持續衝刺企業雲端業務的Google周一聯同IBM宣佈，將在Google Cloud提供IBM Power系統。

Google Cloud企業副總裁Kevin Ichhpurani指出，企業使用雲來現代化基礎架構與簡化業務流程有不同方式。有的企業把整個舊式系統換掉後採用雲端。有的則想繼續沿用既有基礎架構，但又同時想享受到雲端彈性的採購方式、高擴充性與部署人工智慧、機器學習與分析等新專案。

在最新的宣佈下，Google Cloud開始提供IBM Power Systems方案，讓習於大型主機的企業，不論是AIX IBMi或Linux on IBM Power版本，都能在Google Cloud平台上使用IBM Power Systems 即服務（IBM Power Systems as a Service）。

這個新組合尤其希望吸引對使用混合雲的企業。Google指出，基於Power Systems的效能與支援關鍵任務作業，像是跑SAP或Oracle資料庫的能力，許多大型企客戶一直在尋找能跑Power Systems的雲端，因此IBM Power Systems for Google Cloud方案，正是為了滿足想兼用雲端和本地部署環境的客戶需求，在以Power Systems跑SAP、Oracle的同時，還能獲得Google Cloud經濟和技術上的優點。

一如Google Cloud上的其他服務，這個新方案的用戶可在Google Cloud Market下載新服務，再透過Google Cloud統一出帳。私有API存取功能則讓企業以API存取Google Cloud資源，所有Power Systems上的LPAR（logical partition）也可使用自有IP spaces，這使企業可以安全且超低延遲性連結IBM Power Systems和Google Compute Engine VM。Google另外強調直覺好用的管理介面、快速部署以及Google支援服務。

Google 及IBM聯手各有盤算。對Google來說，這有助於提升Google Cloud對企業用戶的吸引力，進而增加其他雲服務的採購。上個月媒體報導，Google高層曾經決議要在2023年做到公有雲市場前兩名，否則可能考慮縮減投資或退出。不過這項說法已遭Google駁斥。

另一方面，IBM自己也提供公有雲服務，和Google Cloud其實為競爭者。但媒體分析，在傳統伺服器業務遭公有雲威脅下，這麼做有助於多賣一點IBM Power 伺服器。

由於擔心中國的無人機科技威脅國家安全，英國倫敦金融時報周一報導，美國內政部計畫將永久停飛民用無人機，只要是和中國有一點點關係的無人機都不能用。

美國內政部原本利用無人機執行河水氾濫、水壩安全、森林火災監控、地形測繪及人員搜救等安全任務。去年美國參議院通過一項名《美國安全無人機法案》，要求所有政府部門停用中國製無人機，以防止這類無人機協助中國政府進行間諜情蒐。但內政部卻以更進一步，暫停所有無人機的任務，僅森林大火的緊急任務除外。內政部當時停飛810架由中國製或使用中國製零組件的無人機，啟動預定15個月的審查。

不過才4個月後，金融時報引述消息人員報導，內政部計畫將永久停飛高達近1000架無人機的民用監控任務。內政部長David Bernhardt尚未正式簽署命令，但消息人士預期停飛無人機應該是停定了，只有緊急任務和訓練目的飛行除外。

根據美國聯邦航空總署的登記資料，目前全美無人機有77%來自中國業者大疆（DJI）。美國國會希望能使用全美製無人機，但官員指出開發工作可能還需要好幾年。

報導引述DJI方面指出，目前他們還沒看到新法令，但很期待能了解美國內政部去年的審查結果，因為根據國籍決定禁用無人機的規定，根本欠缺可信證據支持。

與此相伴的是，美國商務部一項禁止圖資AI分析軟體輸出的命令，已於本月初正式生效。這項法案規定專門用於「自動化分析地理影像」的軟體列為管制對象。任何美國企業若欲將此類軟體出口，或再度出口到加拿大以外的所有地區，皆必須取得商務部、或必要時聯同國防部、國務院或其他部會的授權同意。

跨國金融業者Visa周一（1/13）宣布將以53億美元買下美國的金融科技新創業者Plaid，以協助人們以更安全的方式連結各種行動程式與他們的金融帳號，雙方預計在未來半年內完成交易。

2013年於美國舊金山成立的Plaid打造了一個技術平台，以讓各種應用程式能夠連結使用者的銀行帳號，簡而言之就是協助開發人員打造與金融相關的應用程式，例如當使用者建立行動支付服務Venmo的帳號時，Plaid即扮演連結Venmo帳號與使用者金融帳號的角色。

根據統計，2015年時全球只有18%的網路用戶透過行動程式來轉帳或交易，但到了2019年已成長至75%。Plaid則說，具備美國銀行帳號的使用者中，4個就有1個使用相關服務，該公司的平台介接了2,600個金融科技的開發人員與1.1萬個金融組織。

Visa表示，併購Plaid一方面強化了Visa既有的業務，另一方面也讓Visa進入一個全新的業務，同時還讓Visa能夠參與金融科技的所有發展階段，緊密結合金融科技並推動Visa的核心業務。

本周IBM研究院宣佈將SysFlow資料格式開源，以用於防範雲端資料外洩，宣稱比傳統網路流量分析準確率更高。

在所有駭入企業網路的事件中，與應用程式漏洞相關的達25%，而且這類攻擊往往潛伏在網路上數百天，進而擴大企業資訊外洩的規模。這些數據顯示，傳統防禦工具已不足以防範資料外洩。傳統網路流量監控及系統誤用的監控系統，無法透通顯示特定應用的活動，跟不上不斷演化的攻擊、錯誤率高，讓可疑事件的偵察好比大海撈針。

本周，IBM研究院在Flocon2020會議上，將自行研發用於雲端應用及服務的監控技術SysFlow開源出來。

SysFow是一個監控系統行為的系統遙測資料格式和工具套件。它可將系統活動視覺化為一個以flow為中心、物件關聯性的地圖，可紀錄應用程式和其環境的互動狀況，有點類似NetFlow用於網路通訊的監控。但NetFlow只能蒐集網路互動，SysFlow則可以將網路行為與流程及檔案存取資訊之間建立連結，以提供更豐富的分析脈絡。這個分析脈絡有助於蒐集主機和容器作業活動，深度分析攻擊狙殺鍊（kill chain）以減少誤判，比傳統網路流量分析偵測率更高。

雖然蒐集系統事件的遙測技術並不新，但IBM表示，現有監控技術蒐集了太細的系統呼叫資料，導致資料太龐大而只能運用簡單的規則式（rule-based）分析。SysFlow可以規模順序來減少資料蒐集率，可減少儲存容量，並將事件轉為利於鑑識應用所用的惡意行為資訊，進行威脅獵捕和鑑識分析。此外，SysFlow的開放序列化（serialization）格式和函式庫，也方便和開源框架（如Spartk、scikit-learn）及自訂的分析微服務整合。

IBM已經將SysFlow文件及專案開放於GitHub及Docker Hub等。

網路使用者應該有發現，在歐盟於2018年5月實施GDPR隱私法案之後，在造訪網站時經常可看到「是否允許網站使用Cookie」的通知，同意之後才能進入該站，不過，你知道你同意了些什麼嗎？一群研究人員在近日出版的《GDPR之後的暗黑模式：削去跳出視窗的同意並展示其影響》（Dark Patterns after the GDPR: Scraping Consent Pop-ups and Demonstrating their Influence）研究報告中指出，各大同意管理平台（Consent Management Platform，CMP）常常使用暗黑模式與默認同意來影響使用者的選擇，而這些行為其實是違反GDPR的。

該研究是由美國麻省理工學院、英國倫敦大學學院與丹麥奧胡斯大學的研究人員所共同參與，檢驗的是全英國前五大CMP業者：QuantCast、OneTrust、Cookiebot、TrustArc及Crownpeak，它們有些是專營隱私管理平台，有的則兼營廣告服務，但都替各大網站提供Cookie管理服務。

根據GDPR的規定，除了必要的Cookie之外，網站要蒐集或追蹤使用者行為而使用Cookie時，必須取得使用者的「明確」同意，若採用間接的手法讓使用者同意被追蹤則是違法的，像是在跳出視窗要求使用者同意Cookie時，將預設值列為同意，或者是即使使用者沒有選擇而直接關閉視窗，都被視為同意等。

當研究人員檢查英國前1萬個網站所使用的CMP服務時，發現這些CMP業者普遍採用了暗黑模式與默認同意，只有11.8%的網站真正符合GDPR的規定。

研究顯示，透過「默認同意」，亦即若使用者未回應是否同意使用Cookie或直接關閉通知視窗都當作同意，來引導使用者同意的網站佔了32.5%。

再者，研究也發現，要按下CMP業者所提供的「接受所有追蹤」比「拒絕所有追蹤」的選項要容易得多，有50.1%的網站並未具備「拒絕所有追蹤」的按鍵，且就算有相關選項，也經常被置放在第二層或更後面的選項中。

此外，這些企圖誤導使用者的模式的確造成了影響，例如若在通知頁面上移除「退出」功能，使用者同意業者蒐集Cookie的比例增加了22%，若是在該頁面上提供更多的使用者控制選項，那麼同意的比例則會減少8~20%。

研究人員一方面督促歐盟應該開發一個更聰明的方式來防堵業者違法，另一方面也釋出了開源的擴充程式Consent-o-Matic，它可根據使用者的偏好設定來自動回應網站的Cookie使用通知視窗，而避免被業者的手法所矇騙。Consent-o-Matic現階段已支援Chrome及Firefox。

神秘組織Intrusion Truth自2017年開始，揭露來自中國的進階持續性威脅（APT）駭客集團，最近公布的則是由中國海南省主導的APT團隊，還說有13家中國科技企業專門替此一團隊招募駭客。

Intrusion Truth專門對外公布中國APT駭客集團的架構，該站官網沒有任何背景介紹，只是曾透過Twitter對外透露，他們想要確認這些科技公司到底是單純的駭客公司，還是用來掩護中國政府駭客招募行動的前線企業，Intrusion Truth所公布的資訊鉅細靡遺，沒有人知道Intrusion Truth的背後是由誰所操縱，包括資安業者在內，該組織從2017年便開始運作，一直披著神秘的面紗。

Intrusion Truth表示，中國的APT集團有一個共同的樣貌，他們結合了駭客、專家、前線企業及中國的情報官員，且每個地區都擁有自己的APT團隊。迄今Intrusion Truth已經公布了來自北京的APT3、來自天津的APT 10、來自濟南的APT 17，上周揭露的則是來自海南島的APT。

Intrusion Truth指出，有13家中國企業專門替海南省的APT招募駭客，包括海南仙盾科技、海南毅立科技、海南騰遠科技、海南科華訊息科技、海南彥武科技及其它8家業者，它們招募具備進攻性網路能力的人才，儘管這些業者強調資訊安全與網路防禦，然而所招募的人才看起來更適合紅隊演練及網路攻擊。

資安業者FireEye及卡巴斯基實驗室則說，Intrusion Truth所描述的海南駭客團隊應該是APT 40。

根據FireEye的分析，APT 40的攻擊行動至少始於2013年，目標通常是那些對「一帶一路倡議」政策具備影響力的國家，也會鎖定各國政府所贊助的專案展開攻擊，包括海上設備或車輛。

趕在下周農曆春節旅遊旺季前，街口電子支付今天（1/14）宣布，推出跨境支付服務，鎖定臺人喜愛且頻繁赴日旅遊，第一個開通的服務地區是日本，可直接在指定合作店家使用街口支付來消費。

街口與日本當地的支付機構合作，包含新生銀行子公司Aplus、軟銀集團子公司SB Payment Service、日本樂天銀行，還有第三方預付卡公司InComm Japan等，來進入日本通路。

不過，該服務不能綁定信用卡，僅限街口帳戶或是已連結的銀行帳戶來交易，街口執行長胡亦嘉解釋，因沒有透過國際信用卡支付機構，而由日本合作夥伴提供金流服務，不會收取海外交易手續費。

第一階段開通服務的店家以免稅店、百貨公司、大型電器和藥妝店為主，像是博多大丸百貨、倍適得和龍生堂藥局等品牌商，超過八千間店，農曆春節後，會增加東京羽田機場。下一階段，街口目標在6月底東京奧運開幕前，可用店家數擴展到10萬，還會納入旅遊景點，像是晴空塔。

街口App也會提供支援店家的資訊，但只有簡單的清單檢視，無法以地圖和所處位置的資訊，搜尋鄰近的店家。匯率則非即時匯率，採每天批次更新，也會在App上提供當日的匯率價格。

街口內部系統透過API串接日本店家的POS系統，在交易記錄上，會顯示原始交易貨幣的金額、匯率等資訊。 

不只街口搶攻跨境支付，去年底，LINE Pay臺灣和一卡通票證公司就已共同宣布，結盟日本LINE Pay、泰國Rabbit LINE Pay、韓國Naver Pay與PAYCO等4大行動支付品牌，成立行動支付跨境聯盟。LINE Pay臺灣和一卡通將開放臺灣用戶到日本、韓國與泰國時，用更名為LINE Pay Money的支付服務，在聯盟合作店家跨境消費。不過，LINE Pay Money要等到今年第二季才會正式推出，可支援範圍也比街口現階段的店家數來得更多。

除了推出跨境支付功能，街口今日還宣布，App將新增數位會員卡功能，及企業用的數據行銷功能。會員卡功能可整合不同通路的會員身分，用戶刷條碼付款的同時，可直接累積該通路的會員點數，不需切換手機畫面。第一波合作業者包含萊爾富和環球購物中心，後續將增加而全家便利商店，會員集點業者Ocard等。

而新增的數據行銷功能，可供企業用來發放電子優惠券。企業可設定目標客群的性別、年齡、以及離店距離等條件，街口自動篩選潛在顧客來發放優惠券訊息。下一步，街口將進一步提供合作店家顧客消費行為的數據，像是消費單價、均價等資訊作為企業行銷參考。街口解釋，此功能將以不涉及用戶個資為前提。

AWS更新其備份服務Backup，用戶現在除了可以備份整個EC2執行個體之外，也可以將備份複製到其他AWS地區，現在甚至還可以從檔案系統Amazon EFS備份中，還原單個檔案或是資料夾，而非一整個完整的檔案系統。

Backup是AWS在去年發布的全託管集中式備份服務，可以用來備份EBS Volume、RDS或是DynamoDB等資料庫、AWS Storage Gateway以及Amazon EFS檔案系統。

AWS提到，要備份和還原EC2執行個體，除了需要個別執行個體的EBS Volume，也要進行額外的保護。要執行的工作除了需要復原EBS Volume之外，還需要重新創建一個相同的執行個體，包括執行個體類型、VPC、安全群組和IAM角色。

而Backup現在增加了對整個EC2執行個體進行備份和復原的功能，在備份EC2執行個體時，AWS Backup將會保護所有連接到執行個體上的EBS Volume，並將其附加到AMI中，儲存所有原本EC2執行個體的參數，當備份完成之後，用戶就可以使用控制臺、API以及CLI簡單地還原整個執行個體，用戶能夠使用API​​或CLI還原和編輯所有參數，而在控制臺中，用戶能夠從原始的EC2執行個體還原和編輯16個參數。

而Backup更新還加入了讓用戶能夠還原單個檔案和資料夾的能力，過去用戶想要還原損壞或是意外遭到刪除的檔案和資料夾，需要對整個檔案系統進行還整還原，現在用戶能夠選擇備份，輸入檔案和目錄的相對路徑，AWS Backup將會在檔案系統根目錄，創建一個EFS還原目錄，並保留原始路徑階層結構，用戶可以選擇將檔案還原到現有檔案系統或是新的檔案系統。

另外，不少企業用戶有嚴格的業務連續性政策，要求最小化兩個備份副本之間的距離，因此現在AWS Backup讓企業可以按需複製，或是自動複製備份到另一個地區。

繼於去年9月揭露全球有超過7億張醫療影像，因醫療影像儲存系統（Picture Archiving and Communication System，PACS）配置不當而在網路上曝光之後，德國資安業者Greenbone Networks近日指出，最新的報告顯示，經過了2個月之後，在網路上曝光的醫療影像不減反增，從7.3億增加到11.9億，成長了60%。

Greenbone Networks其實不確定該數字的增加是因為各國機關是無知還是輕忽，總之研究人員依照所外洩醫療影像的增減，將這些國家區分為好（Good）、壞（Bad）及可怕（Ugly），好的代表這些國家已經保護了外洩影像，壞的代表這些國家的外洩影像只減少了一些，但起碼有展開行動，可怕的則是有些國家的情況不但一點都沒有改善，甚至變本加厲。

歸類到「可怕」的國家包含美國、印度、南非、巴西與厄瓜多爾。根據研究，2019年11月時，他們在美國發現了195個可公開存取的PACS系統，比9月時發現的184個還多，在印度則發現了97個公開的PACS系統，南非為43個、巴西是35個，厄瓜多爾則是29個。

資安專家認為，這顯示這些國家的組織無視於Greenbone Networks的警告。

Greenbone Networks表示，已有許多國家的資安專家曾提醒各大醫療院所及服務應該要注重資安與資料隱私，各國政府也已制定相關的法規，此一調查結果顯示醫療產業仍有改善空間，建議它們應建立一個完整的公開IP位址列表，定期針對這些IP進行風險評估，也應檢查這些IP是否可被Shodan或Censys搜尋。

這些曝光的醫療影像或病患資料可能會被駭客用來執行社交工程詐騙、魚叉式網釣攻擊，或是商業電子郵件詐騙等。

思杰系統（Citrix Systems）在去年12月揭露了允許駭客自遠端執行任意程式的CVE-2019-19781漏洞，當時思杰系統並未即時修補，而是以暫時緩解措施取而代之，有鑑於市場上已出現針對該漏洞的攻擊程式，使得美國國土安全部的網路安全及基礎設施安全局（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency，CISA）在本周釋出了檢測工具，以協助思杰用戶辨識漏洞。

CVE-2019-19781漏洞同時存在於Citrix應用程式交付控制器（Application Delivery Controller，ADC）與Citrix Gateway上，估計波及全球158個國家採用相關技術的逾8萬家企業。

CISA表示，所釋出的工具將讓使用者及企業管理員測試他們所使用的Citrix ADC與Citrix Gateway軟體，是否受到CVE-2019-19781漏洞的波及，該機構也強烈建議被影響的企業，應察看相關的漏洞說明並部署思杰所提出的緩解措施，在思杰釋出更新程式時儘速升級。

思杰也已公布修補各軟體的時程，包括準備在1月20日更新Citrix ADC與Citrix Gateway 11.1/12.0版，在1月27日更新12.1/13.0版，以及在1月31日更新10.5版。

Google現在研究以機器學習來即時預測天氣，目前這項研究仍在初期階段，但已經能以1公里的預測解析度，預報接下來6小時內的降雨，總延遲時間只有5到10分鐘。Google提到，利用機器學習進行預測，僅需要雷達資料且不需要進行實際的物理模擬，由於在訓練好的模型上進行預測運算成本很低，因此即便利用高解析度的資料，也能執行接近即時的預測。

天氣很大程度影響人們的日常生活，而天氣預報能夠讓人們對即將到來的天氣，預先採取應對措施，小至改變周末計畫，大致風暴來襲撤離居民，但是要能預測局部性暴雨，或是雷暴這種以小時為單位的事件，並非一件簡單的事。

目前有許多科技用來預測氣象，像是都卜勒雷達可用來即時測量降雨（圖下），氣象衛星（圖上）可提供多譜成像等圖像，而地面站則能直接測量風力與降雨。美國國家海洋與大氣管理局（NOAA）每天收集的遙測資料多達100TB，NOAA將這些資料以超級電腦上的天氣預報引擎運算，提供1到10天的全球天氣預報。

但運算資源的可用性，限制了數值天氣預報的能力，像是天氣預報的空間解析度約為5公里，而這樣的解析度難以應用在市區或是農地上，而且因為數值方法需要花費數個小時運算，當每次運算需要花費6小時，則一天就只能運算3到4次，且用來預測的資料是6小時前的舊資料，這限制了人們對當前天氣狀態掌握的程度。

而Google利用機器學習從雷達圖像預測降雨，以更快且解析度更高的方式，預測地區的短期天氣，Google的系統可以利用1個小時的雷達圖像，預測接下來數小時的雷達圖像，時間範圍通常是0到6小時。

Google提到，因為雷達資料是以圖像的方式呈現，因此可以將天氣預測，轉換為電腦視覺的問題，以輸入的圖像序列來判斷氣象的演變，而氣象演變由兩個物理程序影響，其一是對流對雲移動的影響，以及對流對形成雲的影響，而這兩個程序都很大程度地受地形與地理環境影響。

由於Google使用非資料驅動的無物理方法，因此只能從樣本中，訓練神經網路學習近似天氣的物理，而非實際模擬大氣運作的原理，Google表示，由於是處理電腦視覺的問題，因此他們利用了圖像分析技術卷積神經網路。Google利用了2017年到2019年觀測資料訓練模型，資料以4星期為一個單位，一個單位前3個星期的資料為訓練資料，第4周的資料用來評估。

Google將運用機器學習的預側方法，與HRRR、OF演算法和持續型模型三個受到廣泛使用的快速預測模型，比較期精確率與召回率（Precision & Recall），Google提到，應用神經網路的方法其預測品質明顯高於其他三個模型，不過預測範圍在5到6小時後，HRRR的預測結果品質就會超越Google的機器學習方法。

使用機器學習預測的好處是可以即時取得結果，這代表能以最新的資料進行預測，而HRRR則因為需要運算較久，因此時間會延遲1到3小時，整體來說，機器學習方法可以獲得較佳的短期預測結果，而HRRR可以獲得較佳的長期預測結果，Google解釋，因為雲的形成是立體的，很難單從2D圖像中觀察，但把這兩個系統結合，將能提供更全面的預測結果。

微軟釋出Mac最新版本的Visual Studio 2019 8.4版本，這個版本有許多新功能，包括這個新版本完全支援.NET Core 3.1，開發者可創建.NET Core 3.1的應用程式，並且進行建置、除錯以及發布。.NET Core 3.1是一個長期支援版本，開發者可以放心使用，微軟會繼續支援該版本三年。

作為回應社群的建議，Visual Studio for Mac也開始支援ASP.NET Core程式碼產生框架（Scaffolding），IDE現在可以為開發者產生通用情境用的樣板程式碼，如此便能加快ASP.NET Core應用程式的開發速度。

新增Scaffolding的功能在專案的右鍵選單中，而開發者點選的資料夾，就會是新產生檔案所放置的位置，新增Scaffolding之後會有設定精靈引導開發者進行相關的設定，一旦設定完成，系統便會新增需要的NuGet套件以及額外的頁面到專案中。

微軟還新增支援ASP.NET Core Blazor伺服器應用程式的開發與發布，Blazor是一個使用.NET建立互動式客戶端網頁的UI框架，最大的特點就是使用C#而不是JavaScript，來開發互動式網頁UI，還能利用現有.NET函式庫。由於Blazor使用開放網頁標準，因此不需要擴充套件或是程式碼轉譯器。

在Visual Studio 2019 for Mac 8.4版本，開發者可以創建Blazor伺服器專案，並能直接將Blazor應用程式部署到Azure App Service。因為開發Blazor應用程式必會使用.razor檔案，所以這個版本編輯器也開始完全支援.razor檔案，包括為程式碼上色、自動完成功能，還有IntelliSense。微軟提到，他們之後還會繼續加入用戶建議的功能。

為了支援更廣泛的開發者，Visual Studio for Mac開始支援各種不同的輔助技術，確保有障礙的開發者，也能良好地進行開發工作，像是增加文字以及圖標的對比度，和強化聽寫以及導覽語音的精確度，並且減少鍵盤陷阱（Keyboard Trap），避免影響以鍵盤瀏覽IDE的體驗等。目前微軟才剛開始改善Visual Studio for Mac中的無障礙操作體驗，而接下來無障礙體驗改進，也會繼續成為團隊高優先順序的工作。

KPMG安侯企業管理執行副總謝昀澤在日前一場活動上，提醒企業在導入AI時可能面臨的新興風險，並指出，企業應從大數據的正確性、演算法的可解釋性、運算效率三大面向來檢視AI決策模型，建立起受信任的AI機制；且在導入AI前，也應充分評估AI應用的合適性，比如可用樣本量高、應用情境複雜度低、任務價值高的服務，較適合用AI來加值。

隨著AI的應用增加，AI不可解釋、偏見、公平性等問題也在近年來不斷被提出討論，各國政府也看見其爭議性，紛紛祭出法規來規範AI應用，比如歐盟早在2018年就制定資料保護規範GDPR，其中的「透明處理原則」，就是針對個人化決策的AI應用，賦予用戶請求解釋、拒絕適用的權利；美國白宮也在上周發布了AI應用監管指南，將AI應用的風險評估與管理、秉持公平且非歧視等原則列入其中，要從法律的高度，來約束企業克服AI的風險問題。

謝昀澤歸納，現今企業在導入AI時面臨多種風險，大致上來自於大數據、演算法、運算效率三個面向。比如說，使用過時、不完整或與實際情形不符的數據來訓練模型，會使模型決策產生偏誤；在演算法方面，開發流程的瑕疵、技術缺陷，或缺乏完整的測試與驗證，也會導致演算法產生Bug，同時還需謹慎提防資安攻擊、隱私濫用等威脅；最後在運算效率方面，則是要避免因為算力不足，造成AI決策延遲的問題，其他如決策者錯誤解讀或誤用分析結果等風險，也是企業面臨的挑戰。

現今企業在導入AI時，可以從大數據、演算法、運算效率三個面向來進行AI演算法治理。

對此，KPMG也提出一套演算法治理框架供企業參考。企業在導入AI時，可以先決定AI應用策略並規劃治理藍圖，來把關整個AI導入流程，其中，除了確保大數據的正確性，在演算法方面，應從整體生命週期來檢視，在設計就融入資安與隱私防護措施，也應在調校與測試時，進行演算法效能與安全分析，並確認是否滿足原始需求；部署後，更要隨時監控與優化AI模型，並確實推廣使用者安全與教育訓練。謝昀澤表示，以上的框架就是為了讓利害關係者，相信演算法能做出正確決定。

KPMG提出一套演算法治理框架供企業參考。

在所有產業中，謝昀澤也表示，由於金融業的法規監管更嚴格，金融業對於演算法治理的需求也更大，智慧金融面臨的挑戰，包括AI決策是否符合道德與價值觀、帶來的風險、是否能被解釋，以及如何取得客戶及主管機關的信賴等。比如說，AI預測客戶可能在一年後離婚或失業，因此拒絕其貨貸申請，但要如何證明AI演算法沒有偏誤？又要如何向客戶解釋原由？又該如何取信於客戶？

對此，謝昀澤建議，除了透過演算法治理框架來審視AI導入流程，在選擇AI應用種類時，也應進行策略剖析，找出較無爭議、適合導入AI的項目，以金融業來說，信用卡詐欺偵測、警示帳戶分析等作業流程，因其可用樣本量高、應用情境複雜度低、且任務價值高，就比較適合導入AI應用。而KPMG也分析出風險相對較高的應用，提供企業參考，分別是智能核貸、理財機器人（AI自動化代理操作）、智能信用評等、人臉支付、社群活動信用評分等。

縱軸是應用情境複雜度，橫軸是可用樣本量，圓圈大小代表任務價值高低。

工研院昨天在台南六甲院區揭露協助南臺灣產業升級的策略，並展出多項與在地產學合作的成果。工研院院長劉文雄表示，工研院目前的首要任務就是積極推動工業4.0，過程中也要結合在地產業優勢、以創新來驅動轉型，目的要平衡區域發展。目前，也已經產出多項針對農漁業、傳統產業痛點開發的技術成果，包括與世豐螺絲合作開發的生產排程系統、提供水產養殖業的AI水質監控系統、以及導入光陽工業的剩餘里程數預測技術等。

世豐螺絲攜手工研院導入生產排程系統，邁向工業4.0

在邁向工業4.0的轉型方面，工研院約在兩年前開始與世豐螺絲合作，來開發生產規劃輔助系統，也就是將原先由生產管理人員排程派工的流程，改用演算法來取代，目前已經能夠減少6成的換模工作，且在少樣多量的訂單挑戰下，可以提高貨款達交率到9成以上，降低延遲交貨的機會。

一般來說，生管人員接到訂單後，會派送不同訂單到不同機臺中製作，不過一次要排定的單子就超過3,000張，品項少量多樣，加上不同樣式的螺絲在製作之前，都需要花上30分鐘換模，模具更多達兩萬多種，若全部按照交貨期限來排程，每張工單就要重新換一次模，反而會浪費的許多時間而沒有真正增加製造效率。

不過，其實螺絲的樣式還是有部分共通之處，比如螺絲的長短、內外徑、螺絲頭型（是六角或是十字）等，若不同工單中有相同的需求，將該類工單排在一起，就能減少換模的次數與時間。因此，在導入生產管理排程系統後，世豐螺絲已經能將原先約2,000多次的換模次數，降低到900多次，大幅減少六成的作業量。

而世豐螺絲能在一年半內與工研院合作導入這套系統，同時也是因為自身的IT建設具一定基礎，比如既有的工單已經電子化，也建置了ERP、MES等系統，讓工研院能搜集到足夠的數據資料，比如每項產品的製作材料、使用的模具，以及每臺機臺的產能、一小時各能打幾支不同材質的螺絲等，先建立起完整的資料庫，再進一步開發演算法來排程。

工研院表示，目前與世豐螺絲的合作進入第三年，已經完成螺絲前製程的生產排程規劃，現在則在著手開發後製程（如熱處理、烤漆、電鍍等作業）的排程系統，後續還要延伸到供應鏈外包派工的作業中。

工研院與世豐螺絲合作開發生產規劃輔助系統，已經導入廠區中降低6成換模時間。

螺絲種類少量多樣，以AI進行排程派工能提高生產效率。

養殖漁業也能用AI控制水質，增加水產育成率

工研院也用AI來輔助農、漁業轉型。比如養殖漁業的痛點，在於傳統的室外養殖容易受到天氣變化、自然災害的影響，每當暴雨、寒害一來，就影響水質環境改變，不僅降低育成率，災損問題也得仰賴政府補償。為了解決此問題，政府近年來推行設施化的養殖，要讓原先環境因素不可控的室外養殖，轉型為高密度且環境可控的室內養殖場，在提昇漁產育成率的同時，也改善土地的使用率。

為此，工研院大約在三年前開始發展水質檢測平臺，整合環控系統、水質檢測系統等IoT技術，透過監控生產環境的條件，從溶養量、酸鹼度、氧化還原電位、水溫、鹽度等數據，預測出水質惡化方向，並提醒業者最佳換水時機；而且，根據水質優劣也能反推飼料用量是否過剩，工研院因此進一步開發精準投餵的演算法，同時根據監控魚類活動力，來提供業者合適的餵食建議。如此一來，就能幫助業者減少用水、電力及飼料的浪費，整體來說也能將漁產育成率從原先的6-7成，提升到8成左右。

工研院表示，該技術目前已經應用在屏東的石斑魚苗養殖場、雲林的臺灣鯛養殖場、嘉義的白蝦養殖場等，由於每種漁產生產條件、生長條件都不同，且從魚苗到成魚的成長階段需要搜集大量數據，工研院將持續在不同場域進行試驗，再複製經驗到其他養殖場中。

水質監測模組適合用於室內養殖場地，維持環境因素的可控性。

電動機車市場崛起，光陽導入AI精準預測剩餘里程數

隨著電動機車近年來市場大幅成長，對用戶來說，充電、換電的時間點需要拿捏精準，才不會面臨推車的風險。一般來說，電動機車僅會在面板上顯示騎乘速度、剩餘電力（0-100%）等數值，但因騎乘者的負重、行駛速度及不同路況（如爬坡）等因素不同，都會影響電力消耗，加上電池逐年劣化後，充飽電可以騎乘的里程數將逐漸減少，種種因素都會影響剩餘電量預估的精確度。

為此，工研院去年展開與光陽集團的合作，在電動機車上導入剩餘里程數預測技術，採集電池中的電壓、電流、溫度、電量等資訊，來評估目前的剩餘電量、劣化電量，同時也搜集用戶騎乘的耗電數據，來預測出剩餘可騎乘的里程數，誤差值可控制在5%以內。比如說，A用戶騎乘1公里約耗電30瓦，而電池中預估電量還剩900瓦，換算下來就還能再騎30公里，而且，若中途A用戶改採上坡路段騎乘、或換成B用戶來騎，剩餘公里數也會隨之調整。

改採用預測剩餘里程數的技術後，電動機車儀表板的UI顯示也須隨之更改，光陽工業預計在今年推出搭配新UI介面的電動機車。工研院表示，儘管用戶只能看到剩餘里程數，但是後端維運單位能取得電壓、電流等監控數據，技術上也能支援即時遠端數據監控，比如搭配App將機車電池數據傳到後端，來監控電池安全等，端看廠商需求來配合導入。而該技術也能適用於電動汽車、電動巴士的剩餘里程數預測中。

光陽預計在今年推出新款電動機車，將搭配顯示剩餘公里數的儀表板。

電流、電壓、電量等感測器整合在鋰電池中，藉由數據來推測剩餘騎乘里程數。

為強化用戶隱私保護，Google宣佈未來二年內將不再支援第三方cookies，恐為行銷及網路業界投下震撼彈。而在今年二月起，Chrome 80將限制cookies跨網站追蹤，並在今年內加入反瀏覽器指紋追蹤（fingerprinting）措施。

Google本周表示，計畫終止Chrome對第三方cookies的支援，目的在兩年內完成。這是Google去年8月宣佈名為隱私沙箱（Privacy Sandbox）的計畫的一環，預計發展一組開放標準，能兼顧強化用戶上網隱私與安全性及支援出版商營運。

Google Chrome工程部門總監Justin Schuh指出，用戶一直在要求更高的隱私，像是其個資使用的透明度、選擇權和控制權。但一些瀏覽器直接封鎖第三方cookies的作法，Google認為可能帶來反效果，因為會迫使需要廣告支持的網站鋌而走險，使用更隱蔽的手法，像是比cookies更具侵入性的瀏覽器指紋追蹤（fingerprinting）等，反而不利用戶隱私和自主控管。

在停止支援第三方cookies的兩年過渡期間，Google預定今年二月Chrome 80起將限制跨網站追蹤，將不包含SameSite標籤的cookies視為第一方cookies，並要求第三方用途的cookies，必須經由HTTPS連線存取，以確保第三方cookies的安全性，也提供用戶精準的控制權。同時間，Google正在開發反制更隱蔽追蹤技術的工具，像是反瀏覽器指紋措施，預計今年稍後推出。

此外，Google也和出版商、開發商及廣告主合作，實驗新的安全機制，測試廣告選擇量測、阻斷攻擊服務（DoS）攻擊防禦、反垃圾郵件／詐欺和聯邦式驗證等。今年底之前，Google將開始第一次Origin Trial，首先從轉換（conversion）測量和個人化著手。

Google也在GitHub公佈標準草案，號召更多人投入草案制訂。

蘋果與美國政府再度因為解鎖嫌犯iPhone問題起衝突。美國國防部周二指控蘋果不願協助調查海軍基地恐怖攻擊案嫌犯的iPhone，而這次總統川普也出面幫腔。但蘋果否認該公司沒有幫忙的指控。

去年底佛羅里達州彭薩科拉（Pensacola）海軍航空基地，發生沙烏地空軍上尉Mohammed Alshamrani開槍射擊造成三人死亡。他本人也在槍戰中喪生。美國警方定調此事為恐怖攻擊。調查此事的FBI在搜索嫌犯2支iPhone內容時，又碰到密碼保護問題，而再度向蘋果求助。

美國法務長William Barr周二在記者會上說，到目前蘋果還是沒提供任何實質協助，現在調查員已取得法院命令，必須要能取得數位證據，他呼籲蘋果和其他科技公司協助警方找出解決方法，以保護美國人性命，並預防未來再發生攻擊事件。

警方需要解鎖嫌犯手機，以了解他死亡前和誰通訊過。攻擊發生時，嫌犯對其中一隻iPhone開槍致其損毁，另一隻iPhone也遭到破壞。雖然經警方搶修後可以使用，但沒有密碼仍無法解鎖。

美國總統川普也用他最愛的推特指出，美國政府在貿易上一直幫忙蘋果，但現在他們卻拒絕解鎖兇手、藥頭和其他暴力犯罪者的手機。他們必須為其所應為，幫助「我們偉大的國家」，現在就必須行動，「讓美國再次偉大」。

蘋果否認該公司沒有幫忙。ZDNet引述蘋果說法，早在12月6日FBI第一次開口時的幾小時內，他們就準備好各種供調查的資訊。從7日到14日蘋果又接獲6張法院命令，蘋果也提供了包括iCloud備份、帳號資訊和多個帳號的交易資料。蘋果對每次要求都在數小時內迅速回應，總共提供高達數Gigabytes的資料給警方。至於第2支iPhone，蘋果說他們只在1月8日接獲一次傳單，也立刻給了資料。

但蘋果再次重申不會在iOS中加後門。蘋果說，沒有只留給好人走的後門，那些想危害國家安全和竊取用戶資料的人，一樣會利用這些後門。

蘋果說，現今美國警方能存取到的資料已經是史上最多的了，要破案不見得一定得弱化加密才行；蘋果相信加密才是保護美國及用戶資料之必要。

微軟CEO Satya Nadella也在本周一場公開場合上指出，微軟重視隱私和公眾安全，在民主體制中，要實現兩者需要法律和技術解決方案，他說後門是「很糟的主意」。

金管會在1月14日舉行新春記者會，金管會主委顧立雄親率2位副主委，以及銀行局、保險局、證期局局長，發布2020年施政重點。在金融科技上，金管會將持續鼓勵金融科技創新，並發展監理科技。今年即將開業的3家純網銀、開放銀行（Open Banking）、金融作業雲端委外、保險科技（InsurTech）、監理科技（RegTech）、電支電票整合都是重點議題，金管會也一併揭露了最新進展。

開放銀行朝向銀行自行尋找TSP合作，發生問題由銀行全權負責

首先，隨著2020年的到來，開放銀行後續要推動的第二、第三階段，因為涉及消費者個資，需考量事項較為複雜，包括TSP業者管理方式、客戶權益保障、爭議處理、損害賠償機制、資訊安全標準等。

據了解，銀行公會研擬的資訊安全控管、自律規範與法令遵循相關建議事項的配套措施，以及財金公司擬定的開放API技術與資安標準，都已報部金管會。至於銀行與TSP業者之間的責任歸屬該如何劃分，以及如何管理介接API的TSP業者？都是推動下階段開放銀行的重點之一。

對此，顧立雄表示，臺灣開放銀行目前還是朝向由銀行自行尋找TSP業者合作的前提下，類似委外作業的概念，若發生問題還是由銀行全權向消費者負責，他強調，這部分迄今並無改變。

不過，金管會下一步要思考的是，如何要求TSP業者符合資安的標準以及個資保護，這些對TSP業者管理的方式，都得有一套標準，來要求銀行找尋合格的TSP業者合作，而這部分的要求也會有相關的配套措施，但，顧立雄也坦言，至今還沒有具體的結論。

3家純網銀下半年陸續開業，金管會將強化對純網銀監理

顧立雄更透露3家純網銀預計開業時程，他表示，樂天商業銀行可能會是最快開業的純網銀，預計在今年6月搶先開業，LINE Bank（連線商業銀行）與將來銀行（Next Bank），則大約會在今年第3季開業。

由於純網銀高度依賴資訊科技與無實體通路，金管會表示，將強化對純網銀的監理，包括加強流動性風險管理、重視信用風險管理、提升資訊安全要求與作業風險管理、保護消費者權益與維持金融市場秩序，強化信譽風險管理及落實公司治理。

此外，金管會也研擬了「純網銀監理規劃與建置方案」，要對純網銀業者的重要性指標與流動性風險進行即時監控，金管會規劃利用API技術，開發建置純網銀即時監理系統，導入監理科技等相關技術，透過系統自動產出與申辦監理報表，以因應新型態純網銀經營模式。顧立雄表示，此舉有助提升金融監理效率、降低監理成本，而該系統也預計配合純網銀開業日正式上線。

數位存款帳戶開放20歲以下未成年開戶，預計今年第一季上路

接著，就是先前金管會研擬放寬數位存款帳戶規定，規劃的3項開放措施，包括了企業戶開戶、放寬開戶年齡限制、開放手機身分認證開戶。在企業開戶部分，金管會開放了本國成年自然人的獨資企業可開立數位存款帳戶，負責人只要透過自然人憑證、工商憑證與視訊進行驗證，並上傳相關證件，即可直接透過網路開立存款帳戶，與臨櫃開立的帳戶有相同的功能。

銀行局局長邱淑貞表示，企業戶開戶部分，目前已先開放獨資的企業戶先做試驗，她解釋，因為非獨資的企金，還會牽涉相關股東背後的受益人，在查核上相當複雜，所以至今各國皆未推動企金用戶可開立數位存款帳戶，臺灣則是以獨資企業戶先開始。

至於放寬開戶年齡限制的部分，邱淑貞則表示，已研擬放寬未成年開戶，開放年滿7歲且領有國民身分證的本國未成年人，經由驗證法定代理人，並上傳法定代理人與未成年人的證件，即可線上開立帳戶。此外，也開放持有晶片居留證的外國成年人可開立數位存款帳戶。

其中，本國未成年人因需取得父母的同意，所以，未成年人開戶身分驗證的方式與帳戶類型，就會與法定代理人一致。比如說，未成年人的父親是以自然人憑證驗證開戶，則屬第一類帳戶的驗證方式，該名未成年人也得以同樣驗證方式開戶。邱淑貞表示，這部分得由銀行公會修改資安相關規定，一旦銀行公會提報金管會，相關機制預計今年第一季可以上路。

加速推動保險科技，今年要推動保險區塊鏈應用

今年，金管會要更積極引導保險業結合科技業，提升經營效能與保障消費者權益。除了檢討修正保險業辦理電子商務應注意事項的網路投保商品險種與網路保險服務項目，以提升保險業辦理電商效能。金管會也要依照保險業申請業務試辦作業要點，鼓勵保險業與科技業合作，將金融科技導入現行作業流程，再以可辦理的業務範圍內，比如身分驗證、申請理賠、簡化核保、理賠與服務等保險作業流程，以增進保險業務經營效率與保戶的滿意度。

保險局更進一步要推動保險區塊鏈的應用，讓保戶在任一家保險公司申請理賠或保全服務，系統皆可通報其他保險同業啟動理賠或保全服務受理，以達單一申請、文件共通的效益。保險局局長施瓊華表示，這部分是由壽險公會針對健康險理賠進行討論，目前已有5、6家保險公司加入討論，近期壽險公會將訂出一個共通標準，接下來就能在2020年啟動試辦，保險局也訂出目標，今年底至少10家保險公司要開始試辦，預期2021年能落實實施，讓大部分的保險業者都能加入。

同時，保險局也要推動電子保單認證與存證機制，鼓勵保險業推動電子保單，且存放在第三方認證機構，在消費者對電子保單的真偽有所爭議時，得由公正第三方提供保單內容，確保保單的保障範圍。這部分保險局則訂出，2020年底至少有8家壽險公司、10家產險公司加入的目標。施瓊華表示，電子保單利用科技的方式，未來能夠做可延展性的發展，甚至把保單內容用區塊鏈存證下來，未來，在資料庫的應用對產業、消費者是更有幫助。

強化金融監理科技，API金檢申報上路

而為了要因應金融科技的快速發展，金管會也得與時俱進，建置數位監理環境來強化金融監理科技，減輕金融機構申報作業負擔。顧立雄提到，在檢查作業電子化部分，金管會要優化現行單一申報系統，目前已發函給本國銀行，現行單一申報系統自2020年1月1日起，正式導入API自動排程申報方式，鼓勵本國銀行採行API申報方式，以強化線上申報監理資訊的自動化與安全性，使金融機構申報作業更具效率與時效性，以達自動化智慧法報的功能。

此外，金管會也要強化金融數位查核與風險控管，將持續運用新興查核技術，善用資安檢測作業訓練，提升資訊檢查技能。同時，也將對於金融科技發展趨勢與資安防護監理需求，提升檢查人員資訊專業能力，優化金融檢查作業，以有效督促金融機構強化資訊安全措施。

金融業上雲委外規範實施狀況：外商銀行申請居多，本國銀行態度謹慎

此外，對金融業影響甚大的金融上雲委外規範（金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法），也在2019年9月30日正式上路，也因為法規公布不久，邱淑貞透露，雲端委外目前大多是外商銀行申請，原因是過去外銀在海外總行的委外已有經驗，在相關作業上會較為熟悉。

相較於本國銀行，態度則是非常謹慎，即便有向金管會申請，但雲端委外的多是內部員工email作業，或是有關計算價值等不涉及客戶資訊的作業，且僅以申請試辦，還不敢大規模做雲端委外。

顧立雄也提到，就他目前接觸的狀況，本國銀行對於要把客戶核心相關資料放到雲端，其實本身很猶豫。至於外銀的部分，則是有區域的資訊架構，有些東西得以區域的角度做整體的規劃與建置。他也提到，在雲端委外現在或許不是在談核心資料，也許是非核心的資料，金融業者也不一定要把資料放上公有雲，有些是以私有雲的概念來做。

此外，金管會今年度重要修法工作之一，就是推動整合電子支付與電子票證發行機構管理法制，將合併電子支付與電子票證條例，達到電支的虛擬帳戶與電票實體卡整合，更重要的是未來要做到跨機構支付。目前，已委由財金公司建置「電子支付跨機構共用平臺」，讓支付業者擴大其核心業務。

金管會也將持續舉辦金融科技展，並規劃擴充金融科技園區（FinTechSpace），增加服務能量，提供新創公司營運資源與輔導措施。也要繼續推動金融監理沙盒，截至2019年12月底，金管會已受理創新實驗申請案件共12件，已核准7件、否准2件、3件審查中，另外有28件正在接受輔導。

而核准的7件申請案中，包括凱基銀行運用電信行動身分認證辦理線上信貸與信用卡實驗業務，在2019年8月初已出沙盒；易安聯公司與統振公司辦理外籍移工小額跨境匯款實驗業務、台北富邦銀行與帳聯網公司合作的跨行轉帳、國泰人壽與旅遊業網站ezTravel合作直接投保旅平險、好好投資與遠東銀行合作的區塊鏈基金交換平臺、群益金鼎證券的證券商客戶交割在途款融資再投資。文⊙李靜宜

微軟在本月的Patch Tuesday修補了49個安全漏洞，其中最受矚目的為涉及簽章驗證的CryptoAPI漏洞CVE-2020-0601，雖然它只被微軟列為重要（Important）漏洞，但它卻是第一個由美國國安局（NSA）所發現並主動提交給微軟的安全漏洞。

這是因為NSA多年前曾發現藏匿在Microsoft Server Message Block（SMB）伺服器中的CVE-2017-0145安全漏洞，該漏洞允許駭客執行任意程式，然而，當時NSA不但沒有通報微軟，還自行打造了鎖定該漏洞的EternalBlue攻擊程式，而宣稱在2016年入侵NSA網路攻擊組織Equation Group的影子掮客（Shadow Brokers）即於隔年對外釋出EternalBlue。微軟則是在2017年3月才修補CVE-2017-0145。

被公開的EternalBlue很快成為駭客的重要攻擊工具，包括北韓駭客在2017年發動的WannaCry攻擊、俄羅斯駭客所執行的NotPetya，或是俄羅斯駭客介入美國大選，以及伊朗駭客散布勒索軟體，都是以EternalBlue作為前鋒，同時它還被用來攻擊美國的政府、大學及各組織。

過去外界曾抨擊NSA隱匿安全漏洞，只為追求網路間諜與攻擊的作法罔顧廣大使用者的權益，才使得這次NSA主動向微軟通報安全漏洞的事件躍上媒體標題。

根據微軟對CVE-2020-0601漏洞的說明，該漏洞存在於CryptoAPI驗證橢圓曲線密碼學（Elliptic Curve Cryptography，ECC）的方式，駭客只要利用一個偽造的程式碼簽章憑證去簽署一個惡意的執行程式，讓它看起來像是來自可靠且合法的來源，就能開採該漏洞，且因該數位簽署看似來自可靠的供應商，因此使用者幾乎無從察覺該檔案是惡意的。

成功的開採將允許駭客執行中間人攻擊，同時解密使用者所連結之軟體的機密資訊。微軟藉由確保CryptoAPI能夠完全驗證ECC憑證解決了該漏洞。

美國國安局也特別為此一漏洞發布了新聞稿，表示該漏洞允許駭客透過特製的PKI憑證來偽裝成可靠來源，不論是個人、網站、軟體業者或服務供應商，透過偽造的憑證取得使用者或服務的信賴，再利用該信賴來危害系統。該漏洞可能波及HTTPS連線、已簽署的檔案與電子郵件，以及作為使用者模式程序的已簽署可執行程式。

CVE-2020-0601漏洞影響Windows 10及Windows Server 2016/2019作業系統。

微軟也讚揚NSA此次的行為，雖未指名道姓，卻是以CVE-2020-0601作為例子，指出協調漏洞披露（Coordinated Vulnerability Disclosure，CVN）已被證明是解決安全漏洞的最佳作法，藉由安全研究人員與業者之間的合作，可確保漏洞在被披露前便已修補，避免客戶承擔不必要的安全風險，微軟同時也鼓勵所有的安全研究人員都應直接向微軟提報潛在的安全漏洞。

IBM周二宣佈去年獲得9000多項專利，蟬連27屆美國專利冠軍。IBM同時宣佈加入以防止開發商遭專利蟑螂提告的非營利組織LOT（License on Transfer）Network。

去年IBM拿到9,262項專利，是該公司連續第27年成為獲得最多專利的單一美國企業，這些專利來自54國8500多位IBM員工。今年IBM獲得的專利中涵括1800項AI專利、2500多項雲端專利。其中一項AI專利可經由分析字詞相關內容，來理解與推測字詞背後的意義。另外一項雲端專利，則可將雲端和非雲端運算平台上的任務與呼叫納入整合管理，結合統合式portal將助於企業搬移到混合雲平台。

其他還有區塊鏈、量子運算及安全技術方面的專利。其中一項區塊鏈專利，可防止區塊鏈的重放攻擊（replay attack），即攻擊者拷貝某一區塊鏈上單一交易的簽章資訊，再用於之後的交易。量子運算方面，一項IBM專利描述將量子電腦擴充以支援更多量子位元（qubits）而用於分子模擬的方法。

IBM表示，從1920年代以來，IBM獲得的美國專利已超過14萬件。

此外，IBM今天也宣佈加入LOT Network。LOT Network提供一種免授權金的交叉授權對會員產生保護，當會員公司持有專利時就能行使專利權利，而專利如果被賣掉，也會對其他成員公司提供法律保護，免於專利主張實體（Patent Asserting Entities，PAE，專利蟑螂）的訴訟。

IBM的加入是該公司去年收購LOT Network創始會員Red Hat的結果。IBM雲端與認知軟體部門資深副總裁Arvind Krishna表示，作為蟬連美國獲得最多專利廠商超過四分之一世紀的公司，加入LOT Network等於結合志同道合的組織，將可確保專利的正統使用方式並促進未來的開放創新。IBM加入後，將為LOT Network再提供8萬項專利，使其成員免於被告。

目前LOT Network現有600多家會員組織，擁有200多萬項專利資產。

IBM去年也偕同微軟、Open Invention Network（OIN）及Linux 基金會推動了類似的專利保護。

「一顆7奈米晶片從開發到設計完成，最少須上千臺高階運算主機才夠用。」這是臺灣半導體IC設計龍頭聯發科，在研發7奈米5G手機晶片所要面對的龐大IT挑戰，甚至為了要搶先對手一步推向市場，更要能夠在一周內多增加千臺主機，才能讓5G晶片設計交付能再早一步，這也成了聯發科能夠在競爭激烈的5G市場突圍的關鍵。

為了搶占5G市場的先機，全球一線手機大廠與行動晶片設計商，去年紛紛推出5G手機晶片，以便競逐今年的5G手機市場。聯發科也是其中一家，去年5月Computex期間就宣布了首款5G SoC晶片，不到半年就正式推出該產品，甚至領先了競爭對手高通一步。

為了要打造這樣一顆功能強大的5G晶片，聯發科不僅耗時多年、以千人團隊，投入千億元研發，還引進諸多先進技術，採用新的晶片設計作法，將7奈米CPU、GPU、AI加速器APU，以及高速5G數據機晶片，都整進在同一顆SoC晶片裡，來開發新一代5G手機晶片。

但要完成這樣一個高度複雜的5G晶片設計，涉及大量跨平臺晶片和技術的整合，不只是研發團隊的一大挑戰，對後端支援的聯發科IT部門更是考驗，得要不斷增加更多運算資源，來滿足因為複雜晶片整合設計的大規模且密集的巨量運算需求，這是聯發科IT團隊重要的大挑戰。

負責內部高效能運算環境建置的聯發科技資訊工程本部基礎系統設計處經理黃博揚就表示：「導入混合雲技術與創新IT架構是一大關鍵。」他在近日臺灣舉行的AWS re:Invent Recap技術大會上揭露更多細節。

一周！千臺以上HPC伺服器得完成部署

從半導體工程來看晶片設計的發展，隨著現在晶片功能越加越多，使得面積加大，能耗升高，常見作法就是透過製程的提升來改善，而越先進製程的晶片設計，對於半導體IT資源也帶來很多挑戰。舉例來說，一顆先進7奈米晶片內含的電晶體密度，是40奈米晶片的17倍多，要完成這樣一顆晶片的電路設計及布線，更需要比以前多增加10倍的運算工作量，用於前期的測試及驗證，就連運算規模也更加龐大，高出15倍之多。

以7奈米5G手機晶片為例，黃博揚表示，單要執行這樣一個專案，IT人員就需要面對消耗數千臺高效能運算主機的挑戰，但是，聯發科IT考驗還不僅於此，為了因應5G市場變化，聯發科決定將5G Tapeout交付生產進度提前，對IT而言，最直接的需求，就是要在一周內增加超過千臺以上高階伺服器，來滿足大量增長的運算需求，「一旦IT資源不到位，這個產品就沒有辦法提前搶下市場。」他說，這是一大IT考驗。

為了解決這個IT難題，聯發科IT團隊決定採用混合雲架構，所以，除了在臺灣總部的自建雲，他們去年在這個7奈米5G專案裡，就使用了AWS公有雲，來建置自己的混合雲環境，接下來，更將自己使用的EDA工具搬上AWS雲端執行，它是一個電子設計自動化開發工具，可供RD研發工程師在開發設計階段，使用它進行大量且反覆的設計驗證工作，從前期電路設計、性能分析到產生晶片電路圖，都能用它來完成。

尤其，越先進製程的晶片開發，就越需要搭配有這樣的EDA工具來輔助RD人員開發，並安裝在性能更高的伺服器硬體上執行。在完成所有EDA運算工作以後，接著才將設計好的晶片電路交由晶圓代工廠生產，也就是Tape-out（下線），整個晶片開發設計流程才完成，之後才進到下一步量產的階段。

在改用雲端執行EDA運算後， 黃博揚指出，透過混合雲架構的資源彈性，讓IT團隊能夠在短時間就完成大規模高階機器的部署使用，直接在雲端就能執行大量EDA運算任務，並安裝在千臺以上的高效能EC2運算實例上執行，再將算完產生的報告回傳，透過這些大量增加的EDA運算主機，來縮短5G SoC晶片設計的開發時程，讓設計交付可以提前完成，進到下一步量產的階段。「這也是全球第一個透過雲端執行開發完成的7奈米SoC。」他驕傲地說。

不只在雲端上執行EDA任務，針對IC設計後段最關鍵也最耗資源的STA分析（靜態時序分析）的運算工作，聯發科也都完成導入雲端來執行，他表示，這樣一個技術突破，也是這次能夠如期完成5G晶片交付的最關鍵一環。

從這次AWS使用量來看，聯發科每次開啟千臺的高效能EC2運算實例，執行了超過1,200萬核心小時 （core-hour）用於大量模擬驗證的運算時間，並累積高達8,000TB的資料量，還要橫跨臺灣總部與美國AWS雲端兩地來進行管理。「這樣的運算規模，對於任何企業的傳統IT基礎架構來說，都是極大挑戰」他坦言，只有透過採用混合雲架構才有辦法做到。

他進一步補充，因應市場不確定性，IT更要能夠因應市場變化快速反應，如此一來，才能避免IT資源的缺口，成為RD規劃產品時程進度的瓶頸。

4個採用混合雲須克服的IT挑戰

黃博揚也歸納出這次導入混合雲架構過程，4個最重要但必須克服的IT挑戰，分別是RD使用者體驗、跨國資料傳輸、高效率運算資源利用，以及資料安全，並分享了聯發科相對應的解法。

首先，在使用者體驗方面，為了降低新的混合雲架構，對於RD工程師作業上可能產生的影響，聯發科IT團隊先從整合IC設計流程（design flow）下手，重新改良整個IC設計流程，來貼近雲端環境的使用需求，因此，當IT需要調度雲端資源時，就可以透過流程段的設定調整，將這些已排定處理的EDA任務，自動從本地端上傳到雲端來執行運算，再將算完產生的報告回傳，他表示，因為是透過自動化調度，所以，RD工程師即使是在雲端上執行時，也能像在本地端一樣來使用，不需重新學習一套，就能執行如任務提交或監控狀態等功能。「不論是在地上這朵雲，還是天上的雲，都得維持相同的使用者體驗。」他指出。

在跨國資料傳輸方面，聯發科IT團隊也配合整個晶片設計流程，開發客製化的資料封裝工具，先經過判讀找到需用到的設計檔案資料進行去重複化 （dedupe）動作，然後再打包傳送到雲端執行，從資料源就先達成資料的減量，並且還在混合雲部署使用一個高效能的資料傳輸應用程式工具，透過這個傳輸工具來降低臺灣和美國兩地長距離傳輸產生的網路延遲，以減少不必要的傳輸時間。

另針對資源效率部分，他也強調，並不是所有的EDA運算任務都會上公有雲，目前聯發科有超過上百種的EDA工具，但只選擇少數適配的EDA設計流程，才會送交雲端來執行，其他仍在本地來執行。他也建議，企業在採用混合雲時，必須先了解哪些資源問題要解決，以及這些任務所需的運算工作樣態為何，才來選擇它所適合搭配的雲端運算實例。更進一步，聯發科還採用一套智慧排程 （smart batching）系統，能夠整合所有用到的雲端資源，可以自動調整運算資源符合使用者需求，來根據需求自動增加或縮減，而不讓雲端資源有任何閒置或浪費。

最後，為了強化雲端資料使用的安全性，在執行雲端運算任務時，系統只允許上傳必要運算使用的設計資料，並且當任務執行完，所有重要報告或是測試數據，都會自動同步回傳地端，並自動刪除雲端機器裡面所有資料。他表示，透過這樣一個安全機制，能夠確保在雲端不會留存任何資料記錄，讓所有資料鏈結風險降到最低。