【IBM、Microsoft積極布局資安領域,頻出新招搶占商機】
TRI觀點:
近期除台灣ATM遭跨國駭客盜領事件外,另有震撼全球、外泄資料量高達2.6TB之巴拿馬文件(Panama Papers)事件,在2.6TB的資料中,包括21萬4,500筆,分布於21個境外地區之企業資料,其中涵蓋各國(如烏克蘭、俄羅斯、冰島等)國家領袖相關資訊,包括從貪官政權,到洗錢逃稅都成為矚目焦點,再次突顯網路資訊安全的重要性。
根據資誠聯合會計師事務所(PwC)公布的《2016全球經濟犯罪調查報告-金融服務業(Global Economic Crime Survey 2016)》報告指出,近5成的全球金融業者,在過去1年間,曾發生經濟犯罪及資安事件,不只案件數量增加,損失金額亦增加。為此,IBM、Microsoft積極布局資安領域,提供包括各種完整的資安防禦方案。
1. 企業資安防護觀念落實才是防範基礎
隨著雲端、物聯網、數位經濟快速發展,網路威脅朝個人化發展,攻擊特定人士或企業,使得企業提升資安意識,其中企業內部必要之資訊安全知識與訊息,需定期review資安防護,才能夠對抗企業外威脅。
目前攻擊包括存取雲端資料、DDOS(Distributed Denial-of-Service)雲端站台、中間攔截資料、雲端散佈勒索軟體等。根據趨勢科技(Trend Micro)統計,目前最大資安威脅為勒贖軟體及進階持續性滲透攻擊(Advanced Persistent Threat,APT),APT攻擊特徵包括單點突破、資料挖掘、資料竊取及命令控制橫向移動,駭客在控制企業員工個人終端後,一方面攔截員工重要文件,並強索贖金;另一方面,透過員工終端設備控制企業之伺服器,取得更有價值之企業資訊。
目前台灣企業最主要攻擊型態為APT,最常遭受APT攻擊前三名為公部門、高科技產業及金融業,占全體APT資安攻擊總數8成,因此隨著萬物連網、BYOD(Bring Your Own Device)發展趨勢下,業者一方面必須維持企業營運高效與交易效率外,同時也必須阻絕資安威脅。此外,員工有機會成為資訊安全的漏洞,台灣員工普遍缺乏資安相關知識;換言之,如何建立員工知識是關鍵,以轉化成最有效的防禦。
2. 業者積極推出防禦方案,以有效控管資安風險
根據最新統計,預估2016年企業資安產品與服務之相關支出達820億美元,年成長率為8%,隨著企業資安需求不斷提升,其商機龐大,成為兵家必爭之地。科技大廠IBM與F5 Networks合作,提供基礎建設、資料、應用程式等資安解決方案,以確保應用及資料中心服務之安全性,藉此提升安全防護。網路犯罪過去講的是規模,但現在卻是速度,且速度快又防不勝防。
在全球資安發展中,企業資安環境兩大威脅,除缺乏頂尖資安人才外,另一項則是資安防禦準備不足。即面對日益頻繁的駭客攻擊,企業需時時檢視現有資安監控工具與設備,以強化不同資安工具間整合,透過單一介面進行全面防護。以IBM為例,其將Watson認知功能用於資安防護(Watson for Cyber Security),以認知技術分析結構性與非結構性資訊,及深度分析能力(Deep Question-Answering,DeepQA),協助企業建置防護體系。
Microsoft則於2015年11月成立企業網路安全事業群(Enterprise Cybersecurity Group,ECG)及網路防禦營運中心(Cyber Defense Operations Center),針對防護資料意外或破壞、防護密碼攻擊、防護惡意程式與協助偵測及阻絕攻擊等方向提供解決方案,並持續開發多項專業防護措施,提供企業整合平台,建置可靠之資安環境,並透過強化在網路安全之防禦性,更快找出企業安全漏洞,進而及早對攻擊做出回應。然而企業如何建立員工良好的使用習慣及有效管理個人裝置之存取與企業內部使用權,才是一大挑戰。
#IBM #Microsoft #APT #物連網 #BYOD #Watson
同時也有31部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計第6次上課(9101_檢視與參照函數的LOOKUP函數&下拉清單與將範圍改為名稱&VLOOKUP函數與用ROW函數&INDEX函數&OFFSET函數&INDIRECT函數取得資料(配合CHAR函數)&VBA查詢與跨工作表設計與事件驅動程序&用定義名稱計算公式&用...
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端點AI -- 邁向一兆個智慧端點之路
【作者: Thomas Lorenser】 2021年01月14日 星期四
從工業到家庭、健康照護與智慧城市,由無數的應用和裝置蒐集來的大量數據產生即時的洞察與價值,智能(Intelligence)必須從雲到終端遍及整個網路。因此,提升終端運算能力、並結合機器學習技術,就有可能釋放物聯網終端裝置即時的數據分析力。
越來越多的智能圍繞在我們周遭的世界。我們聽到許多關於物聯網(IoT)、雲端運算與其他令人興奮的科技,如何在未來數十年改變人們生活的預測。從工業到家庭、健康照護與智慧城市,物聯網讓遍及日常生活的各種應用,變得更為豐富,且讓生活因此改觀。
應用的領域相當多元,有數百個子項目與數千個應用。這些應用產生許多數據,但數據本身不重要,重要的是我們可以從中擷取的價值。我們不能仰賴以往把所有數據都傳回雲端伺服器的傳統作法 – 這種作法隨著數據量的增加無法進行擴充,因此需要不同的解決方案。
把數據從端點傳輸至雲端是有代價的,包括更長的延遲、數據傳輸時的用電、頻寬,以及伺服器的容量,這最終也將是使用場景價值成功或失敗的關鍵。這在物聯網中特別容易發生,原因是許多應用必須仰賴最低延遲的即時數據分析與決策。
事實上,有時候端點可能只擁有有限(如果有的話)的連接性。因此,智能的分配必須遍及整個網路,一路到數據源頭的端點,如此我們才能在正確的地方擁有處理能力。提升終端運算能力並結合機器學習技術,就有可能釋放物聯網端點即時的數據分析力,而兩者的匯聚也稱為「端點人工智慧(Endpoint AI)」。
什麼是端點AI,為何它很重要?
端點AI主要是讓端點(即便是最小型的裝置)變得更聰明且更具智慧,可以在端點上執行必要的即時分析,同時:
‧ 改善整體系統效能
‧ 降低耗電量配置
‧ 降低對雲端處理的依賴
我們舉個例子:想像有一個負責監控水管狀態的小型端點,目的在檢測異常情況,例如水管漏水。倘若水管破裂能儘早檢測出來,避免對房屋造成損害,這對於屋主與保險公司都有極大的價值。這種裝置若能檢測出漏水,只需再加上雲端連接性,就能善用端點上的處理能力並創造價值。
不過,如同之前討論過,到目前為止看到的都是「雲端優先」的方法,這種方法把智能放在雲端上,而數據則不斷地沿著網路進行傳輸。然而為了迎合耗電、頻寬與成本的需求,這種方法正在改變,如此才能促成更寬廣的使用場景。舉上述的漏水檢測器為例,把處理能力移到端點內,可以把電池壽命從數個月延長至數年。
對於許多的使用場景而言,最佳的方式是將智能普遍分配到整個網路上,包括一路配置到端點。Arm貴為整個網路上的每個節點,都提出了解決方案:從數據中心、(終端)伺服器、閘道,一路到端點。
今日感測器產生的數據大多被丟棄,原因是要傳輸這些數據,從能源與頻寬的角度來看,成本實在太高。想像一個電池驅動的物聯網端點,使用藍牙、窄頻物聯網,或其它方式連網。端點從各個感測器搜集數據,然後把資料傳至閘道或另一個裝置。
不過,這個使用場景的通訊,往往成為整套系統耗電量最大的一部份。因此,系統架構師得進行取捨,以便在系統的耗電量限制下作業。他們得兼顧端點內感測器數據的資料速率與數據處理,以便讓電池壽命保持在可接受的範圍內。
倘若我們只在感到有興趣的事件發生時,使用機器學習架構方法來儲存或傳送數據,並藉此降低無線電波的使用、同時優化電池的壽命,又會怎?樣呢?儘管這些端點上的運算資源一直以來都太過貧乏,無法在裝置本身支援訊號處理與機器學習,但端點 AI 現在卻讓它變成可能。
事實上,今日已有許多的應用,使用Arm Cortex-M架構的裝置內的機器學習技術。受到Arm在內的許多領先企業機構支持、稱為tinyML的社群運作,正在驅動這個趨勢,目標是在微處理器(MCU)上部署機器學習。
tinyML基金會正在協助讓傳統的嵌入式世界與全新的端點AI世界,找到兩者之間的交集。藉由他們的努力,更多的開發人員現在已經可能直接在微處理器上,運行越來越複雜的深度學習模型,藉以加速端點AI,並產生出全新的使用場景。快速檢視其內容,我們發現它大多利用Arm的IP架構。Cortex-M處理器能提供應對各種既有使用場景的正確功能集。
例如,Audio Analytic 公司使用 Arm Cortex-M0+ 處理器實作聲音辨識。其它的實例則使用 Cortex-M4、Cortex-M7 與 Cortex-M33 的數位訊號處理器(DSP)的運算能力:
接下來呢?
我們正處於一段令人興奮時期的開端,在這個期間,新的科技將促成新的能力,並且讓要求更為嚴苛的物聯網端點使用場景,成為可能。端點搜集越來越多的數據,這些數據可以用節能的方式進行分析並找出型態,並觸發下一步的處理。這也是為何物聯網端點與微處理器(MCU)必須具備更多的能力,以應付與日俱增的需求。
為了支持端點AI的願景,Arm特別開發Cortex-M55(Arm具備最高AI能力的 Cortex-M 處理器)與Ethos-U55(可搭配Cortex-M的微神經網路處理器),兩者是應對許多新興使用場景的完美組合。與現有的Cortex-M處理器相比,Cortex-M55搭配Ethos-U55的總機器學習效能可以提升480倍。
此外,重點不只有IP。Arm的CMSIS-DSP與CMSIS-NN程式庫的演進,以及我們與Google的TensorFlow Lite Micro團隊的協作,將讓開發人員可以更簡便地把他們在之前Cortex-M平台上的作業,轉移到Cortex-M55與Ethos-U55。
端點AI靠視覺-語音-震動驅動
麥肯錫公司已經找出在2025年以前,可為邊緣與端點處理創造出2500億美元硬體價值的橫跨11個產業的100個使用場景。藉由分析這些專供端點AI利用的使用場景,可以發現主要的使用場景都圍繞三個領域:視覺、語音與震動。
預測性維護在許多大眾市場應用中,是一股重要的成長驅動力。據估計,每年因為機器停機造成的損失超過 200 億美元。
我們可預見上述三個類別之一,或是多個類別的使用場景或應用。例如,除了可以使用震動監控來執行異常檢測,也可以利用聲音辨識的技術,或是使用影像。端點AI已能支援設備上的訊號處理和機器學習。
附圖:圖一 : Arm在所有設備及裝置上實現無所不在的人工智慧
資料來源:https://ctimes.com.tw/DispArt-tw.asp?O=HK51E75CFDSARASTD7
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2018十大策略科技趨勢預測,Gartner:主戰場在AI
by
蔡紀眉 2017.10.17
國際調研機構Gartner發表2018年十大策略性科技趨勢,十大趨勢中前三項探討AI與機器學習如何滲透所有事物,在未來五年內,將成為科技廠商的主要戰場。
國際調研機構Gartner發表2018年十大策略性科技趨勢,Gartner表示,2017年見證了人工智慧(AI)的成熟,以AI為基礎的商業模式及其解決方案持續創新中,在未來五年內,如何讓AI與機器學習滲透所有事物,將成為科技廠商的主要戰場。
根據Gartner定義,策略性科技趨勢是指正處於突破或崛起狀態,可能帶來廣泛的顛覆性影響,發展出更多的應用;同時,該趨勢也具有快速成長、變動性高,且將於未來5年內到達引爆點的特性。
Gartner表示,2018年十大策略性科技趨勢包括:
一、以人工智慧為基礎
2020年以前,科技廠商的主要戰場在於如何打造能夠學習、適應甚至可能自主行動的系統。但到了2025年,是否具備使用AI來強化決策、改造商業模式與生態系,同時打造全新顧客體驗的能力,將決定數位計畫推動的成果。
二、智慧App與分析技術
未來幾年,幾乎所有App、應用及服務都將納入某種程度的AI,甚至有些App將會是沒有AI或機器學習便無法使用的智慧型App。不過,也有些App是不明顯的AI使用者,藏身在幕後提供智慧功能。智慧型App在人與系統之間形成一個新的智慧中介層,未來可能會改變工作的本質與職場結構。
三、智慧物件,如自駕車
智慧物件是指能夠按照固定的程式模型執行任務,利用AI做出更進階的行為,以更自然的方式與周遭環境、人類進行互動,如自駕汽車、機器人和無人機等。
Gartner副總裁暨傑出分析師David Cearley表示,在受控的環境下(例如農耕及採礦)使用自駕汽車,是目前智慧物件當中快速成長的領域之一。在2022年以前,有機會看到自駕汽車在有條件限制、詳細規範且受控的狀況下行駛於道路上,但一般用途的自駕汽車,至少在未來五年內,可能還是需要有一個人坐在駕駛座,以防無預警出現技術故障。
四、數位分身
數位分身指真實世界中某個實體或系統的數位模型。未來三到五年內,以物聯網使用案例的數位分身最被看好,目前它也是市場對數位分身最有興趣的領域。
David Cearley指出,幾乎每個面向的數位表徵,將逐漸地動態連結到它們在真實世界裡的對應物,而它們彼此之間,也將互相連結並加入AI功能,藉此提供先進的模擬、營運及分析作業。負責都市規劃、數位行銷、醫療照護與工業規劃的工作人員,都將因為長期趨勢朝向一個整合式數位分身的世界發展而受惠。
五、從雲端到邊緣運算
繼雲端運算之後,邊緣運算是一種運算拓樸,能將資訊的處理、內容的收集與傳送,放在靠近該資訊來源的地點。連網與延遲方面的挑戰、頻寬的限制,再加上嵌入邊緣的功能性更佳,都有利於分散式模型。企業可在基礎架構採用邊緣設計模式,適用於有重要物聯網的元素。
David Cearley分析,若將雲端和邊緣運算視為互補關係,雲端可用來打造服務導向模型,是一種集中化控制和協調架構的運算方式;而邊緣的角色則是傳送,它可以傳送不連續、或分散式流程執行方面的雲端服務。
六、對話式平台
對話式平台將帶動下一波典範轉移,改變人類與數位世界互動的方式。轉譯內容的責任將由使用者轉移到電腦身上,在平台接收到使用者的問題或指令後,就會執行部分功能以做出回應,提供或要求輸入更多內容。
七、沉浸式體驗
對話式介面正在改變人類控制數位世界的方式,但虛擬、擴增與混合實境卻改變了人們對數位世界的看法和互動方式。
目前虛擬實境(VR)與擴增實境(AR)市場的發展仍未成熟且具有分散化特質,雖然出現許多新奇的VR應用,但除了電玩、360度環景影片等先進娛樂功能之外,仍無法提供太多實質商業價值。企業必須檢視,有哪些特定的真實生活情境是可以用VR與AR來提升員工生產力,或用來強化設計、教育訓練與視覺化流程。
八、區塊鏈
區塊鏈技術徹底脫離了集中化交易與記錄保存機制,可做為老牌企業與新創發展突破性創新的基礎。雖然一開始,區塊鏈熱潮多半聚焦於金融服務業,但其實它還有許多具潛力的應用,包括政府機關、醫療照護、製造業、媒體發行、身分確認、所有權的登記以及供應鏈。但Gartner強調,區塊鏈所勾勒的遠景似乎超過現實成績,在2~3
年內,相關技術仍不夠成熟。
九、事件驅動
數位商業的核心概念,就是企業要持續保持靈敏,並做好準備掌握時機。商業事件可能是任何以數位方式註記的事物,能反映值得注意的狀態或狀態的變化,例如採購訂單的完成,或是飛機的降落。數位商業帶動了IT主管、規劃人員與架構師對採用事件思維(event thinking)的需求。
十、持續性的適應風險與信任
為了推動數位商業計畫,安全與風險管理主管必須採行一種持續性的適應風險與信任評估法(continuous adaptive risk and trust assessment;CARTA),才能以風險及信任為基礎,藉由適應性回應即時作出決策,或者是在管理風險的同時掌握商機。
David Cearley總結,十大策略科技趨勢中,前三項探討AI如何滲透所有事物,是未來5年科技廠商的主要戰場;接下來四項,聚焦整合數位與實體世界,以創造一個沉浸式的數位強化環境;最後三項,則關注當愈來愈多的個人與企業,或是裝置、內容與服務之間形成連結後,業者該如何從中獲益。
資料來源:https://www.bnext.com.tw/…/gartner-identifies-the-top-10-st…
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東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計第6次上課(9101_檢視與參照函數的LOOKUP函數&下拉清單與將範圍改為名稱&VLOOKUP函數與用ROW函數&INDEX函數&OFFSET函數&INDIRECT函數取得資料(配合CHAR函數)&VBA查詢與跨工作表設計與事件驅動程序&用定義名稱計算公式&用VBA輸出公式)
上課內容:
01_檢視與參照函數的LOOKUP函數
02_如何做下拉清單與將範圍改為名稱
03_改為VLOOKUP函數與用ROW函數取得列數
04_如何改為INDEX函數
05_改為OFFSET函數取得結果
06_如何利用INDIRECT函數取得資料(配合CHAR函數)
07_改用VBA查詢與跨工作表設計與事件驅動程序
08_跨工作表設計與事件驅動程序重點說明
09_綜合練習2用定義名稱計算公式
10_用VBA輸出公式
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電腦也一定安裝GOOGLE瀏覽器,這樣才能上雲端去使用GOOGLE的試算表,
可以比較和EXCEL2003的差異,如果可以輕易使用GOOGLE的試算表,
這樣就可以再沒有EXCEL2003的環境也能作業。
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所以未來的學習環境除了雲端外,就是EXCEL2007 了!
對大家來說有很多挑戰要面對,但如果學會這些技術,工作上一定非常有幫助的。
尤其是雲端方面的技術,目前懂的人還真不多,用的人也少,
但這樣好用的技術為什麼沒人推廣?
可能也是大家都還不會使用吧!之所以自己用的熟,
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02_定義名稱與使用名稱代替範圍
03_VLOOKUP函數配合ROW函數
04_INDEX函數與下拉清單
05_OFFSET與INDIRECT函數
06_改為用VBA查詢並帶回結果
07_工作表物件事件判斷H3改變執行查詢
08_刪除H3也刪除H4到H7與刪除整列
09_股票配股稅率統計表名稱定義
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尤其是雲端方面的技術,目前懂的人還真不多,用的人也少,
但這樣好用的技術為什麼沒人推廣?
可能也是大家都還不會使用吧!之所以自己用的熟,
主要用GOOGLE的服務至少5年以上,看著GOOGLE的壯大,發現只要跟著GOOGLE就沒錯!
不斷使用他的免費服務,感覺穩定又好用,重要的事完全免費。
吳老師 106/3/6
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