GCP資料串流處理服務有新選擇,現在還可用Apache Kafka

GCP資料串流處理服務有新選擇,現在還可用Apache Kafka Google Cloud Pub/Sub產品經理Kir Titievsky提到,Confluent Cloud對企業建構混合系統架構特別好用,它能成為企業內部部署與公有雲的中介橋梁,一旦資料串流進Confluent Cloud,用戶便能直接在GCP上存取這些資料。 文/李建興 | 2018-05-23發表 現在GCP資料串流擷取服務不再只有Google Cloud Pub/Sub單一選項,用戶也能使用開源串流平臺Apache Kafka,這項由Confluent提供的服務,一旦資料被串流傳輸到Confluent Cloud,用戶便能馬上在GCP上存取這些資料。Google Cloud Pub/Sub產品經理Kir Titievsky表示,不少轉換雲端平臺到GCP上的用戶,都會詢問Apache Kafka的託管服務。而由Apache Kafka專案起始人Jay Kreps、Neha Narkhede以及Jun Rao所創辦的Confluent,現在提供企業用戶雲端託管Kafka服務。由於Apache Kafka受益於開源專案的特性,具備豐富的插件、監控以及配置工具,Confluent將這些Kafka生態系軟體串起,提供使用者完整Kafka託管服務,且不須承擔繁雜的管理工作。Kir Titievsky提到,Confluent Cloud對企業建構混合系統架構特別好用,它能成為企業內部部署與公有雲的中介橋梁,一旦資料串流進Confluent Cloud,用戶便能直接在GCP上存取這些資料,而其跨公有雲的的特性,也能被用來建構多雲資料工作管線,以處理跨雲所產生平衡與複製資料的工作負擔。GCP上的串流資料處理服務及支援Apache Beam的Cloud Dataflow服務,現在都原生整合Kafka。另外,在Kafka的資料也可以流進Google BigQuery、GCP雲端資料倉儲、Google的資料分析服務、機器學習服務甚至是無伺服器運算服務中。開發人員可以選擇使用Kafka Streams和KSQL進行即時串流處理資料,並同時將資料存入Kafka生態系服務中。現在Confluent Cloud提供專業版以及企業版兩個版本。專業版提供用戶自助服務工具配置Kafka環境,並提供低延遲Kafka服務、自動升級以及可加速開發Kafka應用程式的功能。另外,企業版還有提供99.95%正常運作時間的SLAs、VPC對等連接以及無限可擴展性等額外功能。

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臺北市智慧路燈走向大規模應用部署階段,明年先建置1.2萬盞, 目標2021年將北市16萬盞路燈全面智慧化

臺北市智慧路燈走向大規模應用部署階段,明年先建置1.2萬盞, 目標2021年將北市16萬盞路燈全面智慧化 臺北市今日(5/23)宣布從明年起,計畫分3年砸13億元擴大部署北市智慧路燈,明年先建置1.2萬盞智慧路燈,後年在增建9千多盞,目標2021年將北市16萬盞路燈全面智慧化。 文/余至浩 | 2018-05-24發表 臺北市智慧路燈從小規模實驗,開始走向大規模應用部署階段。臺北市政府今日(5/23)宣布從明年起,計畫分3年砸13億元擴大部署北市智慧路燈,明年先建置1.2萬盞智慧路燈,後年在增建9千多盞,目標2021年將北市16萬盞路燈全面智慧化。臺北市目前有16萬盞路燈,去年臺北市政府已先在內湖區設置12盞智慧路燈,用於解決內湖交通堵塞、停車等問題,今年初也在健康路上另外建置4盞智慧共桿路燈,將IoT與路燈、號誌整合,做為交通及空污監測使用,甚至還結合了邊緣運算應用。臺北市今天更進一步提出未來3年北市智慧路燈建置計畫,這項計畫將編列13億4千萬元、並分3年實施完成。預計2019年將在內湖科技園區、南港軟體園區、信義計畫區及松菸文創園區等精華地段,先建置1萬2千盞智慧路燈,2020年時更要再多布建9千餘盞,將智慧路燈覆蓋範圍擴大至內湖、南港、信義、松山、中山共5大行政區,目標在2021年將北市16萬盞路燈全面智慧化。臺北市副市長林欽榮表示,未來這些路燈建置完成後,初期將用來測試城市智慧嶄新應用,包括智慧交通、車聯網等等,而且除了路燈管理、疏緩交通之外,他也表示,將來希望利用這些智慧路燈打造一個城市創新的實驗場域,讓不同的創新團隊或新創企業,都可以利用這些路燈來測試、開發自己的創新智慧應用及服務,加快將服務推出商用,甚至是發展出全新的商業模式。臺北市建置的智慧路燈,之後除了能用於提供智慧LED照明外,透過內含的多種環境感測器,如溫溼度、空氣品質等也能即時進行空污監測,或是利用路燈上的監視攝影機影像判斷汽車有無超速,也能依據車流、車速,加以判斷交通壅塞狀況,並給出改善建議,相關主管機關能夠依此建議,快速下達決策。臺北市表示,將來從路燈上所蒐集到的數據,除了可以透過實體線路來傳送,也可以支援像是Wi-Fi、NB-IoT等主要物聯網傳輸技術,甚至是做為5G基地臺的建置使用。燈桿上也將預留標準化的接口,並也支援了隨插即用、及模組化的配置使用,另外在應用服務介接上也支援了開放標準,如Open API、或是開放資料等,且因為是24小時供電,應用上不用擔心電力供電問題。除此之外,臺北市預計今年8月底前,另外還要在仁愛路、信義路、大安森林公園、及臺北科學藝術園區等地,增設480盞智慧燈控路燈,及10盞多功能路燈,來擴大應用測試範圍。臺北市目前有16萬盞路燈,去年臺北市政府也與業者合作,先在內湖區設置12盞智慧路燈,用於解決內湖交通堵塞、停車等問題。今年更打算將在其他行政區擴大部署上百盞路燈。 

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Google GCP推預算通知功能,用公雲也不怕消耗過量資源

Google GCP推預算通知功能,用公雲也不怕消耗過量資源 當公有雲資源已達到固定額度時,系統可以利用電子郵件、企業通訊工具,發送通知給使用者 文/王立恒 | 2018-05-24發表 圖片來源: Google 除了既有內部私有雲,現在越來越多企業也會搭配外部公有雲,建置混合雲IT架構。萬一碰上瞬間爆量使用者等狀況,還能靠公有雲即時水平擴充解除危機,但公有雲隨需計價的使用模式,也考驗著企業IT營運成本控制的功力。而近日,Google加強自家公有雲GCP的計費機制,新推出可程式化預算通知功能(Programmatic budget notifications),讓基礎架構管理員可以時時刻刻緊盯預算,「在預算快要失控前,主動採取行動。」Google表示。這次新釋出的功能,除了Google原廠解決方案,現在也能搭配第三方,或者自行開發的成本管理系統,例如,工程團隊管理者可以設定,當公有雲資源已達到8成使用額度時,系統可以利用電子郵件、企業通訊工具,發送通知給使用者。除了發送通知,使用者也可以預先設定一系列的自動化程序,控制公有雲成本。比方說,每個開發者擁有固定配額的公有雲資源,一旦該員使使用完其額度,可以搭配預算通知機制,終止該專案運作,避免該員使用過多的運算資源。Google現在也列出該功能可應用的情境。例如,搭配Slack,根據企業自己所設定的預算規則,發送通知到各個Slack頻道。或者,在平臺繼續運轉的同時,將消耗過多成本的運算功能關閉,讓企業更能彈性控制資源。想要開始導入該功能的企業,現在只要在Google Cloud Console頁面中設定預算,並且結合訊息服務Google Cloud Pub/Sub,作為中介層,整合後端儲存、運算元件的運算狀況,搭配Google Cloud Functions驅動事件,最後再由Google Cloud Billing發送預算通知。這次新釋出的功能,除了Google原廠解決方案,現在也能搭配第三方,或者自行開發的成本管理系統,例如,工程團隊管理者可以設定,當公有雲資源已達到使用額度時,系統可以利用電子郵件、企業通訊工具,發送通知給使用者。圖片來源:Google 

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AI趨勢周報第41期:UCLA新演算法,可更準確預測心臟衰竭後存活率和天數

AI趨勢周報第41期:UCLA新演算法,可更準確預測心臟衰竭後存活率和天數 UCLA研究員新開發的Trees of Predictors演算法,可以更精準預測病人心臟衰竭後的存活率和存活時間,不論他們是否接受心臟移植。UCLA表示,這套演算法,也因此能讓醫生更好安排心臟衰竭病人的照護,也能更有效運用有限的醫療資源。 文/王若樸 | 2018-05-24發表 UCLA表示,這套演算法也能分析心臟移植後,可能會發生的負面狀況,因此能幫醫生做完善的術前評估。 圖片來源: UCLA 重點新聞(0518~0524) UCLA     壽命預測   UCLA發表新演算法,可精準預測心臟衰竭後還能活多久UCLA研究員開發一款演算法Trees of Predictors,可以精準預測哪些人能在心臟衰竭後倖存,以及又會存活多久,不論是否接受心臟移植。該演算法使用了53個資料點,包括年齡、性別、體重、血型和血液化學等,其中有33個是跟接受移植者或潛在接受者相關,14個與捐贈者相關,6個與捐助者和接受者間的相容性相關。研究員用這些資料點來預測心臟衰竭患者的壽命,不論他們是否接受心臟移植手術。之後,研究員利用有30年歷史的美國器官共享聯合網路的資料,來進行測試。結果發現,他們的演算法能提供更準確的預測,比目前醫療健保的方法要好。此外,這套演算法還能分析病人接受心臟移植後,可能會發生的負面狀況,因此能幫助醫生做完善的術前評估。而隨著治療進展,該演算法也能隨之納入更多數據。(詳全文) Nvidia    機器人 Nvidia用深度學習,教導機器人觀察人類動作並完成任務Nvidia最近推出一套新AI系統,讓機器人只要觀察人類動作,就能完成一項任務。這項研究由Stan Birchfield和Jonathan Tremblay領導,研究人員以堆不同顏色的積木作為示範,團隊使用了Nvidia Titan X GPU,訓練一系列神經網路來偵測物體,並判斷它們之間的關係,然後產生一個程式、來重演所觀察到的人類堆積木的動作。為了訓練核心模型,研究團隊大多使用模擬情境中的合成資料,以便機器人快速學習。這套系統的另一個好處是,它可以對正在執行的步驟,產生人類可讀的描述。如此一來,研究員就能知道哪個環節有問題。(詳全文)  LinkedIn   AI學院    LinkedIn設立AI學院,要員工具備AI技能LinkedIn科學與工程負責人Craig Martell在部落格宣布,他們建立了LinkedIn AI Academy,目的是要讓公司的員工,學習人工智慧相關的知識,並根據不同工作角色和業務,提供不同課程。員工會依需求參與不同級別的課程。學習相關工具後,員工就能把AI融入現有的工作流程中。Craig Martell表示,初期會瞄準工程或是產品管理相關工作的人員,未來計畫擴張到與AI相關職位的員工,像是銷售人員或是負責招聘LinkedIn工程人員的人資。(詳全文) 臉部識別   教室  不專心,AI馬上知道!杭州第十一中學用臉部辨識監測學生上課行為中國杭州第十一中學日前在部分教室黑板上方,安裝具有臉部識別功能的「慧眼」,來監測學生的上課行為。該校與海康威視聯合研發這款慧眼,作為智慧課堂行為管理系統。慧眼有三大功能:自動刷臉記錄出勤、分析學生臉部表情,而如果偵測到異常行為,還可即時反饋給老師。比如,當老師喊上課起立時,慧眼就會掃描學生臉部、記錄出勤狀況,而在上課時,慧眼還能判斷學生表情,包括無表情、高興、難過、反感和驚訝等七種,並會將數值統計顯示於螢幕上。如果不專心的學生達到一定數量,系統就會推送提醒給老師。(詳全文)微軟     對話式AI  微軟買下Semantic Machines,來發展對話式AI微軟於5月20日時,在官方部落格宣布買下AI新創Semantic Machines,將發展對話式AI。這家新創的強項在於以深度學習發展語音辨識、合成語音、自然語言處理等,先前也獲蘋果和Google採用,來發展Siri和Google Now。微軟人工智慧與研究部首席技術長David Ku表示,藉由收購Semantic Machines,微軟將在Berkeley成立一個對話式AI發展中心,來突破語言界面中的界限。David Ku說,微軟將把該新創的語意機器技術結合自家的AI技術,來提供強大、自然和高效的用戶體驗。 (詳全文)甲骨文    機器學習  甲骨文併購資料科學協作平臺,要吸引更多資料科學家用甲骨文公雲甲骨文近日併購資料科學協作平臺Datascience.com。今年初甲骨文就宣布,該雲端產品要加入AI及機器學習功能,提升雲端服務營運效率。而SaaS及PaaS產品線,也整合AI數位助理服務,可以自動執行ERP、CRM等分析任務。甲骨文雲端平臺執行副總裁Amit Zavery表示,整合雙方的產品後,甲骨文公有雲將可提供企業資料科學平臺服務,利用甲骨文既有的SaaS、PaaS解決方案,開發機器學習應用。(詳全文)英特爾    OpenVINO  英特爾推出OpenVINO,布局電腦視覺深度學習應用英特爾(Intel)近日推出了OpenVINO開發工具包,結合Intel軟體、硬體產品,讓開發者可以更輕鬆地將邊緣、物聯網裝置搜集的影像資料,轉換成有商業價值的資訊。此外,Intel也已開放免費下載。Intel表示,OpenVINO可讓使用者開發高效能的視覺分析應用。該工具包總共由三大重要元件組成:首先是Intel Vision Prodcuts中的深度學習部署工具,還有開源電腦視覺和影像處理工具OpenCV,以及電腦視覺API標準OpenVX。而OpenVINO,可以與Intel自家的深度學習工具結合使用,像是深度學習編譯器nGraph。此外,該工具包還相容於市場上主流的AI框架,比如TensorFlow、MXNet、Caffe。(詳全文)IBM     居家照護  IBM打造慢性病居家照護AI模型愛爾蘭的IBM研究院最近針對慢性疾病的患者,開發一套生成健康數據圖表的AI模型HWProfile,透過穿戴式裝置和家中的感測器,收集患者健康數據,並利用12項健康指標,綜合分析患者健康狀況,最後生成健康數據圖表,來提升慢性疾病居家照護的品質。在這項計畫中,患者需配戴穿戴式裝置,在家中設有感測器,患者可透過ProACT CareApp來查看感測器數據,App還提供量身定制的健康管理影片和課程,研究人員也能透過App監控患者狀況,而IBM研究院利用收集到的數據,開發多發病患者(PwM)模型,用來監測和預測病患的健康狀況。(詳全文)DeepMind      強化學習  DeepMind用強化學習神經網路,找出人類解決新任務的關鍵 DeepMind最近於自然神經科學期刊中,發表了利用元強化學習(Meta-reinforcement learning)了解多巴胺與學習過程的關係,該研究透過元強化學習網路模擬多巴胺的功能,發現該AI網路能夠從過去的經驗中,學習抽象的規則,應用到新任務中,有助於強化AI系統一次性學習的成效,並能加速AI學習新任務的速度,就像人類一樣,能夠活用過去的知識,套用到新的任務上。(詳全文)  DeepMind    導航策略   DeepMind發現AI能產生類動物網格細胞功能,找出導航策略最近DeepMind發布了AI能夠產生類似動物網格細胞功能走迷宮的研究成果。DeepMind首先訓練遞歸神經網路、執行虛擬環境中的定位任務,讓神經網路學習實驗鼠的移動軌跡,在虛擬的迷宮中尋找路徑。訓練過程中發現,AI系統自動產生了類似網格細胞功能的網格單位,實驗結果發現AI能夠自動發展出類似動物網格細胞的功能學會導航,表現超過人類水準,也超越專業迷宮玩家,還會走創新的路線和捷徑。(詳全文)圖片來源/UCLA、Nvidia、人民日報、IBM AI趨勢近期新聞 1. 臺灣人工智慧學校中部經理人班,確定落腳東海大學2. 英國王室婚禮用Amazon Rekognition辨識出席嘉賓3. 阿里巴巴聯手商湯科技、香港科技園,成立AI實驗室資料來源:iThome整理,2018年5月

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【立法者看資安法三讀通過】資安法是妥協下的產物,卻是資安發展重要關鍵第一步

【立法者看資安法三讀通過】資安法是妥協下的產物,卻是資安發展重要關鍵第一步 立法委員余宛如表示,國家資安政策的推動,並不是只有單靠一部資安法就可以成事,必須要有一套完善的系統,囊括標準、人才養成以及觀念提升 文/黃彥棻 | 2018-05-24發表 長期關心資安法的民進黨立法委員余宛如表示,國家資安政策的推動,並不是只有單靠一部資安法就可以成事,重點在於,必須要有一套完善的系統(圖片來源/立法委員余宛如辦公室) 在歷經多次的開會與討論,《資通安全管理法》終於在5月11日於立法院完成三讀程序,長期關心該法動態的民進黨立法委員余宛如表示,臺灣的這部資安法其實是妥協之下的產物,因為,國家資安政策的推動,並不是只有單靠一部資安法就可以成事,重點在於,必須要有一套完善的系統,從標準到人才養成以及觀念提升等,都應該透過彼此分工、綿密鋪陳,「資安法的過關,絕對不是要引發新一波的軟體戰爭,而是要打造更完善的資安系統與架構。」她說。美國在資安發展戰略算是領先指標,早在2002年就打造一套《聯邦資訊安全管理法案(FISMA)》治理架構,中間並經歷二次的修法調整,這也意味著,美國藉由國家資安的高度,帶動美國資安產業的發展並提升相關的資安標準。她進一步解釋,美國的關鍵基礎設施會分成公、私兩大部門,透過打造一套公私部門都願意接受的資安認證體系,就看相關業者要做多大規模的生意,只要他們要接政府部門的生意,都必須主動符合這套體系標準,對於政府在資安採購上,也有一套很好的參考依據。另外,美國國家標準技術研究院(NIST)也針對公務部門,提供一套資安標準,而國土安全辦公室則是作為政策制度與監督的角色。余宛如認為,未來,臺灣在制定相關的資安標準時,除了要做到盡量和國際接軌之外,也可以參考美國的作法,將標準制定者和監督者區隔開來,以減少球員兼裁判帶來的疑慮。而在《資通安全管理法》三讀版本中,最終拿掉原本第18條的行政檢查條文,因為沒有明確定義關鍵基礎設施業者是哪些的情況下,也造成許多民營業者的恐慌。最明顯的例子就是,國土安全辦公室原本的八大關鍵基礎設施中,有一個「科學園區」,但因為定義不明,就是是只要在園區的業者都算是關鍵基礎設施業者都算呢?還是特定的業者才算呢?因此,最後便以特定非公務機關來指涉原先的關鍵基礎設施業者。「資安法通過後,關鍵基礎設施業者的系統,只要與網路相關的部份,都在該法的規範之內。」余宛如說。余宛如認為,《資通安全管理法》通過後,還有許多子法必須跟上來,要先做到政府可以落實應該有的資安防護,並且把政府資安機構做分級、分類,招募並培訓資安人才,並打造資安防護流程的SOP(標準作業程序)。她也強調,現在外界對於資安法仍有許多不了解和疑慮,未來在制定子法的同時,與各界的溝通依舊不可少,不論未來是否有機會打造資訊總處或資安總處這樣的獨立專責機構,但可以確定的是,《資通安全管理法》三讀過關,的確是臺灣資安發展史上重要關鍵的第一步。 相關資料  資通安全管理法立院三讀通過條文 iThome Security

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Unisys臺灣銀行顧客調查:臺灣人亞洲最重隱私,6成臺灣用戶願意用AI申辦信用卡,但僅3成敢靠AI來辦房貸

Unisys臺灣銀行顧客調查:臺灣人亞洲最重隱私,6成臺灣用戶願意用AI申辦信用卡,但僅3成敢靠AI來辦房貸 金融業紛紛走向數位轉型之路,但是,資訊科技業者Unisys公布一項研究,臺灣人對於使用AI技術進行房屋貸款仍有保留。而針對開放銀行共享數據,臺灣人對於隱私和資料安全的注重,更是亞洲區最高的。 文/李靜宜 | 2018-05-24發表 Unisys推出新產品Elevate,要簡化銀行業務,但目前臺灣還未有銀行採用。Unisys找來彰化銀行、農業金庫、Dell EMC等代表,共同討論銀行在客戶體驗與數位轉型的議題。 圖片來源: 攝影 / 李靜宜 新興技術的崛起,以及為了成就更好的客戶體驗,都讓金融業走向數位轉型的道路。擅長為政府、金融業提供IT服務、軟體與技術的資訊科技業者優利(Unisys)在一場研討會中強調,金融業將從過去對金融產品的重視,轉移到優化客戶體驗,以確保留住客戶的心。Unisys全球金融事業群解決方案總監楊林森揭露一分2017年的數據,有38%的臺灣客戶表示,對於在銀行辦理業務時,冗長的排隊等候,最令人不耐煩。另外,銀行客戶不管是在分行、網路銀行、客服諮詢辦理業務時,都要先提供自身的資料以便完成身分認證,當金融服務中斷時,客戶又要再一次重複說明,而這一切都降低了客戶體驗。此外,新興技術導入金融業,客戶也不見得全盤接收,Unisys在今年的調查數據顯示,臺灣的銀行客戶願意使用AI進行線上貸款評估的比例,62%的客戶願意透過AI申辦信用卡,卻只有34%的客戶願意使用AI進行房屋貸款。Unisys也公布一項研究,針對亞洲國家的銀行客戶看待開放式銀行(Open Banking)的態度,包括臺灣、香港、菲律賓、馬來西亞、澳洲的相關數據,調查指出,臺灣是亞洲最為關注數據隱私的國家。開放銀行允許銀行與其他公司共享數據,以便為客戶提供新服務並為銀行帶來新的收入來源,Unisys調查顯示,37%的臺灣人支持銀行與其它公司分享他們的個人數據,以獲得更好的客戶體驗。然而,31%的人基於擔心個人隱私和資料安全,不願意與銀行甚至是其它公司分享個人數據,因為他們認為,個資不該被任何人取得,或是擔憂銀行以及其它想要共享數據的公司,有資安上的風險,以致讓客戶個資洩漏。為了提升客戶體驗以及開放銀行共享數據的信任,Unisys推出新產品Elevate,要簡化銀行業務。Unisys表示,他們將Elevate定義為客戶體驗生態系統,透過此軟體平臺,可連結銀行所有的業務管道,包括行動銀行、網路銀行、實體分行、後臺部門以及客服聯絡中心,要幫助銀行提供客戶端對端的服務,且確保客戶能夠透過多種管道辦理銀行業務,像是繳費、匯款、甚至是開戶、信用與房屋貸款。另外,Elevate也提供生物辨識與數據分析的功能,以便驗證客戶的身分與交易,確保客戶在平臺進行業務的方便與安全性。Unisys表示,Elevate可與優利或是其它供應商所提供的現有核心銀行系統互相操作,並與銀行現有的應用管道共同存在,各銀行可以依照自身需求,選擇想要的模組,強化銀行所需的能力,把銀行現有業務做整合。Unisys也強調,Elevate是由優利的Stealth提供安全保護,Stealth是一種能夠辨識身分的微區隔安全軟體,允許銀行業者進行微區隔,隱藏重要的資產,也為客戶、應用程式以及系統安全溝通,建立資料加密管道。Unisys表示,Elevate這套客戶體驗生態系統,目前在臺灣尚未有任何銀行採用,但在澳洲、紐西蘭、英國等國家,已有銀行使用其產品。Unisys也在研討會中,找來彰化商業銀行資訊處處長陳顯龍、農業金庫業務發展部協理江振興、Dell EMC技術副總經理李百飛與Unisy全球金融事業群解決方案總監楊林森,針對銀行的未來走向進行對談。彰銀陳顯龍表示,銀行內部系統應該要使用共同的底層架構與平臺,在此基礎下只要串接流程即可,也能降低維運成本與風險,他也提到,銀行也要採用敏捷性開發來因應前端市場變化。農業金庫陳振興則認為,現在銀行面對的競爭對手其實是科技公司,像是Google、Amazon、阿里巴巴,他們掌握住客戶,等於掌握了金流,所以銀行要思考的是,如何優化客戶體驗,留住客戶。他也提到,數位轉型通常需要付出昂貴的成本,銀行在採用新技術前,也要評估自家銀行過去的狀況,且如何使用新技術達到合規要求,進而為公司節省成本、增加收益,以及面對外部的競爭,顯得更為重要。江振興也提到,數位轉型不是一次就能到位,也由於成效難以評估,以至於難以說服老闆引進新技術。所以,銀行業期待技術夥伴,能夠提供新技術的試用或是設立訂閱制度,讓銀行去嘗試使用AI、機器學習、區塊鏈等技術應用,才不會一次投入大筆成本,卻發現不見得適合銀行的需求。Dell EMC李百飛更以阿里巴巴雙11購物節為例,他提到,阿里巴巴在去年的購物節,1天就賣掉8.6億筆銀行保單,若以傳統人力處理,1分鐘處理1張保單,必須請到60萬名人力,不眠不休才能完成。他強調,要以客戶體驗去看數位轉型,若做到像阿里巴巴一樣的客戶體驗,客戶就願意與銀行打交道。李百飛也表示,IT在其中扮演極大重要的支撐,從一開始的產品研發到客戶使用,以及後續的客戶回饋與產品改進,依靠IT提升技術,即能提升客戶體驗。Unisys楊林森最後總結,銀行業已經不是銀行的專利,而且銀行是一個需要高度信賴的行業,而銀行的業務,也開始從各個管道進來,這些都是銀行業所要正視的,所以未來透過大數據分析,在客戶要使用服務前,就把產品或服務推上門,超出客戶期待,某程度也提高了客戶體驗。

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Canalys: Google智慧喇叭出貨首度超越Amazon居全球第一

Canalys: Google智慧喇叭出貨首度超越Amazon居全球第一 Canalys第一季市場報告指出,該季全球智慧喇叭出貨達到900萬台,Google Home以36.2%佔比首度超越Amazon Echo,中國業者堀起,阿里巴巴與小米分居三、四名。 文/林妍溱 | 2018-05-24發表 Google Home。示意圖,與新聞事件無關。 圖片來源: Google Amazon Echo向來是智慧喇叭的常勝軍。但根據研究公司Canalys第一季智慧喇叭報告,Google Home首度超越Amazon Echo,拿下市場寶座。根據市場報告,上季全球智慧喇叭出貨量比去年同期成長210%來到900萬台。其中Google包括Google Home、Home Mini出貨比去年大漲將近5倍來到320萬台,市佔率來到36.2%。同時期Amazon Echo出貨250萬,市佔則由去年的79.6%大跌到27.7%。Google的成功要歸功於新市場的挹注,例如該公司在印度簽下二家重要服務合作夥伴。Canalyst分析師指出,Google相較於Amazon有許多優勢,但通路是最大原因。目前電信業者及零售商都傾向推銷Google 產品。但分析師也表示,Amazon 已加緊反擊,而其Echo技能及整合的硬體都是競爭對手難以超越的最大優勢。區域市場方面,拜Google及Amazon雙雙擴張海外市場,特別是中國及南韓市場的迅速成長,美國雖仍居全球最大市場,但佔比首度掉到50%以下。第二大的中國市場上季共出貨了180萬智慧喇叭,較去年成長60%,南韓則以73萬台取代英國成為第三大市場。阿里巴巴的天貓精靈(Tmall Genie)在2018年第一季以110萬台出貨量拿下中國第一及全球第三的位置。分析師Hattie He指出,透過天貓綿密的銷售通路及阿里巴巴強大的行銷能力,帶動阿里巴巴去年「雙11」購物季銷售暢旺。小米的小愛音箱(Xiao AI speaker)上季出貨60多萬台,居中國第二與全球第四。分析師指出,智慧喇叭在中國逐漸打開知名度,消費者使用量也穩定攀升,但是競爭也會趨於白熱化,隨著小米的加碼,阿里巴巴勢將面臨強大威脅。

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50萬台路由器遭俄國駭客植入惡意程式

50萬台路由器遭俄國駭客植入惡意程式 VPNFilter利用已知的攻擊工具入侵連網裝置,被感染的路由器包括Linksys、MikroTik、NETGEAR與TP-Link等品牌,以及QNAP網路儲存裝置,也對基於Modbus SCADA協定的工業控制系統特別有興趣,它能監控裝置流量、竊取網站憑證,還能切斷裝置的連網能力或讓裝置無法使用。 文/陳曉莉 | 2018-05-24發表 圖片來源: Talos 思科(Cisco)旗下的威脅情報組織Talos本周三(5/23)揭露了一個已感染全球50萬台網路裝置的模組化惡意程式系統—VPNFilter,雖然它的感染範圍擴及全球54個國家,但主要目標為烏克蘭,相信是由俄國駭客集團Fancy Bear(又名Sofacy或APT 28)所主導,FBI則已經取得了法院的許可,接管了控制VPNFilter的網站,攔阻了駭客的大規模攻擊行動。根據Talos的分析,VPNFilter可長久進駐於受駭裝置上,就算重開機也消滅不了它,它感染了Linksys、MikroTik、NETGEAR與TP-Link等品牌的路由器,以及QNAP網路儲存裝置,也對基於Modbus SCADA協定的工業控制系統特別有興趣,它能監控裝置流量、竊取網站憑證,還能切斷裝置的連網能力或讓裝置無法使用,擁有強大的破壞力。VPNFilter是利用預設憑證或已知攻擊程式入侵裝置,而非開採全新的零時差漏洞。它分為3個攻擊階段(下圖,來源:Talos),一是登入裝置並與遠端的C&C伺服器建立連線,第二階段是自C&C伺服器下載可蒐集裝置資訊及破壞裝置能力的模組,第三階段則是下載能監控裝置流量與Modbus SCADA協定,以及竊取網站憑證的模組。就算使用者重新開啟這些被駭的裝置,也只能移除第二與第三階段的模組,第一階段的VPNFilter元件仍會持續存在,只能藉由回復出廠預設值才能消滅它。現階段資安業者尚不明瞭駭客的企圖,有鑑於VPNFilter的破壞力,駭客將有能力一次摧毀大量裝置的連網功能。儘管VPNFilter鎖定的是烏克蘭,但它仍然感染了全球54個國家的路由器或NAS裝置,再加上它的感染規模達到50萬台,使得美國聯邦調查局(FBI)於本周取得了美國法院的命令,要求Verisign把駭客所使用的ToKnowAll.com網域名稱轉交給FBI,切斷了駭客與這些被駭裝置的聯繫管道,阻止了一場潛在的資安災難。 iThome Security

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Windows 10四月更新又傳災情,部份用戶出現電腦桌面黑掉狀況

Windows 10四月更新又傳災情,部份用戶出現電腦桌面黑掉狀況 有用戶反映安裝Windows 10四月更新後,電腦出現錯誤訊息,經引導操作後電腦桌面黑掉,僅剩資源回收桶及工作列,即使重開機也無法恢復。 文/林妍溱 | 2018-05-24發表 示意圖,與新聞事件無關。 圖片來源: 微軟 Windows 10四月更新(April Update 2018)似乎又出狀況了。近日眾多使用者分別傳出安裝四月更新(1803版)後,發生找不到桌面及多次重開機的惡夢。上周有用戶在微軟論壇求救,表示他的電腦安裝這個最新Windows 10更新版後,電腦出現找不到C:\WINDOWS\system32\config\systemprofile\Desktop檔案的訊息,要求使用者檢查電腦是否連網、以及是否插入磁碟機。如果確認後仍然找不到,表示該檔案遭到移除。該名使用者按下訊息中的「OK」後,電腦桌面的背景畫面消失、變黑,只剩資源回收桶和工作列。幾次重開機後,他的桌面依然沒有恢復,也無法開啟任何檔案夾。之後有其他用戶表示遇到相同問題。其中其中一名用戶指出,Windows 10四月更新在歷經12次重新安裝後,最後出現沒有桌面、只剩資源回收桶的畫面。另外,在Reddit論壇上,電腦維修商Computer Cellar指出有多名使用者安裝更新的電腦出現藍色畫面,要求使用者選擇鍵盤語言,照做後會出現其他選項,包括從另個作業系統開機,這又會引導到其他開機的選項,最後導致電腦畫面只剩一片黑,以及找不到桌面的錯誤訊息。這家電腦業者指出,有這問題的用戶中,99%是因為有Avast防毒軟體的緣故。而且這問題僅影響幾天前安裝1803版更新的使用者,表示是最新版Avast防毒和Windows 10更新不相容,造成讀寫許可的功能毁損。不過也有人表示是用AVG或McAfee,甚至沒有安裝防毒軟體,也碰上相同問題。因此究竟問題是否出在防毒軟體相容性仍有待釐清。Avast周二對The Register表示經過測試,沒有發現這問題只出現在Avast Antivirus用戶身上,雖然不排除少部分Avast用戶出現螢幕變黑的情形,但沒有跡象顯示Avast 是元兇。微軟今年一度實施Windows更新對防毒軟體相容性進行檢查,碰上不相容產品就封鎖Windows更新下載。不過微軟於四月移除了這些檢查。

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Firefox帳號支援兩步驟驗證,用Google Authenticator也行

Firefox帳號支援兩步驟驗證,用Google Authenticator也行 現在用戶可以到Firefox帳號的偏好設定中的「兩步驟驗證」欄,點選「啟動」即可開始使用兩步驟驗證功能。點選後會出現一個QR Code,以支援的驗證app掃瞄,輸入它顯示的安全碼,以便認證裝置、啟動TOTP,並顯示單次回復碼。 文/林妍溱 | 2018-05-24發表 圖片來源: Mozilla Mozilla周三宣佈即日起分階段啟動Firefox帳號用戶可選擇加入(opt-in)兩步驟驗證(two-step authentication)。Mozilla軟體工程師 Vijay Budhram指出Mozilla兩步驟驗證是以驗證TOTP (Time-based One-Time Password) 標準實作而成,可利用各種驗證app產生TOTP程式碼,包括Google Authenticator、Duo、Authy等都支援TOTP程式碼。Firefox也支援單次回復碼(single-use recovery codes),以因應用戶無法存取TOTP app時使用。因此Mozilla也提醒用戶最好將之存在安全地方,一旦外洩,就能被用來繞過TOTP。現在用戶可以到Firefox帳號的偏好設定中的「兩步驟驗證」欄,點選「啟動」即可開始使用兩步驟驗證功能。點選後會出現一個QR Code,以支援的驗證app掃瞄,輸入它顯示的安全碼,以便認證裝置、啟動TOTP,並顯示單次回復碼。這組回復碼不會再出現,除非用戶再做一次設定產生新的回復碼。設定完成後,未來使用者每次登入Firefox帳號,就會需要從TOTP認證過的裝置輸入安全碼,強化帳號資訊的安全與隱私性。 iThome Security

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