3的狀況。GPT-3可應用的業務場景包括摘要常見的顧客投訴內容、加速開發者寫程式，或是給出部落格文章的點子。<a href="https://blogs.microsoft.com/ai/new-azure-openai-service/">（詳全文）</a></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/AhdUj5W8cF4?controls=0" title="YouTube video player" width="560px"></iframe></div> <p> </p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Context IQ </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Azure </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 認知服務 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>微軟接露更多AI服務，新推Context IQ也強化Azure認知服務</strong></span></p> <p>在這次Ignite大會上，微軟揭露新的Context IQ服務，原有Azure認知服務產品線也有不小的強化。Context IQ是微軟Graph服務中的一環，微軟Graph連結了微軟365的所有應用程式，如行事曆、Teams、 OneDrive、Exchange等，而Context IQ可根據既有資訊，理解員工一整天的工作狀態，並提供所需的服務。比如，Context IQ結合微軟寫作助理Editor後，可提醒合適的會議時間，或是提供第三方套件的建議，如SAP、Jira、Zoho等。</p> <p>微軟也更新了Azure認知搜尋服務，用機器學習模型來分析使用者意圖，進一步優化搜尋排序，也新增了50多種語言的支援。此外，微軟在大會上也推出Azure語言認知服務，整合了之前散落在不同服務如Text Analytics、QnA Maker等AI語言功能。不只如此，微軟優化原有的多雲與地端部署管理平臺Azure Arc，新增機器學習推論功能，讓使用者用來建立、訓練和部署模型。<a href="https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-365-blog/microsoft-editor-is-now-superpowered-with-context-iq-to-help-you/ba-p/2897180">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://cdn.techcommunity.microsoft.com/assets/Microsoft365/MicrosoftEditorContextIQGIF1.gif" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> RPA </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 協同開發 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 擴展 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>作為RPA後進者，微軟瞄準RPA協同開發和擴展功能</strong></span></p> <p>微軟近幾年才投入機器人流程自動化服務（RPA），但在今年Ignite大會上，微軟宣布在原有的Power Automate平臺上推出重大RPA新功能，主打機器人協作開發和擴展功能。</p> <p>以協作開發功能來說，使用者可先用來產生一個樣板，來告訴RPA機器人在工作流程中，該如何點擊、輸入訊息。再來，不同使用者如機器人開發者、業務分析師、前端使用者等，可一起提供意見、修改方案或接受建議，就像使用Word的評論功能般。在擴展部分，微軟發布預覽版的Azure Desktop Starter工具包，來自動管理RPA機器人的運行。<a href="https://cloudblogs.microsoft.com/powerplatform/2021/11/02/new-power-platform-capabilities-announced-at-microsoft-ignite/">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://cloudblogs.microsoft.com/uploads/prod/sites/39/2021/11/Commenting-in-Microsoft-Power-Apps.webp" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Google </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 多模態 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Pathways </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>邁向通用AI！Google提出多模態AI架構Pathways構想</strong></span></p> <p>一直以來，AI模型幾乎都只精通特定的單一任務，比如影像分割、情緒辨識。但近年興起一些AI架構如Transformer，就是要突破這個限制，往通用AI邁進。現在，Google更進一步提出AI架構Pathways想法，要打造可同時處理多樣任務、加速學習歷程的通用模型。</p> <p>Google資深院士Jeff Dean解釋，Google想訓練出可泛化數百萬種任務的單一AI模型架構，它具有多種能力，需要時可以調用，又能整合這些能力來執行更複雜的新任務，這就是Pathways架構。Jeff Dean繼續表示，有別於現今ML模型只能處理單一模態資訊，Pathways能運用多模態資料，同時處理視覺、聽覺及語言理解。此外，Pathways還能更有效率，因為現有ML模型處理任務都太勞師動眾，不論問題大小，都會啟動整個神經網路。但Pathways能更像人腦運作，處理簡單任務只會啟動零星資源，而且還會動態學習什麼任務、最適合使用哪些路徑，使得系統更有效率。<a href="https://blog.google/technology/ai/introducing-pathways-next-generation-ai-architecture/">（詳全文）</a></p> <p> </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/Nf-d9CcEZ2w?controls=0" title="YouTube video player" width="560px"></iframe></div> <p> </p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Adobe </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 語音轉文字 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 影像分割 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>AI引擎再加持！Adobe超強設計工具可自動分割影像、強化語音轉文字功能</strong></span></p> <p>在今年Adobe Max大會上，Adobe照例發布多項以AI引擎Adobe Sensei支援的新功能，包括影像分割、音訊剪輯、語音轉文字等應用。進一步來說，Photoshop新增了自動選取物件的能力，使用者只需將游標停留在欲選取的物件影像上，AI即可自動辨識選取目標。此外，去年Photoshop新增的神經網路濾鏡可改變人臉表情、年紀、顏色，今年又新增三項Beta版濾鏡功能，可一鍵變換景觀影像的季節、擷取特定影像配色並套用到另一影像中、自動調和不同圖層的顏色使影像更加和諧等。</p> <p>Illustrator這次則內建光影追蹤渲染引擎，開發深度學習雜訊移除工具，來確保在幾秒內就完成渲染。另一款工具Premiere Pro則改善了去年推出的語音轉文字功能，現在更能支援繁體中文的語音文字轉換，來自動為影片上中文字幕。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147542">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 零信任 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> UCSF </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 模型訓練 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>UCSF零信任技術，不共享資料和演算法也能訓練AI模型</strong></span></p> <p>加州大學舊金山分校UCSF聯手微軟、英特爾和Fortanix，開發一套BeeKeeperAI平臺，要讓資料管理員和演算法開發人員以更安全的方式協作，不需移動或共享資料、演算法，就能安全地驗證和測試AI模型。</p> <p>進一步來說，BeeKeeperAI仰賴Azure機密運算解決方案，方案搭配的虛擬機器處理器支援英特爾SGX技術，能創造一個安全的記憶體和處理器安全區，加密並隔離內部程式碼和資料。Fortanix則提供軟體，處理加密、金鑰管理和工作流程。</p> <p>BeeKeeperAI已在今年6月驗證，也已通過第三方HIPAA審核，第一個產品版本EscrowAI預計在2022年3月於Azure市集上商用。目前微軟正與總部位於法國的合作夥伴aiScreenings測試該平臺，以證明該平臺具有全球適用性。<a href="https://azure.microsoft.com/zh-tw/blog/accelerating-healthcare-ai-innovation-with-zero-trust-technology/">（詳全文）</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 玉山 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI挑戰賽 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 信用卡消費 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>玉山AI挑戰賽開跑了！這次聚焦信用卡消費類別推薦</strong></span></p> <p>玉山是臺灣最早舉辦AI挑戰賽的金融業者，今年也照例舉辦冬季AI挑戰賽，主題聚焦信用卡消費類別推薦，要提供去識別化的真實資料，如信用卡消費資料和基本屬性資料，來讓各路AI好手用ML模型來預測顧客最感興趣的前3名消費類別。</p> <p>玉山流通的信用卡數量高達5,100萬張，擁有廣大的信用卡消費客群，銀行也會推出各種行銷活動。但要將行銷內容精準推薦給顧客仍不容易，玉山想藉這場比賽尋找高手，能精準預測顧客下個月消費金額前三名的消費類別排序（總共有16個消費類別）。不過，參賽者不得進行任何人工標記，也不能使用非開源的AutoML模型。報名時間12月29日截止，比賽時間則在2022年1月5日結束。<a href="https://tbrain.trendmicro.com.tw/Competitions/Details/18">（詳全文）</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/Screen%20Shot%202021-11-04%20at%209_54_23%20AM.png" /></p> <p>圖片來源／微軟、Google</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. AWS推出搭載機器學習訓練Gaudi加速器的EC2執行個體DL1</strong></p> <p><strong>2. 微軟買下用AI調節Xbox社群內容的新創Two Hat</strong></p> <p>資料來源：iThome整理，2021年11月</p> </div></div></div>
2021/11/3 19:24作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147645
CISA要求美聯邦政府機關限時修補290項已被開採過的漏洞
<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><a href="https://cyber.dhs.gov/bod/22-01/" target="_blank">美國網路安全暨基礎架構管理署（CISA）昨（3）日發布今年第1次約束性作業指引</a>（binding operational directive，BOD），要求聯邦政府各部會應在一定期間內，修補去年及今年內遭到開採的軟、硬體漏洞，新漏洞得在2周內修補完成。</p> <p>BOD是為確保美國聯邦政府資訊及資訊系統之安全，針對聯邦政府、行政部門、各部會發布的強制指令。名為《<a href="https://www.cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities" target="_blank">減低已知被開採漏洞之重大風險</a>》、編號22-01的BOD指出，過去曾被開採以駭入公、私部門機構的漏洞，是各類駭客經常使用的攻擊管道，因此有必要積極修補已知曾遭開採的漏洞，以確保聯邦政府資訊系統安全，減少網路攻擊事件。</p> <p><a href="https://cisa.gov/known-exploited-vulnerabilities-catalog" target="_blank">CISA也建立了一個對美國政府有重大風險的已知被開採漏洞資料庫</a>。該資料庫包含美國政府使用的產品之已知、且傳出被駭的數百項安全漏洞，影響產品從Accellion檔案分享平臺 FTA、SolarWinds、<a href="https://www.ithome.com.tw/news/142585" target="_blank">SonicWall VPN產品SMA1000</a>、<a href="https://www.ithome.com.tw/news/146397" target="_blank">F5 BIG-IP</a>、到iOS、Android、<a href="https://www.ithome.com.tw/news/143079" target="_blank">Exchange Server</a>、<a href="https://www.ithome.com.tw/news/146805" target="_blank">Azure Open Management Infrastructure (OMI)</a>、Google Chrome、Pulse Connect Secure、Oracle WebLogic、Apache HTTP Server等。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/1104-CISA%20KNOWN%20EXPLOITED%20VULNERABILITIES%20CATALOG.jpg" style="width: 600px;" /></p> <p>目前這個資料庫包含200個、在2017年到2020年發現的漏洞，而今年發現的則有90個，但是有許多漏洞雖是今年以前發現，卻是今年被開採。</p> <p>CISA要求，今年內被開採的漏洞，應在2周內，即2021年11月17日修補。而2020年底以前遭開採的漏洞，則應在6個月內，即2022年5月3日以前修補完成。</p> <p>這項指引也要求聯邦政府機關從現在起60天之內，檢討與更新內部漏洞管理程序。而且未來也必須每季1次透過自動系統，報告這份指引的執行情況，若不使用自動系統的單位，從明年10月起就得2周交一次報告。</p> </div></div></div>
2021/11/4 10:10作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147648
不只是語法糖的記錄類別
<div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>從Java 16以後，記錄類別成為正式特性，若在網路上搜尋它的相關文件，通常會先看到自行實作equals、hashCode、toString的範例，然後強調寫這些程式碼有多麻煩，而且容易出錯，同時，還連帶說明：雖然整合開發環境可以自動產生這些方法，不過，要是修改了類別成員、卻忘了重新生成方法，會引來什麼樣的臭蟲之類，接著，當中又示範了記錄類別的語法，歌頌「多簡潔！一點也不囉嗦！」</p> <p><span style="font-size: 28px;"><strong>免除語法囉嗦？</strong></span></p> <p>單純從編譯器會自動生成equals等方法來看，「不囉嗦」這點是真的！然而，是哪方面因為「不囉嗦」而獲得益處呢？如果只是為了可以自動生成這些方法，那麼，用Lombok就好了啊？有人會說：那不是標準，但別忘了，Java本身也有JSR269（可參考先前專欄〈<a href="https://www.ithome.com.tw/voice/128002" target="_blank">從Lombok到JSR269</a>〉）。</p> <p>能自動生成相關方法，純粹就只是針對語法上來示範記錄類別，畢竟Java一直都以囉嗦聞名，能少寫一些程式碼這件事，很容易說服大家這是個重大改進的特性，程式碼示範上也很簡單，只不過若因為這樣就埋單此一特性，之後當試著將記錄類別用於POJO、JavaBean等場合時，會發現記錄類別限制很多，一點也不好用！</p> <p>例如，記錄類別的狀態是不可變動（immutable）（也就不適用於各種POJO）、不能在類別本體去定義非static的值域（field）、生成的取值方法會與規範建構式（canonical constructor）的引數同名（因此它不是個JavaBean）、不能被繼承等限制，需要equals等方法的場合很多，然而，這些場合不見得需要這些限制。</p> <p>如果真正要瞭解記錄類別，我們不應該從一開始就從equals等方法可以自動生成來看待它。例如，面對以下的記錄類別定義，不應該強調它的語法有多簡潔：</p> <pre> public record Point(float x, float y) {}</pre><p><span style="font-size: 28px;"><strong>記錄類別的語義</strong></span></p> <p>對於方才定義的Point記錄類別，在語義上是在告訴其他人，這裡定義了點，用來記錄點的資料，資料是以x與y的順序構成，某個Point實例的x、y值，就是某點唯一的狀態，除此之外沒有別的意涵了。</p> <p>如果資料必須轉換為其他的資料呢？例如，將目前的資料轉換為JSON格式的字串？資料與資料之間的轉換，確實是一個需求，因此，可以在記錄類別的本體中定義方法，例如toJSON、fromJSON：</p> <pre> public String toJSON() { return "{\"x\":%f,\"y\":%f}".formatted(x(), y()); } public static Point fromJSON(String json) { // 剖析JSON字串得到x,y return new Point(x, y); }</pre><p>這類需求的方法定義加到記錄類別中，在語義上仍然明確地表示了：這些方法是與資料相關的處理；那麼，記錄類別可以當成JavaBean來使用嗎？JavaBean其實有多種角色，如果JavaBean只是作為資料載體，確實可以在記錄類別中定義取值函式（Getter），而在無參數建構式中，必須以預設值呼叫規範建構式，不過，無法提供設值函式（Setter），也就是說，最多當個純取值的JavaBean。</p> <p>記錄類別在語義上，就是作為不可變動的資料載體，畢竟JEP 395一開頭的摘要，就明確地寫到「記錄類別就是不可變資料的透明載體（transparent carriers ）」，透明指的是，無論是在名稱、結構、狀態上，記錄類別都明確地曝露、表現出來，沒有任何隱藏。</p> <p><span style="font-size: 28px;"><strong>封裝的邊界</strong></span></p> <p>物件導向經常談到封裝，然而，封裝的對象或意圖其實是多元的，也許是想隱藏狀態、不曝露實作、遮蔽資料的結構、管理物件複雜的生命週期、隔離物件間的相依關係等，大部分情況下，封裝都意謂著某種程度的隱蔽性，藏起什麼東西之類的。</p> <p>然而，作為一個資料載體時，只是單純地將一組資料聚合在一起，這些資料在名稱、結構，以及聚合後的整體名稱（就數學上，資料的組成構成了一個集合，例如點的集合），都是透明的，物件在外觀表現上會曝露一切，白話來說，物件本身提供的API，會與物件想表現的資料耦合在一起。</p> <p>這使得資料載體的封裝，與其他的封裝意圖大相徑庭，因為就其他封裝的意圖來說，往往會希望物件本身提供的API，能夠隱藏物件本身（內部）的資料等東西；資料載體本身的意圖就是曝露資料的一切，然而，就Java來說，無論是哪種封裝，都必須透過class來定義，從而才造就了簡單的需求，也需要囉嗦的定義過程。</p> <p>現代許多軟體之間，有諸多資料交換的需求，在Java定義資料載體時的囉嗦，催生了記錄類別。因為資料載體在外觀表現上，就是要曝露一切，也就不能有private的值域；記錄類別必須是不可變動，因為，可變動代表有隱藏的狀態；記錄類別不可繼承，因為繼承也代表著有狀態隱藏的可能性，想想看，若能繼承Point定義Point3D，將Point3D實例傳給接受Point的方法，從方法實作的觀點來看，如何能確定它接受到的物件只有x與y呢？</p> <p>在API上表現一切，就是為什麼記錄類別會需要設下相關限制的原因，而這些限制，使得equals、hashCode的產生，可以單純化（可變動、可繼承會令其複雜化的幾個原因，可參考〈<a href="https://bit.ly/3ARxKWJ" target="_blank">物件相等性</a>〉），這只是語義上的要求，連帶使得語法上得以獲得簡化罷了。</p> <p>記錄類別並不單純是語法糖的原因，就在於其語義，也就是外觀表現上要曝露一切，不可變動等相關的限制，就是要避免隱藏狀態，由於一切都揭露了，面對一個記錄類別的實例，在拆解其狀態時，就會出現類似的流程，因而，在未來版本的Java中，會有針對記錄類別的解構模式比對來支援這個流程，也就是JEP 405提案的內容。</p> <p><span style="font-size: 28px;"><strong>優先思考語義</strong></span></p> <p>在其他的語言中，有著類似記錄類別的元素，像是Scala的案例類別（case class）、Kotlin的資料類別（data class）等，就算是動態定型語言，例如Python，也有@dataclass裝飾器，雖然Java也從這些語言中吸收了相關經驗，不過，這些元素在各自語言中，有各自不同的語義，這也是為何Java使用record作為關鍵字作為區別，以免與其他語言中類似元素間產生混淆。</p> <p>Java作為一門古老的語言，本身已經有許多語法，要加入新語法會是件慎重、需要諸多考量的任務，僅僅是為了少寫些程式的語法糖，往往不足以構成納入新語法的理由，這也是Java常被批評為保守的理由之一。</p> <p>因此面對記錄類別，或者是模式匹配、彌封類別（sealed class）等新特性，最好的方式是從語義上理解它們，必要時，可以深入閱讀相對應的JEP，因為JEP往往記載了新特性提案的前因後果。</p> <p>若能從語義上瞭解新特性存在的意義，語法上若是有簡化等相關優點，往往只是附帶罷了，因為理解了語義，善用相關語法，才能讓意圖更明確，也才能將相關的限制，作為避免逾越語義的防火牆，將這類特性發揮在最適合的場合。</p> </div></div></div><div class="field field-name-field-tags field-type-taxonomy-term-reference field-label-above"><div class="field-label">Tags: </div><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E4%BA%BA">程式人</a></div><div class="field-item odd"><a href="/tags/%E6%9E%97%E4%BF%A1%E8%89%AF">林信良</a></div><div class="field-item even"><a href="/tags/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E5%AD%B8%E7%BF%92">程式學習</a></div><div class="field-item odd"><a href="/tags/java">Java</a></div><div class="field-item even"><a href="/tags/%E8%A8%98%E9%8C%84%E9%A1%9E%E5%88%A5">記錄類別</a></div><div class="field-item odd"><a href="/tags/record-class">Record class</a></div></div></div>
2021/11/4 07:00作者林信良https://www.ithome.com.tw/voice/147531
旭榮集團靠IT十年轉型有成，克服疫情考驗加速邁向智慧紡織
<div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>走進臺北總部這間辦公室，全球10間成衣廠和5間織染廠，每一項生產排程，現場產線每一臺設備的庫存數據，即時在大螢幕上一覽無遺。各級主管不用進現場，打開平版就能遠端掌握所有工廠動態。彷彿是頂尖科技公司的決策中心，其實是臺灣老字號紡織業的戰情室，這是旭榮集團花了10年轉型的果實，去年疫情期間，發揮了關鍵作用。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>旭榮集團數位轉型的關鍵十年</strong></span></p> <p>旭榮集團總管理處IT系統專案部經理林宗霖表示，過去10年可說是旭榮積極投入發展數位轉型的關鍵十年，從資訊數位化一路發展到數位轉型，正因為有了前面這些年IT轉型累積的經驗，這次遇到全球疫情爆發，才能充分展現數位轉型的效果。</p> <p>成立快50年的旭榮集團，是臺灣老字號的紡織大廠，其生產經營模式不僅涵蓋從研發打樣、織造、染整，到成衣生產等一條龍作業，服務更遍及全球，包括adidas等許多知名休閒及運動服飾品牌都是它的重要客戶。</p> <p>旭榮目前在全球共有10間成衣廠與5間織染廠，每年要生產數千萬公斤的紡織服裝的布料，成衣產量更多達數千萬件。每間工廠在織布或成衣製造過程中，需經過多道繁瑣的工序，幾乎都需要IT協助。也因此，旭榮對於IT相當倚重，甚至在資訊化還未普及的90年代，就已經導入ERP，是當時臺灣紡織業最早一批先行者。</p> <p>2003年時，旭榮正式成立自己的資訊部門，開始有了正式編制的資訊人員，林宗霖是當時旭榮集團第一位IT員工，負責扛下所有資訊維運工作，他開玩笑說，一開始資訊單位，是一人部門，他一個人幾乎包辦所有大小事。</p> <p>2008年時，資訊部門開始推動集團內部資訊化、數位化工作。不過，更重要的IT轉捩點是在2010年，旭榮毅然決定自行開發集團ERP系統，支援日常營運作業，不再使用套裝客製化軟體，並由林宗霖一手主導新系統規畫和導入。</p> <p>為了升級這套核心系統，旭榮資訊團隊找來紡織產業綜合研究所合作，共同開發集團自己的ERP系統，這段期間，IT部門同時進行系統整合，逐步將各工廠的訂單、研發的樣品製作系統，整合到這套自製ERP系統中，來解決過去跨地資訊難以互通的問題。這套ERP系統陸續花了2～3年開發完成。</p> <p>旭榮集團第一套自行開發的ERP系統上線是在2010年左右，並分階段在集團內部導入，從臺北總部，擴大到中國以及越南廠。</p> <p>為何要自建集團核心系統？林宗霖解釋，一來是為了掌握核心系統原始的程式碼，讓資訊團隊之後能自行開發增加新功能，來迅速回應內部服務與使用單位需求；二來，則為了之後旭榮要成立自己的軟體開發團隊，提前預做準備來練兵。</p> <p>以紡織貿易ERP系統來說，經過這些年持續增加新功能，已經發展成為9大管理模組，包括訂單、加工、庫存、銷售、資產、產銷管理等。</p> <p>不單是ERP系統是自行開發，旭榮幾乎所有工廠端系統的開發都是IT團隊一手包辦，從MES染整製造系統、樣品檢測系統到PDM布料研發資料庫等。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>IT組織重整，將IT部門一分為二</strong></span></p> <p>過去10多年，隨著營運持續增長，旭榮年營收成長翻了10倍，達3百億元。為了創造更高的營收與獲利，IT部門不斷導入新系統和增加新功能，來因應快速變動的市場需求，也要面對越來越複雜的系統管理挑戰，對於IT的考驗也更大。</p> <p>為了支撐營運不斷成長，旭榮花了2年時間展開集團內部核心系統的重構後，2013年時更從組織架構調整著手，重新調整集團總管理處組織架構，將資訊部門劃分為IT系統專案部及MIS資安與設備部。前者著重在軟體相關開發，後者則是以硬體設備及網路維護為主。在完成IT部門分拆後，林宗霖擔任IT系統專案部資訊主管，帶領這個新IT團隊。</p> <p>他表示，原先旭榮IT部門的職務分工沒有很明確，因為資訊人力有限，並沒有嚴謹區分軟硬體工作，但組織調整以後，建立更明確分工，旭榮才真正建立起自己的程式設計師團隊，專注於開發寫程式。他也補充說，有了這樣的專責部門以後，不論是招募人才或薪資方面，都可以根據市場供需做調整，找到適合的人才加入。</p> <p>林宗霖也說：「在紡織業IT發展過程中，人扮演很重要的關鍵，只要人對了，就什麼都對了。」</p> <p>建立軟體開發專責團隊以後，林宗霖與新團隊，先從解決內部作業流程和業務單位需求做起。像是2013年起開始在內部導入各種e化服務，來提供各員工使用，例如全面將行政簽核作業改採e化作業，來取代傳統紙本作業，來加快主管的簽核效率。</p> <p>不只e化，資訊部門後來還推出行動化服務，像在資產盤點作業上，他們開發一支資產盤點App，搭配QR碼資產標籤，協助財會人員進行定期盤點。還有推出各種行政服務相關App，現在人員到工廠出差時不論是預約餐點或返鄉機票，都能在手機上一鍵完成申請。</p> <p>經過一年內部作業流程改造後，旭榮IT部門隔年開始將資訊服務向外擴大延伸到OT工廠端，開始運用IT技術優化產線作業，以及提高生產效率。</p> <p>林宗霖表示，旭榮所有IT系統開發，都是採行由下而上方式來推動，由IT人員親赴第一線，實際了解工廠現場作業情況，在針對現場遇到問題環節來加以解決。資訊看板就是一個例子，</p> <p>現在走進旭榮成衣廠，在產線端都能看到架設一個個數位化資訊看板，來提供現場即時作業資訊，包括產線生產作業進度、產品瑕疵率等，並將這些數據在資訊看板做視覺呈現，來取代傳統手寫白板。不只產線即時資訊，員工排班和出勤狀況從看板上也能一目了然。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/1049-CIO-500.jpg" style="width: 500px;" /></p> <p><span style="font-size: 14px;"><img alt="" src="file:///C:/Users/viviane/Desktop/1029-1049%E6%9C%9F/1049-%E6%97%AD%E6%A6%AE%E9%9B%86%E5%9C%98CIO-2P-%E8%87%B3%E6%B5%A9-web-resources/image/%EF%BC%A0P2%E6%8A%BD%E8%A8%80%E5%9C%96%E6%AA%94%EF%BC%9A%E8%87%B3%E6%B5%A9-19_(%E6%8A%BD)%E6%97%AD%E6%A6%AE%E9%9B%86%E5%9C%98-%E5%9C%962-%E6%94%9D%E5%BD%B1-%E6%B4%AA%E6%94%BF%E5%81%89.png" /><span style="color: rgb(105, 105, 105);">攝影／洪政偉</span></span></p> <p><strong><span style="color: rgb(105, 105, 105);">旭榮集團總管理處IT系統專案部經理林宗霖表示，在紡織業IT發展過程中，人扮演很重要的關鍵，只要人對了，就什麼都對了。</span></strong></p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>開始建平臺蒐集各工廠生產數據</strong></span></p> <p>除了在工廠導入新系統來優化生產流程，旭榮資訊團隊同一時間開始在工廠建置產銷數據蒐集平臺，來蒐集各工廠生產過程數據。</p> <p>旭榮高層很早就意識到數據的重要性，尤期是產線端數據，紡織工廠每天生產過程中，都會產生大量數據，這些數據，對於旭榮都相當重要，可作為往後數據分析或大數據運用，所以蒐集的數據是越細越好。例如其中一間車縫廠，共有18個車縫組機臺，每月會產生將近60萬筆數據，包括車縫製程記錄、品檢以及捆包進出相關記錄等。</p> <p>2014年時，旭榮在工廠導入DCS製衣生產數據蒐集管理系統，以系統化方式來蒐集製衣生產過程的完整數據，從原物料、裁剪、車縫、包裝到QC品檢等每個生產環節的數據都蒐集起來。</p> <p>配合工廠MES與DCS系統蒐集的數據，IT部門後來打造一個製衣生產KPI平臺，可以視覺化方式即時呈現工廠每日KPI績效及生產管理情形，包括車縫效率KPI 、QC瑕因統計等，還可以不同顏色燈號管理各工廠KPI執行狀況，讓公司高層能更快掌握即時生產狀況，來優化決策。</p> <p>為了將這些數據轉化為商機，幫助公司獲得營運成長，旭榮還在總管理處下設立大智移雲辦公室，它是由來自IT、MIS、經營稽核等不同部門核心成員集結組成的一個功能性單位，專注於大數據、智能製造、移動與雲端等科技應用趨勢研究與可行性評估。</p> <p>像在服裝流行趨勢方面，該辦公室經由數據分析，提供流行趨勢分析及樣衣設計款式建議，提供給設計師做前期規畫設計的參考，據此來開發產品。對於採購部門來說，也能提前準備製作該款服裝所需面料、材料。另在廠區應用上，也能從數據分析過程中比較不同廠區的生產學習曲線，來提供做為工廠改善生產效率的參考依據。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>從傳統紡織生產工廠開始跨入智能製造</strong></span></p> <p>3年前，旭榮更開始朝向智能製造發展，逐步將傳統紡織生產工廠都能變成智能工廠。第一步就是先在工廠導入各種智慧化、自動化系統，來提高生產及管理效率。除了2018年在工廠導入自動倉儲管理系統，來提高倉儲管理效率，旭榮接下來在柬埔寨新廠還要導入自動吊掛系統，可以自動化方式來輸送原料和半成品到車縫生產線，再由作業員操作，提升作業效率。</p> <p>旭榮IT團隊去年還打造一個整合智能製造的IDCC數據控制中心的戰情室，透過這個戰情室，能夠將工廠染整現場的即時產線情況及訂單排程，以視覺化方式呈現在中控大螢幕上，而且不同染織機、針織機設備的生產數據，也能以即時圖表形式在同一螢幕畫面上來顯示，甚至透過與ERP等系統串接，可追蹤到每匹布的生產履歷，達到縮短生產流程，以及提升打色成功率。目前旭榮在中國常州與越南福東成衣廠都有建立這樣的戰情室。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>碳足跡數據成為下一階段數據蒐集重點</strong></span></p> <p>由於近來，越來越多國際品牌打著永續口號，紛紛要求供應鏈要在一定時間內達到碳中和，甚至歐盟從2023年開始對部分行業產品收取碳關稅。因應將來碳中和趨勢與品牌商的要求，林宗霖表示，旭榮計畫把碳足跡數據列為下一階段數據蒐集重點，協助集團朝向綠色智能供應鏈發展。</p> <p>旭榮目前還有一項工業雲計畫正在執行中，也與紡織供應鏈有關。這是來自經濟部數位雲服務主題式研發補助計畫，藉由上雲服務改善上下游供應鏈的效率和加速其轉型。他表示，通過這項計畫，未來能透過API串接，自動取得供應鏈源頭的資訊，如交期、對帳等，減少人員作業的負擔。</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 經理人小檔案 </span></strong></span></p> <p><strong>旭榮集團總管理處IT系統專案部經理林宗霖</strong></p> <p>學歷：輔仁大學資管系學士</p> <p>經歷：旭榮集團資訊部門第一位IT員工，迄今在集團IT服務近20年，曾一手主導集團核心ERP系統的規畫與開發，2013年組織架構調整，IT部門一分為二，他擔任總管理處IT系統專案部經理，率領軟體團隊開發新系統和服務，未來更要運用IT協助集團加速轉型，邁向智能製造</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 公司檔案 </span></strong></span></p> <p><strong>旭榮集團</strong></p> <p>● 地址：臺北市中正區忠孝東路2段96號</p> <p>● 網址：<a href="http://www.newwide.com">www.newwide.com</a></p> <p>● 成立時間：1975年</p> <p>● 主要業務：紡織貿易、染整織造、成衣製造服務等</p> <p>● 員工數：12,000人</p> <p>● 年營收：約300億元</p> <p>● 董事長：黃信峯</p> <p>● 總經理：黃莊芳容</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 資訊部門檔案 </span></strong></span></p> <p>● 資訊部門主管職稱：總管理處IT系統專案部經理</p> <p>● 資訊部門主管姓名：林宗霖</p> <p>● 資訊部門人數：約7～8人</p> <p>● 資訊部門分工：系統分析、開發及維運與資訊服務、系統整合、資訊技術研發</p> <p>● IT預算：約1,400萬元（自2019年起）</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> IT大事記 </span></strong></span></p> <p>● 2003年：正式成立資訊部門，負責集團IT維運工作</p> <p>● 2010年：規劃集團自行建置ERP與生產管理系統、集團總管理處資訊化等專案</p> <p>● 2011年：自行開發的紡織貿易及製衣貿易ERP相關系統，於臺北總部與中國兩地陸續導入</p> <p>● 2013年：重新調整集團總管理處組織架構，將資訊部劃分為IT系統專案部及MIS資安與設備部，進行軟體開發專責團隊的組建與管理、推動行政e化、VFM 產品線上展示平臺上線</p> <p>● 2014年：啟動製衣廠數位化DCS專案計畫，展開製衣廠的數位轉型</p> <p>● 2018年：集團IT系統導入成效分析與未來規劃藍圖，擬定IT架構與發展方針、導入自動倉儲系統、成立大智移雲辦公室</p> <p>● 2020年：在越南福東廠正式啟用整合智能製造的IDCC數據控制中心的戰情室</p> <p>● 2021年：參與經濟部數位雲服務主題式研發補助計畫，藉由雲服務來改善整體供應鏈的效率和加速其轉型</p> </div></div></div><div class="field field-name-field-image field-type-image field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><img src="https://s4.itho.me/sites/default/files/1049-cio-960.png" width="960" height="420" alt="" title="旭榮集團總管理處IT系統專案部經理林宗霖" /></div></div></div>
2021/11/4 07:00作者余至浩https://www.ithome.com.tw/people/147532
來打造基於以太坊的穩定幣
<div class="field field-name-field-image field-type-image field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><img src="https://s4.itho.me/sites/default/files/1049-shu_zhai_-yi_tai_qi_xi_-960-zao_an_cai_jing_wen_hua_.jpg" width="960" height="420" alt="" /></div></div></div><div class="field field-name-field-photo-source field-type-text field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even">早安財經</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>二○一五年，在以太坊的「疆界版」主網發布的幾個月前，他們發布了一個測試版。</p> <p>Augur有自己的內部代幣，名叫信譽幣（Reputation, REP）。用戶可以對未來事件下注，例如「川普會贏得二○二○年的總統大選嗎？」並根據結果收到以加密貨幣為基礎的股份。為了維持系統的徹底分散，正確的結果需由共識來定義，這就是信譽幣的功用所在。</p> <p>信譽幣的持有者以信譽幣來賭一個結果，押注的時間是在事情發生之前或發生後的極短時間內。押對結果的人，可以拿回押注的信譽幣，外加用戶為了參與該流程而支付的部分費用。所有的交易與支付，都是透過以太坊智慧型合約進行。</p> <p>所以，當克魯格與彼得森考慮募資以便繼續開發該協定時，透過眾籌信譽幣，比去找創投業者募資更為合理。眾籌將把代幣發給潛在用戶並募集資金。他們也不希望被幾家創投業者掌控協定。</p> <p>八月十七日，以太坊網路上線兩週後，Augur啟動了第一個以以太坊為基礎的眾籌。這次銷售持續了四十五天，在沒有銀行或基金的幫忙下，他們向分散在全球約三千個數位位址，出售了一千一百萬個信譽幣，每個信譽幣的價格是六十美分，總計募得約五百三十萬美元。克魯格、彼得森、其他的開發者留下二○％的募資。這種資助開源協定的新方法，再次證明是成功的。</p> <p>Augur 也是第一個用所謂的「ERC20 代幣標準」來建構信譽幣的公司。那是兩個月前，亦即二○一五年六月，布特林提出的概念，他稱之為「標準化合約API」（Standardized Contract API）。他在 GitHub 上寫道：「雖然以太坊讓開發者打造任何類型的應用程式，不限於特定的功能類型，並以『缺乏功能』自豪，但是為了讓用戶與應用程式互動更方便，我們還是有必要把某些很常見的使用案例加以標準化。」</p> <p>他接著為貨幣、分散式交易、註冊、資料輸入等等，列舉了十幾種常見功能的程式碼。Reddit上有人討論那篇文章，討論串的標題是「來談談貨幣標準」，以太坊成員也參與了討論。</p> <p>約莫這個時候，馬丁．貝克茲（Martin Becze）一直默默為以太坊打造一個JavaScript客戶端。他住在印地安那州父母家後院的露營車裡，後來以太坊基金會雇用他為約聘人員。</p> <p>他認為要改進以太坊，需要一套更正式的提案流程。所以，他參考了比特幣改進提案（Bitcoin Improvement Proposals, BIPs）和程式設計語言Python的改進提案（Python Enhancement Proposals, PEPs），創造出以太坊改進提案（Ethereum Improvement Proposals, EIPs）。</p> <p>十一月，以太坊的開發者弗傑斯戴勒以布特林最初寫的代幣標準草案為基礎，寫出一份適當的規範來解釋每個功能與操作，並在以太坊 GitHub 的EIP檔案庫上開了一個議題。他稱之為「ERC：代幣標準」。ERC是「以太坊意見徵求」（Ethereum Request for Comment）的縮寫，依循使用ERC的網路工程師及研究人員的常見做法。那套標準後來稱為 ERC20，因為那是當時大家討論的第二十個議題。</p> <p>那是一份非常簡單的檔案，只有六個常用的代幣函數，而且呼叫某些函數後只會觸發兩個事件。由於它非常簡單，也因為開發者對於在以太坊上部署代幣很感興趣，所以很快就獲得開發者的青睞，大家開始把它當成任何代幣都能直接拿來複製貼上的模板。如果你曾經自己架過網站，就知道套用現成的模板比自己建立容易多了。ERC20就是為代幣做類似的事情。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>在以太坊上開發程式，出奇的簡單</strong></span></p> <p>丹麥學生如恩．克里斯滕森（Rune Christensen）曾在中國教英語及經營人才招募事業，他也是少數打造以太坊專案的人之一。</p> <p>二○一一年，對這項科技的興趣，再加上加密貨幣的潛在獲利機會，吸引克里斯滕森接觸比特幣。他收掉人才招募事業，開始大舉投資加密貨幣。二○一三年他在比特幣飆漲時賺了很多錢，但一年後比特幣暴跌時，他又失去了一切。這種令人揪心的巨幅波動，讓他開始思考穩定幣（stablecoin）。</p> <p>穩定幣是霍斯金森與拉里默創立的前公司BitShares正在打造的東西。克里斯滕森原是BitShares的狂熱者，但後來厭倦了BitShares內部的紛亂及所有的政治言論。那些言論越來越偏激，連他這個自由主義信徒都受不了。克里斯滕森認為，那些內部的紛亂和政治言論阻礙了產品的改善，使競爭對手有機會超前發展。</p> <p>當時正在萌芽的以太坊社群似乎恰恰相反。基金會內部和共同創辦人之間的紛爭和政治角力，一直沒有公諸於世；核心圈外圍的人則大都是一群樂觀的千禧世代開發者。布特林愛穿有貓咪跟獨角獸圖案的T恤，他們也受到影響，培養出一種以太坊獨有的審美觀—以彩虹、可愛動物、神話生物和網路迷因為特色。</p> <p>簡言之，如果說比特幣用戶的典型是自由主義鐵粉及肉食主義者，那麼以太坊成員則是吃素的，心胸比較開闊。</p> <p>克里斯滕森在比特幣與BitShares論壇上待了一陣子後，眼見以太坊社群主要專注於打造創新技術，而不是死守任何意識形態，覺得耳目一新。回到哥本哈根後，他決定打造一個以以太坊為基礎的穩定幣。他不知道怎麼寫程式，但兩週內就自學了基礎知識，而且可以讓基本骨架開始運作。二○一五年三月，他上Reddit發文宣布自己開發的東西。</p> <p>「eDollar是以以太坊為基礎的終極穩定幣。」他寫道，「過去半年，我對固定匯率的加密貨幣深感興趣。儘管我只有一點編寫程式的能力，但是在以太坊上開發程式出奇的簡單，所以我開發出我覺得設計近乎完美的穩定加密貨幣。」</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>穩定幣由DAO管理，恰是加密龐克的理想</strong></span></p> <p>第一位回覆他那篇eDollar（後來改名為Dai）發文的人是布特林（布特林在Reddit上的網名是vbuterin）。他給克里斯滕森一個技術建議，克里斯滕森的MakerDAO專案確實採納了那項建議。</p> <p>克里斯滕森說，如果他以剛開發出來的樣子直接發布程式的話，系統可能會遭到駭入，變成徹底的災難。但是當時，身為以太坊的支持者，他認為智慧型合約是無法破解的。以太坊網站後來寫道：「打造擋不住的應用程式。」不僅如此，許多人也認為，分散式設計一定比較好。當時大家的想法是，隨便挑一種商業概念套用區塊鏈技術，都會馬上成功。實際上是否需要分散式帳本並不重要，分散式只是口頭上的目標，不是工具。</p> <p>克里斯滕森開發穩定幣的目的，是為了讓人們和以太坊應用程式互動，但不必擔心以太幣的瘋狂波動。穩定幣將釘住美元，意指一個eDollar兌換一美元。它跟BitShares的差異在於，它不是以單一資產做為抵押，而是用以太坊區塊鏈上的多種加密貨幣，以便更加分散和穩定。</p> <p>那個系統是由一個「分散式自治組織」（DAO）管理，名叫Maker。</p> <p>前面提過，拉里默與其父史坦在二○一三年九月提出這個概念，幾天後布特林在《比特幣雜誌》上跟進發表一篇文章。二○一五年，DAO在區塊鏈領域風靡一時，完全符合前衛加密龐克的願景，他們想像數位貨幣和區塊鏈平台將取代老舊的銀行，所有的人工干預都將盡量縮減。區塊鏈技術將盡可能把人抽離其運作，把決策留給電腦程式去做。組織規章將寫入程式碼，電腦將以公開、可預測的方式執行所有的決策。</p> <p>這種分散式網路將確保任何一方都無法修改程式碼或關閉程式。大家的想法是，人可能貪腐與欺騙，但程式碼不會。那是純粹的加密無政府主義，因為對它的一些支持者來說，這些DAO不受法律管轄。拉里默寫道，DAO「不需要監管，你也不想監管，幸好你也不能監管」。DAO只受制於市場規範。（<span style="color:#696969;">摘錄整理自《以太奇襲》第18章，早安財經提供</span>）</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/1048%E6%9B%B8%E6%91%98_%E5%9C%961_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E6%97%A9%E5%AE%89%E8%B2%A1%E7%B6%93-250.png" style="width: 250px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:14px;">圖片來源_早安財經</span></span></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 書名 </span></strong></span> <span style="color:#3399ff;"><strong>以太奇襲：一位19歲天才，一場數位與金融革命</strong></span></p> <p>卡蜜拉．盧索（Camila Russo）／著；洪慧芳／譯</p> <p>早安財經出版</p> <p>售價：480元</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 作者簡介 </span></strong></span></p> <p><strong>卡蜜拉．盧索（Camila Russo）</strong></p> <p>加密科技內容平臺The Defiant創辦人，曾長期任職《彭博》新聞社（Bloomberg News），先後派駐布宜諾斯艾利斯、馬德里、紐約等城市，主跑新興市場、歐洲股市、數位資產等路線。她曾在智利最大報《水星日報》（El Mercurio）工作，並榮獲巴西證券交易所（BM&F Bovespa）頒發的「線上新聞寫作」首獎，是加密貨幣圈最多產、最受肯定的媒體工作者之一，常受邀在業界大會上演講與接受媒體訪問。</p> </div></div></div>
2021/11/4 07:00未署名https://www.ithome.com.tw/article/147587
微軟將在明年推出Mesh for Microsoft Teams，進入Metaverse世界
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147558" target="_blank">不讓Meta專美於前</a>，<a href="https://news.microsoft.com/innovation-stories/mesh-for-microsoft-teams/" target="_blank">微軟周二（11/2）宣布</a>，將在明年上半年推出Mesh for Microsoft Teams預覽版，讓此一聊天協作平臺進入元宇宙（Metaverse）的世界。</p> <p>Meta所建立的社交虛擬實境世界稱為Facebook Horizon，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/143014" target="_blank">微軟則在今年3月發表了混合實境平臺Mesh</a>，而它們皆屬於Metaverse。</p> <p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=lLPYSsqyukk" target="_blank">根據微軟執行長Satya Nadella的定義</a>，Metaverse促使人們可將運算嵌入實體世界，以及把實體世界嵌入運算中，讓人們出現在任何數位空間裡。</p> <p><a href="https://blogs.microsoft.com/blog/2021/11/02/microsoft-cloud-at-ignite-2021-metaverse-ai-and-hyperconnectivity-in-a-hybrid-world/" target="_blank">負責與全球溝通的微軟副總裁Frank Shaw則說</a>，Metaverse並非小說家Neal Stephenson當初在《潰雪》（Snow Crash）所想像的那樣，它應該是一個可持續數位世界，而且連結了實體世界的人、事與物。</p> <p>COVID-19疫情使得全球進入遠端工作模式，也成為Metaverse的推手。根據微軟生產力專家在疫情期間的觀察，遠端工作者遠比大多數商業領袖所想像的還要有效率，但是他們想念彼此，想念與同事在走道上不期而遇，想念大家的肢體語言，而Mesh for Microsoft Teams則可解決此事。</p> <p>Mesh for Microsoft Teams結合MR平臺Mesh與Teams的生產力工具，讓使用者於Teams中加入虛擬會議、聊天、協作或分享文件，且不管是自手機、筆電或MR頭戴式裝置皆可存取，目的是讓線上會議更加地個人化，令與會者更有參與感也更有趣，不僅如此，Shaw指出，Mesh for Microsoft Teams也是進入Metaverse的入口。</p> <p>初期的Mesh for Microsoft Teams將會提供一個沈浸式的會議空間，牆上也許有客戶的照片，有顯示各種任務的螢幕，桌上出現的可能是原型產品，與會人士可以虛擬頭像現身，頭像的臉部動作會隨著使用者的語音而變更，也能揮舞自己的手，使用者也可選擇以靜態的照片或是Microsoft Teams預設的照片露面。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/1103-Mesh%20for%20Microsoft%20Teams-2.jpg" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_微軟</span></p> <p>Shaw表示，未來的Mesh for Microsoft Teams將會根據使用者嘴巴的動作，強化虛擬頭像的頭部與臉部的動作，而且會隨著感應器技術的進展而改善。</p> <p>微軟已與專業服務供應商Accenture進行有關Metaverse的測試，Accenture打造了一個虛擬的園區，讓全球各地的員工得以聚集在一起，不管是參與聚會、會議或簡報，負責Accenture數位經驗的Jason Warnke表示，他最喜歡的功能是全球的員工都能展開有意義的交流，使得他在每次的聚會後都有更多的想法。迄今已有數千名Accenture員工以筆電或VR裝置參加數十個虛擬活動。</p> <p>在科技大廠積極推動Metaverse的當下，它們將如何展現或實現Metaverse值得拭目以待。</p> </div></div></div>
2021/11/3 22:21作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147647
Netflix遊戲服務正式登場
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://about.netflix.com/en/news/let-the-games-begin-a-new-way-to-experience-entertainment-on-mobile" target="_blank">Netflix周二（11/2）正式於全球推出遊戲服務</a>，初期提供5款遊戲，但這些遊戲都只支援行動裝置，且現階段只能在Android裝置上執行。</p> <p>這5款遊戲分別是《怪奇物語：1984》（Stranger Things: 1984）、《怪奇物語 3：遊戲》（Stranger Things 3: The Game）、《神射進籃》（Shooting Hoops）、《卡牌大爆發》（Card Blast）與《扶搖直上》（Teeter Up）。Netflix強調，這些遊戲不需額外付費，沒有廣告，亦無程式內購買。</p> <p>Netflix用戶只要透過Android裝置登入帳號，就會看到專屬的遊戲選項，並可選擇所要下載的遊戲，目前支援多種語言，會自動根據用戶帳號的設定變更語言，若尚未支援該語言，預設值為英文。</p> <p>此外，目前Netflix的遊戲功能僅限成人，若設有PIN碼防止孩童選擇成人用戶，該設定也會延伸至遊戲。有些遊戲必須連線才能執行，但也有遊戲可離線運作。</p> <p><a href="https://techcrunch.com/2021/11/02/netflix-games-are-coming-to-all-members-on-android-starting-this-week/" target="_blank">根據外電報導</a>，Netflix遊戲功能預計要幾個月後才會支援iOS裝置。</p> </div></div></div>
2021/11/3 21:55作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147646
微軟推出無伺服器容器服務Azure Container Apps
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>微軟在Ignite大會中，發布了最新容器服務<a href="https://techcommunity.microsoft.com/t5/apps-on-azure/introducing-azure-container-apps-a-serverless-container-service/ba-p/2867265?ocid=AID3042118">Azure Container Apps</a>，這是一個無伺服器應用程式託管服務，用戶無需也看不到底層的虛擬機器、調度工具以及雲端基礎設施。</p> <p>Azure Container Apps支援打包成為容器的任何應用程式，不問Runtime和程式碼開發模型，應用程式可以依據HTTP請求、事件進行擴展，微軟提到，Azure Container Apps解決了微服務中，像是加密服務間的通訊，和規模縮放等需求。</p> <p>Azure Container Apps建立在開源Kubernetes技術之上，使得用戶能夠獲得Kubernetes所帶來的好處，卻又不需要直接理解Kubernetes和運作概念，藉由開放標準和API，就可實現應用程式的可移植性，官方提到，在Azure Container Apps背後，每個應用程式都在Azure Kubernetes服務上運作，並且深度整合Kubernetes事件驅動自動縮放（KEDA）、Dapr（Distributed Application Runtime）和Envoy等技術。</p> <p>在Azure Container Apps中，多個容器應用程式，可以部署至單一容器應用程式環境中，並可將其視為一組容器應用程式，與另一組應用程式間的隔離和可觀察性邊界，部署到相同環境的容器應用，能夠將日誌寫入到相同的Log Analytics工作區。</p> <p>微軟表示，這種結構可以在建構整體解決方案時，方便微服務之間通訊，而且也能夠將多個容器部署成同一個容器應用程式，這些容器就會被視為一個單位或是容器Pod，一起部署和擴展。</p> <p>用戶可以藉由宣告式縮放規則，來管理Azure Container Apps的水平自動縮放，在預設情況下，Azure Container Apps在不使用時，會縮減至0並且暫停收費，隨著流量增加，容器應用程式橫向擴展的過程，會按需建立新的執行個體。</p> <p>另外，Azure Container Apps提供Dapr API全託管版本，Dapr為一個開源的事件驅動Runtime，開發者可以使用熟悉的程式語言和框架，將可移植的微服務建置成為無關平臺的模塊。在Azure Container Apps中，用戶可以使用適用於Azure Container Apps的Dapr，以邊車的方式在應用程式旁運作，以獲得額外的功能。</p> <p>Azure Container Apps支援多重修訂來管理應用程式的版本，並在不同版本間提供分流和負載平衡，還透過Log Analytics以獲得整合性監控功能，簡化應用程式生命周期管理。</p> </div></div></div>
2021/11/3 22:00作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/147641
微軟發表兩款新的機密運算虛擬機器DCsv3、DCdsv3
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>微軟發布了最新機密運算用Azure虛擬機器<a href="https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-confidential-computing/azure-announces-next-generation-intel-sgx-confidential-computing/ba-p/2839934">DCsv3和DCdsv3</a>，官方提到，DC系列的虛擬機器，使用英特爾SGX（Software Guard Extensions）技術，能夠創建安全區，在CPU處理資料的同時，透過維持記憶體加密和隔離來保護資料，使得資料免於意外暴露給作業系統、權限升級的管理程序，甚至是Azure操作人員。</p> <p>由於使用第三代英特爾Xeon可擴展處理器，使得DC系列的虛擬機器功能獲得明顯提升，不只英特爾SGX的安全區頁面快取（EPC）容量增加為1,500倍，能夠支援更大的工作負載，一般記憶體也增加至12倍，並且有多達48個CPU核心，能在執行機密運算的同時，維持記憶體密集工作負載的效能。</p> <p>DC系列虛擬機器採用英特爾SGX技術，因此可以在粒度安全控制中，提供應用程式層級的隔離，但微軟提到，因為用戶希望能夠使用虛擬機器層級的保護和加密，以便將現有的虛擬機器，直接轉移到更安全的基礎設施。</p> <p>因此在最新的DCsv3和DCdsv3虛擬機器，還使用了英特爾全記憶體加密（Total Memory Encryption）技術，使得用戶可以在同一個節點中，全程啟用加密功能。因此結合SGX和全記憶體加密兩項功能，用戶可以在應用程式安全區中使用機密運算，並且在虛擬機器中的軟體，也能獲得額外的保護。</p> <p>新的機密運算虛擬機器還支援Azure證明（Attestation），Azure證明是一個驗證程序，可以確保軟體二進位檔案在可信硬體平臺中執行，第三代英特爾Xeon可擴展處理器支援ECDSA證明，能夠遠端驗證SGX安全區身份，而Azure證明支援ECDSA。</p> <p>另外，微軟將要以SGX擴充套件的方式，讓AKS也能支援機密運算，官方提到，這個擴展能明顯提升機密容器的記憶體密集工作負載效能，像是資料分析、機器學習訓練和推理等</p> <p>目前DCsv3和DCdsv3虛擬機器會先在East US 2和Central US地區提供，並在接下來數個月內，在預覽結束提供正式版本時，擴展到更多的資料中心。</p> </div></div></div>
2021/11/3 22:03作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/147643
北捷明年將試辦5G智慧監控，靠AI影像辨識維護車廂旅運安全
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>臺北捷運公司與大同世界科技（大世科）、伸波通訊等業者合作，推動5G運輸智慧監控平臺計畫，結合5G專網與AI影像辨識技術，例如偵測有人員倒臥或是發生爭執鬥毆，立即通知捷運行控中心應對，確保車廂內乘車安全。</p> <p>這項計畫是在國發會支持下，促成臺北捷運公司與大世科、伸波通訊、微軟、英特爾、和碩、Nvidia等多家業者合作，為臺北捷運建置5G運輸智慧監控平臺，該計畫先選定臺北捷運松山線的中山站、松江南京、南京復興三站，由伸波通訊與和碩合作，以微軟Affirmed Networks核心網路與和碩的5G ORAN，建置小型5G獨立專網，以實驗的名義採用n79（4.8GHz-4.9GHz）頻段。今天北捷與業者共同宣布啟動5G運輸智慧監控平臺建置之後，預計明年9月完成。</p> <p>在全長2.4公里地下路段建置5G專網，不同於開放空間建置5G專網，在捷運隧道建置需要克服通訊訊號的干擾，為不影像捷運日常營運，只能在捷運停班的有限時間下進行建置。伸波通訊將以用於高鐵桃園部分隧道路段強化4G訊號的DAS分散式天線系統，搭配和碩的RU，在捷運地下路段架構5G專網，該路段共建置20個DAS系統與4到6個5G RU，專網下載速度將可達600Mbps，上傳80Mbps。值得一提的是，因應高畫質車廂監控影像的傳輸需要，該專網上傳速度經調整，可進一步提升至150Mbps，有助於監控影像的即時傳輸。</p> <p>臺北捷運表示，目前捷運車廂每個車廂配置有4個高畫質監控攝影機，當車廂內有緊急狀況發生時，司機員在駕駛室先觀看監視影像畫面，再向行控中心通報。未來結合5G的高速傳輸，可將車廂內的監視影像傳到南京復興站的邊緣運算機房，該機房透過Nvidia DGX進行AI影像辨識，再將異常事件的辨識結果送到行控中心告警。</p> <p>根據計畫，這套平臺靠AI影像辨識車廂內旅客動態，包括是否有人員異常的行為，例如乘客發生爭執或鬥毆等影像乘車安全事件，車廂內乘車人潮，或是有人因為不舒服倒臥，以及是否有乘客未配合防疫規定拉下口罩等等。除了用於維護車廂內安全，該計畫也可能和大同大學合作，以AI軌道巡檢技術確保軌道安全。</p> <p>臺北捷運表示，5G運輸智慧監控平臺計畫有三項特色，首先是服務採模組化，以利於未來快速複製到其他的軌道產業，甚至是輸出至國外，其次是國產整合方案，結合國內業者發展的自主通訊技術，克服隧道內通訊挑戰，搭配AI提升旅運安全，最後則是先在中高運量路段測試，未來可擴大至臺北捷運場域，服務每日上百萬人次。</p> <p>大世科則表示，臺北捷運5G監控平臺計畫案，將利用5G的高速、寬頻、寬連結三大特性，結合AI應用，未來不只是捷運，可以擴展至臺鐵或其他的捷運系統，甚至將這套方案輸出至國際。</p> <p> </p> <p> </p> </div></div></div>
2021/11/3 18:22作者蘇文彬https://www.ithome.com.tw/news/147642
資安一周第170期：國內多家上市櫃公司遭到網路攻擊。半導體資安標準即將於12月發布
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><strong style="vertical-align: top; color: rgb(51, 153, 255);">10/28-11/3必看資安新聞</strong></h3> <h3> </h3> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃勒索軟體攻擊</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">日勝生集團接連發布資安事件重大訊息</strong></h2> <p>營建商日勝生近期傳出遭網路攻擊，<a href="http://www.ithome.com.tw/news/147592">在10月29日臺灣證券交易所發布重大訊息</a>，表明該公司及其子公司，部分資訊系統遭受駭客網路攻擊，但日常營運並未受到重大影響。日勝生公司發言人陳婷婷指出，他們疑似遭到勒索軟體LockBit 2.0的攻擊。</p> <p>相隔4日，日勝生旗下興櫃的百貨零售業者京站實業，也在證交所發布重大訊息，也表明公司部分資訊系統遭受攻擊。京站發言人陳岱慧表示，此次事件與日勝生10月底事故有關，他們因集團共用的伺服器而連帶受到影響。</p> <p>針對日勝生受駭客攻擊事件，勒索軟體組織LockBit 2.0聲稱握有141 GB資料，並打算向其索討8萬美元贖金。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147627">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃勒索軟體攻擊</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">鋼鐵大廠中鴻備份系統遭到病毒攻擊，駭客留下勒索訊息</strong></h2> <p>隸屬於中鋼集團的中鴻鋼鐵，於10月27日下午5時25分，在股市公開資訊觀測站發出公告，指出他們的資料備份伺服器遭到病毒攻擊。</p> <p>中鴻行政副總經理羅嘉文表示，他們看到受影響的備份資料副檔名遭到竄改，駭客亦留下了勒索訊息。由此跡象看來，很有可能就是勒索軟體攻擊。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147526">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <h3><strong style="color: rgb(178, 34, 34); vertical-align: top;">＃網路攻擊＃高科技產業</strong></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">半導體封測矽格遭網路攻擊，受影響生產機臺逐步恢復</strong></h2> <p>在11月1日下午2時，封測廠矽格於臺灣證券交易所發布重大訊息，說明公司發生網路安全事件，他們發現公司伺服器遭受病毒感染，雖然生產機臺也受到此事件衝擊，但公司表示無重大影響。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147612">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃資安產業動態＃高科技產業</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">歷經三年制定，半導體資安標準即將於12月發布</strong></h2> <p>為解決高科技產業資安防護難題，臺灣半導體界在2019年也憑藉自身影響力，推動晶圓設備資安標準（案號6506：Activity Start: 2019/01/01）制定，讓半導體產業供應商能夠遵循。歷經多次來回提交SEMI修改，在近日舉辦的SEMICON Taiwan線上資安趨勢高峰論壇上，台積電企業資訊安全處長屠震表示，這項標準將在2021年底12月正式發布，SEMI臺灣資安委員會亦於今年6月成立。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147459">詳全文</a></strong></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/170-1-SEMICON-Taiwan-2021.png" style="width: 400px; height: 231px;" /></p> <p><span style="color:#808080;"><strong>圖片來源：SEMI</strong></span></p> <p> </p> <h3><strong style="color: rgb(178, 34, 34); vertical-align: top;">＃供應鏈安全＃Unicode</strong></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">Unicode驚傳出現漏洞，恐讓駭客在程式碼中植入人類無法察覺的內容</strong></h2> <p>兩名來自劍橋大學的研究人員Nicholas Boucher與Ross Anderson，揭露藏匿在萬國碼（Unicode）中的安全漏洞CVE-2021-42574，此漏洞涉及萬國碼的雙向（Bidi）支援機制，將影響所有支援萬國碼的程式語言，目前已確定受波及者，涵蓋C、C++、C#、JavaScript、Java、Rust、Go，以及Python等，研究人員推測，其他程式語言也可能會受到影響。</p> <p>駭客一旦運用這項漏洞，便能在軟體的程式原始碼中，注入人類看不見的安全漏洞，因此，研究人員將其命名為Trojan Source。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147613">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃零信任＃密碼破解</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">密碼潑灑攻擊大增，鎖定多種管理員與高階主管而來</strong></h2> <p>為了取得組織高權限帳號的使用權，且不致被資安系統察覺，近期攻擊者在猜測密碼的做法，以極低頻率進行這類行為。對此，微軟提出警告。他們發現，今年以密碼潑灑（Password Spray ）手法攻擊企業的事件大增，對此，他們特別提醒企業，並列出多項防禦建議。</p> <p>研究人員指出，攻擊者鎖定未強制執行多因素驗證（MFA）的老舊協定下手，並針對具有管理權限或是CxO等級的公司高層發動攻擊。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147529">詳全文</a></strong></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/170-2-MCAP-Investigation.png" style="width: 400px; height: 263px;" /></p> <p><strong><span style="color: rgb(128, 128, 128);">圖片來源：微軟</span></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃漏洞修補不全＃LPE</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">微軟LPE漏洞修補不全，影響所有版本Windows</strong></h2> <p>由研究人員Abdelhamid Naceri發現並通報的CVE-2021-34484，微軟甫於8月修補，但該名研究員指出，在檢視修補程式後，他發現微軟只處理其中一個概念性驗證程式（PoC），而導致攻擊者仍能在不知密碼的狀況之下，以其他使用者的身分執行任意程式。</p> <p>這項漏洞存在於Windows的使用者設定檔服務（Windows User Profile Service），一旦遭到利用，攻擊者便能獲得本機權限升級（Local Privilege Elevation，LPE），包含Windows 11與Windows Server 2022在內的作業系統皆受影響。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147602">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃勒索軟體攻擊</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">歐洲刑警組織一舉逮捕12名勒索軟體駭客</strong></h2> <p>經過8個國家的聯手調查與行動，歐洲刑警組織（Europol）宣布，在10月26日一舉於烏克蘭及瑞士，逮捕了12名勒索軟體駭客，扣押了5.2萬美元現金，5輛名貴汽車，以及許多的電子裝置。而這些嫌犯是LockerGoga、MegaCortex，以及Dharma等勒索軟體RaaS服務的主嫌，這些勒索軟體於71個國家展開攻擊，受害組織超過1,800家。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147600">詳全文</a></strong></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/170-3-NC3-12hackers.png" style="width: 400px; height: 175px;" /></p> <p><span style="color:#808080;"><strong>圖片來源：Norway National Criminal Investigation Service</strong></span></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃網路攻擊＃關鍵基礎設施</strong></span></h3> <h2><strong>伊朗的國營石油公司NIOPDC遭駭，有駭客組織承認犯案</strong></h2> <p>伊朗的國營石油公司NIOPDC於10月26日，<a href="http://www.ithome.com.tw/news/147491">疑似遭到國家級駭客攻擊，迫使該國境內近4千個加油站運作中斷</a>，伊朗政府認為此起事故是國外的駭客所為，並對此強力譴責。</p> <p>事隔一天，這起事故有了新的進展──根據BBC新聞網的報導，名為Predatory Sparrow駭客組織在Telegram的頻道上宣稱，這起事故是他們所為，目的是對於德黑蘭恐怖政權的抗議。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147559"><strong>詳全文</strong></a></p> <p> </p> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(178, 34, 34);"><strong style="vertical-align: top;">＃資安產業動態＃資安人才培育</strong></span></h3> <h2><strong style="vertical-align: top;">微軟計畫於4年內培養25萬個資安人才</strong></h2> <p>為了因應美國資安人力不足的情況，微軟於10月28日宣布，將展開為期4年的培訓活動，針對資源不足的社區大學提供協助，包括將提供全美所有社區大學免費課程，替150所社區大學的老師培訓，以及提供獎學金與資源予2.5萬名學生，企圖在2025年時，替美國增加25萬個資安人才。<strong><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147562">詳全文</a></strong></p> <p> </p> <p> </p> <h2><span style="vertical-align: top; color: rgb(51, 153, 255);"><strong style="vertical-align: top;">更多資安動態</strong></span></h2> <h3>●<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147580">勒索軟體Hive鎖定Linux、FreeBSD發動攻擊</a><br /> ●<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147603">卡巴斯基Amazon服務憑證被竊，被用釣魚郵件攻擊</a><br /> ●<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147536">駭客藉由出帳管理系統漏洞入侵，發動勒索軟體攻擊</a></h3> </div></div></div>
2021/11/3 18:38作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/147644
Meta決定關閉臉書人臉辨識系統，不再自動辨識用戶照片中的親友
<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://about.fb.com/news/2021/11/update-on-use-of-face-recognition/" target="_blank">Meta周二（11/2）宣布</a>，由於各國對於人臉辨識的爭議及法規仍存在著許多不確定性，因而決定在未來幾周關閉臉書（Facebook）的人臉辨識系統，只將人臉辨識技術保留在諸如確認使用者身分或預防詐騙等重要用途上。</p> <p>臉書上的人臉辨識系統啟用於2010年，當時它會自動辨識出使用者所上傳照片及影片上的人臉並將以標註，一直到2019年，臉書才讓使用者選擇自己是否要被標註。</p> <p>在Meta關閉臉書的人臉辨識系統之後，臉書將不會再自動辨識使用者所上傳的照片或影片，使用者亦無法再看到臉書於照片中所建議的標註對象，若是曾允許被標註的使用者，臉書將會刪除用來辨識其身分的樣板，也會關閉整個人臉辨識的選項。根據臉書的統計，全球有超過10億名用戶啟用了人臉辨識功能，允許自己的長相被臉書辨識。</p> <p>此外，之前臉書用戶得以選擇若出現在他人的照片中，系統可以自動寄送通知，該功能也將因此而失效。</p> <p>儘管人臉辨識系統惹來了不少爭議，但它還是有許多有價值的應用，例如當人臉辨識結合臉書用來以文字描述圖片的自動替代文字（Automatic Alt Text，AAT ）功能時，臉書即可替視障人士說明哪些親友出現在照片中，在關閉人臉辨識系統之後，AAT僅能說出有多少人在照片裡，而無法再點名。</p> <p>Meta並非要完全禁用人臉辨識技術，仍會在有限的時刻使用相關技術，例如人們需要透過人臉來辨識身分時，或者是預防詐騙或被冒充時。</p> <p>Meta指出，未來將會繼續探索人臉辨識的重要應用，像是存取被鎖住的帳號，在金融產品或服務上進行身分認證，或者是解鎖裝置等，也會更謹慎地部署相關技術。</p> </div></div></div>
2021/11/3 17:25作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147640
馬斯克：Hertz尚未簽約買特斯拉車子
<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>特斯拉（Tesla）上周才因租車業者Hertz下訂10萬臺電動車而股價大漲，但昨（2）日<a href="https://twitter.com/elonmusk/status/1455351085170823169?s=20" target="_blank">執行長馬斯克（Elon Musk）卻說兩者的約還沒簽定</a>。</p> <p><a href="https://www.ithome.com.tw/news/147471" target="_blank">上周租車業者Hertz宣布</a>將在2022年底以前，採購10萬臺特斯拉電動車及充電設備，建構北美最大電動車租賃車隊，今年底開始在美國及歐洲數個城市提供服務。彭博預估此交易價值42億美元。</p> <p>昨日馬斯克說，如果消息來源是Hertz，他要強調特斯拉和Hertz雙方還沒有簽訂任何合約。特斯拉車輛供不應求，該公司只有在利潤與賣給一般消費者相同時，才會把車售予Hertz。</p> <p>顯然是雙方對車輛訂價談不攏。特斯拉官方帳號也指出，該公司不會簽一個綁定固定價格的合約幫助成立車隊，而傷害一般消費者。Hertz大可到特斯拉官網下訂，就不需要任何特別合約。</p> <p>上周特斯拉股價因Hertz合約大漲，使公司市值突破1兆美元。本月1日特斯拉股價來到1,200美元高點，不過本周稍早特斯拉宣布因軟體問題，造成前向撞擊預警或自動緊急剎車系統誤判，召回2017到2021年生產的Model S、Model 3、Model X，及2020至2021年生產的Model Y近1.2萬臺，使股價下跌超過4%，約400億美元市值蒸發。不過該公司已經釋出軟體更新來解決問題。</p> </div></div></div>
2021/11/3 16:57作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147638
支援Linux的Microsoft Edge正式版出爐
<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>經過一年的測試之後，<a href="https://blogs.windows.com/msedgedev/2021/11/02/edge-ignite-nov-2021/" target="_blank">微軟周二（11/2）釋出了支援Linux的Microsoft Edge正式版</a>，它將相容於Ubuntu、Debian、Fedora及 openSUSE等Linux版本。同一天微軟也呼籲IE 11用戶應儘快遷移至Microsoft Edge的IE模式。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://46c4ts1tskv22sdav81j9c69-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/prod/sites/33/2021/11/Picture1.jpg" style="width: 596px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_微軟</span></p> <p>微軟是在2019年宣布把Edge的瀏覽器引擎從EdgeHTML變更為Chromium，並陸續發表支援Winodws、macOS、Android及iOS的版本，Linux版的出爐代表Edge已達到跨平臺的另一個里程碑。</p> <p>Linux用戶可自微軟網站下載Edge，或者是透過Linux套件管理工具取得該瀏覽器。此外，<a href="http://edge://surf" target="_blank">Edge上的衝浪遊戲</a>也已開始支援目前仍在測試中的Linux版Edge 97。</p> <p>有鑑於微軟將在明年的6月15日正式淘汰IE 11，但會持續於Edge上提供IE模式至2029年，因此，微軟呼籲那些仰賴IE 11的組織，應儘快自IE 11遷移至Edge的IE模式。</p> <p>微軟表示，在全球擁有13萬名員工的製藥業者GlaxoSmithKline，已將Edge設為該公司的預設瀏覽器，原因就是Edge可同時提供現代化的瀏覽體驗，又能透過IE模式支援舊有的應用。</p> <p>微軟也建議要自IE 11遷移到Edge IE模式的組織，<a href="https://docs.microsoft.com/zh-tw/deployedge/edge-ie-mode-site-discovery" target="_blank">可於假期的前一天執行Site Discovery</a>，此一功能主要是協助組織辨識哪些網站使用舊版文件模式，哪些可支援現代化的瀏覽器，以協助遷移行動。</p> <p>由於Site Discovery是根據使用者的流量來偵測組織內的網站，因此最好是在休假前展開。倘若組織的應用或網站可透過IE 11、Chrome或舊版的Edge存取，那麼它們就會相容於新版的Edge。</p> <p><a href="https://gs.statcounter.com/browser-market-share/desktop/worldwide" target="_blank">根據StatCounter今年10月的調查</a>，全球最受歡迎的桌面瀏覽器依然是Chrome，市占率為67.24%，居次的是Safari的9.59%，Edge以9.13%位居第三，Firefox則跌至7.86%，且全球仍有1.15%的PC用戶使用IE。</p> </div></div></div>
2021/11/3 17:12作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147639
Yahoo退出經營超過20年的中國市場
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>自1999年就進駐中國的Yahoo，於今年的11月1日正式退出中國市場，鍵入Yahoo中國的網址則會被直接引導至Yahoo的新加坡網站，而Yahoo旗下的Engadget及TechCrunch等媒體，也隨之於中國消聲匿跡，終結了Yahoo於中國超過20年的經營。</p> <p>其實Yahoo先前就已於中國官網上公布即將關閉的消息，只是沒有吸引太多目光，一直到11月1日正式消失。Yahoo於聲明中表示，中國的商業及法律環境愈來愈具挑戰性，未來中國用戶將無法存取Yahoo的各種服務。</p> <p>TechCrunch則把造成Yahoo退出中國的罪魁禍首，<a href="http://www.cac.gov.cn/2021-08/21/c_1631141677655320.htm" target="_blank">指向中國於今年8月通過的《個人信息保護法》</a>，它除了保障使用者基本的個人資訊權利之外，也禁止企業利用巨量資料來分析及歧視用戶，還針對網路平臺制定特別責任，要求它們承擔更多的法律義務，亦針對個人資訊的跨境流動進行規範。</p> <p>《個人信息保護法》被部份媒體視為是全球最嚴格的個資法，並於今年的11月1日生效。除了Yahoo之外，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147289" target="_blank">微軟也在10月關閉了LinkedIn於中國的服務</a>，只是微軟的所持理由偏向於無法配合當地政府的言論審查。</p> <p>不過，中國當地原本就有新浪、騰訊、搜狐及網易等四大入口網站，搜尋引擎則由百度掌握8成以上的市占率，再加上近來傳訊服務的興起，Yahoo在中國已無太大的發展潛力，近幾年亦曾多次裁員。</p> <p>不只是中國，Yahoo全球也多次易主，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/112264" target="_blank">它在2017年以44.8億美元把營運資產出售給Verizon</a>，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/144170" target="_blank">今年5月Verizon再把Yahoo的9成股權賣給了投資管理公司Apollo</a>。</p> <p><a href="https://www.yahooinc.com/office-locations/" target="_blank">根據Yahoo的企業網站</a>，其目前經營的市場包括北美、巴西、丹麥、法國、德國、愛爾蘭、義大利、西班牙、英國、澳洲、香港、印度、以色列、日本、新加坡及臺灣。</p> </div></div></div>
2021/11/3 16:01作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147637
Excel將開放自訂資料型態及函式
<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>Office Excel儲存格內過去只能輸入文字及數字，近年持續支援多種資料，<a href="https://www.theverge.com/2021/11/2/22759149/microsoft-excel-javascript-api-custom-data-types-feature" target="_blank">微軟昨日進一步宣布</a>，提供開發人員更大自由自訂資料型態及函式。</p> <p>微軟近幾年陸續擴大Excel可容納的資料型態。先是支援動態陣列（dynamic array）和陣列公式（array formula），2018年讓Excel可匯入由Bing從網路上蒐集到的股票及地理區兩類資料，可整合網路即時資訊，像是股票、貨幣、城市、及國家資訊等。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/140859" target="_blank">去年則公布Power BI、Power Query應用、以及化學式和基因資料等資料型態可整合到Excel中</a>。</p> <p><a href="https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2021/11/02/microsoft-office-transforming-for-the-hybrid-world/" target="_blank">微軟Microsoft 365總經理Wangui McKelvey表示</a>，11月內Excel將加入新的JavaScript API（預覽版）。這個API允許開發人員自訂連結自有資料源的圖片、陣列或格式化數字、實體（entity）的資料型態。開發人員也可建立使用這些新資料型態的自訂Excel函式，這些資料可以是輸入或輸出資料。</p> <p>微軟表示，更彈性的結構讓使用者可將複雜資料整理、組織成物件，再曝露這些資料給其用戶，又能輕易讓他們看到更完整資訊方便分析或做報表。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/uploads/prod/sites/2/2021/10/Picture11.gif" style="width: 600px;" /></p> <p>此外，客戶也可以建立附加程式，或將現有程式擴充以利用Excel內的各種資料，將這些資料分享給公司其他人，或是將資料連結到自己的服務或資料。</p> <p>至於JavaScript API何時部署到所有Microsoft 365用戶則不得而知。</p> </div></div></div>
2021/11/3 14:00作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147636
11月3日資安大頭條
<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>今天在股市公開觀測站的重大訊息中，有一則是資安事故的消息，且<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147592">與10月29日上市營建公司日勝生於股市公開資訊觀測站所發布的重大訊息有關</a>：該公司旗下的零售業京站公司於昨日傍晚，也證實遭到網路攻擊，該公司最為人知的就是位於臺北轉運站的京站時尚廣場。由於日勝生指出有些伺服器是集團共用，很有可能還有旗下的其他公司也受到影響，而京站發布的重大訊息也證實這樣的情形。</p> <p>同時，今天還有多則資安新聞與勒索軟體有關，例如，研究人員提出警告，攻擊者積極找尋的目標，是正在進行併購的公司；而這些勒索軟體駭客除了會在自己的網站公布受害者之外，近期也有駭客組織是透過推特機器人，建立多個看起來是女性使用者的帳號，來散布勒索軟體攻擊事故的新聞，藉此向受害組織施壓。</p> <h2><strong>資安事故</strong></h2> <p>1. <a href="https://mops.twse.com.tw">日勝生子公司京站證實遭到網路攻擊</a><br /> （因股市公開資安觀測站不提供網址，需以關鍵字「京站」或其股票代號「2942」方能查詢此重大訊息）</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211103-01.png" style="width: 580px; height: 536px;" /></p> <p>2. <a href="https://therecord.media/destructive-cyberattack-hits-national-bank-of-pakistan/">巴基斯坦國家銀行遭駭，ATM與行動App遭到波及</a></p> <blockquote class="twitter-tweet"><p dir="ltr" lang="en" xml:lang="en">There’s like a huge rush at the NBP atm at work since yesterday, looks like they haven’t restored services and people need cash.</p> <p>— Essa Malik (@Yeezus_Chwist) <a href="https://twitter.com/Yeezus_Chwist/status/1455432625259171841?ref_src=twsrc%5Etfw">November 2, 2021</a></p></blockquote> <script async="" src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script><h2><strong>勒索軟體</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/fbi-ransomware-targets-companies-during-mergers-and-acquisitions/">勒索軟體駭客鎖定正在併購的公司下手</a></p> <p>2. <a href="https://symantec-enterprise-blogs.security.com/blogs/threat-intelligence/blackmatter-data-exfiltration">為增加竊取機密的速度，勒索軟體駭客BlackMatter自製新的工具</a></p> <p>3. <a href="https://www.thedailybeast.com/a-mysterious-network-of-twitter-bots-promote-alleged-nra-hack">勒索軟體駭客組織Grief透過推特機器人散布攻擊事故</a></p> <p>4. <a href="https://www.ktnv.com/news/ransomware-attack-targets-las-vegas-cancer-center-patients-personal-information">拉斯維加斯癌症中心遭勒索軟體攻擊，患者個資恐遭外洩</a></p> <p>5. <a href="https://www.reuters.com/world/americas/possible-cyberattack-disrupts-healthcare-services-canadian-province-minister-2021-11-01/">加拿大紐芬蘭省的醫療照護系統疑遭勒索攻擊而服務中斷</a></p> <h2><strong>漏洞揭露</strong></h2> <p>1. <a href="https://thehackernews.com/2021/11/alert-hackers-exploiting-gitlab.html">GitLab已修補的RCE漏洞被用於攻擊行動</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211103-08.png" style="width: 580px; height: 303px;" /></p> <p>2. <a href="https://thehackernews.com/2021/11/critical-flaws-uncovered-in-pentaho.html">日立資料分析軟體驚傳重大漏洞，恐被用於執行惡意指令</a></p> <p>3. <a href="https://security.googleblog.com/2021/11/trick-treat-paying-leets-and-sweets-for.html">Google宣布推出為期3個月的Linux漏洞懸賞計畫</a></p> <h2><strong>資安產業動態</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.akamai.com/newsroom/press-release/akamai-completes-acquisition-of-guardicore-to-extend-its-zero-trust-solutions-to-help-stop-ransomware">Akamai完成對於Guardicore的併購，擴展防禦勒索軟體的能力</a></p> </div></div></div>
2021/11/3 12:00作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/147633
微軟發表以Fluid框架為基礎的Office新協同工具Loop
<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>周二（11/2）Ignite大會上，<a href="https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2021/11/02/whats-new-in-microsoft-365how-were-empowering-everyone-for-a-new-world-of-hybrid-work/" target="_blank">微軟公布Office產品線下最新產品Loop</a>，讓企業或專案成員可更容易、有效率協同。Loop預計2022年推出。</p> <p>微軟昨天發表的Loop是一個新的協同App，其中包含的Loop技術則是微軟近2年推動的Fluid框架的新品牌。Fluid框架的技術核心在將網頁或文件各種內容，如文字、表格、圖片元件化，可將單獨元件複製、貼上、搬移到另一個畫布（canvas）或工作區的地方，像是聊天App、會議、電子郵件、文件等組合、也幾近即時分享給專案其他成員。</p> <p>Microsoft Loop這個App就是集合畫布及可自由移動的可攜式元件，而且這些元件在不同應用程式中都能保持同步。Loop包含三種元素：Loop元件、Loop頁（page）及Loop工作區（workspace）。Loop頁屬於個人，可組合連結、檔案、資料等元件。Loop工作區則是成員共享的空間，以利成員協同專案、交流想法及追蹤進度。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/uploads/prod/sites/2/2021/10/11_GIF_Loop-Workspaces-Smaller.gif" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_微軟</span></p> <p>企業可製作自己的Loop元件，目前微軟已提供2種元件，包括投票表格、進度狀態追蹤器，後者可用於追蹤專案進度。至於企業要怎麼製作Loop元件，微軟此次沒有著墨。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/uploads/prod/sites/2/2021/10/10_GIF_Loop-comp-voting-table-smaller-1.gif" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);">圖片來源_微軟</span></p> <p><a href="https://www.zdnet.com/article/microsoft-introduces-loop-a-new-collaboration-tool-built-on-fluid-framework/" target="_blank">ZDNet引述微軟說法</a>，表示企業可以在「最少投資」下，延伸現有訊息App或Microsoft Graph 連接器（connector）來打造Loop元件。微軟預計在Build開發者大會上公布相關資訊。</p> <p>Loop作為一個App和專案管理協同工具Notion很類似，<a href="https://www.zdnet.com/article/microsoft-introduces-loop-a-new-collaboration-tool-built-on-fluid-framework/" target="_blank">但微軟解釋</a>Loop既是一個獨立App，它的元件也可以整合到微軟其他產品。未來幾個月內Loop元件將以預覽形式部署到Microsoft 365的應用程式，如Teams、Outlook、OneNote等。Loop元件也可配合AI技術有更多應用。例如Context IQ未來也可為Dynamic 365 Sales應用程式建議相關的Loop元件。</p> <p>不過微軟昨日並未說明Loop的授權方式或售價，表示Loop 2022年推出時會提供進一步資訊。</p> </div></div></div>
2021/11/3 11:31作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147628
網路上還有3萬臺GitLab伺服器尚未修補4月公開的重大漏洞
<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><a href="https://about.gitlab.com/releases/2021/04/14/security-release-gitlab-13-10-3-released/" target="_blank">GitLab在今年4月修補了一個允許遠端命令的重大安全漏洞CVE-2021-22205</a>，不過，<a href="https://www.rapid7.com/blog/post/2021/11/01/gitlab-unauthenticated-remote-code-execution-cve-2021-22205-exploited-in-the-wild/" target="_blank">資安業者Rapid7近日發現</a>，在網路上接近6萬臺GitLab伺服器上，還有半數尚未修補。</p> <p>CVE-2021-22205是因系統無法正確驗證提交給文件解析器的圖像所造成，而讓駭客得以執行遠端命令，當時GitLab把該漏洞列為CVSSv3 9.9等級的重大漏洞，因而進行緊急修補，但於今年9月再提高該漏洞的風險等級至CVSSv3 10.0。</p> <p>資安業者則說明，該漏洞存在於GitLab所採用的ExifTool開源工具上，該工具負責移除圖片的元資料，但因無法解析嵌入於上傳圖片的特定元資料，而導致程式執行。這意謂著駭客只要上傳含有惡意命令的圖片，就能開採漏洞並展開攻擊。</p> <p>CVE-2021-22205漏洞同時出現在GitLab Community Edition（CE）與GitLab Enterprise Edition（EE）版本中，且影響自11.9以來的所有版本，一直到13.10.3、13.9.6與13.8.8才修補。</p> <p>Rapid7指出，今年6月就傳出針對該漏洞的攻擊行動，而且網路上還有許多公開的開採程式，相信隨著該漏洞的詳細資訊曝光，將會遭到愈來愈多的駭客鎖定。</p> <p>然而，根據Rapid7在10月31日的搜尋，公開網路上約有接近6萬臺的GitLab伺服器，當中有29%不確定是否受到該漏洞的影響，有21%安裝的是修補後的版本，但有高達50%安裝了尚未修補的版本。</p> <p>Rapid7除了督促GitLab用戶馬上修補該漏洞之外，也建議組織不要將GitLab伺服器置放於公開網路上，若非得如此，應考慮以VPN加以保護。</p> </div></div></div>
2021/11/3 11:41作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147629
微軟公布中小企業新端點安全服務Defender for Business
<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.microsoft.com/en-us/security/business/threat-protection/microsoft-defender-business" target="_blank">微軟昨（2）日宣布</a>專為中小企業設計的<a href="https://www.microsoft.com/en-us/security/business/threat-protection/microsoft-defender-business" target="_blank">端點安全服務Defender for Business</a>，並將於近日釋出預覽版本。</p> <p>微軟產品經理Jon Mauder引述一項調查，今年上半年勒索軟體攻擊次數成長3倍，超過半數是鎖定小型企業，這項新服務旨在將大型企業等級的端點安全以好用且低成本的方案，帶給員工人數在300人以下的企業。</p> <p>Defender for Business是將端點安全由傳統防毒軟體，擴大為端點偵測防護、威脅與弱點管理等更多防護服務，可保護Windows、macOS、iOS及Android裝置。</p> <p>以功能而言，這項新服務利用防毒／防勒索軟體、應用、網頁及網路防護工具、網路防火牆、以及管理規則等，來減少攻擊面（attack surface）；掃瞄並緩解端點軟體漏洞及組態不當，提供威脅及弱點管理；端點及雲端的防毒；端點防護及回應功能（endpoint detection and response，EDR）提供行為偵測並發出警告，管理員可手動移除惡意檔案或程式，也可在即時自動回應中直接控制端點裝置。</p> <p>Defender for Business還會自動分析調查及緩解威脅，以免管理員被過多警告訊息淹沒，並依重要性排出優先順序。它的API和整合工具可自動將威脅及防護資料整合到企業現有安全管理平臺，或事件管理工具。</p> <p>微軟也強調這項服務安裝及管理都不需太複雜知識，提供精靈引導設定及建議安全政策以加速用戶端組態，它簡單好用的管理控制及可執行的分析結果能簡化管理員作業。</p> <p>Defender for Business另一項賣點是低成本，定價為每人每月3美元，包括安全及生產力套件Microsoft 365 Business Premium，內有Teams及Office 365。不論企業郵件及生產力軟體是本地部署、或Microsoft 365都可支援。</p> <p>微軟很快也會釋出預覽版。正式上市後，企業可以在微軟網站或微軟夥伴雲端解決方案供應商（Microsoft Partner Cloud Solution Provider）通路購得這項服務。</p> <p>針對微軟合作夥伴，Defender for Business也可整合 Microsoft 365 Lighthouse，將安全事件及警示訊息導到Lighthouse中，後者是代管服務業者用以介接Microsoft 365 Business Premium的管理介面。微軟表示還會進一步整合兩者。</p> </div></div></div>
2021/11/3 12:01作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147634
京站公告遭駭客網路攻擊，日勝生集團接連發布資安事件重大訊息
<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>日前上市公司日勝生發布資安事件公告，說明該公司與子公司部分資訊系統遭受駭客攻擊，相隔四日，該公司旗下興櫃公司京站實業，也在臺灣證券交易所公布發布重大訊息。</p> <p>京站實業在2007年為日勝生公司的子公司，在2012年則設立京站投資控股，轉變為京站投控子公司，日勝生公司則間接持有。目前京站投控之下也設立京站數位廣場公司。</p> <p>基本上，京站所揭露的內容，與日勝生在10月29日的公告大致相同。指出公司部分資訊系統遭受駭客網路攻擊，已啟動防禦機制及備援作業，並提及集團公司同時與外部資訊公司合作處置。另外也說明，他們已通報政府執法部門。</p> <p>此外，該公司也說明對公司日常營運沒有重大影響，內部資訊系統陸續回復運作，日後將對強化基礎架構與提升網路安全等級。</p> <p>目前我們也正向京站確認是否為同一事件，但至截稿前他們還沒有回覆。而在之前日勝生於10月29日的公告中，已經提及該公司與子公司部分資訊系統遭受駭客攻擊，以及集團內部有一些伺服器是共用，因此很可能是同一事件引起，但不確定是否持續遭駭。</p> <p>另一值得關注的是，在11月1日，暗網中LockBit2.0的資料外洩公布網站傳出發布有關日勝生公司的受害者頁面，並聲稱掌握141 GB資料，與要脅8萬美元贖金。不過，在這次京站公告中，並未說明是否有客戶或機敏資料外洩，或是個人資料外洩。</p> <h2><strong>2021-11-02 京站資安事件小檔案</strong></h2> <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:547px;" width="547"><colgroup><col /><br /><col /><br /></colgroup><tbody><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;width:170px;">網路攻擊事件類型</td> <td style="width:378px;">公告中表示遭遇駭客網路攻擊。(目前猜測與日前日勝生公告同一事件，也遭遇勒索軟體Lockbit 2.0)</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">事中應變措施</td> <td style="width:378px;">啟動防禦機制及備援作業，並已報警</td> </tr><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;">初步調查結果</td> <td style="width:378px;">目前透露資訊非常有限，未公布感染病毒名稱，被入侵管道，以及感染方式等。</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">事件影響範圍</td> <td style="width:378px;">僅提及部分資通訊系統</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">事件對營運的影響</td> <td style="width:378px;">對日常營運無重大影響</td> </tr><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;width:170px;">事後復原與檢討</td> <td style="width:378px;">公司內部資訊系統陸續回復運作中，將重新檢視及強化網路安全。</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">對外公告資安事件</td> <td style="width:378px;">在11月2日發布於臺灣證券交易所重大訊息</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;">確切發現時間</td> <td style="width:378px;">無明確說明</td> </tr><tr height="24"><td colspan="2" height="24" style="height:24px;"> <br /> 資料來源：iThome整理，2021年11月</td> </tr></tbody></table><p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/2021-11-03_093857.jpg" style="width: 600px;" /></p> </div></div></div>
2021/11/3 10:55作者羅正漢https://www.ithome.com.tw/news/147627
主推GCP雲服務的iKala也要支援AWS了，未來3年將聚焦發展多雲服務與Martech產品，還要拓展亞太區市場
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p dir="ltr">多雲趨勢影響下，過去6年來主推GCP的本土雲端供應商iKala，近日正式宣布支援AWS，並揭露未來三年3大發展策略，不只要積極發展多雲服務，更要開發自有Martech產品，擴大進軍海外市場。</p> <p dir="ltr">iKala原本是GCP愛用者，比如早期提供線上直播串流服務，就是在GCP落腳。後來自己成為雲端服務供應商，長期與Google雲合作，2018年更成為其技術合作夥伴。不過，這家與GCP合作已久的雲端業者，現在也要支援AWS了。</p> <p dir="ltr">iKala共同創辦人暨技術長龔師賢指出，iKala過去也提供其他雲服務的上雲諮詢，隨著企業對其他雲詢問度或需求增加，這是iKala支援AWS的原因。</p> <p dir="ltr">不過，三大公有雲中，iKala仍未能支援Azure。iKala Cloud雲端事業群負責人吳元愷表示，iKala目前選擇與微軟雲端服務供應商合作，提供Azure相關雲端服務支援，但未揭露自家進一步的支援規劃。</p> <h3 dir="ltr"><span style="color: rgb(255, 140, 0);">未來三年策略1：將因應企業需求向多雲服務發展</span></h3> <p dir="ltr">吳元愷指出，iKala未來三年首要策略是，發展多雲服務。這是因為，企業在不同需求驅動下，也可能採用混合雲端服務，比如AWS CDN服務、GCP大型儲存與查詢服務BigQuery分別為其亮點，企業就可能因此跨雲採用更有優勢的雲端功能，來執行特定任務或應用。因此，面對多元需求，「iKala不希望只代表某一個雲業者，」而是要根據不同產業應用情境，提供客製雲端解決方案。</p> <p dir="ltr">iKala從2016年推出雲端服務至今，提供超過400家企業客戶，吳元愷歸納客戶偏好與自身經驗分析，企業選用GCP或AWS，通常與欲開發的產品或服務息息相關。比如定位資訊服務業者，為了介接Google地圖而偏好GCP作為基礎架構；廣告服務商則因需介接Google Ads，較有機會選擇GCP。但要發展電商服務的零售商，可能因AWS提供較多電商相關基礎建設或模組，而更傾向選用AWS。</p> <p dir="ltr">吳元愷也觀察，企業開發文化也會影響對雲端服務的採用。比如以技術研發為核心的企業，可能因開發者文化與Google理念相似，而用GCP；較傳統、嚴謹、按部就班來開發服務的企業，則較容易採用AWS。另外，企業所用AI應用、技術架構，或是公雲業者在地團隊與基礎建設支援，也會影響企業選擇。</p> <p dir="ltr">龔師賢表示，iKala 10年前創業時，就開始運用雲端來開發服務，當時開發的雲端K歌服務，曾經累積達到50萬會員，隨後推出的直播串流服務，更轉播過超大觀看流量的棒球經典賽與金馬獎頒獎典禮，iKala也是容器技術先行者，多年前已將應用服務容器化，2015年Google推出Kubernetes服務時，也很快導入這項工具。後來，這些GCP經驗讓iKala轉型，成為他們提供雲端服務技術支援的基礎。不過，即使過去力推GCP，iKala現在也開始成為多雲供應商。</p> <p dir="ltr"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/251077801_577880930149782_1081689844818978006_n.jpg" style="width: 635px;" /></p> <blockquote><p dir="ltr">iKala Cloud產品線。</p> </blockquote> <h3 dir="ltr"><span style="color: rgb(255, 140, 0);">未來三年策略2：發展自有AI與Martech產品</span></h3> <p dir="ltr">除了供應雲端服務之外，iKala也同步發展自有AI與Martech產品，這是他們未來三年會持續第二大發展目標，將聚焦Martech產業中的AI應用，現有的網紅數據行銷服務KOL Radar、社群電商AI銷售工具Shoplus、結合顧客分析功能的顧客數據平臺（CDP）等都會繼續發展，「不只是提供技術給企業，一方面也希望從商業端來與企業產生連結。」龔師賢點出發展自有產品的原因。</p> <p dir="ltr">龔師賢指出，從雲端切入Martech的優勢在於，提供Martech解決方案時，能夠依據企業需求，提供從雲端基礎架構、ETL流程、到商業端AI應用的建構服務，而非只能提供產品本身功能，尤其在CDP產品中更能體現這項優勢。許多CDP廠商主打資料平臺資料量、分析速度、模型表現等，但每家企業IT基礎架構與商業情境不同，一套CDP不一定能滿足企業需求。iKala作法，則是從企業資料型別出發，並依據企業基礎架構與商業需求來客製建立CDP。</p> <p dir="ltr">不只如此，雲端服務供應商角色，甚至讓iKala能進一步與競業品牌形成合作關係，比如有CDP廠商找上iKala，來提供雲端基礎建設。「Martech領域中，很少有一家廠商可以從頭做到尾，」龔師賢指出，透過與其他Martech業者結盟合作，「我們要跟盟友一起把市場做大。」</p> <p dir="ltr">吳元愷指出，iKala近年來發展自有產品時累積的開發經驗，也能用來提供差異化雲端服務。比如iKala曾經在提供CDP的建置服務後，企業卻回頭詢問如何開發CDP，包括資料管理、資安設計、多雲管理等機制等開發細節，「客戶期待的反而是產品設計時遭遇到的問題。」</p> <p dir="ltr">除了發展Martech產品，iKala也發展AIOps解決方案，這項以AI來監控雲端維運與資安威脅的服務，現在要更貼近特定商業場景的需求。比如說，電商業者在特殊節慶如1111，通常會面臨爆量工作負載考驗，必須及時擴展雲端資源來因應。龔師賢指出，由於這個情境下的監控與告警指標，與一般雲服務維運方式不同，iKala將進一步建立特定情境解決方案，「未來要往這個路線走。」</p> <h3 dir="ltr"><span style="color: rgb(255, 140, 0);">未來三年策略3：從日本、香港開始擴大海外市場</span></h3> <p dir="ltr">iKala三年目標最後一項，則是加速拓展海外市場，先聚焦日本及香港市場，來落地產品與服務。今年，iKala已經設立了日本辦公室，將以KOL Radar、CDP等Martech產品為主軸來發展日本市場，雲端事業方面則會主攻中國與香港市場，尤其是遊戲與零售產業來發展。在東南亞市場拓展上，iKala則要利用過去在臺灣累積的經驗，透過臺灣全年7x24小時服務團隊，提供東南亞地區的技術支援。</p> <p dir="ltr">在海外拓點評估上，iKala也遵循三大原則，一是當地基礎建設，比如網路普及與速度等；二是當地市場需求，比如2C市場是否具備人口紅利優勢等；三是要觀察企業服務成熟度，以及是否會對自家產品產生需求。不過，實際擴點時，iKala指出，核心技術還是會留在臺灣發展，並聘用各國在地白領人才，來在地化商業行銷策略。</p> <p dir="ltr">目前，iKala有50多位技術人才，包括軟體工程師、資料科學家、資料工程師等，大多是臺灣人，少部分為馬來西亞、新加坡、香港等地人才，越南也有QA團隊。</p> </div></div></div>
2021/11/3 11:05作者翁芊儒https://www.ithome.com.tw/news/147605
HashiCorp預覽Terraform雲端開發套件，增加支援基礎設施即程式碼工具AWS CDK
<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>HashiCorp發布<a href="https://www.hashicorp.com/blog/announcing-cdk-for-terraform-0-7">Terraform雲端開發套件（Cloud Development Kit for Terraform，CDKTF）技術預覽版</a>，這是一個基礎設施即程式碼工具，讓開發者能夠使用程式開發語言編寫Terraform配置。</p> <p>Terraform雲端開發套件讓開發者能夠以熟悉的語言，來定義雲端基礎設施，並透過HashiCorp Terraform進行配置，讓用戶不需要額外學習HashiCorp配置語言（HCL），支援的語言包括TypeScript、Python、Java和C#，而目前Go則是實驗性支援。</p> <p>這個最新0.7版本支援AWS CDK。AWS CDK是AWS雲端平臺上的軟體開發建構（Constructs），為AWS向其用戶所提供的程式碼即基礎架構工具，同樣讓用戶能夠以熟悉的程式語言，配置遠端應用程式資源。</p> <p>這項AWS CDK相容性，讓開發人員可以在Terraform雲端開發套件中，同時使用Terraform和AWS CDK，透過實驗性AwsTerraformAdapter，開發者可以將 AWS CDK建構（Constructs）用於CDKTF應用程式中，官方提到，透過支援AWS CDK建構生態系，開發者能夠更快速有效率地部署程序。</p> <p>CDKTF 0.7版還更新了Provider API，該API負責下載使用者應用程式所定義的Provider和模組，並且將這些資源生成為CDK建構。現在這個API使用上更簡潔，官方提到，過去API會將任何模塊轉成特定類型的陣列，這在只出現一次的模塊，會顯得API難以使用，並且產生大量的巢狀結構。在更新過後的API，僅會回傳類型，而非整個特定類型的陣列，這能簡化回傳的資源使用方式。</p> <p>另外，Terraform的CDK產品文件也已經更新，並且從GitHub儲存庫轉移到Terraform.io，在新網站中，開發者能以更人性化的方式，使用過濾功能觀看特定主題的內容。</p> </div></div></div>
2021/11/3 11:18作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/147620
Meta開源可用來蒐集觸覺資料的感知皮膚模組ReSkin
<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>為了協助全球AI社群蒐集更多的觸覺資料，甫從Facebook更名的<a href="https://ai.facebook.com/blog/reskin-a-versatile-replaceable-low-cost-skin-for-ai-research-on-tactile-perception" target="_blank">Meta在本周宣布開源感知皮膚模組ReSkin</a>，標榜它是個可靠、方便且便宜的皮膚模組，可協助機器人感受人類的觸感。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/ReSkin%20Contact%20localization%20by%20facebook-960-1.png" style="width: 400px;" /></p> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);">圖片來源_Meta</span></p> <p>ReSkin約有2~3毫米厚，是個採用軟材料、可變形的感知皮膚，其時間解析率最高為400Hz，1毫米的空間解析度則有90%的精確度，一次生產100片的每一片成本只要6美元，並可支撐5萬次的互動。這些規格使得它得以安裝在機器人手臂上、觸覺手套上、袖子上或充當狗的鞋子使用，以協助研究人員蒐集新AI模型的觸覺資料。</p> <p>與現有的觸覺感應器相較，ReSkin移除了軟式材料與測量裝置之間所需的連線，它嵌入了許多磁性顆粒，只要接近就能測量，同時它的內部電子線路與被動介面是分開的，因此很容易更換；此外，ReSkin是個通用的感知皮膚，有別於仰賴單一感應器的資料輸入，Meta得以利用來自不同感應器的資料，以產生更好的結果；ReSkin也嵌入了自監督學習技術，利用少量的未標記資料自動校準ReSkin，因而不必再每次換膚時蒐集校準資料，還能共享感應器與系統資料。</p> <p>坊間已有不少有關視覺或聲音的AI訓練資料集，而觸覺資料集則因難以蒐集而大幅落後。紐約大學電腦科學的助理教授Lerrel Pinto表示，可靠的觸覺感知是機器技術的重大瓶頸，現有的感應器不是太貴，就是解析度很差，或者是太笨重，ReSkin將可克服許多的問題。</p> <p>一個支援觸覺的AI模型應該能夠處理許多類型的任務，包括那些需要更高靈敏性的工作，如醫療保健，或是抓取更小、柔軟或脆弱的物件。</p> <p>已由Facebook AI更名為Meta AI的研究團隊即展示了許多ReSkin應用，其中之一是以貼上ReSkin的機器夾子來抓取藍莓，它能夠感知力反饋而得以適當的力量抓取，且就算置換了機器夾子上的ReSkin，不必經過調校也能運作良好。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/ReSkin%20low-cost%20skin%20for%20AI%20by%20%20facebook-960-1.png" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color: rgb(105, 105, 105);">圖片來源_Meta</span></p> <p>其它應用還包括把ReSkin製成毛小孩的鞋子，以蒐集毛小孩在野外行走的觸覺資料；或是將ReSkin貼在廚師的手指上，蒐集廚師捏包子的觸感與力道。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/ReSkin%20Measuring%20tactile%20forces%20in%20the%20wild%20by%20facebook-960-1.png" style="text-align: center; width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_Meta</span></p> <p>Meta準備釋出ReSkin的設計、文件、程式碼及基礎模型，以協助研究人員快速及大規模地改善AI的觸覺能力。</p> </div></div></div>
2021/11/2 21:53作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147619
如何優化ML模型與硬體實現TinyML？Arm歸納出5種作法
<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，因應AI與ML應用趨勢浪潮，越來越多企業開始嘗試將這樣的能力帶到靠近資料源的邊緣設備或IoT裝置，來發展各種Edge AI或AIoT應用。例如結合語音指令來控制機器人作業，或是透過AI邊緣攝影機來偵測機臺設備有無故障。但受限於CPU效能、資料吞吐量、記憶體及資料儲存的影響，想要在資源有限的IoT或嵌入式裝置跑AI或ML推論模型，現在仍然不是一件容易的事。</p> <p>近年來，一種微型機器學習新技術TinyML順勢而起，試圖從優化硬體或模型來實現裝置上的AI或ML應用，讓ML的推論功能能夠在資源有限的終端裝置上來實現，可說是加速實現Edge AI或AIoT應用的重要關鍵。</p> <p>TinyML是什麼？Arm應用工程總監徐達勇引用Google Tensorflow 行動部門負責人Pete Warden的定義，指的是每次執行ML模型推論時，其功耗小於1毫瓦（1mW）。</p> <p>不過，在邊緣裝置上執行ML推論，不只需考慮到運算能力，連在記憶體中存取資料也會影響功耗消耗，例如要從 SRAM快取記憶體來存取1TB的資料，一顆16奈米CPU每秒所消耗的功耗就需要超過1瓦。</p> <p>徐達勇表示，TinyML技術發展，主要是從ML模型與硬體優化來實現低功耗裝置上的ML應用。他也歸納出實現TinyML的5種常見ML模型架構和優化的方法，包括降低精度（Reduce Precision）、資料重覆利用（Data re-use）、權重壓縮（Weight compression）、轉換（Transforms）、稀疏運算（Sparse computation）。</p> <p>他表示，第一種作法是轉換ML模型及權重的資料儲存格式，來降低推論執行所需的運算量，例如將模型的權重從高精度FP32轉成較低精度的FP16或INT8格式。他解釋，因ML模型需要很多乘加法運算，而高精度ML模型又比低精度ML模型需要的運算量更高，也因此，改用較低精度的ML模型來執行運算，能大幅降低功耗，甚至因運算資料變少，也能因應更高的吞吐量需求。這是第一個可以運用到TinyML的方法。</p> <p>除了從資料儲存格式著手，減少資料重覆使用是另一個可行方法。例如可以將CNN神經網路模型中經常重覆使用的權重參數的數值，暫時集中存放到一處，不用每次都從記憶體來撈取資料，減少不必要任務處理，也能達到降低功耗的作用。</p> <p>由於現在神經網路模型體積越來越大，結構越來越複雜，因推論執行需處理的模型參數數量也就越多，大量使用記憶體來存放這些龐大數據，也造成了不少功耗的損失，也因此有了第3種作法是，透過權重壓縮技術，對於存入記憶體前的權重參數先進行壓縮，需要時再解壓縮拿來使用，他表示，這樣做好處是，一來可以減少記憶體的用量，二來能獲得更高的頻寬和更低功耗。</p> <p>第4種作法則是採用轉換矩陣運算domain的方式，來降低乘法運算的複雜度。他表示，一般AI或ML模型運算過程有6成以上都是矩陣的乘法運算，所以只要讓乘法運算變少，也就能減低運算量，這是能夠降低運算和功耗的另一種方式。例如將複雜的矩陣運算domain轉換到較簡易Winograd卷積算法的domain做運算，就能降低乘法運算的複雜度。</p> <p>他提到最後一種方法是稀疏運算，像是運用Relu的激勵函數，在CNN模型運算過程中，使其部分神經元的輸出為零，可以讓神經網路變得稀疏，在運算時只針對激勵函數輸入數值非零部分做運算，不處理數值為零的部分，透過這樣的處理方式，同樣能達到運算量與功耗降低的效果。</p> <p>除了優化ML模型和架構外，現在硬體設計過程中，也有一些新作法，來因應TinyML需求。徐達勇提出常見3種TinyML硬體平臺，前兩種是以低功耗和AI加速或優化的硬體設計為主，包括有低功耗通用SoC、低功耗micro-NPU，可分別對應到Arm Cortex-M55與Arm Ethos-U55系列IP產品。Arm Cortex-M55最大特色是支援最新的向量擴充指令，與Cortex-M44相比，在語音模型處理性能表現高出8倍之多。Arm Ethos-U55是ARM推出的另一款神經網路處理器IP產品，不僅省電，在AI處理效能獲得百倍提升，甚至最新一款Arm Ethos-U6產品中，其運算能力可達到1 TOPS。</p> <p>他指出的第3種硬體平臺是採取記憶體運算的硬體架構平臺，如Mythic IPU處理器等，就是採用快閃記憶體內運算來執行ML推論，足以支撐113M （百萬）權重數量和每瓦4 TOPs運算能力。</p> <p>他也提到目前TinyML技術上遇到的挑戰，越來越多AI與ML應用，開始追求更高準確度，需要使用資源越來越多，包括運算、記憶體、功耗等，「但TinyML卻又是要在有限資源下來實現或執行不同的模型或神經網路，這就是最大的Gap。」</p> <p>舉例來說，想要提高一個神經網路模型準確度，不只需要有大量的資料做訓練，資料量越大需要更多的矩陣運算，還需要有大量的參數調整，而且隨著架構越複雜，需要做很多層計算，使用大量記憶體存取資料、參數和每一層計算結果，</p> <p>例如Inception v4模型執行需要的運算量要有240個GOPS 但是一般single issue處理器，僅提供個位數的GOPS，如果今天要追求更高的準確度，不僅記憶體要大，運算能力也要跟上提升，這是TinyML的挑戰。</p> <p>儘管TinyML發展才剛起步，隨著AIoT或Edge AI應用越來越火紅，未來將會有越來越多嵌入式裝置結合AI或ML功能，徐達勇認為，想要真正實現TinyML，這些裝置硬體必須具備每秒兆次（trillions）的乘加法運算能力，而且這樣的運算能力須考慮到硬體空間設計，還有兼顧功耗才行。</p> </div></div></div>
2021/11/2 15:56作者余至浩https://www.ithome.com.tw/news/147614
供應商安全狀況需透明化，半導體產業應構建供應鏈資安評估方法
<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>供應鏈安全威脅已是各界關注的議題，美國政府都將其視為國家安全策略的主軸之一，從產業面來看，到底該如何有效提升供應商與產業供應鏈的整體安全？今年國際半導體產業協會SEMI臺灣資安委員會已成立，將推動全球半導體供應鏈實踐資安，除了資安標準的推動與導入，以及協助提升群體資安意識，下一步，他們將朝向有效評估供應鏈網路安全態勢，以及構建供應鏈資安評估框架。</p> <p>隨著供應鏈攻擊事件的增加，如何有效評估供應鏈網路安全態勢，已經成為許多客戶所重視的議題，而供應商的安全狀況的透明度，也成為普遍關注的焦點。</p> <p>SEMI臺灣資安委員會主席暨台積電企業資訊安全處處長屠震表示，在他們的經驗中，越來越多客戶會針對供應商的安全狀況，要求透明度與可視性，並且還會定期對供應商進行資安評估。然而，這並不容易，包括每個供應商需要準備多個不同問題、格式的評估報告，難以衡量基準，如何減少重複工作，以及有效評估等，都是問題，畢竟這些評測方式都非常主觀。</p> <p>因此，他們將採取下列3個方法。首先，是透過第三方服務提供資安現況評分，可運用SecurityScorecard、Bit Sight等解決方案來達到目的；其次，是建立SEMI資安現況評估範本；最後，則是要推動第三方驗證，藉此確保符合安全標準。</p> <p>對於如何建立SEMI資安評估範本，屠震以台積電本身經驗為例提出說明。基本上，他們評估自家供應鏈安全的焦點，區分為8大構面，包括：憑證與風險評估、工廠管理與實體安全、資安事件偵測與回應、系統開發與應用程式安全、組織政策與人力資源安全、電腦操作與資訊管理、網路安全與變更管理，以及身分識別與存取管理等，總共有多達135個控制措施。</p> <p>最後，還要構建供應鏈資安評估框架。</p> <p>屠震表示，為了要讓半導體產業供應鏈，能在網路安全方面有真正適合且需要的東西，他們將提出專門的風險評鑑差異分析方法。</p> <p>第一步，他們將會利用現有的NIST網路安全框架，來確定出改進的方向。而且，由於半導體產業有相當多的製造領域，不論是設備、設計、封裝、系統整合與應用程式等，因此，需要共通的評估框架。不過，這將是長期的目標，他們預計，明年9月會有初步的進展。</p> <p class="rtecenter"><span style="text-align: center;"> </span><strong style="text-align: center;">上一篇：<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147597"><span style="color: rgb(0, 0, 205);">推動半導體供應鏈網路安全意識，11月起SEMI資安電子報每月發布</span></a></strong></p> </div></div></div>
2021/11/2 16:42作者羅正漢https://www.ithome.com.tw/news/147616
蘋果macOS Monterey升級傳災情，部份用戶無法開機
<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10月25日釋出macOS Monterey，不過，《MacRumors》已在<a href="https://discussions.apple.com/thread/253295779" target="_blank">蘋果論壇</a>與<a href="https://www.reddit.com/r/macbook/comments/qjbzqn/macos_monterey_update_bricked_my_2019_macbook_pro/?utm_source=share&utm_medium=web2x&context=3" target="_blank">Reddit</a>上，看到有Mac用戶抱怨升級到macOS Monterey之後，他們的電腦完全無法開機。</p> <p><a href="https://www.macrumors.com/2021/11/01/macos-monterey-bricking-older-macs/?scrolla=5eb6d68b7fedc32c19ef33b4" target="_blank">《MacRumors》表示</a>，至少於蘋果論壇上看到10起案例，傳出災情的裝置包括舊款的MacBook Pro、iMac、Mac mini，但並沒有看到MacBook Air或是採用蘋果自製M1晶片的新電腦受害。</p> <p>根據使用者的回報，他們都是在升級到macOS Monterey，要重新啟動電腦時，發現電腦完全無法開機。</p> <p>去年蘋果釋出macOS 11 Big Sur時，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/141123" target="_blank">也曾發生類似的問題</a>，不過，這次的情況似乎沒有上次嚴重，波及的用戶較少。</p> </div></div></div>
2021/11/2 16:41作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147615
上市半導體業矽格遭網路攻擊，受影響機臺逐步恢復生產中
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>臺灣上市封測廠矽格遭網路攻擊，在11月1日下午2時，於臺灣證券交易所發布重大訊息說明發生網路安全事件，發現公司伺服器遭受病毒感染，雖然生產機臺也受此事件衝擊，但公司表示無重大影響。</p> <p>矽格為國內半導體封裝和測試代工服務廠商，該公司廠區位於竹東、湖口及竹科，包括中興廠、北興廠、湖口廠及最近收購的聯測廠。</p> <p>根據矽格發布的資安事件公告，該公司表示發現伺服器遭受病毒感染，當下已採取防禦措施避免擴散，在整體因應過程中，公司內部資安團隊已與多家資安公司合作，共同處理此次病毒感染事件，並進行網路清查，而各項系統在逐漸恢復中，受影響機臺也正逐步恢復生產。</p> <p>關於事件影響方面，目前該公司指出，公司機密資料皆無影響，對於整起事件，也表示無重大影響。</p> <p>同時公告中也表示，在清查同時也將同步檢視並強化現有系統架構，提供網路安全，確保資料安全及完整性。</p> <p>由於這次事件影響到廠區生產機臺運作，該公司官方網站目前也無法連上，我們進一步確認情形，不過至截稿前該公司發言人仍在會議中，尚未取得對方回應。</p> <h2><strong>2021-11-01 矽格資安事件小檔案</strong></h2> <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:547px;" width="547"><colgroup><col /><br /><col /><br /></colgroup><tbody><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;width:170px;">網路攻擊事件類型</td> <td style="width:378px;">目前資料透露非常有限，公告中僅表示遭遇網路安全事件，伺服器遭受病毒感染。</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">事中應變措施</td> <td style="width:378px;">已採取防禦措施避免擴散。</td> </tr><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;">初步調查結果</td> <td style="width:378px;">目前透露資訊非常有限，未公布感染病毒名稱，被入侵管道，以及感染方式等。</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">事件影響範圍</td> <td style="width:378px;">提及各項系統與機臺生產也受影響</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">事件對營運的影響</td> <td style="width:378px;">無重大影響</td> </tr><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;width:170px;">事後復原與檢討</td> <td style="width:378px;">公司內部各項系統與受影響機臺逐漸恢復中，將重新檢視及強化網路安全。</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;">對外公告資安事件</td> <td style="width:378px;">在11月1日發布於臺灣證券交易所重大訊息</td> </tr><tr height="24"><td colspan="2" height="24" style="height:24px;"> 資料來源：iThome整理，2021年11月</td> </tr></tbody></table><p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/2021-11-01_215028(1).jpg" style="width: 600px;" /></p> </div></div></div>
2021/11/2 15:30作者羅正漢https://www.ithome.com.tw/news/147612
研究揭露新的木馬源攻擊，可於開源程式碼中注入不可見的安全漏洞
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>兩名來自劍橋大學的研究人員Nicholas Boucher與Ross Anderson，<a href="https://www.lightbluetouchpaper.org/2021/11/01/trojan-source-invisible-vulnerabilities/" target="_blank">在本周揭露了一個藏匿在統一碼（Unicode）中的安全漏洞</a>，此一編號為CVE-2021-42574的漏洞，將影響所有支援Unicode的程式語言，目前已確定受到波及的涵蓋了C、C++、C#、JavaScript、Java、Rust、Go與Python等，推測可能也有其它受害的語言。該漏洞將允許駭客於開源碼中、注入人類程式碼審查員看不見的安全漏洞，因而被研究人員稱為木馬源（Trojan Source）攻擊。</p> <p>國際化的文字編碼必須同時支援由左到右、以及由右到左的文字，前者像是英文與俄文，後者則有希伯來文或阿拉伯文，當以不同的顯示排序來混合腳本時，則必須解決方向的衝突，Unicode所採用的演算法稱為「雙向」（Bidirectional，Bidi）。</p> <p>在某些情況下，光由雙向演算法來設定排序是不夠的，因而可透過覆蓋控制字元來解決，這是個不可見的字元，可用來切換字元組的顯示排序。</p> <p>於是，當駭客於開源碼中嵌入不可見的控制字元時，程式碼中的字元排序與它真正執行時是不同的。例如透過執行一個看起來像是在註釋中的return語句，來造成功能短路；或者是讓一個註釋看起來看是程式碼，但它並不會被執行；也能讓字串的部份看起來像是程式碼，但它們其實屬於不會被執行的字串。</p> <p>研究人員表示，迄今有心人士若要在開源碼中嵌入漏洞，通常是在晦澀的程式碼中插入一個不顯眼的錯誤，然而，重要的開源碼專案通常會有人類審查員來審核程式，CVE-2021-42574卻可讓人類審查員看不見漏洞的存在。建議支援Unicode的編譯器、直譯器或建置管道，應該要在註釋與字串中出現未關閉的Bidi控制字元或混淆字元時，顯示錯誤或警告；而程式語言的規範則應直接禁止於註釋或字串中，寫入未關閉的Bidi控制字元。</p> <p>這兩名研究人員已在99天之前，就將漏洞提報給19個相關組織，包括Unicode、<a href="https://access.redhat.com/security/cve/cve-2021-42574" target="_blank">紅帽</a>、Atlassian及Rustc等，Unicode亦已於今年9月發布的Unicode 14改善了Bidi的規則。</p> </div></div></div>
2021/11/2 15:43作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147613
Meta移除尼加拉瓜政府在臉書與IG上的巨魔農場
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://about.fb.com/news/2021/11/october-2021-coordinated-inauthentic-behavior-report/" target="_blank">Meta本周公布</a>了10月的「協作不真實行為」（<a href="https://about.fb.com/wp-content/uploads/2021/11/October-2021-CIB-Report.pdf" target="_blank">Coordinated Inauthentic Behavior</a>）報告，指出已於該平臺上移除了尼加拉瓜政府在臉書與IG上的巨魔農場（Troll Farm），這是由政府帶頭於社交平臺上散布不實資訊及打擊競爭對手的案例之一，被刪除了1,300個帳號、140個粉絲頁，以及24個社團。</p> <p>巨魔農場指的是一個制度化的網路組織，目的是干預政治意見與決策，被視為是一種妨礙民主的手法。根據自由之家（Freedom House）在2017年出版的全球網路自由調查報告《<a href="https://freedomhouse.org/article/new-report-freedom-net-2017-manipulating-social-media-undermine-democracy" target="_blank">Freedom on the Net</a>》，全球至少有30個政府付費給網軍來宣傳自己。</p> <p>而Meta對巨魔農場的定義則更為具體，指的是那些於各平臺上建立假帳號以製造個人身分，誤導人們關於其背後組織的認知，以破壞或操縱公共議題的網路，它們發布了對政府的正面內容，以及對反對派的負面評論；它與內容農場的不同在於後者屬於經濟動機，而且不太會使用假帳號。</p> <p>調查顯示，這起始於2018年4月的尼加拉瓜影響力活動，是由該國的電信與郵政研究所主導，其它政府機構也貢獻了不少假帳號，包括尼加拉瓜的最高法院及該國的社會保障研究所，它是跨政府機構也是跨平臺的，不只是臉書與Instagram，其活動擴及TikTok、YouTube、Twitter與Telegram等不同的社交平臺。</p> <p>初期尼加拉瓜政府及執政黨的目的，是為了鎮壓由學生領導的全國性抗議浪潮，專門散布有關這些抗議者的不真實訊息，自2019年起除了批評反對派之外，也開始展開宣傳親政府內容。</p> <p>Meta指出，此一行為違反了臉書或Instagram平臺上反對國外或政府干預的政策，因而決定掃盪此一影響力活動，移除了937個臉書帳號，363個Instagram帳號，140個粉絲頁，以及24個社團。</p> </div></div></div>
2021/11/2 14:11作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147606
疫情降溫、市場飽和，Chromebook銷售下跌三成
<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.businesswire.com/news/home/20211101005115/en/Chromebook-and-Tablet-Shipments-Post-First-Decline-Since-the-Start-of-the-Pandemic-According-to-IDC" target="_blank">IDC昨日公布第3季調查報告</a>，因COVID-19疫情提升在家上班、遠距學習需求而大賣5季的Chromebook，隨著疫情降溫終於在上季開始銷售走跌。</p> <p>根據這份報告，Chromebook出貨650萬臺，較去年同期下跌29.8%，而平板則衰退9.4%，來到4,230萬臺。</p> <p>IDC解釋，主因在於各國放鬆管制促使企業支出轉向其他領域，衝擊Chromebook 及平板需求。另外，各級學校、政府、甚至消費者在2020年時，都已將預算用在採購遠距學習用的Chromebook，造成教育市場近期內就會趨於飽和，這在歐、美等已開發市場尤甚。IDC指出，Chromebook在拉丁美洲、亞太地區（日本及中國除外）、中東及非洲等仍然會持續增加，只是這些地區的銷售量，僅占整體市場不到13%，並不足以支撐整個市場。</p> <p>Chromebook五大業者包括聯想、宏碁、Dell、HP及三星，除了三星出貨表現持平外，其他品牌表現皆較去年同期衰退。</p> <p>至於平板電腦，則是因為PC零件短缺、相對低價及多用途，而在去年締造銷售佳績。不過今年雖然出貨衰退一成，但IDC認為在一些產業如運輸物流、醫療、銀行，仍然會持續使用平板，因為疫情已改變這些產業的日常運作流程。</p> <p>在平板廠商方面，蘋果（4.6%）及聯想（2.1%）仍然得以維持成長，華為則受到美國禁止零組件及軟體出口影響所致，衰退46%。</p> </div></div></div>
2021/11/2 14:28作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147609
卡巴斯基的Amazon服務憑證被竊，用來發送釣魚信件攻擊Office 365用戶
<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://support.kaspersky.com/general/vulnerability.aspx?el=12430#01112021_phishing" target="_blank">安全廠商卡巴斯基（Kaspersky）本周警告</a>，歹徒近日利用合法AWS服務憑證發出釣魚信件，以騙取Office 365用戶的帳密。</p> <p>卡巴斯基觀察到的釣魚信件，是利用名為Iamtheboss及MIRCBOOT釣魚工具，研判可能和多個犯罪組織有關。這波釣魚信件是假冒傳真通知，誘使Office 365用戶連向釣魚網站，以騙取他們的微軟帳號、密碼等憑證。</p> <p>有趣的是，這批郵件發送來源包括AWS服務等多個不同網站，而寄件者的信箱包括卡巴斯基的系統自發信件信箱。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://support.kaspersky.com/images/common_12430_0113-535355.png" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_卡巴斯基</span></p> <p>卡巴斯基調查後發現，其中一些釣魚信件是利用Amazon Simple Email Service (SES)及該公司的SES令牌來發送。這些令牌是卡巴斯基測試<a href="https://2050.earth/" target="_blank">2050.earth網站</a>時發送給一家外包商。疑似這些令牌遭到竊取而流入到歹徒手上作惡。這個網站也代管在AWS雲上。</p> <p>卡巴斯基表示，他們發現此事後，已立即註銷該SES令牌，並強調2050.earth網站及相關服務沒有發現任何伺服器被駭、資料庫未授權存取或其他惡意活動。</p> <p>卡巴斯基也提醒用戶，對來自這些公司品牌或郵件信箱的信件要提高警覺。</p> </div></div></div>
2021/11/2 13:20作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147603
製造業資料保護與治理全攻略
<div class="field field-name-field-image field-type-image field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><img src="https://s4.itho.me/sites/default/files/seminar/banner-zhi_zao_zi_an_-960x420.jpg" width="960" height="420" alt="" /></div></div></div><div class="field field-name-field-conf-date field-type-text field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even">2021/11/18（四）14:00 ~ 16:30</div></div></div><div class="field field-name-field-conf-site field-type-link-field field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="https://event.ithome.com.tw/live/mfgsec/index.html?utm_source=EDM_ithome" target="_blank">立即報名</a></div></div></div><div class="field field-name-field-conf-register field-type-link-field field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="https://event.ithome.com.tw/live/mfgsec/index.html?utm_source=EDM_ithome" target="_blank">線上報名</a></div></div></div><div class="field field-name-field-conf-type field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/ithome%E7%A0%94%E8%A8%8E%E6%9C%83">iThome研討會</a></div></div></div><div class="field field-name-field-conf-place field-type-text field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even">Virtual Event</div></div></div><div class="field field-name-field-conf-summary field-type-text-long field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even">事有輕重緩急，企業資料也是如此。採取一視同仁的管控作法，不僅事倍功半，也無法降低關鍵資料遭竊或外流的風險，有增無減的製造業資料洩密事件正是實證。保護企業資料的基本功，就是運用資料治理思維、區分資料保密等級。唯有踏出正確的第一步，才能精準規劃配套的防護政策及技術方案，進而達到對外防駭和對內抓漏的雙重目標。 iThome、微軟、勤業眾信與精誠軟體專家群將與您分享精闢見解及實務經驗，以資料治理思維落實資料保護行動，為企業發揮一加一大於二的防禦成效。</div></div></div><div class="field field-name-field-conf-host field-type-text field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even">iThome</div></div></div>
2021/11/2 13:56作者黃博修https://www.ithome.com.tw/seminar/製造業資料保護與治理全攻略
11月2日資安大頭條
<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>針對資安威脅，昨日有研究人員揭露會影響程式碼安全的漏洞Trojan Source，並指出攻擊者一旦利用此種漏洞，就有可能將惡意指令埋藏在正常的程式碼裡，進而發動類似SolarWinds供應鏈攻擊的事故。而這項發現他們也通報了19個軟體業者，但僅有9家表明會修補這項漏洞。</p> <p>而相較於企業環境中，不少已有相當程度的資安防護措施，防護能力較差的學校，近期也成為勒索軟體攻擊的目標，但這樣的情況有多嚴重？有資安業者透露，今年在美國有70餘起攻擊是鎖定校園而來，估計至少影響985所學校。而這種的態勢也突顯出，校園的資安有待加強。</p> <h2><strong>漏洞揭露</strong></h2> <p>1. <a href="https://krebsonsecurity.com/2021/11/trojan-source-bug-threatens-the-security-of-all-code/">研究人員揭露存在於萬國碼的Trojan Source漏洞，恐波及程式碼安全</a></p> <p>2. <a href="https://venturebeat.com/2021/10/30/report-37-of-it-admins-fear-software-vulnerabilities-more-than-cyber-threats/">相較於網路威脅，近4成IT管理員更害怕軟體漏洞</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211102-02.png" style="width: 400px; height: 400px;" /></p> <h2><strong>資料外洩</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/kasperskys-stolen-amazon-ses-token-used-in-office-365-phishing/">卡巴斯基的Amazon SES憑證遭竊，被濫用於Office 365網路釣魚攻擊</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211102-03.png" style="width: 400px; height: 263px;" /></p> <p>2. <a href="https://www.inforisktoday.com/healthcare-system-phishing-breach-affects-209000-a-17824?">美國大型醫療體系Umass傳出資料外洩，近21萬人受影響</a></p> <h2><strong>資安事故</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.mch-group.com/en/news/2021/cyber-attack-information-and-recommendations-to-our-customers-and-partners/">藝術品拍賣商MCH證實遭到惡意軟體攻擊</a></p> <h2><strong>零信任</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.microsoft.com/security/blog/2021/10/26/protect-your-business-from-password-sprays-with-microsoft-dart-recommendations/">鎖定雲端帳號的密碼潑灑攻擊顯著增加</a></p> <h2><strong>勒索軟體</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.cbc.ca/news/canada/toronto/ttc-ransomware-attack-1.6231349">加拿大多倫多地鐵驚傳遭到勒索軟體攻擊</a></p> <p>2. <a href="https://www.vice.com/en/article/4awyvp/ransomware-has-disrupted-almost-1000-schools-in-the-us-this-year">美國今年近千所學校遭勒索軟體攻擊</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211102-08.png" style="width: 400px; height: 247px;" /></p> <p>3. <a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/fbi-hellokitty-ransomware-adds-ddos-attacks-to-extortion-tactics/">HelloKitty勒索軟體駭客要脅受害者付錢出現新手法，揚言不從將發動DDoS攻擊</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211102-09.png" style="width: 400px; height: 134px;" /></p> <h2><strong>惡意軟體</strong></h2> <p>1. <a href="https://cyware.com/news/revil-and-solarmarker-employ-seo-poisoning-attacks-4ea4f2ca">Revil與SolarMarker鎖定WordPress網站發動攻擊，企圖影響SEO排行</a></p> <hr /><h2><strong>勒索軟體</strong></h2> <p>1. <a href="https://mops.twse.com.tw/mops/web/t146sb05">半導體封測廠矽格發現公司伺服器遭受病毒感染，受影響機臺正陸續恢復生產</a>(輸入公司代號6527)</p> <h2><strong>資料外洩</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.timesofisrael.com/suspected-iranian-hack-hits-israeli-lgbt-site-users-fear-leak-of-personal-info/">Black Shadow駭入以色列LGBTQ交友網站Atraf，個資恐外洩</a></p> <h2><strong>國家級資安防護</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.e-land.gov.tw/News_Content.aspx?n=770C4B84956BD13B&s=08690D53B8FCDF34">建立資安聯防，11月1日宜蘭縣政府與法務部調查局宜蘭縣調查站簽署「安全防護支援協定書」</a></p> <h2><b>漏洞揭露</b></h2> <p>1. <a href="https://halove23.blogspot.com/2021/10/windows-user-profile-service-0day.html">有研究人員發現微軟8月修補的一項Windows漏洞CVE-2021-34484，沒有修補完全</a></p> </div></div></div>
2021/11/2 12:02作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/147601
Windows LPE漏洞修補不全，影響所有版本
<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://halove23.blogspot.com/2021/10/windows-user-profile-service-0day.html" target="_blank">一名研究人員發現微軟8月修補的一項Windows漏洞並未修補完全</a>，使攻擊者可在已修補的Windows系統中擴大權限，執行管理員指令。</p> <p>問題出在研究人員Abdelhamid Naceri今年稍早發現、並通報的Windows使用者設定檔服務（Windows User Profile Service）中的本地權限升級（Local Privilege Elevation，LPE）漏洞。它被列為<a href="https://msrc.microsoft.com/update-guide/vulnerability/CVE-2021-34484" target="_blank">CVE-2021-34484</a>追蹤，屬CVSS 3.1風險值7.8的漏洞。這項漏洞已於8月間由微軟修補。</p> <p>但是Naceri檢視了微軟的修補程式後，認為並未修補完全。他說明該漏洞能允許與原帳戶不同密碼的使用者帳號執行程式，甚至不知道其他人的密碼也可以。</p> <p><a href="https://github.com/klinix5/ProfSvcLPE/tree/main/DoubleJunctionEoP" target="_blank">他還在GitHub公布了新的PoC</a>，成功存取受害系統後以系統管理員身份執行shell指令。</p> <p><a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/all-windows-versions-impacted-by-new-lpe-zero-day-vulnerability/" target="_blank">研究人員對媒體指出</a>，微軟並未根據他最早的通報報告來修補，只解決了第1次PoC的效果，即刪除目錄，也就是只解決了表面徵兆，但並未解決根本原因，這使其第2次PoC依然成功將一般用戶權限提升到管理員權限。</p> <p>這個漏洞影響所有Windows伺服器及桌機版本，包括最新的Windows 11及Server 2022。</p> <p>微軟表示正在調查此事，以確保用戶安全。</p> <p>這是Windows最新一個被懷疑是修補不全的漏洞。今年7月微軟緩衝列印多工服務（Print Spooler）的CVE-2021-34527 LPE和RCE（遠端程式碼執行）漏洞，被研究人員懷疑修補不完整，以致於PoC仍然可執行作用。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/145630" target="_blank">不過微軟後來證實是新的漏洞</a>，而非修補不完全。</p> </div></div></div>
2021/11/2 12:22作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147602
小迴紋針Clippy在Teams復出
<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>在退休20年後，<a href="https://feedbackportal.microsoft.com/feedback/idea/780fc74f-282e-ec11-b6e6-00224827bbc2" target="_blank">微軟本周宣布</a>，有不少人懷念的小迴紋針Clippy將重新回到Teams上</p> <p>微軟在官方討論區公告，Clippy將在Teams的復古貼紙套件中重新現身。</p> <p>微軟是在Office 97首度加入Clippy。它設定的角色是小助理，不時跳出來提供使用者功能提示。Clippy大眼造型動畫及音效有些用戶很喜歡，但是也有人覺得沒什麼用，還很擾人，得一直去關閉它。微軟在2001的Office XP拿掉了Clippy，而改提供工作窗格、智慧標籤等提示功能，從此就沒再用過。</p> <p>兩年前曾有微軟員工製作了Clippy的動畫貼圖，但幾天後就被該公司管理員撤下。今年7月，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/145692" target="_blank">微軟在推特上舉辦</a>了非正式的「意見調查」，只要推文集滿2萬個讚，他們就將Microsoft 365中的迴紋針表情圖示改成Clippy。這個活動短短一天內就集滿超過16萬個讚，也讓人預測微軟可能正在準備讓Clippy重新問世。</p> <p><a href="https://twitter.com/_haba/status/1453782044530597891" target="_blank">新的Clippy表情包有多種表情</a>。此外，微軟還<a href="https://www.microsoft.com/microsoft-365/blog/2021/07/08/get-nostalgic-with-new-microsoft-teams-backgrounds" target="_blank">以Clippy設計出Teams的懷舊背景</a>。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://pbs.twimg.com/media/FCzfBpwXsAUnCI4?format=jpg&name=large" style="width: 500px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_微軟</span></p> </div></div></div>
2021/11/2 10:40作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147599
歐洲刑警組織一舉逮捕12名勒索軟體駭客
<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.europol.europa.eu/newsroom/news/12-targeted-for-involvement-in-ransomware-attacks-against-critical-infrastructure" target="_blank">歐洲刑警組織（Europol）上周宣布</a>，經過8個國家的聯手調查與行動，它們在10月26日一舉於烏克蘭及瑞士逮捕了12名勒索軟體駭客，扣押了5.2萬美元的現金，5輛名貴汽車，以及許多的電子裝置。</p> <p>這些嫌犯是LockerGoga、MegaCortex及Dharma等勒索軟體RaaS服務的主嫌，於71個國家展開攻擊，受害組織超過1,800家。</p> <p>Europol指出，他們相信此次所逮捕的嫌犯都是勒索軟體集團的關鍵人物，有些人負責攻陷受害者的IT網路，之後植入滲透工具，在受害者系統中伺機而動，有時藏匿時間可能多達數月，持續尋找受害者系統上的安全漏洞，再部署勒索軟體，有些人則負責洗錢任務，透過不同的管道將比特幣兌現。</p> <p>這起行動最初是由法國所發起，在2019年9月與挪威、英國及烏克蘭組成聯盟，並得到歐洲司法組織的金援，再加上美國與荷蘭的獨立調查，以及德國與瑞士警方的協助，由Europol扮演居中協調的角色。</p> </div></div></div>
2021/11/2 11:19作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147600
Google釋出細緻分類的情緒資料集GoEmotions
<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釋出大型且由人工註解的情緒資料集<a href="https://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html">GoEmotions</a>，該資料是目前最大型的全註解英文高精細度情緒資料集，能夠用於細緻的情緒預測應用上。GoEmotions是Google在Reddit上，從英語子版擷取了5.8萬條評論，並以27種情緒類別標註。</p> <p>GoEmotions考量心理學和資料適用性，有別於基本的6種情緒，該資料集包含12種正面情緒，11種負面情緒和4種曖昧不明的情緒，還有1種中性情緒，使其能廣泛地應用在需要細微區分情緒的對話理解任務。</p> <p>人類能夠透過簡單地以文字和話語，微妙地傳遞複雜的情感，而自然語言處理研究社群的一個長期目標，便是要讓機器人能夠理解對話的上下文和情緒，使得聊天機器人能更善解人意，甚至是能夠偵測線上有害的行為，或是改進客服功能等。</p> <p>在過去10年，自然語言處理研究社群所製作的多個分類情感的資料集，大部分都是手動建構，領域涵蓋新聞標題、電影以及故事，資料集規模不僅較小，也僅限於憤怒、驚訝、厭惡、喜悅、恐懼和悲傷6種基本情緒。</p> <p>而Google的目標，是要建立一個專注於對話的大型情緒資料集，而Reddit平臺提供了大量公開可用的內容，因此Google截取從2005年到2019年1月的評論資料，作為資料集的內容。不過，因為Reddit的使用者存在性別偏差，年輕男性占多數，無法用來反映全球多樣化的人口，而且Reddit不乏有攻擊性或是歧視等有毒言論，為了解決這些問題，Google使用資料過濾技術，移除了不適合的內容，而且同時也調整了資料，避免活躍的Reddit子板言論過度代表不活躍的子群體。</p> <p>GoEmotions提供了大量人工註解的情感資料，特別的是提出了一種更簡單的啟發式方法，將嵌入在用戶對話的表情符號，作為情緒分類的項目，這種方法可以用在包含合理表情符號的語言語料庫，像是對話性的資料。</p> <p>但官方又提到，雖然許多表情符號與情緒相關聯，但是情感非常微妙且多元，在許多情況下，單一表情符號並無法真正捕捉情緒的完整複雜性，而且表情符號代表著情緒所帶來的表情，因此Google認為表情符號更應該被視為表達而非情緒。這類型的情緒資料，對於建構富有表現力的對話代理，或是建議上下文表情符號相當有用，將會是研究人員未來的研究領域。</p> </div></div></div>
2021/11/2 08:56作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/147598
Linux版本Firefox 94預設使用硬體加速支援度更佳的EGL，明顯提升圖形應用效能
<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>Mozilla Gfx團隊宣佈，從<a href="https://mozillagfx.wordpress.com/2021/10/30/switching-the-linux-graphics-stack-from-glx-to-egl/">Firefox 94</a>開始，有一大群Linux用戶將會預設啟用繪圖介面後端EGL，這樣的改變不只可以提高WebGL的效能，遊戲以及圖形應用的執行也會更順暢，同時功耗也較小，並且具有硬體影像解碼的功能。</p> <p>由於要讓X11或是Wayland等視窗系統，能夠獲得諸如OpenGL等硬體繪圖加速功能，中間需要有一層組合的介面，以X11搭配OpenGL使用上，大多數程式使用GLX，而由標準制定組織Khronos所發布的EGL，則可被應用在Wayland、Android和嵌入式裝置上。EGL雖然比起GLX，有著許多不可取代的優勢，但是在過去因為一些原因，使得EGL採用腳步緩慢。</p> <p>Firefox是一款重度仰賴硬體加速的應用程式，但是從過去以來，預設配置仍然採用軟體渲染，一直到最近，Firefox才對大多數Linux用戶，啟用新的渲染引擎Webrender，提供更好的硬體加速功能。由於開發團隊在Firefox中，要實作Wayland硬體加速功能支援時，他們發現無法重用GLX程式碼，而最後卻是使用了Android EGL，因此他們也就一步一步地改進EGL/Wayland後端，使得EGL更成熟。</p> <p>EGL在去年開始發光，其能夠在X11上提供硬體影像解碼，在經過持續改進Firefox和其他元件，修復許多臭蟲之後，開發團隊認為EGL已經足夠成熟，可以在Firefox 94中作為預設配置，因此只要用戶使用Mesa驅動程式21版本以上，就能夠獲得此項預設配置。</p> <p>使用Nvidia驅動程式的用戶則需要再等待一段時間，因為目前的驅動程式還缺少重要的擴充，不過之後就能夠在Nvidia驅動程式470系列版本之後啟用EGL，而要有DMABUF（DMA Buffer Sharing API）支援，獲得更好的WebGL效能，需要GBM（Generic Buffer Management）支援，以及495系列以上的驅動程式版本。</p> <p>Firefox 94預設啟用EGL，對用戶來說，最直接感覺的是WebGL效能提高，官方解釋，因為DMABUF零複製緩衝區共享功能，WebGL工作負載可以在沙盒中完成，不需要往返系統記憶體，少了內容搬移，運作起來也就更加快速，因此重度使用WebGL的應用，包括遊戲，都會比過去還要順暢，就連Google地圖的使用體驗也獲得提升。</p> <p>而且在EGL中，當畫面僅有一小部分內容改變，系統現在不會再重新繪製整個視窗，像是當網站上或是載入頁籤有小動畫情況，系統也能夠以更低的功耗運作。Mozilla Gfx團隊提到，EGL是比GLX更加先進的介面，並且也適應複雜的硬體，能夠良好地在更多平臺上，加速桌面應用程式的運作。另外，硬體影像解碼也是用戶對EGL有感的功能之一，雖然現在還是有幾個臭蟲，但是使用起來仍然瑕不掩瑜。</p> </div></div></div>
2021/11/2 08:53作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/147595
資料科學語言新選擇，Julia女神風也吹進臺灣了
<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>歷經10多年默默無聞的折騰和耕耘，2018年才釋出1.0版的開源程式語言Julia，終於站上大型企業程式碼現代化的舞臺中心。</p> <p>至今，全球已有1萬多家企業採用這個年輕語言，包括科技巨頭Google、微軟、IBM，還有製藥大廠莫德納、AZ和輝瑞，以及全球第5大的保險公司英傑華、紐約聯邦儲蓄銀行、NASA、思科、德勤和澳洲政府。這些重量級用戶都以Julia取代舊有程式語言，來加速各領域的複雜模型運算。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>程式語言後浪推前浪，Python的禪意催生Julia</strong></span></p> <p>在IT界，新程式語言的誕生，不外乎是要保留舊語言的好，改善舊語言的不足。Python就在這個脈絡下誕生。1980年代，在程式語言ABC開發團隊任職數年的Guido van Rossum，深知這個語言的強項與侷限，於是決定發展一款新語言，既要保留ABC容易上手的好處，又要彌補它難以實用的缺陷。</p> <p>這就是Python的雛形。在另一位Python創始人Tim Peters撰寫的「Python的禪意」中，也清楚點明這個宗旨：簡單優於複雜，複雜好過繁瑣，稀疏勝於密集，可讀性是關鍵。於是，Python兼具簡單易懂又實用這兩大優點，成為系統管理專用的腳本語言，專門解決日常系統管理工作。</p> <p>但當時，Python之父從沒想過，這個專為系統工作設計的腳本語言，會在30年後成為另一個目的的專用語言：資料科學，而且還在今年10月的TIOBE熱門程式語言排行中拿下冠軍，擊敗蟬聯榜首20多年的Java和C語言。</p> <p>Python入門門檻低、功能強大、擁有豐富的套件生態系和社群支援，但它終究不是資料科學而生，因此有著先天的缺陷。比如，Python本身執行效率差，執行模型運算時，得靠其他工具或C語言加速，而且仍存在程式語言界長久難治的雙語言問題，無法兼具好讀好寫、執行效能又高的兩大優點。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>Julia的野心：保留Python好讀好寫哲學，還兼具高效能執行力</strong></span></p> <p>這些不足，再加上資料科學AI大浪掀起，催生出新一代程式語言Julia。</p> <p>它是麻省理工學院（MIT）在2009年發起的專案，由一位教授和三位學生組成的團隊負責。他們發豪語要打造一款資料科學專用的程式語言，要簡潔易懂，又要能高效執行，要一次終結雙語言痛點。</p> <p>四位創始人Viral B. Shah、Alan Edelman、Stefan Karpinski和Jeff Bezanson在Julia正式開源的2012年，開宗明義就說：「我們很貪婪。我們要打造一個開源語言，要擁有自由的版權。它具備C的速度和Ruby的動態性，要像Python一樣用於通用程式任務，像R一般輕鬆處理統計學，像Perl自然地處理字串，要像MatLab般擁有處理線性代數的強大能力，也要像Shell一樣擅長不同程式的串接。我們要它容易上手，也要它讓最厲害的高手愛用。我們要它可以互動，還要能編譯。」</p> <p>因此，在設計之初，開發團隊就全心全力投注在Julia編譯器上，希望透過編譯器的講究設計，讓程式開發者能以接近人類語言的方式撰寫程式，達到如Python般簡潔易懂，又能以平行編譯技術加速執行效率，來兼顧效能表現。</p> <p>它還解決雙語言問題。一般來說，開發機器學習應用時，開發者得先使用MatLab、Python、R這類高階語言來測試、建模和建立原型，但到了正式上線或擴展時，得用更快、更有效率的低階語言來改寫程式。但若用Julia，一個語言就能搞定兩種工作。</p> <p>可以說，Julia一開始就為複雜運算的資料科學設計，與以系統管理為出發點的Python有著本質上差異。另外，Julia在早期發展階段，因套件生態系尚未成熟，因此借用不少Python套件資源，這也是為何Julia對Python、R、MatLab、C等主流語言的支援度很高，使用者可以專屬套件來呼叫。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>簡單易懂、高效快速，推動企業程式碼現代化</strong></span></p> <p>Julia正式開源後，社群成員數開始大幅增長。2015年，四位創始人共同成立IT公司Julia Computing，來支持Julia語言發展。2018年Julia釋出1.0版，告別每個月需要大幅除錯更新的階段，進入穩定期，2021年更新至1.6版，加入平行編譯技術，也解決使用者最頭痛的第一次編譯必慢速的問題，也就是方法無效（Method Invalidation）。</p> <p>直至今年7月，Julia已有2,900萬次下載，在GitHub上獲得20多萬顆星星，更擁有數千名開發者貢獻6,000多個套件。這個年輕語言不僅被全球上千所學校採用，包括世界一流學府MIT、史丹佛大學與加州大學柏克萊分校，還被1萬多家企業使用，其中不乏國際知名大廠和政府機關，橫跨天文、物理、生醫、製藥、金融和半導體產業。</p> <p>這些企業用戶都有一個特點，就是用Julia來執行極其複雜的運算。比如，全球第五大的保險公司英傑華，為因應歐盟最嚴格的新監理法規清償能力II（Solvency II），得每日進行複雜的資產風險模擬，來確保自己有能力應付金融危機。</p> <p>原本，他們採用IBM Algo系統來執行風險模擬預測，但在法規正式上路前，英傑華金融建模總監Tim Thornham就已發現系統有所不足，於是自行以Julia開發一套風險預測系統IM3。法規上路後半年，該系統正式取代舊有Algo系統，因為IM3不只將上萬行程式碼縮短為1,000行，啟動時間也是Algo的十分之一，甚至原本執行風險預測模型所需的伺服器叢集，也從100臺縮減至5臺。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>Julia要解決老舊運算工具的現代化難題</strong></span></p> <p>Julia核心開發團隊，對Julia還有另一個期許：要改善產業沿用老舊運算工具的難題。「現今的電腦運算技術停滯不前，」Julia創始開發者暨Julia Computing CEO Viral Shah在今年Julia技術大會前夕強調：「因為，現今的資料科學家和工程師仍使用數十年前設計出來的產品，」這些產品，多少阻礙運算效能。</p> <p>比如，「1970、1980年代設計的SPICE積體電路模擬程式，」Julia Computing技術長Keno Fischer舉例，SPICE的模擬器是以C語言撰寫，但腳本全以Python寫成。使用者若要執行進階任務，比如參數化或整合機器學習模型，就會受到這些老工具的干擾，「但Julia能改善這些問題。」就連知名資料倉儲新創Snowflake前CEO Bob Muglia也應聲認為，現今業界用來開發模型的工具和系統，仍是幾十年前的產物，無法完全發揮雲端優勢。</p> <p>這也是為何，Julia核心開發團隊這幾年積極打造公雲平臺JuliaHub，要在Julia語言的基礎上，來加速企業級的建模、測試和部署工作。Julia Computing更將Julia定位為，製藥、金融、HPC甚至是半導體產業等需複雜運算的專用語言，要讓程式碼工作更精簡。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>臺灣也開始擁抱Julia，更貢獻重量級套件</strong></span></p> <p>這股風潮，也漸漸吹進臺灣。不少需要大量科學運算的學校實驗室開始擁抱Julia，比如臺大、清大、陽交大，範圍更涵蓋生醫、物理、自然語言處理和智慧製造，而專攻生物資訊的中研院博士候選人杜岳華，也發起Julia臺灣社群，自己更是Julia重要開發成員之一。</p> <p>他所開發的圖類神經網路套件GeometricFlux.jl，在2019年被Julia納入官方重要資源中，同樣被Julia官方看上的，還有臺灣碩士生開發的Transformer.jl套件與NeuralOperators套件，紛紛將影響全球AI社群的模型，以Julia實作出來，壯大Julia套件生態系。</p> <p>除了學界，臺灣還有少數企業也開始用Julia改善作業效率，像是專攻政府大數據和AI的卡米爾，以Julia改寫重要架構中20%核心程式碼，就得到比原本Python還要快10倍的速度，更省下大筆雲端平臺年租費。</p> <p>在臺灣，Julia的身影越來越清晰了。</p> <p class="rtecenter"><span style="font-size:36px;"><span style="color:#3399ff;"><strong>快速秒懂Julia</strong></span></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <span style="color:#B22222;"><strong>高效運算</strong></span><strong>：用LLVM編譯器進行即時編譯（JIT）</strong></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <strong><span style="color:#B22222;">直覺語法</span>：簡潔度與Python媲美</strong></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <span style="color:#B22222;"><strong>動態型別</strong></span><strong>：可指定變數型別</strong></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <span style="color:#B22222;"><strong>支援Python和C套件</strong></span><strong>：可以PyCall呼叫Python程式碼</strong></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <span style="color:#B22222;"><strong>內建套件管理器</strong></span><strong>：方便管理、查詢套件</strong></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <span style="color:#B22222;"><strong>Metaprogramming</strong></span><strong>：可用來生成其他Julia程式</strong></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <span style="color:#B22222;"><strong>自動記憶體管理</strong></span><strong>：提供一系列垃圾回收方法</strong></span></p> <p><span style="font-size:26px;">• <span style="color:#B22222;"><strong>平行化運算</strong></span><strong>：語法比Python簡單</strong></span></p> <p><span style="color:#696969;">資料來源：iThome整理，2021年10月</span></p> </div></div></div>
2021/11/2 07:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147552
【Julia臺灣社群發起人親自解答】12個問答快速認識Julia
<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>對企業來說，擁抱新語言好比展開一大筆投資，動手前總有許多問題要釐清。我們整理出企業有興趣的問題，請教了Julia臺灣社群發起人杜岳華。</p> <p>這位Julia的臺灣推廣者，不只對Julia這年輕又優雅的語言充滿熱忱，更親自寫了兩本Julia程式語言指南，要把這個連Google、臉書、美國聯邦民航局、輝瑞和莫德納製藥都愛用的語言，帶入臺灣。iThome彙整他的回答和相關資料後，整理出這12題問答，供Julia的觀望者參考。</p> <p><strong><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"> Q：Julia有哪些特性，讓它被稱為資料科學新女神？</span></span></strong></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#B22222;"> A </span></strong></span> 快速、效率高。</p> <p>Julia是為科學運算而生的程式語言，速度比Python、R、MatLab還要快，而且執行效率高。以往，程式語言不是好寫、速度慢（比如Python），就是難寫但執行效能很好（比如C），幾乎沒有一種語言兼具這兩種優點。Julia的設計初衷，就是要解決這個問題，要整合C、C++等高效能語言，以及Python這類適合撰寫複雜程式的高階語言優點。</p> <p>Julia好寫、好讀、執行效能快，而且容易入門。這是因為，Julia有很好的編譯器。Julia核心開發者專注於打造更好的編譯器，除了採用LLVM編譯器框架進行即時編譯（JIT）來提高效率外，也盡量讓程式語言，更貼近人類使用的自然語言。</p> <p>以往，C、C++、Java這類靜態語言對語法有諸多要求，比如開發者要在變數加上解釋，告訴程式這是整數、浮點數，但屬於動態語言的Julia，就將這些資訊放到編譯器處理。開發者撰寫程式碼時，也相對輕鬆。</p> <p>另一方面，Julia內建套件管理器，方便使用者管理和查詢套件，這是在語言生態系中非常重要的基石。過往的程式語言需額外安裝套件管理器，來處理所需套件，有些語言甚至沒有套件管理器，開發者得自行管理。</p> <p><span style="font-size:28px;"><span style="color:#3399ff;"><strong>Q：Julia在全球多紅？有哪些著名應用案例？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> 從2012年開源至今，Julia下載量達2,900多萬次，獲得全球1萬多家企業採用。像是Google、AZ製藥公司、莫德納藥廠、德勤、Intell、NASA、美國聯邦儲蓄銀行、全球第5大保險公司英傑華（Aviva）等大型企業或機構。</p> <p>著名案例包括Julia Computing與輝瑞共同模擬新藥、與AZ打造毒性預測AI，另外還與歐洲保險大廠Aviva解決合規問題、與思科打造ML資安方案，最近，Julia也往半導體領域擴張。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：Julia在臺使用狀況為何？有企業用嗎？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> 目前臺灣以學界採用較多，但仍有少數企業採用，如卡米爾、創源生技等。</p> <p>臺灣學界的Julia應用範圍，包括了生物資訊、自然語言處理、物理模擬、量子光學，還有智慧製造領域，比如清華大學講座教授簡禎富帶領的人工智慧製造系統研究中心，就用Julia來實作智慧生產排程系統（APS），速度快、容易撰寫。</p> <p>卡米爾則是一家21歲的大數據分析公司，他們嘗試以Julia來執行迴圈運算，速度可比Pandas快上10倍。創源生技則是一家成立超過10年的生醫大數據分析公司，用Julia來加速分析作業，一方面也與擅長生物資訊處理的R語言互相搭配、相輔相成。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：主要推動Julia的企業，是哪一家？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> Julia Computing是主要推動企業，負責維持Julia語言生態系的發展，近期更推出JuliaHub、JuliaSim、Pumas、JuliaSure等4大產品。</p> <p>這家公司的創立者也就是Julia4位發明人Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski、Viral B. Shah。他們原本是MIT的師生，2009年發起Julia專案， 2012年正式發表，也於2015年成立了Julia Computing這家公司，希望提供相關的技術顧問等服務，來支持Julia語言生態系發展。</p> <p>每個語言背後幾乎都會有一家企業支持，才會走得長久。比如Java仰賴Oracle、Go靠Google、Rust依靠Mozilla，而Julia就靠Julia Computing來獲得金流，來開發更好的編譯器。</p> <p>Julia Computing提供了一個公雲服務JuliaHub，可想像是一個簡易Google雲端平臺（GCP）。開發者寫好軟體，打包成Docker容器，可以上傳到這個平臺上執行，Julia Computing也提供協助部署的服務。</p> <p>而JuliaSim、Pumas、JuliaSure則是三種不同用途的套件組。JuliaSim包含各種物理模擬所需的Julia套件，可用來訓練機器人。Pumas是以微分方程為基礎的藥物動力學套件組，特別的是，Pumas還獲得美國FDA認證，是一款能被採信的藥物模擬工具。至於JuliaSure，則是針對金融運算打造的套件組，企業用戶可用來開發、實作和生產。這些套件組都由開源的Julia套件組成，但使用者可委託Julia Computing安裝、執行。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：Julia套件生態系的完整度如何？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> Julia套件生態系大致完備，但仍不如Python豐富，使用者可用PyCall.jl等套件來與其他語言介接。</p> <p>Julia社群註冊的套件超過5,000個，在資料科學、AI方面的套件相對完善，其他用途如網站架設、資料庫處理類等的套件仍只是基本功能為主。Julia初衷是科學計算，因此套件橫跨傳統統計、經濟學，物理模擬所需的微分方程、代理人模型，甚至是氣候模擬、藥物開發和資料科學等領域。</p> <p>以微分方程來說，JuliaSim中包含一系列開源套件如DifferentialEquations.jl、DiffEqFlux.jl、DataDrivenDiffEq，製藥部分則有Pumas.jl，而資料科學包含深度學習框架Flux.jl，其中不乏臺灣開發者貢獻的套件。</p> <p>可組合（Composable）是Julia語言的重要特色，不同套件容易並用混用，也不像Python套件常有高度相依性，比如，Python資料處理工具Pandas高度依賴Python函式庫NumPy，沒有安裝NumPy就無法使用Pandas，這種狀況不會在Julia套件上發生。</p> <p>更大的特色是，Julia可以直接載入Python和C語言撰寫的套件，也能透過PyCall套件來與Python程式碼互動。因為Julia架構部分底層採用C語言開發而成，因此等於說，也內建了C語言支援，可用ccall來執行C函式。Julia對其他語言的支援上，如C++、Java、R和Mat Lab都有類似的介接機制。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：Julia最大缺點是什麼？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> 程式碼第一次執行得等很久，但最新的Julia 1.6版已改善這個問題。</p> <p>1.6版前，Julia第一次執行程式碼時，都會出現速度很慢的問題，比如光是開啟繪圖套件就需要等上1分鐘。因為Julia編譯器有一個「方法無效」（Method invalidation）的問題，導致第一次進行JIT編譯時，速度過慢。</p> <p>Julia核心開發者從編譯器下手，來提高這個語言的執行效能。因此，在編譯時，會先判斷程式碼中的變數型別（Tpye），先了解所有函數中的變數是整數還是浮點數，讓整個程式依照整數或浮點數的規則執行。這是其他動態語言中，少見的速度優化作法。</p> <p>但，使用者若執行了帶有未知元素的型別，或因修改函式、呼叫時找不到有效函式等導致重新編譯，就會造成方法無效，就會拖慢編譯速度。Julia核心開發團發現這個問題後，去年中成功改善。在最新的1.6版中，第一次編譯的速度已大幅提升。</p> <p>Julia團隊對編譯器下的苦功不只如此，由於動態語言的編譯工作，無法事先預測、得在Runtime期進行，為加速這個過程，Julia核心開發者在編譯器中加入型別判斷（Type Inference）技術，先在1.4版加入平行運算，隨後在1.6版增加了平行編譯功能，讓編譯器可同時針對多個函式進行型別判斷，不必如過往，一個判斷完才輪下一個。這些編譯過的函式會保存下來，編譯器第二次執行程式時，就能迅速完成。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：能否比較Julia與Python各自擅長？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> Julia優點是簡潔快速，而Python最大強項則是社群和套件資源非常豐富。</p> <p>Julia本是為科學運算而生，整體語言設計上，講求快速、簡潔、易懂。比如，Julia具備即時編譯和型別判斷技術，執行效率比未優化的Python還高。由於Python採直譯式設計，而非編譯式設計，因此無法先行判斷變數型別，得在執行時一一判斷，造成執行效率不高，得靠其他方法來加速。</p> <p>在語法上，Julia的簡潔程度與Python相當，但在平行運算上，Julia的語法比Python還簡單。對研究者來說，Julia的數學運算語法，看起來更像是普通的數學公式，對科研人員更友善。</p> <p>而且，Julia也擁有自動記憶體管理的機制，可以高效、快速地分配和回收記憶體資源，使用者不必在乎分配和釋放記憶體的細節，因為，Julia提供了一系列針對垃圾回收的方法。這個好處在於，使用者從Python轉移到Julia時，依然能享有Python的便利性。</p> <p>不過，Python發展30多年，累積出數量龐大且實用的第三方套件，容易吸引大量開發者。而Julia專案自2009年展開、2012年發表，直到2018年才正式推出1.0版，套件豐富度仍遠不及Python，還有一段路要走。</p> <p>尤其，今年10月份揭露的TIOBE熱門程式語言排行榜中，Python首次奪下第一名，打破了20多年C和Java輪流第一的記錄，代表著背後有群強大且活躍的社群支持。相反地，Julia問世不到10年，社群規模與Python相比，仍是大巫見小巫，仍在積極發展中。不過，Julia社群成員遍布各大陸，每年也會舉辦技術年會來揭露最新進展。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：Python常見深度學習框架支援Julia嗎？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> 目前熱門的Python深度學習框架如TensorFlow、PyTorch等，並不支援Julia。不過，Julia有專屬的深度學習框架Flux和Knet，其中，Flux生態系資源又比Knet更豐富，也更常受開發者使用。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：商用軟體開發環境支不支援Julia？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> 商用開發工具VS Code或AI圈慣用的Jupyter Notebook等開發工具都能支援Julia程式語言。Jupyter Notebook是由Julia、Python和R三個語言社群發起的專案，因此原生就支援Julia。而VS Code則是可以透過外掛程式（Plugin）來支援Julia開發。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：Julia全球社群的發展狀況為何？臺灣社群如何運作？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> Julia除了有積極的開發者社群，每年還會定期舉辦技術年會JuliaCon。為了讓更多人認識Julia，我也發起Julia臺灣社群。</p> <p>Julia全球社群不如Python這麼大，Python已發展30幾年，Julia開源至今也才快10年。但Julia社群針對核心功能積極開發，自2014年起，官方也定期舉辦JuliaCon，來揭露最新進展，到今年也進入第8屆了。</p> <p>在全球社群支援上，開發者社群有專屬的Slack群組，我自己也是Julia開發者之一。這個社群會討論要開發哪些功能、哪些地方需要除錯等等。</p> <p>由於Julia社群和學習資源不如Python豐沛，我也發起Julia臺灣社群，來分享Julia新知，疫情前也會舉辦實體交流活動，來分享Julia介紹和使用心得。目前，Julia臺灣社群中約10位是Julia的開發者，使用人數也持續增長。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：哪些重要Julia套件開發者來自臺灣？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> 官網收錄的套件中，有三款來自臺灣開發者，而且都大受好評。</p> <p>杜岳華自己開發的GeometricFlux.jl套件，包含了開發圖類神經網路（GNN）所需的元件和模型，也與Julia圖學套件生態系JuliaGraphs相容。GNN可說是卷積網路（CNN）的延伸，它不只能完成CNN可解的任務，還能用來處理圖形（Graph）資訊，像是交通網路、人際關係、化學分子反應、基因交互作用分析等。</p> <p>另一款是國產套件是Transformers.jl，由一位從事自然語言處理（NLP）研究的碩士生打造，以Julia完整實作出了經典的NLP架構Transformer。個套件包含了Transformer模型開發所需的元件和預訓練模型，此外，還能轉換使用者從NLP開源平臺Hugging Face下載的模型格式，讓模型可在Julia深度學習框架Flux上執行。</p> <p>還有一款官方收錄的國產套件NeuralOperators.jl，作者來自清大光電研究所碩士生，他將去年和今年加州理工學院發表的傅立葉神經算子與馬可夫神經算子這2種AI模型，重新以Julia實作，成果比原作者的Python Demo版還完善，可用於影像超解析度（Superresolution）和量子光學等物理研究領域。</p> <p><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong>Q：Julia未來的目標為何？</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(178, 34, 34);"> A </span></strong></span> 官方承諾會持續精進雲平臺JuliaHub功能，要讓Julia成為複雜運算的產業專用語言。</p> <p>在Julia演進過程中，核心開發團隊成立Julia Computing之初，就已宣布要將Julia打造為適合製藥、金融、高效能運算和能源等領域的精簡化程式碼。</p> <p>接下來，他們要專注改善JuliaHub雲端平臺，加速模型開發、部署和擴展，同時也要向半導體領域擴張。</p> </div></div></div>
2021/11/2 07:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147553
【Julia亮點套件1】臺灣開發｜超完整圖學深度學習套件：GeometricFlux.jl
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><span style="color:#FFFFFF;"><span style="font-size:28px;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 超完整圖學深度學習套件 </span></strong></span></span><span style="color:#3399ff;"><span style="font-size:28px;"><strong> </strong></span></span><span style="color:#B22222;"><span style="font-size:28px;"><strong>GeometricFlux.jl</strong></span></span></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><span style="font-size:22px;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 開發者 </span></strong></span></span><span style="color:#696969;"><span style="font-size:22px;"><strong> 中研院生物資訊學程博士候選人杜岳華</strong></span></span></p> <p class="rtecenter"><span style="color:#696969;"><span style="font-size:22px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/WEB-400-%E8%8B%A5%E6%A8%B8-%E6%9D%9C%E5%B2%B3%E8%8F%AF-%E5%9C%961-%E6%94%9D%E5%BD%B1-%E6%B4%AA%E6%94%BF%E5%81%89.jpg" style="width: 400px;" /></strong></span></span></p> <p><span style="color:#696969;">攝影_洪政偉</span></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><span style="font-size:22px;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 熱門特色 </span></strong></span></span><span style="color:#696969;"><span style="font-size:22px;"><strong> 內建2種熱門GNN架構、支援CUDA能靠GPU加速，更是官網力推的生態系</strong></span></span></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><span style="font-size:22px;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 未來發展重點 </span></strong></span></span><span style="color:#696969;"><span style="font-size:22px;"><strong> 加入更多類神經網路層、模型和GNN專屬資料集</strong></span></span></p> <p>舉凡美國FBI用來追查犯人的犯罪嫌疑人網絡、科技巨頭阿里巴巴用來推薦商品的人際關係網絡，都離不開圖（Graph）。就連生活中常見的交通網路、好友社交關係，甚至是複雜的化學分子結構、基因分析，都靠圖類神經網路（GNN）計算。</p> <p>可以說，GNN是卷積網路（CNN）的延伸模型，可涵蓋CNN可解的任務，更進一步延伸至圖上。GNN比深度學習更擅長處理複雜關係網絡，對需要大量複雜運算的生醫、物理和工業製造等領域學科，更是如此。</p> <p>因此，主打科學運算的程式語言Julia，視GNN為一個非發展不可的領域。Julia核心開發團隊早在幾年前，就布局圖學套件生態系JuliaGraphs，收錄各種圖學套件和工具，讓開發者用來建立自己的圖學模型。</p> <p>2019年，Julia進一步多了個功能強大的專屬圖學深度學習套件：GeometricFlux.jl，甚至被官網列為六大生態系之一。它不只提供常見的圖學模型元件，還支援CUDA，可以用GPU來加速，更與JuliaGraphs相容，就像是Julia深度學習框架Flux多了一對翅膀。</p> <p>這個套件的貢獻者，就來自Julia臺灣社群發起人杜岳華。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>出身生醫領域需圖學運算，挽起袖子刻出專屬套件</strong></span></p> <p>專攻生物資訊的他指出，當初開發這個套件，是因為生資領域有許多研究得靠圖學運算，比如基因分析。</p> <p>一般來說，AI社群常用的深度學習，是以向量（Vector）或陣列（Array）來運算，不論是影像辨識、語音分析、文字或訊號處理，資料輸入模型後都會編碼為向量。處理這類資料的方法，通常是以一層層的卷積網路或迴歸網路（RNN）來計算。</p> <p>但，還有許多資料無法以向量或陣列來處理，比如交通網路、社交關係和科學資料，都屬於發散式的圖形，適合用GNN處理。</p> <p>因此，2019年，身為Julia愛好者的杜岳華，決定動手做一套GNN深度學習套件，讓使用者可在Julia深度學習框架Flux上開發GNN模型，並整合Julia原有的圖學工具生態系JuliaGraphs。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>內建圖學模型和類神經網路層，支援2款熱門GNN架構</strong></span></p> <p>GeometricFlux.jl看來複雜，但杜岳華形容，套件的中心精神就是「Graph + Deep learning」。他指出，這個套件中包含了建立GNN所需的元件，比如圖卷積層，使用者可用來建立GNN，使用方法就如Julia深度學習套件Flux一樣。而且，這些圖卷積層也與以Flux建造的層相容，可搭配使用。</p> <p>其他元件還包括卷積層、池化層，以及搭配自動編碼器的特殊層，可用來預測圖形的邊（Edge）。此外，GeometricFlux.jl還與JuliaGraphs生態系介接，允許使用者以SimpleGraph或SimpleWeightedGraph建造圖形，並將整張圖放置到既有的類神經網路層中，來縮短運算時間。</p> <p>這款套件支援兩種熱門的GNN架構，一個是訊息傳遞（Message Passing），另一個則是由Google提出、較為通用的圖網路（Graph Network）。在這裡，杜岳華加入一個巧思，將訊息傳遞設計為圖網路的子類型，讓兩種架構相容。</p> <p>就連研究者關心的變數問題，杜岳華也想到了。意思是，這個套件支援可變圖輸入（Variable graph input），可讓圖需隨資料或樣本而改變。再來，杜岳華也讓套件支援一套全新的FeaturedGraph架構，也就是帶有特徵的圖結構，使用者可輸入節點特徵、圖結構、邊特徵和全局特徵來運算。</p> <p>杜岳華透露，至今，這個套件仍在擴增中，他還要在GeometricFlux.jl裡，加入更多類神經網路層、模型和GNN專屬資料集，來豐富GeometricFlux生態系。</p> </div></div></div>
2021/11/2 07:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147555
【Julia亮點套件2】臺灣開發｜秒解複雜偏微分方程式：NeuralOperators.jl
<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><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#3399ff;"> 秒解複雜偏微分方程式 </span></span> <span style="color:#B22222;">NeuralOperators.jl</span></strong></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size: 22px;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 開發者 </span></strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105);"><span style="font-size: 22px;"><strong> </strong></span></span><span style="color:#696969;"><span style="font-size:22px;"><strong>清大光電所碩士生甯敬宇</strong></span></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/WEB-400-%E7%94%AF%E6%95%AC%E5%AE%87.png" style="width: 400px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">攝影_洪政偉</span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size: 22px;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 熱門特色 </span></strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105);"><span style="font-size: 22px;"><strong> </strong></span></span><span style="color:#696969;"><span style="font-size:22px;"><strong>內建傅立葉和馬可夫神經算子套件，比原作者Python版功能更完整</strong></span></span></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size: 22px;"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 未來發展重點 </span></strong></span></span><span style="color: rgb(105, 105, 105);"><span style="font-size: 22px;"><strong> </strong></span></span><span style="color:#696969;"><span style="font-size:22px;"><strong>打造完整框架，可設計專屬核函數、建置專屬類神經網路</strong></span></span></p> <p>不論是天氣預報、氣溫預測還是飛機動力模擬，甚至是單一疾病的傳播模式，都得靠偏微分方程計算。但，偏微分方程的傳統解法，得花上數十個小時才能算完。</p> <p>不過，學術圈用AI技術找到了快速解題的新方法。加州理工學院在去年秋季和今年夏季相繼發表了兩篇重磅論文，成功用傅立葉神經算子（Fourier Neural Operators）和馬可夫神經算子（Markov Neural Operators）這兩種AI模型，可以快速計算出偏微分方程難題和流體力學方程式的解，就連最令學術人頭疼的混沌運算，也只要幾秒就能算出結果。</p> <p>這與傳統數十小時相比，是數萬倍的加速。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>臺灣開發者半年內用Julia實作出2種模型</strong></span></p> <p>不過，「這兩篇論文作者，只用Python撰寫出實驗性質的Demo模型。」就讀清大光電所的研究生甯敬宇解釋，使用者要用這些模型解特定問題，就得重新實作一次，入門門檻高。</p> <p>於是，在Julia臺灣社群發起人杜岳華的鼓勵下，甯敬宇花了幾個月，以Julia開發出開箱即用的NeuralOperators.jl套件，內含以Julia撰寫的傅立葉神經算子和馬可夫神經算子，讓使用者可直接在Julia深度學習框架Flux上執行。也因此，這個能快速處理複雜運算的套件，在今年9月中，正式被納入Julia官方網站。</p> <p>一如Julia這個年輕的程式語言，NeuralOperators.jl的開發者甯敬宇也很年輕。才20出頭的他，開發的套件不僅比原作者的Python版本還實用，而且還更完整。這對主打科學計算的Julia套件生態系來說，也因此更完善。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>手工補齊Julia基礎套件不足，解決虛數比較問題</strong></span></p> <p>話鋒一轉，甯敬宇坦言，開發過程並非一帆風順。因為，Julia這套問世不到10年的年輕語言，不如30多歲的Python擁有完整的套件開發工具或基礎架構。因此，甯敬宇得自己手工解決這些不足。</p> <p>比如，傅立葉神經算子中有一項「快速傅立葉轉換」演算法，會將輸入的訊號轉換為頻率空間上的訊號，並以帶有虛數的複數來呈現。「但Julia無法妥善處理這個問題，」甯敬宇舉例，因為帶有虛數，類神經網路無法比較複數大小，因此，甯敬宇得手動將虛數部分「封印」在類神經網路層中，不讓它影響計算過程。</p> <p>這個挑戰很大。因為，甯敬宇一面要更改模型結構、解決虛數問題，一面又要保持模型準確度。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>加速模型600倍訓練時間，未來還要完善</strong></span></p> <p>經過一段折騰、克服挑戰後，他也在自己就讀的研究所實驗室，用NerualOperators.jl來解決模型訓練問題。</p> <p>舉例來說，他的實驗室專攻量子光學，需要在機率空間上，壓縮一道雷射光，並量測這道光的變化。但，這種變化非常微小，誤差甚至低於量子力學保證能觀察到的最小範圍，為求更精確的數據，他們打造了一套卷積網路模型，可達到極高的保真度（0.99）。</p> <p>但是，「缺點是訓練時間得花上好幾天，」甯敬宇解釋，因為卷積網路的特徵抽取機制受限，特別花時間，後來他改用自己開發的NeuralOperators.jl後，就解決了特徵抽取的效能瓶頸，「10幾分鐘就有結果，比原有模型快上600倍，保真度還能達到0.9999！」</p> <p>不只能用於學術研究，NeuralOperators.jl還能用在生活化的影像處理場景上，比如，它可將經壓縮、解析度較差的照片，還原為高解析度的影像，又或是，它能根據影片的第一幀影像，來預測下一幀。</p> <p>甯敬宇也透露，未來，他還要優化套件，要提供一套完整的框架，來讓使用者用來設計專屬的核函數、建置專屬的類神經網路。</p> </div></div></div>
2021/11/2 07:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147556
【Julia亮點套件3】臺灣開發｜Julia圈首款Transformer模型套件：Transformers.jl
<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:24px;"><strong><span style="color:#FFFFFF;"><span style="background-color:#3399ff;"> Julia圈首款Transformer模型套件 </span></span> <span style="color:#B22222;">Transformers.jl</span></strong></span></p> <p><span style="font-size:18px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 開發者 </span></strong></span><span style="color:#696969;"><strong> 臺灣NLP研究生鄭景文</strong></span></span></p> <p><span style="font-size:18px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 熱門特色 </span></strong></span><span style="color:#696969;"><strong> 支援Hugging Face預訓練模型格式轉換</strong></span></span></p> <p><span style="font-size:18px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 未來發展重點 </span></strong></span><span style="color:#696969;"><strong> 電腦視覺任務實作及更完整的分詞工具API</strong></span></span></p> <p>舉凡翻譯、語音助理、聊天機器人，或是摘要生成、文章創作和情緒分析，都靠自然語言處理（NLP）完成。</p> <p>其中，最受開發者愛戴的NLP模型，非BERT和GPT-3莫屬。它們不只是NLP界的指標模型，更是科技巨頭爭相研究的對象。</p> <p>但它們本是同根生，都是基於4年前Google開發的Transformer類神經網路架構改良而成。也因此，在主流的程式語言Python中，Transformer模型開發資源十分充沛，但在Julia這個年輕語言裡，並非如此，甚至連專屬工具都沒有。</p> <p>2019年，這個局面扭轉了，Julia終於有自己的Transformer開發套件，其完整度更受社群好評，成為開發NLP模型的首選工具。這個Transformers.jl套件的貢獻者，就出自臺灣一位碩士生鄭景文手中。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>無心插柳柳成蔭，以Julia完整實作出最熱門NLP模型</strong></span></p> <p>談起最初的起心動念，專攻NLP研究的鄭景文笑說，當時只因手上的研究進行不順利，於是想轉換心情，「做點別的事。」</p> <p>那年2019年，正是Google發布NLP里程碑模型BERT的隔年，也是他加入Julia臺灣社群的隔年。鄭景文指出，NLP領域研究多聚焦於Transformer，為了讓Julia愛好者能以最愛的語言進行Transformer研究，他決定自己動手實作看看。</p> <p>他選擇了最費工也最紮實的方式，來開發這款套件。在資料科學圈，主流模型和工具大多以Python開發，年輕的Julia尚未具備完整的工具鏈，因此，打造Julia模型套件時，開發者通常得以PyCall.jl套件，來將現有的Python工具介接到Julia套件中。</p> <p>但這麼做，「就丟失了不少Julia本身的良好特性。」所以，鄭景文決定不借用任何Python模組，全部用Julia重新實作，比如，NLP流程中有一個重要的分詞（Tokenization）步驟，需要使用分詞工具將長文章分解為字詞單位，才能進行後續的分析。鄭景文自己從零打造出Julia原本缺少的分詞工具。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>Transformer套件提供元件和模型，還能轉換格式</strong></span></p> <p>經過幾個月，Transformers.jl完成開發後，很快就受到關注，被收錄到Julia深度學習開發框架Flux中。使用者不只能在Transformers.jl中，找到開發模型所需的元件和開箱即用的預訓練模型，還能用來轉換格式，尤其是從Hugging Face下載的NLP模型格式。</p> <p>這個格式轉換功能，是鄭景文套件設計之初的重點特色之一。Hugging Face是一家專攻NLP技術的美國新創，在NLP圈擁有大型開源平臺和社群，宛如GitHub般，常提供熱門的高階預訓練模型如Transformer，供NLP愛好者下載、使用。</p> <p>但，這些熱門模型只能在PyTorch、TensorFlow和Jax等深度學習框架上執行，並不支援Julia專用的Flux框架。因此，為了讓Julia使用者也能採用這些模型，鄭景文就在Transformers.jl中加入了格式轉換功能，讓開發者在Flux上也能執行。</p> <p>至此，這個套件具備了Julia開發所需的基本功能，也成為Julia開發Transformer的首選工具。鄭景文透露，接下來還要新增更多元素，比如納入Transformer用於電腦視覺任務的實作，以及更完整的分詞工具API。</p> </div></div></div>
2021/11/2 07:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147557
【百年藥廠研發、跨國保險風控到城市數位分身模擬都愛用】剖析6大國外Julia實例，為何複雜運算難題都用它？
<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>主打科學運算的Julia，不只活躍於學術圈，近幾年也開始獲得不少產業巨頭的青睞，不只是科技圈，如Google、臉書、IBM等紛紛採用，國際百年金融老店、世界製藥龍頭、IT品牌大廠和政府機構等，都開始出現應用實例，不同產業的企業都對Julia讚譽有加，我們從中挑選出國外6大應用實例，來介紹各產業應用Julia的趨勢和經驗。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>實例1：世界第五大保險公司也用Julia，讓上萬行程式碼縮成1千行</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E8%8B%A5%E6%A8%B8-%E9%A2%A8%E9%9A%AA%E6%A8%A1%E5%9E%8B-%E5%9C%961-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-Aviva.png" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:14px;">圖片來源_Aviva</span></span><br /><span style="color:#696969;"><strong>英傑華（Aviva）金融建模總監Tim Thornham表示，不論是哪一種風險預測場景，以Julia撰寫的模型計算時間都比原IBM系統Algo來得快，最高可加速200倍。</strong></span></p> <p>英傑華（Aviva）發跡於英國，不只是英國最大保險業者，更是世界第五大保險公司。它曾與第一人壽聯手，一度跨足臺灣。</p> <p>但2008年引爆的一場危機，改變了它的命運。那年金融危機爆發，不只讓數百萬名美國人頓無居所，更擊潰歐洲多國的金融體系；冰島和愛爾蘭銀行系統崩潰，希臘失業率從7%飆升至28%，西班牙房地產價格下跌 50%，全球總損失高達22兆美元。</p> <p>危機過後，歐盟通過了嚴格的新清償能力II（Solvency II）法規。這套監理機制要求保險業者必須備妥必要資源，來應付類似的金融危機，像是，保險業者得做更多的風險建模，進行日常風險模擬，而不只有特殊情況才做。此外，保險業者還要增加分析的複雜性，甚至法規要求業者必須更快、更透明化，也要更有效的管理風險。</p> <p>英傑華原本在2012年啟用了一套風險模型Algo，以IBM Algorithmics系統打造。不過，英傑華金融建模總監Tim Thornham指出，他早就意識到原有風控系統的不足，於2015年初開始研究才開源三年的Julia。</p> <p>他當時就發現，Julia語言簡潔易懂，也能平行化運算、快速處理複雜模型，於是決定用這個語言，來打造一套新的風控系統IM3。</p> <p>2016年，新清償能力II規範上路，在該年中，IM3就正式取代使用多年的Algo。英傑華比較，IM3比Algo快上1,000倍，採用Julia語言開發後，不只將原本Algo的1萬4千行程式碼縮短到1,000行，啟動時間只有Algo的十分之一。甚至，執行風險模擬模型所需的伺服器叢集，也從100臺縮減至5臺。</p> <p>Tim Thornham坦言，改用開源語言不只降低英傑華對商用軟體公司的依賴，也減少了授權費和運算成本，一年下來可省下數百萬英鎊。不過，他提醒想採用Julia的企業，最好先從一臺伺服器開始嘗試平行化運算，再循序漸進擴大規模。</p> <p>不只用於風控，英傑華後來擴大導入Julia，將Julia寫成的應用程式部署到全球的壽險、一般保險和保險工具上，並進一步用Julia打造風險分析、信用管理和資產管理等系統。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>實例2：百年輝瑞製藥大廠研發新幫手，心臟模擬運算靠Julia百倍加速</strong></span></p> <p>一場疫情讓輝瑞（Pfizer）紅遍大街小巷。這家200多歲的藥廠是世界5大製藥公司之一，光是美國市場，就有356種藥物上市。不過，藥物上市得經過嚴謹的開發流程，光一種藥物的人體試驗和監管審核，可能就要花上10年，成本超過20億美元。</p> <p>為加速研發效率、降低成本，輝瑞用了不少模型藥物開發（MIDD）方法，比如用定量系統藥理學（QSP）模型，在臨床試驗前，先模擬新療法的療效。QSP模型可在臨床試驗的不同階段前，找出藥物有效性和安全性問題，而整套MIDD方法，更可用來預測試驗是否會失敗，幫藥廠省下資源，專注在更可能成功的臨床試驗。</p> <p>不過，要在步調快的臨床開發周期中，發揮MIDD最佳效果，一直是藥廠建模團隊的難題。因為QSP這類的分析，可能需要找出上百萬種非常複雜的剛性微分方程解，越複雜越花時間，難以快速求解。</p> <p>輝瑞發現Julia這個語言處理剛性微分方程式有不少優勢，不只可以支援GPU加速，還具有進階的微分方程函式庫DifferentialEquations.jl，其中更有一些可以利用藥物計量系統特性的新演算法，效能甚至比經典C++和Fortran微分方程的解算機（Solver）還好。</p> <p>利用Julia求微分方程解不僅快，DifferentialEquations.jl也是所有語言中功能最完善的微分方程解算機。科學研究者不必像使用其他開發語言時（如R或Python）般，得花大量時間寫程式，而是善用Julia這個函式庫即可。</p> <p>輝瑞也用Julia來加速一些藥物研發用的模型，例如心臟穩定狀態模型的運算時間，可以從原本的一天縮短為40分鐘，甚至搭配多執行緒作法，總模擬時間還能進一步縮短到9分鐘，等於效率快了115倍。</p> <p>另一個則是活性藥物標靶模型。改用Julia後，這個模型的總模擬時間，從每位患者15.5小時縮短為1小時。而且，只要將原有設定Threads改為Distributed和Distributed GPU，就能讓輕鬆將程式碼從單臺主機擴展到部署在CPU或GPU上的JuliaRun套件，能在一天內完成分析，實現過往不可能做到的任務。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>實例3：澳洲打造國家級電力預測模型，能估算沿岸各洲未來30年每一小時的電力需求</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E8%8B%A5%E6%A8%B8-%E9%9B%BB%E5%8A%9B%E5%B8%82%E5%A0%B4%E9%A0%90%E6%B8%AC-%E5%9C%962-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-James%20Foster.png" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:14px;">圖片來源／James Foster</span><br /><strong>澳洲科技研究組織CSIRO利用Julia開發電力需求預測模型STABLE，可用來計算2020年至2050年間，東澳至南澳沿岸各州每一年中，每小時的電力需求變化。</strong></span></p> <p>澳洲聯邦科技工業研究所CSIRO為澳洲政府主要的國家級研發機構，就像臺灣工研院的角色一樣。CSIRO擁有許多創新專利，例如開發出世界第一種塑膠鈔票。</p> <p>負責研究能源模型的CSIRO研究科學家James Foster，他在今年JuliaCon 2021中，分享自己如何用Julia知名的JuMP.jl套件，來打造澳洲國家電力市場預測模型STABLE，可以用來計算東澳至南澳沿岸各州的電力流動狀況。</p> <p>STABLE利用一套現成的開源能源計算模型DIETER為基礎，擴大規模來計算各州不同用電場景下電力成本最小化的線性程式，可以計算電力傳輸系統的交互作用，包括了一年內每小時的電力系統變化，如發電、儲存、傳輸、再生能源的利用以及氫電解作用等變化，以便進一步估算成本。</p> <p>CSIRO的目標，是要計算2020年至2050年間，每一年中每小時的電力需求變化，而且可以套用到8種不同特性的電力場景。這對James Foster來說是一大挑戰，因為他要想辦法整合模型程式碼和資料工作流程，來打造出一個可以套用到實際數據進行預測的國家級規模可用模型。</p> <p>因此，James Foster設計一個靈活架構來解決問題。他先用JuMP實作出一個核心模型計算模組DIETER.jl，再搭配一個負責管理配置的模組稱為STABLE.jl，來進行配置、階層設置、場景定義等工作，再搭配一組描述領域知識和邏輯的Julia腳本，將實際數據和Julia模型程式碼串聯，來進行計算和預測，才完成了這套電力預測系統，也順利上線了。</p> <p>James Foster也提醒，擴展任何現成模型前，要給自己充足時間，準備一系列檢查工具，才能順利完成任務。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>實例4：思科看上Julia簡潔快速，研發試驗AI產品原型不用再混兩套語言</strong></span></p> <p>思科是全球數一數二的IT老牌大廠，2013年買下捷克資安新創Cognitive Security。這家公司的技術主管Tomas Pevny進入思科後，專門研究如何用機器學習技術來找出被入侵或被病毒感染的電腦。</p> <p>他大量運用圖像隱碼技術（Steganography）和隱碼分析技術，目標是要實作出一套可優化的訊息傳遞圖學演算法，想要設計出涵蓋整個網際網路的圖（Graph）架構來建模。</p> <p>後來有位朋友推薦了一篇部落格文章給他，文章講述如何以Julia實作RBM類神經網路，而且可以比C語言少2倍運算成本。他被Julia深度學習框架Flux.jl吸引，認為這個框架，可以讓他快速實現目標。</p> <p>「Julia是我用來打造原型的主要語言，」Tomas Pevny表示，而且只需用Julia單一個語言即可，不必像過去得用「Python + TensorFlow + C」三劍客的組合，不能單用Python，還得動用到C語言才行。</p> <p>在Flux.jl釋出0.3版後，他就自己建立的多實例類神經網路函式庫主要功能全都移植到Flux.jl框架上，他與同事也跳下來擴充Flux，來支援自建的Mill.jl函式庫中一般與多實例學習問題。</p> <p>為何看上Julia來打造雛形？Tomas Pevny舉例解釋，在實作卷積網路時，他用布林值來定義稀疏矩陣，只寫兩行Julia程式碼，就能比同樣用途的Python程式碼快上7.5倍。對他來說，Julia的簡潔快速，讓他更有效率打造原型、快速開發和試驗。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>實例5：數秒計算能模擬5萬輛車真實車流，德勤澳洲用Julia打造更即時的數位分身模擬平臺</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E8%8B%A5%E6%A8%B8-%E5%9F%8E%E5%B8%82%E8%BB%8A%E6%B5%81%E6%A8%A1%E6%93%AC%E5%9C%96-%E5%9C%963-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-%E5%BE%B7%E5%8B%A4%E6%BE%B3%E6%B4%B2.png" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:14px;">圖片來源／德勤澳洲</span><br /><strong>德勤澳洲用Julia打造數位分身平臺Optimal Reality Digital Twin，幾秒內就能模擬出數百萬個真實物件的數位分身，來呈現彼此間的網絡關係作為決策參考之用。</strong></span></p> <p>德勤（Deloitte）澳洲分公司用源自F1賽車的模擬技術，打造了一個即時數位分身模擬平臺Optimal Reality Digital Twin，可以在幾秒內，就模擬出數百萬個真實物件的數位分身，來呈現彼此間的網絡關係作為決策參考之用。</p> <p>例如，德勤用這套系統來模擬澳洲空域24小時內所有航班的飛機移動路徑，來找出調整航線改善空中交管的維運效率，或是可以找出更好起降排程，來縮短飛機在空中等待降落的繞場時間，也能減少油耗。另外，這個平臺也能用來模擬一座城市的各種能源即時使用情況，作為打造智慧城市的參考。</p> <p>還有一個進入PoC驗證的實例是，用來模擬5萬輛汽車的分身，來呈現在城市道路上移動的即時車流情況，可以模擬出車對車，以及車與環境之間的互動，例如車禍事件或塞車，甚至可以模擬車流如何受到城市大眾運輸的影響，作為設計大眾運輸方式的參考。</p> <p>為了讓這套模擬系統可以更即時完成龐大的模擬計算，德勤澳洲在背後所用的關鍵技術就是Julia。</p> <p>不只如此，為了讓這套平臺可以套用到更多場景和產業，德勤澳洲採用微服務架構的設計。但Julia是一門年輕的語言，還在快速發展階段，為了讓產品團隊專注於上層應用和功能，而不用時時跟進Julia套件的最新進展，德勤團隊利用Julia套件生態系資源，打造一款內部使用的專用SDK。</p> <p>這個SDK包括一個微服務樣板、一個公用程式樣板，還有各種公用程式套件和一個自定義的GraphQL介面。其中，微服務樣板是開發者打造微服務的第一步驟，樣板中含有多種功能，像是預設通訊路由、日誌記錄行為、自動文件生成、CI/CD腳本（如建立、測試和雲端部署）等。</p> <p>德勤澳洲的研發工程師Malcolm Miller指出，微服務樣板套件節省開發微服務的時間，也讓團隊更專注於微服務的核心功能，而且能確保不同微服務的程式碼，都是標準化的。而公用程式樣板，則收錄了所有微服務都會用到的共通功能，並為這些功能提供一致的介面。</p> <p>他總結，這套以Julia開發的SDK，讓團隊更能專注於自己的工作，也加速整體微服務開發流程，而且團隊更容易維護程式碼、降低重複性。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>實例6：美國紐約聯邦儲蓄銀行亮相史上最複雜DSGE模型</strong></span></p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E8%8B%A5%E6%A8%B8-NYFed-%E5%9C%964-%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90-Erica%20Moszkowski.png" style="width: 600px;" /></p> <p><span style="color:#696969;"><span style="font-size:14px;">圖片來源／Erica Moszkowski</span><br /><strong>美國紐約聯邦儲蓄銀行以Julia打造自家史上最複雜的總體經濟模型DSGE，研究分析師Erica Moszkowski指出，當時的Julia 0.4版執行效能就已比MATLAB語言還要快。</strong></span></p> <p>2015年，美國紐約聯邦儲蓄銀行（FRBNY）公布了自家有史以來最全面、最複雜的總體經濟模型：動態隨機一般均衡模型（DSGE），而且是以Julia寫成。</p> <p>DSGE模型非常重要，因為，它是各國央行用來分析貨幣政策、預測經濟走向的工具，舉凡經濟成長、消費支出和投資等趨勢都包括在內，臺灣央行也用DSGE來分析貨幣策略。</p> <p>對FRBNY來說，DSGE模型的複雜程度更勝以往，需要更快速有效的運算。這是因為，美國自身和全球的經濟龐雜度大增，資料也越來越複雜，因此得開發更有效的工具，來分析經濟變數間的關係，提供政策建議。</p> <p>為此，FRBNY研究分析師Erica Moszkowski帶領團隊，試著用Julia來打造DSGE模型。在他們看來，Julia有兩大優勢，首先是開源的免費軟體，對沒資源購買軟體授權的學術研究單位或組織來說，取得性更高。再來是，隨著DSGE模型越來越複雜，他們需要一個能高速計算的語言，來執行預測和政策分析。</p> <p>接著，他們做了簡單的比對，發現用Julia寫成的模型計算時間，比經典的MatLab和Fortran語言還要快，更比原有系統快上10倍，就連模型中的特定求解測試也快了11倍。</p> <p>「這對性能改善十分重要，因為，這個測試通常得跑上萬次，」Erica Moszkowski補充，測試時間縮短，意味著模型能更快速執行其他計算，也能節省模型運算成本。</p> <p>她總結，Julia讓FRBNY寫出更通用簡潔的程式碼，也更容易維護。而且改用Julia後，DSGE模型的程式碼庫精簡了一半。FRBNY分析團隊在設計套件時，發現用Julia寫經濟模型有幾個好處，如彈性且強大的型別系統，能讓團隊設計出更直覺、簡單的程式碼庫，而多重派送（Multiple dispatch）能讓他們寫出更通用的程式碼。</p> <p>最後，FRBNY也把他們打造的DSGE.jl模型開源出來，讓需要研究總體經濟的使用者免費使用。</p> </div></div></div>
2021/11/2 07:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147563
【Julia臺灣企業實例：卡米爾】用Julia改寫超慢2成程式碼，讓龐大空污監測資料前處理快10倍
<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>對一家成立21年的IT公司來說，擁抱新技術難嗎？「一點都不！」專攻政府大數據分析和AI服務的卡米爾創辦人暨技術長邱泊寰自說。</p> <p>2018年，擁有資料科學新女神頭銜的Julia程式語言釋出1.0版，邱泊寰馬上就注意到了。這個能用表情符號和中文撰寫程式的語言讓他非常驚艷，更在一次讀書會中把Julia帶到團隊面前，讓毫無程式經驗的專案經理，都能快速上手這個語言。他們還用來加速資料前處理工作，改善了原有IT架構，甚至，重要專案20%核心程式碼改用Julia後，得到比Python快10倍的執行速度。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>快速嚐鮮新技術，讀書會帶團隊認識Julia</strong></span></p> <p>快速嘗試新技術，一直是卡米爾的傳統。邱泊寰回憶，2000年是個Java備受推崇的年代，但卡米爾成立之初，就決定擁抱當時還未爆紅的Python。他們一路跟隨Python網頁框架的變化，從早期的Zope、Django，再到後來的Flask和FastAPI，都在一出現就嚐鮮試用。</p> <p>累積至今，卡米爾用Python開發的專案就有299個。其中最具代表性的，就是與環保署合作的「AI空污溯源平臺」，透過8,000個遍布全臺的IoT感測器和演算法，來揪出偷排廢氣的工廠。他們的努力，更協助政府有證據開出2億多元的空污罰款。</p> <p>儘管卡米爾十分仰賴Python，他們對新技術仍充滿好奇。2018年Julia 1.0現身，成為資料科學界口耳相傳的新聞，邱泊寰也格外關注。「Julia是一個驚喜！」他解釋，當他與團隊看到Julia高效、快速的新聞後，就立刻展開研究。</p> <p>一試卻發現，當時的Julia不但啟動速度沒有更快，在Linux Shell的啟動時間反而比Python的0.02秒慢上10倍，在開發環境Jupyter Notebook中更是可怕。與一鍵啟動的Python相比，Julia在Jupyter Notebook的啟動時間就等上10幾秒，而且穩定性不如Python，常常沒回應，若執行超過50行的程式碼，每10分鐘就得重新啟動一次。這些嘗試，讓卡米爾對Julia官方宣稱的高速說法產生懷疑。</p> <p>但他們不放棄，摸索多次後才得知，Julia要先熬過第一次啟動慢、第一次編譯慢的階段，才會在後續的運作時間取得速度優勢。他們實戰一星期後，再三驗證這個說法，才放心大力擁抱Julia。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>領導者帶頭做，用來終結ElasticSearch + K8s大架構迷信</strong></span></p> <p>於是，邱泊寰開始在卡米爾推廣Julia，內部舉辦多次讀書會和共學團來研究。不過，他坦言，當時多數夥伴仍在觀望，直到有一天，他決定拆掉原本ElasticSearch搭配K8s的技術架構，用Julia改寫部分核心程式碼時，團隊才對Julia驟然改觀：原來邱泊寰是玩真的。</p> <p>這個「ElasticSearch + K8s」架構，是卡米爾多年前因喜愛新技術而導入。但這個叢集架構較適合處理1萬臺機器以上的大型作業，而業務需求未達這個規模的卡米爾，採用叢集作法來執行，反而比直接用單臺機器執行來得更慢。</p> <p>邱泊寰也認為，直接使用資料庫系統的作法，容易讓程式設計師偷吃步，他們反而不會自行撰寫資料結構，也不會用單純的CSV和JSON檔案格式來處理大量資料流，反而仰賴資料庫的橫向擴展架構，來解決龐大資料量處理。</p> <p>「這是資深程式設計師不該做的決策，但，我們做了。」他表示，卡米爾後來花了2年拆掉這個架構，改以Julia搭配Python，再利用POSIX 純檔案系統來處理複雜運算，甚至連資料庫都不用。「這是個非常好的體驗！」他說。</p> <p>在拆解過程中，他們用Julia改寫原本資料處理速度最慢的部分程式，結果得到10倍速度提升。這一收穫驚艷了團隊，他們將這20%的改寫程式碼納入「AI空污溯源平臺」核心程式碼，解決了原本Python效能卡關的瓶頸。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>當Numba無法囂張，就用Julia來加速揪出空污兇手</strong></span></p> <p>這套AI空污溯源平臺是利用全臺IoT感測器數據，即時預測排放空污的可疑工廠，讓環保署稽查人員有更多時間前往稽查。平臺所處理的資料量每天不同，但最高可達到2GB的CSV資料，一個月也會累積到30GB的CSV資料，再加上必須即時運算，運算量非常大。</p> <p>在這個專案中，卡米爾採用Python資料處理工具Pandas和自行設計的數學演算法來執行任務，不過，這個作法需要將CSV檔案中的每一列（Row）的資料取出來運算，就算以Pandas apply命令來處理，執行速度還是非常慢。</p> <p>他們原想借助Python圈的慣用作法，用Numba即時編譯器和NumPy函式庫來加速，但自行設計的數學演算法，卻讓Pandas中的巢狀結構，難以用Numba和NumPy來實現高速運算。這時，「Julia的迴圈運算就能派上用場，」邱泊寰指出，只要簡單地用陣列執行，速度至少比Python快上10倍，非常驚人！</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>資料前處理時間從1個月縮短為3天，也間接省下雲端成本</strong></span></p> <p>在這個專案中，Julia厲害之處在於空氣污染數值的前處理，像是數值合併、刪除格式錯誤和經緯度的處理等。甚至，3年期PM2.5資料清理原需1個月才能完成，改用Julia後，3天內就能解決。</p> <p>另一方面，由於IoT感測器每天會產生大量CSV格式資料，卡米爾也自行改良Julia套件，直接將CSV資料轉換為Parquet儲存格式來減少資料大小，「只需1秒轉換，資料量就能縮小100倍。」光是資料精簡就幫卡米爾省下不少雲端儲存和運算的成本。</p> <p>成本的節省，在整個IT架構整骨後更是明顯。邱泊寰透露，卡米爾原本每年租用Google雲端平臺服務得花上60萬元，但拆掉ElasticSearch搭配K8s的舊架構，改用Julia + Python + POSIX純檔案系統後，雲端租用成本降為20萬元，減少三分之二的費用。雖不全然是Julia的緣故，但它間接促成這個效益。</p> <p>這也說明了公雲平臺對Julia的支援。邱泊寰指出，卡米爾能輕易將Julia程式打包為Docker檔案，再部署到Google雲端平臺上，以平臺上的虛擬機器來執行，也能直接用Google Cloud Run來執行Julia Docker檔案，過程並不費力。</p> <p><span style="font-size:28px;"><strong>5招法則擁抱Julia，接下來還要學習AI應用</strong></span></p> <p>回首來時路，邱泊寰總結出說服團隊採用Julia的5招關鍵。首先，企業必須要有非常堅定的傳道者，要在公司內持續推廣半年以上，讓同事認識Julia後，再開始將Julia導入真實專案中，並挑選執行速度最慢的20%程式碼來改寫。</p> <p>第三招，必須實際測量成效，進行新舊方法比較，親眼見證加速10倍的好處，團隊成員就更認可Julia的優勢。第四，還要將改寫後的新程式碼，納入專案核心程式碼中持續使用。最後，為了進一步擴散Julia，要讓接手專案維運的成員一面學習Julia，一面負責維運，讓開發部門以外也有更多成員會使用它。</p> <p>但卡米爾目前對Julia的運用，幾乎是資料前處理，還未用於AI。雖然Julia號稱AI優於Python，但邱泊寰認為，對熟悉Julia AI底層演算法的人來說，很容易以Julia打造一套演算法，而對Julia入門者或只想用現成Julia演算法的人並非易事，因為現有AI框架如TensorFlow仍以Python為主，多不支援Julia，且Python的學習資源遠大於Julia。這也是卡米爾積極參與Julia臺灣社群的緣故，要從不同管道獲得更多資源。</p> <p>邱泊寰建議，想上手Julia的企業，可先以Julia執行資料前處理運算，特別是已有CSV資料的企業。因為，「Julia光讀寫CSV資料就比Python快10倍，」他指出，企業可先找出程式碼最慢的環節，再以Julia改寫，就能享受驚喜。</p> </div></div></div>
2021/11/2 07:00作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147583
5G趨勢月報第24期：全球首個非蜂巢5G標準ETSI DECT-2020，正式獲ITU電信聯盟批准，成為未來採行的5G…
<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="color:#0000FF;"><strong>2021/10/01~10/30精選5G趨勢新聞</strong></span></h3> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">非蜂巢5G標準</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> ITU電信聯盟 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>ITU電信聯盟正式批准全球首個非蜂巢5G技術ETSI DECT-2020，成為未來採行的5G標準之一</strong></span></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/Snap7.png" style="width: 600px; height: 274px;" /></p> <p>不同於現今主要5G網路，都是採行電信網路架構的蜂巢式網路，全球第一個非蜂巢5G網路技術DECT-2020 NR，最近<a href="https://www.etsi.org/newsroom/press-releases/1988-2021-10-world-s-first-non-cellular-5g-technology-etsi-dect-2020-gets-itu-r-approval-setting-example-of-new-era-connectivity">正式通過國際電信聯盟（ITU）無線電通信部門ITU-R工作小組的同意</a>，正式納入IMT-2020技術建議書中，成為未來採行的5G標準之一。</p> <p>DECT-2020 NR是由歐洲電信標準協會（ETSI）在去年10月公布的一項非蜂巢式IoT新無線電（NR）新標準，是以早期家用無線電話的DECTTM數位通訊標準為基礎設計的下一代新標準，能支援各種IoT裝置連網應用，從智慧電錶、工業 4.0到智慧建築、物流和智慧城市等應用。</p> <p>ETSI 技術委員會DECT副主席Jussi Numminen解釋，新的 ETSI 5G 標準是第一個可以支援頻譜共享和多個不同行動網路頻段共用的5G技術。他也提到該標準有幾大好處，包括不需要電信商當作中間人，也不需要建立5G基礎設施，而且5G網路使用免授權，能無償使用非授權國際頻段（如國際物聯網專用1,900MHz頻段等），還具備有密集且大規模網路連接能力，甚至成本只有蜂巢式網路的十分之一。</p> <p>從技術角度來看，ETSI表示，該標準與5G蜂巢式網路最大差別，在於其採用去中心化網路架構。在此架構下，每臺5G設備或裝置都可以視為一個網路路由器，如同5G小型基地臺，作為5G網路節點，彼此互連。這樣的好處是，不只能在5G網路中自動增加設備新節點，也能從所有節點中找到最佳網路路徑，甚至只要其中一個網路節點出問題，其他節點能迅速重建新的互連網路，從而提高可靠度。另外透過去中心網格技術，也能達到通系統的碳足跡排放顯著降低。</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 電信三雄</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 5G SA商用 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>臺灣電信商的企業5G專網開始支援商用5G SA服務，中華電信搶頭香</strong></span></p> <p>臺灣5G商用推出一年後，終於向下一階段5G SA網路邁進。電信三雄之一的中華電信開出第一槍，搶先推出商用5G SA服務，有別於先前5G網路是以5G NSA（非獨立組網）架構為主，採用5G SA新架構的新一代5G網路，因使用虛擬化、軟體定義等純5G的獨立核網技術和5G專用基地臺所搭建，擁有更高頻寬、更低延遲和更大連結能力。</p> <p>中華電信表示，初期先推出5G SA專網服務，鎖定包含企業5G專網在內的垂直場域應用，但並未透露公眾5G SA網路何時推出。雖然該5G SA專網才剛推出，但已有電子製造業、傳統產業、文化展場及醫療機構陸續導入。</p> <p>電信三雄另外兩家在5G SA商用亦有所動作，像是中華電信5G SA服務推出隔幾日，台哥大也宣布自家5G服務正式從NSA邁向SA服務，並表示該5G網路已通過NCC審驗，可提供真正的SA服務，未來可以運用在智慧醫療、車聯網、智慧工廠等各式應用場景。至於剛拿下全球5G網速寶座的遠傳電信，雖然沒有相關發布，但早前該公司也積極布局5G SA，不只建立5G SA測試平臺，還完成了5G SA語音數據通話測試。</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 福特</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 5G專網 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>美國汽車大廠福特新一代電動車工廠導入5G專網，協助加快汽車生產製造</strong></span></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/cq5dam_web_881_495.jpg" style="width: 600px; height: 400px;" /></p> <p>美國汽車大廠福特在新一代汽車製造工廠中，導入5G專網，協助汽車生產製造。這座5G專網的汽車工廠，未來將用於生產Lightning電動皮卡車，福特採用AT＆T的5G專網方案，在工廠Rouge電動汽車中心導入5G 和MEC等技術，來打造自家的5G電動車生產工廠。</p> <p>AT&T 表示，透過採用速度比4G或Wi-fi更快的5G網陸，可以大大改善整個車輛生產流程，像是可以允許產線人員使用5G平板電腦接收設備狀態和取得庫存即時資訊，加快生產作業，作業員也能以5G手機當作掃描器來讀取車輛或組裝元件上的資訊。</p> <p>另外，在機器人應用方面，福特將透過5G低延遲，來加快自動化機器人決策和反應時間，提高自動化生產效率，未來將在工廠以無線方式為生產完的新車進行更新，從而減少更新處理時間和提高新車交付的速度。</p> <p> </p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> </span></strong></span><strong style="color: rgb(255, 255, 255);"><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">愛立信</span></strong> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 6G </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>愛立信亞太CTO：新世代6G技術演進，將聚焦硬體、雲端、開源、整合AI和網路進化</strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%963_%E6%84%9B%E7%AB%8B%E4%BF%A1%E4%BA%9E%E5%A4%AA%E5%8D%80%E5%89%AF%E7%B8%BD%E8%A3%81%E6%9A%A8%E6%8A%80%E8%A1%93%E9%95%B7Ewerbring%E5%8D%9A%E5%A3%AB%E5%88%86%E4%BA%ABBeyond5G_6G%E7%99%BC%E5%B1%95%E8%B6%A8%E5%8B%A2.png" style="width: 600px; height: 357px;" /></strong></span></p> <p>雖然5G才剛上路沒幾年，現在談6G還太早，不過一些大型電信設備商很早就提前為下一代6G網路展開研究。在近日舉行的下世代無線通訊國際研討會中，愛立信亞太區副總裁暨技術長 Magnus Ewerbring也透露他們對於未來6G發展的最新觀察。</p> <p>有別現行5G網路考慮到的特性仍以傳輸速率、延遲性、網路效能及覆蓋等為主，Magnus Ewerbring表示，愛立信對於新世代6G更看重的是，服務的可用性、服務的多功能性、部署的彈性、代管分散式應用，以及感測和Extreme devices。</p> <p>在技術演進上，他指出，6G的技術演進包含幾大面向，硬體、雲端、開源、整合的AI<wbr></wbr>以及網路演進。以硬體來說，如採用低碳的永續材質和更低功耗硬體設計等。</p> <p>他也提及目前內部團隊正在評估中的一些6G使用案例的技術場景，<span style="font-family:"Noto Sans CJK TC Regular",sans-serif">包含無限連網、<wbr></wbr>值得信賴的系統、認知網路和網路運算結構。例如在無限連網方面，可</span>以透過裝置間通訊(device-device communication)，來解決在某些情況下，無網路可用或訊號太弱的情況。另外，在感知聯網、智慧連網裝置、數位化和可程式化實體世界，以及相互連結且永續發展的世界，都是他提到未來可能實現的6G場景應用案例。</p> <p> </p> <p>圖片來源／福特、愛立信、ETSI</p> <p> </p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 更多5G動態 </span></strong></span></p> <p><strong>1.聯發科與NEC合推5G CPE和Mi-Fi產品，搶攻日本5G家用市場</strong></p> <p><strong><strong><strong>2.繼華為後又一家中國電信商遭禁，FCC以國安為由撤銷並終止中國電信在美電信業務 </strong></strong></strong></p> <p><strong><strong><strong>3.友達龍潭四代廠正在導入5G專網，結合AMR自動搬運機器人應用</strong></strong></strong></p> <p>資料來源：iThome整理，2021年10月</p> </div></div></div>
2021/11/1 11:25作者余至浩https://www.ithome.com.tw/news/147585
上市營建公司日勝生遭網路攻擊，部分資訊系統受影響
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>臺灣上市日勝生營建集團遭網路攻擊，在10月29日證交所發布重大訊息說明影響，指出日勝生及其子公司有部分資訊系統遭受駭客網路攻擊，對公司日常營運並無重大影響。</p> <p>國內上市建材營造公司日勝生，過去從日堡興業到日勝建設，2000年再更名為日勝生活科技，旗下事業從營建本業擴展到多角化經營，跨足購物商場、觀光休閒旅館、轉運站、物業管理與公寓式酒店，集團共有26家公司，包括京站投資控股、日勝生加賀屋國際溫泉飯店、集順生活科技、萬達通實業、日鑽綠能科技等。</p> <p>根據日勝生的這則資安事件公告內容，該公司表示有部分資訊系統遭到網路攻擊，子公司也受影響。對於事件處理經過，該公司在偵測到內部部分資訊系統遭網路攻擊後，資安團隊隨即啟動防禦機制與備援作業。</p> <p>目前，該公司說明這起事件對公司日常營運沒有重大影響，而後續的復原與檢討方面，其內部資訊系統陸續回復運作，他們也表示將檢視並強化現有的基礎架構，全面提升網路安全等級，以保護資料安全及完整性。</p> <p>整體而言，該公告僅揭露資訊量相當有限的初步調查結果，我們進一步確認是何種類型網路攻擊事件，日勝生公共關係室協理暨發言人陳婷婷表示，該公司遭遇的是勒索軟體攻擊，這起事件發生在前幾天，該公司發現網路變慢，有一些檔案被加密，便啟動資安應變工作開始清查，後續也已經向警方報案。</p> <p>對於這次事件也影響到子公司，陳婷婷表示，由於集團規模大，因此有一些伺服器是屬於共用，所幸這次事件沒有帶來重大影響，公司已透過備份進行復原，目前大部分都已經復原完畢。</p> <h2><strong>2021-10-29 日勝生資安事件小檔案</strong></h2> <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:547px;" width="547"><colgroup><col /><br /><col /><br /></colgroup><tbody><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;width:170px;"><u>網路攻擊事件類型</u></td> <td style="width:378px;">公告中表示遭遇駭客網路攻擊，經我們洽詢後，該公司發言人表示是遭勒索軟體攻擊</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;"><u>事中應變措施</u></td> <td style="width:378px;">啟動防禦機制及備援作業。已報警</td> </tr><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;"><u>初步調查結果</u></td> <td style="width:378px;">目前透露資訊非常有限，未公布感染病毒名稱，被入侵管道，以及感染方式等。</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;"><u>事件影響範圍</u></td> <td style="width:378px;">僅提及部分資通訊系統</td> </tr><tr height="24"><td height="24" style="height:24px;width:170px;"><u>事件對營運的影響</u></td> <td style="width:378px;">對日常營運無重大影響</td> </tr><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;width:170px;"><u>事後復原與檢討</u></td> <td style="width:378px;">公司內部資訊系統陸續回復運作中，將重新檢視及強化網路安全。</td> </tr><tr height="48"><td height="48" style="height:48px;width:170px;"><u>對外公告資安事件</u></td> <td style="width:378px;">在10月29日發布於臺灣證券交易所重大訊息，該公司網站則無相關資訊</td> </tr><tr height="24"><td colspan="2" height="24" style="height:24px;"> 資料來源：iThome整理，2021年11月</td> </tr></tbody></table><p> </p> </div></div></div>
2021/11/1 14:35作者羅正漢https://www.ithome.com.tw/news/147592
微軟買下調節Xbox社群內容的Two Hat
<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>內容管理以乎已成為每一個社群平臺上的頭痛任務，<a href="https://blogs.microsoft.com/blog/2021/10/29/microsoft-acquires-two-hat-to-collaborate-on-online-safety-and-digital-wellness-solutions-for-online-communities/" target="_blank">微軟上周宣布</a>，已買下過去幾年一直協助微軟調節Xbox社群內容的Two Hat，雙方並未公布交易金額。</p> <p class="rtecenter"><img alt="" src="https://pbs.twimg.com/media/FC3r9i9WYAUJLek?format=jpg&name=small" style="width: 400px;" /></p> <p><span style="color:#696969;">圖片來源_Two Hat</span></p> <p>2012年創立的Two Hat以人工智慧（AI）協助平臺進行內容分類及過濾，平均每月協助過濾1,020億個人們之間的互動，包括訊息、用戶名稱、圖片及影片，而且都是即時完成。</p> <p>負責Xbox產品服務的微軟副總裁 Dave McCarthy表示，他們相信遊戲應該是兼容並蓄且歡迎所有人的，過去幾年微軟一直與Two Hat合作，以於遊戲及非遊戲服務中導入內容調節技術，包括Xbox、Minecraft及MSN，以在有害內容觸及會員及社群之前就偵測到它們並將之移除。</p> <p>McCarthy指出，把Two Hat納入麾下將加速推動微軟的內容調節解決方案，從遊戲、微軟的消費者產品，到第三方的合作夥伴，現階段也會持續服務Two Hat的即有客戶。</p> <p>McCarthy言下之意是打算把Two Hat的技術發展成產品，而不侷限於內部使用。</p> </div></div></div>
2021/11/1 15:59作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147593
臺灣第二屆FHIR聯測開跑產業更多元，不只醫界，連電信業和法人都加入，明年跨入醫療資安將聯測身分驗證
<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>第二屆臺灣FHIR聯測今日（11/1）正式在林口新創園區展開，今年參加團隊不僅橫跨醫院、企業、學校和法人單位，大幅增加到34家機構，測試類別更新增了時下熱門的基因定序、數位病理和整體影像檢查流程，要讓參與者在不同情境下，測試自家系統能否以國際醫療資料交換標準FHIR來拋轉資料。明年，FHIR聯測還將納入身分驗證類別，將測試範圍擴大到醫療資安領域，與電子病歷上雲政策相輔相成。</p> <p><strong><span style="font-size:24px;">今年吸引更多醫院、醫資廠商和新創，遠傳電信也加入</span></strong></p> <p>臺灣醫療影像資訊標準協會（MISAT）歷經5年籌備，在2020年終於成功聯手經濟部中小企業處，舉辦第一屆臺灣FHIR聯測。聯測的目的，是要讓醫院、醫資廠商的系統，用符合HL7組織制定的國際醫療資料標準來互通資料，打破資料溝通障礙，改善未來國內外醫療資料的互通性。</p> <p>去年第一屆共有19個單位參加，範圍涵蓋醫院、醫資業者、學校，如三軍總醫院、嘉義基督教醫院、商之器和陽明大學等，來針對病人個人資料、生理量測數值、用藥紀錄、影像與AI標記等4大類別，進行FHIR互通測試。當時有29個系統參加聯測，最後26個通過，總共執行了1萬2千筆交易。</p> <p>今年，MISA再次聯手經濟部中小企業處，舉辦第二屆臺灣FHIR聯測。這次參加團隊數大幅增加，不只有6家醫院（如花蓮慈濟醫院、童綜合醫院、林口長庚醫院）、7間學校（如成大、陽交大、北護大FHIR與DICOM開源專案團隊），還有19家企業及2家法人（工研院、資策會）。</p> <p>特別的是，這19家企業中不只有老牌醫資廠商如康統醫學、商之器，還有從科技跨入醫療領域的遠傳電信、奇唯科技，更有12家新創參與。而且，在上述6家醫院中，還有一家是位於國外的慈濟印尼雅加達醫院，將透過VPN方式遠端參與這次FHIR聯測。</p> <p><strong><span style="font-size:24px;">今年上線全自動化系統輔助聯測查核，還新增基因定序、病理影像和影像檢查流程3大類別</span></strong></p> <p>有鑑於今年參與團隊大增，MISA聯手另一個聯測執行單位資策會，特別打造一款聯測自動化系統Gazelle，來協助督察員加速檢核聯測結果。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/Gazelle.png" /></p> <p>今年聯測主題總共有7大類別，包括病人基本資料、生理量測數據、藥物處方及用藥紀錄、影像與標記互通，以及新增的3種熱門資料交換場景：基因定序、病理影像和影像檢查流程（Scheduled workflow）。在每個類別中，都包含不同使用情境，比如藥物處方及用藥紀錄，就有病人或醫療單位建立某筆處方用藥紀錄的情境，或是疫苗施打與追蹤的情境，來測試參與系統能否順利拋轉FHIR資料、適當呈現用藥紀錄。</p> <p>就新增3種類別來說，基因定序包含2種測試項目：產生分子序列、查詢調閱臨床序列，也就是要能夠以FHIR API查詢基因定序資料。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9F%BA%E5%9B%A0%E5%AE%9A%E5%BA%8F.png" /></p> <p>而病理影像可分為病理影像和AI標記註解2部分，病理影像測試情境有查詢調閱DICOM WSI影像、顯示WSI影像，標記註解則有產生註解和產生DICOM TID 1500結構化報告這2種測試情境。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E7%97%85%E7%90%86%E5%BD%B1%E5%83%8F.png" /></p> <p>至於影像檢查流程的測試情境，是要模擬醫院完整的影像檢查流程，較為複雜。這個流程涉及了醫院核心系統HIS（如產生檢查單至排程系統）、醫療影像儲傳系統PACS（影像儲存管理和顯示）、醫學影像AI軟體（如產生標準DICOM AI標記），以及儀器製造商系統。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%BD%B1%E5%83%8F%E6%AA%A2%E6%9F%A5%E6%B5%81%E7%A8%8B.png" /></p> <p>MISAT秘書長連中岳強調，今年的醫學影像與標記、病理影像、影像檢查流程等3大類別，都符合國際IHE聯測規範。也就是說，未來臺灣取得國際認證後，參與這些類別且通過聯測的團隊，等於獲得國際IHE認證，更容易打入國際市場。</p> <p>另一方面，資策會數位所資深技術總監何文楨指出，資策會與MISAT早在聯測前，就特別打造專屬線上平臺，來為疫情嚴重時無法實體聚會做準備。同時，資策會也打算將通過聯測的系統，上架到林口數據平臺，並整合收費金流，來建立以林口數據平臺為基礎的生態圈。</p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%9E%97%E5%8F%A3%E5%B9%B3%E5%8F%B01.png" /></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E6%9E%97%E5%8F%A3%E5%B9%B3%E5%8F%B02.png" /></p> <p><span style="font-size:24px;"><strong>未來還要納入身分驗證機制、向國際申請IHE聯測認證</strong></span></p> <p>MISAT理事長蕭嘉宏指出，明年，FHIR聯測還將納入更多測試類別，特別是身分驗證機制、授權機制，來加強醫療資安標準化。這一點也與衛福部資訊處處長龐一鳴推廣的電子病歷上雲政策相輔相成，因為開放上雲後，資源較不充足的基層院所，就能選擇符合資安要求的廠商，來處理醫療資料交換。</p> <p>不只如此，明年，MISAT還要向國際IHE申請IHE-Taiwan聯測活動，要讓參與團隊能在臺灣原地測驗，通過後直接列為IHE核可機構，並將聯測結果同步登錄在國際IHE網站上。另外，MISAT還有一個計畫，也就是要聯手東南亞舉辦IHE Asia-Pacific聯測，提供亞太區跨國聯測活動。</p> </div></div></div>
2021/11/1 16:03作者王若樸https://www.ithome.com.tw/news/147594
11月1日資安大頭條
<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>今天是11月的第一天，新的一個月開始，我們也帶來全新的單元，帶大家快速總覽這個周末到現在的重要資安新聞。從下面列出的資安新聞中，多起事故與勒索軟體攻擊有關，而國際間也通力合作在緝捕發動攻擊的網路罪犯，值得留意的是在事故的方面，不是只有政府機關或是大型組織才會成為駭客的目標，就連熱門遊戲Minecraft的玩家也遭到歹徒鎖定。</p> <p>而在惡意軟體攻擊的事故中，研究人員揭露一種透過Chrome瀏覽器來鑽漏洞，進而以合法應用程式來攻擊Windows 10電腦的手法。此外，也有極為隱密，先滲透到受害電腦再接收攻擊模組，並在記憶體內執行的攻擊行動，而使得研究人員調查極為困難。</p> <h2><strong>勒索軟體</strong></h2> <p>1. <a href="http://www.fortinet.com/blog/threat-research/chaos-ransomware-variant-in-fake-minecraft-alt-list-brings-destruction">勒索軟體Chaos鎖定日本Minecraft玩家發動攻擊</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211101-01.png" style="width: 400px; height: 206px;" /></p> <p>2. <a href="https://www.europol.europa.eu/newsroom/news/12-targeted-for-involvement-in-ransomware-attacks-against-critical-infrastructure">歐洲刑警組織逮捕12名嫌犯，疑與1,800起勒索軟體攻擊有關</a></p> <p>3. <a href="https://blog.morphisec.com/decaf-ransomware-a-new-golang-threat-makes-its-appearance">勒索軟體駭客也導入敏捷開發！研究人員揭露以Go語言快速開發的Decaf勒索軟體</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211101-03.png" style="width: 400px; height: 267px;" /></p> <p>4. <a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hive-ransomware-now-encrypts-linux-and-freebsd-systems/">勒索軟體Hive鎖定Linux和FreeBSD系統加密</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211101-04.png" style="width: 400px; height: 376px;" /></p> <p>5. <a href="https://www.securityweek.com/ransomware-attack-hits-png-finance-ministry">勒索軟體攻擊巴布亞紐幾內亞財政部</a></p> <h2><strong>惡意軟體</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.rapid7.com/blog/post/2021/10/28/sneaking-through-windows-infostealer-malware-masquerades-as-windows-application/">惡意軟體利用Chrome瀏覽器，攻擊Windows 10用戶</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/20211101-06.png" style="width: 400px; height: 237px;" /></p> <p>2. <a href="https://www.welivesecurity.com/2021/10/27/wslink-unique-undocumented-malicious-loader-runs-server/">惡意軟體攻擊出現新手法：Wslink在記憶體內載入接收到的模組發動攻擊</a></p> <p>3. <a href="https://www.cybereason.com/blog/threat-analysis-report-snake-infostealer-malware">駭客利用惡意軟體Snake竊取逾50款應用程式帳密</a></p> <h2><strong>漏洞揭露</strong></h2> <p>1. <a href="https://www.securityweek.com/chrome-95-update-patches-exploited-zero-days-flaws-disclosed-tianfu-cup">中國挖掘漏洞賽事天府盃揭露的Chrome零時差漏洞，Google著手修補</a></p> <p>2. <a href="https://www.helpnetsecurity.com/2021/10/29/cve-2021-30892/">蘋果修補可繞過macOS作業系統防護機制的漏洞</a></p> </div></div></div>
2021/11/1 12:16作者周峻佑https://www.ithome.com.tw/news/147590
微軟抗議AWS獲得的100億美元NSA雲端合約，受到GAO支持
<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 Web Services（AWS）在今年7月獲得美國國家安全局（NSA）一紙價值100億美元的合約，以協助NSA將其機密內容現代化，不過，微軟同月即向美國政府審計辦公室（GAO）提出抗議，<a href="https://www.gao.gov/press-release/statement-microsoft-bid-protest-decision" target="_blank">GAO調查後於上周五（10/29）要求NSA必須重新評估該合約</a>，等於是重演了<a href="https://www.ithome.com.tw/news/145492" target="_blank">美國國防部的JEDI合約的爭奪事件</a>，只是角色對換了。</p> <p>NSA該紙合約的採購名稱為WildandStormy，主要用來支援NSA機密與非機密的運算需求，在得知合約花落AWS之後，微軟決定行使其合法權利，向GAO提出抗議。</p> <p>由於WildandStormy的合約屬於機密內容，因此不管是NSA、微軟或GAO都未對外揭露細節，但GAO於聲明中表示，該機構發現NSA某些方面的評估是不合理的，因而建議NSA應重新進行評估與決策，作出新的來源選擇。</p> <p>這無疑是微軟與Amazon之間的另一場百億合約爭奪大戰。</p> <p>2018年時，美國國防部（DoD）提出了價值100億美元的JEDI招標案，以翻修國防部的運算基礎設施，隔年微軟擠下了呼聲最高的AWS，拿走了JEDI合約。同年Amazon即向美國索賠法院（United States Court of Federal Claims）提出抗議，法官因而祭出臨時禁令，阻止DoD與微軟執行JEDI合約。</p> <p>由於JEDI專案遲遲無法展開，讓DoD在今年7月決定取消JEDI，重新擬定其它的專案，也不再要求由單一業者負責執行。</p> <p>同樣是100億美元的合約，同樣是微軟與AWS，但WildandStormy合約的角色對換了，這次提出抗議的是微軟，外界亦揣測微軟的行動將拖慢WildandStormy的執行。</p> <p><a href="https://www.nextgov.com/it-modernization/2021/10/gao-sides-microsoft-massive-nsa-contract-protest/186487/" target="_blank">GAO向Nextgov透露</a>，GAO只是對NSA的採購流程有規範權力，並沒有判斷AWS或微軟提議的優劣，對於誰最能滿足政府需求的決定，依然留給進行採購的組織；NSA則說，它們尊重GAO的決定，混合雲端依然是NSA的優先選擇，也會確保業者的能力得以支援NSA的任務。</p> </div></div></div>
2021/11/1 13:38作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147591
第一名的最強對手
<div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>這是20年來第一次，TIOBE開發語言排行榜的第一名，不是C語言，也不是Java。</p> <p>這個排行榜，從2000年開始，針對全球Top25流量的搜尋引擎，追蹤開發語言相關關鍵字的熱度，計算出每個月，最多人好奇、查詢的熱門開發語言。從排行榜創立之今，一直都是兩大主流語言C和Java輪流坐上龍頭寶座，直到今年10月。Python，這個三十歲的老語言，因為大受資料科學社群和AI模型開發者的熱愛，這幾年來快速竄紅，甚至，現在擠下了兩大語言龍頭，站上第一。</p> <p>以效能著稱的C語言和主打跨平臺能力的Java，輪流第一，意味著應用程式的主流需求，經常在效能和跨平臺支援之間擺盪。有時效能重要，又有時是跨平臺互通更重要。但不管是哪一種語言，都是應用程式所需的開發技術。但是Python奪下第一，意義截然不同，代表了AI應用的熱度，超越了AP開發的熱度。</p> <p>AP開發者寫的程式碼，通常就是最終目標想要的AP應用，但是在AI模型開發中，資料科學家撰寫的程式碼，是用來「訓練」資料的演算法程式，最後得到出一組訓練過的AI模型，常見是一組矩陣數據，而不是一支App。</p> <p>AI模型的開發，和AP程式的開發，是兩種截然不同的開發型態。AI模型開發需要反覆「訓練」資料，嘗試不同演算法、參數，才能找到預測力或辨識力更好的AI模型，這正是Python大受AI社群青睞的關鍵。簡潔好讀的語法，讓Python更能滿足資料科學們反覆嘗試的開發需求。</p> <p>站上第一名，不只是Python語言本身的特性，還因為背後龐大的社群和各種套件所組成的生態圈，讓Python用途更廣，也更方便落地到各種產業應用。甚至，不只AI圈，Python也紅回Web開發，系統管理應用領域。畢竟一套語言通吃越多領域，就會吸引更多類型的人才投入，也會反過來更擴大這個生態系的領域。</p> <p>但是，Python有一個最大的缺點，就是效能瓶頸。Python是為了系統管理所打造的直譯式語言，效能上比不上編譯式的C語言。因此，在開發AI應用時，資料科學家大都在模型訓練階段使用Python，等到要將模型部署上線時，會改用效能更好的C語言來重寫。這是典型的雙語言課題，得用兩種語言才能滿足反覆訓練過程的易讀性，和上線後需要的效能。</p> <p>尤其，現在許多AI應用上，機器學習模型的參數越來越多，要訓練的資料量也越來越大，甚至是要處理到TB級或PB級的海量資料，Python效能不足問題更顯得嚴重。</p> <p>麻省理工學院有間實驗室，一位老師帶著三個學生，決定重新打造一款專為資料科學而生的程式語言，來取代Python這個借來的語言，在2012年正式開源了這款語言Julia。</p> <p>「我們很貪婪。」創辦人們這樣強調：「我們要打造一個開源語言，具備C的速度和Ruby的動態性，要像Python一樣用於通用程式任務，像R一般輕鬆處理統計學，像Perl自然地處理字串，要像MatLab般擁有處理線性代數的強大能力，也要像Shell一樣能黏合不同程式。我們要它容易上手，也要它讓最嚴肅的駭客愛用。我們要它可互動，還要能編譯。」</p> <p>Julia一推出，就大受好評，快速成為資料科學圈的新武器，2015年，四位創辦人更乾脆成立了一家公司來維護和發展Julia。2018年正式釋出了1.0版，開始吸引了不少大企業的目光。</p> <p>統計至今年7月，Julia下載次數達到2,900萬次，GitHub星星超過20萬顆，相關套件達到6千個，從Google、微軟、IBM，莫德納藥廠、AZ藥廠、NASA等，超過上萬家企業都採用。</p> <p>舉幾個例子，全球第五大的保險公司英傑華原本上萬行程式碼的風險模擬預測系統，改用Julia重寫後只需用1千行，所需伺服器叢集從100臺減少到5臺。美國紐約聯邦儲蓄銀行用它來打造史上最複雜的總體經濟模型。輝瑞藥廠新藥研發的心臟模擬運算，從1天縮短到只要40分鐘就能算完。速度，正是這些企業看上年輕Julia，換掉成熟Python的主因。</p> <p>AI浪潮席捲了整個開發圈，讓Python站上浪頭成為第一夯的語言，但後浪來勢洶洶，Julia正是Python最強的競爭者。</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/ai">AI</a></div><div class="field-item odd"><a href="/tags/julia">Julia</a></div></div></div>
2021/11/1 11:53作者王宏仁https://www.ithome.com.tw/voice/147588
美國會再通過封殺華為、中興設備的法案
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p>美國國會上周通過一項名為《安全設備法案》(Secure Equipment Act)，禁止FCC審核在禁止輸入名單上的廠商設備並給予執照，對華為、中興再次出手封鎖。</p> <p>本法案是稍早美國眾議院通過後，<a href="https://www.markey.senate.gov/news/press-releases/senators-markey-and-rubio-hail-congressional-passage-of-secure-equipment-act" target="_blank">上周參議院無異議通過</a>，並將由美國總統拜登簽署成為正式法律。</p> <p>這個法案要求美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission，FCC），不得審核或頒發新的電信設備執照給被列於<a href="https://www.fcc.gov/supplychain/coveredlist" target="_blank">「涵蓋的設備或服務清單」</a>上的廠商，像是中國的華為及中興。這清單上的廠商被認為對美國構成國家威脅。</p> <p>在多次指控華為、中興等公司設備帶來國安威脅後，去年FCC正式要求美國電信業者移除、汰換由這些廠商提供的設備。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/143227" target="_blank">今年3月FCC更公布名單</a>，列出5家可能對美國國家安全造成威脅的通訊設備／服務的供應商，分別是華為、中興、海能達、海康威視，以及大華技術。</p> <p><a href="https://docs.fcc.gov/public/attachments/DOC-377380A1.pdf" target="_blank">FCC委員Brendan Carr也發表聲明</a>，指出此舉將可確保華為、中興等廠商所提供的不安全設備，不再安裝到美國通訊網路內。3月間，Carr呼籲FCC必須採取行動關閉「華為漏洞」。</p> <p>華為對美國官方的指控向來否認，<a href="https://www.reuters.com/technology/us-lawmakers-vote-tighten-restrictions-huawei-zte-2021-10-28/" target="_blank">此次則拒絕對媒體發表評論</a>，但該公司6月指FCC提出的名單是「誤導且不必要的懲罰」。</p> </div></div></div>
2021/11/1 10:41作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147582
Google公布具多工能力的AI架構Pathways
<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://blog.google/technology/ai/introducing-pathways-next-generation-ai-architecture/" target="_blank">Google上周公布</a>可改善現有機器學習過於專注單一任務的問題，能同時處理多樣任務、快速學習新任務、具備完整理解力的AI架構Pathways。</p> <p>Google資深院士Jeff Dean指出，現今的機器學習模型大都是為單一新問題而從頭訓練起，訓練好也只用於一項任務，結果企業或科學家開發出數千種單一任務的模型。由於模型能力無法累積、概括化（generalize），每次機器學習過程要花更久時間，需要的資料也更多，但人腦學習的運作並非如此，因為人類會在舊技能基礎上學習新技能。</p> <p>因此Google想訓練的是不但能處理多種不同任務的模型，而且還能利用及結合它在一項技能學習到的能力（學習從空照圖預測地面抬升的能力），來學習另一項新技能（例如預測洪水是否會流經某地形）。</p> <p>Google想訓練的是，可概括化到數百萬種任務的單一AI模型架構，它有多種能力，需要時可以調用，又能整合這些能力來執行更複雜的新任務。Google稱之為Pathways。利用Pathways，Google將開發能因應新需求、新問題的次世代AI系統。</p> <p>Dean解釋，今天的機器學習模型是一次處理資訊的單一模態（modality），無法同時處理一個以上。但Pathways使用多模態模型，可同時處理視覺、聽覺及語言理解。例如當系統不論聽到、看到「獵豹」這個字詞，或是看到這個動物的影像，都會引發同一種反應。Dean指出，這種多模態能力的模型能看得更全面，避免偏見或錯誤。</p> <p>此外，除了這些資訊，Pathways還能處理更多類抽象資訊，例如幫助科學家從複雜的天氣系統中，找出許多難以發現的資料規律（pattern）。</p> <p>Google 指出Pathways另一個優點是更有效率。Dean解釋，現有機器學習模型處理任務都太密集、太「勞師動眾」，即不論問題大小、簡單或複雜，都會啟動整個神經網路。但Pathways更像人腦的運作，處理簡單任務只會啟動零星資源，即啟用神經網路的一小部份路徑，而且它還會動態學習什麼任務、最適合使用哪些路徑，使得系統更有效率。</p> <p>例如Google建立的2個最大的機器學習模型，包括GShard 和Switch Transformer因為已經具有「零星啟動」特性，因此和同樣大的密集模型系統相比，僅耗費1/10的能源。</p> </div></div></div>
2021/11/1 09:27作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147581
Hive勒索軟體發展出Linux、FreeBSD版
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://twitter.com/ESETresearch/status/1454100591261667329" target="_blank">安全廠商ESET上周發現</a>最近活動猖獗的勒索軟體Hive，現在衍生出Linux及FreeBSD版本，顯示駭客開始鎖定其他目標。</p> <p>今年6月被首度發現的勒索軟體Hive一開始是鎖定欠缺資安資源的醫療機構，而後受害企業快速增加。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/146493" target="_blank">今年9月該組織宣稱</a>已成功攻擊了歐洲航空公司、美國企業等28家企業，<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147355" target="_blank">似乎也包括國內上市鋼鐵公司</a>。</p> <p>Hive一開始是以Windows系統為攻擊目標，ESET 10月底發現的樣本，則是為Linux及FreeBSD撰寫的Hive變種。</p> <p>和Windows版一樣，Linux/FreeBSD版也是以Go語言撰寫，但其字串、套件名稱及函式名都被混淆化。不過ESET指出，目前剛被發現的變種可能才剛寫好，問題還很多，例如惡意程式以開採程式執行時還無法加密檔案。相較於Windows版提供5種執行選項，如中止應用行程、跳過不在興趣內或老舊檔案，Linux版只支援單一指令參數。此外，如果未以根權限執行也無法觸發加密，因為它必須在受害者電腦根檔案系統寫入勒索訊息及置入重要檔案。研究人員認為Linux變種還在開發階段。</p> <p>至於之後的演變，安全專家認為駭客可能是意在虛擬化應用。B<a href="https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hive-ransomware-now-encrypts-linux-and-freebsd-systems/" target="_blank">leeping Computer引述Emsisoft技術長Fabian Wosar指出</a>，勒索軟體的作者撰寫Linux版，理由多半是為了要攻擊常見的虛擬平臺VMWare ESXi。</p> <p>事實上另一家安全公司Netskope分析Hive後認為，Hive極可能也有感染ESXi的能力。</p> <p>這似乎也反映在其他勒索軟體的演變上。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/145324" target="_blank">惡名昭彰的REvil今年6月被發現首度加入Linux加密攻擊</a>，攻擊ESXi用戶。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/146432" target="_blank">HelloKitty</a>、BlackMatter也是後來就加入了Linux加密器元件。</p> </div></div></div>
2021/11/1 09:12作者林妍溱https://www.ithome.com.tw/news/147580
格羅方德上市首日以下跌作收
<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>全球第三大半導體製造商格羅方德（GlobalFoundries）於本周四（10/28）正式登上美國那斯達克股市，其發行價為每股47美元，不過該公司並未享受到蜜月行情，上市首日就下滑了1.28%，以46.40美元作收。</p> <p>總部位於美國的格羅方<a href="https://www.ithome.com.tw/news/147078" target="_blank">德在上市申請書上曾多次提到全球半導體的現況</a>，包括批評全球過於仰賴臺灣與中國的業者，企圖吸引投資人支持美國業者。</p> <p>不過，雖然身為全球第三大半導體製造商，但格羅方德的市占率只有6.1%，遠低於台積電的52.9%與三星的17.3%，且格羅方德目前仍處於虧損狀態，2018、2019與2020年分別虧損了4.5億美元、5.3億美元及7.1億美元。以周四的收盤價來計算，格羅方德的市值約為248億美元。</p> </div></div></div>
2021/10/31 17:13作者陳曉莉https://www.ithome.com.tw/news/147570
Swift釋出並行運算叢集函式庫Distributed Actors
<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>程式語言Swift官方宣布釋出<a href="https://swift.org/blog/distributed-actors/">分散式演員（Distributed Actors）套件</a>，這是一個伺服器面向的叢集函式庫，提供分散式演員語言功能，該函式庫在伺服器使用案例中，針對分散式演員提供完整的解決方案，官方提到，他們希望透過開源該函式庫，來收集更多的相關的回饋。</p> <p>演員模型（Actor Model）是一種並行運算模型，而演員則是一種抽象概念，為並行運算的基本單元，作為運算實體，演員可以傳送訊息給其他演員，並且建立新演員等動作，演員之間的動作，不包含順序執行的假設，因此可以並列進行。</p> <p>官方提到，分散式演員是Swift並行模型演進的下一步，透過語言內建的演員，Swift提供開發者一個安全且直觀的並行模型，適用於許多應用程式。與其他並行模型不同的地方在於，演員模型適用於分散式系統，開發者可以使用熟悉的演員概念，開發分散式系統應用程式，並且將其移動到諸如叢集等分散式環境中。官方想要透過分散式演員，簡化和推動分散式系統程式開發。</p> <p>不過，分散式演員套件的抽象，並不打算完全隱藏分散式跨網路呼叫的事實，官方解釋，在某種程度來說，他們正在進行相反的事情，他們假設呼叫可能是遠端的。套件可主要用於建構分散式系統，但是也支援在本地測試叢集中進行測試，並且有效地模擬各種錯誤情境。</p> <p>分散式演員概念類似本地端演員，因為都僅透過非同步呼叫，將狀態和通訊封裝在一起，分散式的部分則是增加了額外的隔離、類型系統和執行時的注意項目，但以功能表面來說，跟本地端演員非常相似，官方提到，分散式演員減少了許多一般遠端程序呼叫系統，所需要建構和撰寫的樣板程式碼，因為開發者不用關心程式碼片段中切確序列化和網路細節，開發者就僅需要宣告來完成配置，並且跨網路傳送工作請求。</p> <p>要在分散式系統中加入分散式演員，開發者必須為其提供ActorTransport，這是一個可由用戶實作的函式庫元件，負責執行遠端函式呼叫所需要的網路工作。而在Swift標準函式庫中，不提供任何特定的傳輸方法，僅定義語言模型和擴充性，讓傳輸實作可以使用這些模型語言和擴充性，替分散式演員實作特定的傳輸功能。</p> <p>標準函式庫定義了ActorTransport協定，讓任何人都可以實現該協定，將分散式演員應用在特殊的用例中，官方提到，傳輸實作案例不只限於叢集系統，還可包括基於Web-socket的訊息傳遞，或是分散式演員的內部處理通訊。</p> <p>而官方所發布的Swift Distributed Actors函式庫，則是用來建構分散式系統的全功能框架，是一個ActorTransport協定的實作，可作為其他傳輸功能開發者的實作參考。這個函式庫利用Swift高效能伺服器端網路函式庫SwiftNIO，實現叢集的網路層，同時叢集函式庫還提供基於Swift Cluster Membership函式庫的成員服務，這代表使用者可以在獨立模式下運作叢集，而不需要額外啟動服務探索和資料庫服務，因此可簡化在裸機中的部署工作。</p> <p>叢集被設計具有高可擴展性，分散式演員系統讓演員們可以組成一個叢集，相互探索溝通，開發者不需要開發低階網路程式。分散式演員目前為一個早期的實驗性語言功能，目標是要簡化和推動Swift中的分散式系統程式開發技術，但因為現在仍在早期預覽階段，因此API可能任意的變動。</p> </div></div></div>
2021/10/31 16:28作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/147564
AWS開源讓PostgreSQL也可接受SQL Server查詢語法的Babelfish專案
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <p><a href="https://babelfishpg.org/blog/releases/2021/10/babelfish-launch/">AWS現在正式開源Babelfish for PostgreSQL（Babelfish）專案</a>，該專案可以讓PostgreSQL理解專為微軟SQL Server撰寫的應用程式查詢，也就是說，藉由使用Babelfish，能夠大幅降低用戶將應用程式，從SQL Server移動到PostgreSQL上的成本。</p> <p>AWS在2020年的re:Invent大會上，宣布了Babelfish開源的消息，而該公司現在兌現這項承諾，以Apache 2.0和PostgreSQL授權許可開源Babelfish，這項授權讓用戶可以自由使用、修改、發布和銷售自己的產品。</p> <p>Babelfish是一組擴充套件，提供T-SQL和TDS（Tabular Data Stream）監聽埠口，來強化PostgreSQL的能力，能夠支援SQL Server方言（Dialect）T-SQL，以及Savepoint、預存程序、巢狀交易等專屬於SQL Server的功能。</p> <p>Babelfish能夠簡化將SQL Server應用程式搬遷到PostgreSQL的工作，進而減少用戶在SQL Server上的授權費用。透過Babelfish，即便最初是針對SQL Server建構的應用程式，用戶只要進行少量的程式碼修改，不需要更換資料庫驅動程式，就能夠直接將SQL Server應用程式搬遷到PostgreSQL上。</p> <p>Babelfish主要針對SQL、T-SQL和TDS三部分擴展支援。雖然SQL屬於ANSI標準，但是依據關聯資料實作程度和特定語言擴展，支援程度也有所不同，因此在SQL Server中的查詢，可能無法直接用於PostgreSQL，為了解決這個問題，Babelfish內建解析器來創建適合的查詢節點，如此SQL Server方言就能夠在PostgreSQL執行，Babelfish還針對無法在PostgreSQL運作，或是運作方式不同，特定於SQL Server的資料類型、函式和運算子提供支援。</p> <p>SQL Server的語言T-SQL也是Babelfish的支援重點，特別是用於預存程序結構，像是變數、例外和控制流程等。Babelfish還支援T-SQL語義，像是在部分錯誤情況下，PostgreSQL會產生回退處理，但是在SQL Server中卻不會，而透過TDS埠口，Babelfish讓PostgreSQL能夠遵循SQL Server的行為，確保正確性。</p> <p>Babelfish對於SQL Server的有線協定TDS也提供良好的支援，該協定預設在埠口1433上運作，也就是說，Babelfish使用相同的網路協定、埠口和連接驅動程式，不過這項支援是利用協定Hook實作，因此對於TDS的支援，Babelfish並非依靠翻譯層。</p> <p>由於Babelfish不需要更換驅動程式，因此能大幅減少了更新SQL語言程式碼的工作，使用Babelfish將應用程式從SQL Server移動到PostgreSQL，與完全移植到PostgreSQL原生驅動程式的工作相比，速度快上不少，而且因為Babelfish為開源專案，因此社區能夠自由地擴展功能，強化PostgreSQL的擴展性，以便於用在更多使用案例上。</p> </div></div></div>
2021/10/31 16:31作者李建興https://www.ithome.com.tw/news/147565