物聯網的資安攻防大戰!臺灣該如何見招拆招?
110/09/22
曾繁安
科技大觀園特約編輯
資策會資安科技研究所王仁甫策略總監專訪
5G 科技讓萬物聯網的新紀元已經來臨,代表著機器與機器溝通,人類過上全自動化的超便捷生活不再是夢。但這同時也意味著科幻電影中,邪惡駭客組織攻占重要機關的主機系統,引發一連串資安問題,甚至攸關社會國家安危的重大事件,也可能在現實中發生!
科技帶來的便利與風險並存的這個世代,來聽聽資安專家——資策會資安科技研究所王仁甫策略總監的精彩分享,一起思考 5G 物聯網下面對的資安挑戰。
一起跟資安達人瞭解 5G 如何翻轉我們的生活!
「16 年前一個月黑風高的夜晚,博士班學姐的一通電話,讓我踏上資安這條不歸路……」
問起投入資安領域的契機,王總監用打趣的口吻開場。當時在學姐的建議下,他參與了設計國内第一個資安指標的工作,從此開啓與資安的不解之緣。自稱「資安界 56 哥」的王總監,雖非一般人熟悉的另一位仁甫兄,但他對科技資安研究的敏銳觀察與豐富經驗,肯定令人甘拜下風。
他談到,4G 網絡的發展令網紅經濟崛起,你我都不曾想像『點讚、訂閲、打開小鈴鐺』會變成一種常態。而接下來的 5G 物聯網,將帶來更大的轉變與衝擊。
為什麽比起 4G,5G 有「大頻寬、高速率、低延遲」的特性?這是因為目前 4G 所在電磁波區間(約 450 MHz ~ 3800 MHz)已塞滿用戶,讓網速變得越來越慢,因此人類便把腦筋動到頻率更高的毫米波頻段(約30 GHz ~ 300 GHz)。增加了 5G 的區段,就像從塞爆的車流中,移到空曠的新路上。而頻率越高,頻寬也越寬,這條道路不止空曠而且比原先的更寬闊,於是訊息的傳遞能暢行無阻,理論上可比 4G 快一百倍!
「5G 最重要的,就是可以達成邊緣運算(Edge Computing)。」
王總監舉例,自動駕駛和遠距醫療還未普及,是因為傳統仰賴的雲端運算(Cloud Computing),傳輸訊息的速度不夠快,且成本高。雲端運算可以比喻作中央集權制,凡事都要經過朝廷皇上批閲議決,效率自然較低;但邊緣運算就像地方分權,讓數據可以直接在收集端附近實時處理和分析,無需先上報到雲端進行存儲、管理和分析運算,節省了上傳等待運算的時間,也減輕網絡和服務器的負擔。
在高速公路和手術檯上,微秒之差就是生死關頭。而 5G 搭配邊緣運算,大大提高的數據傳輸速率與極低的延遲,讓自動車之間可以維持安全的相對距離,遠端控制的手術刀可以精準無差地落在正確的部位。
也有賴於 5G 科技,需要大量運算資源的人工智慧(Artificial Intelligence,AI)也可以實現。這些發展促成物聯網(Internet of Things, IOT)的建立,機器和機器之間可以達成溝通,整合各方數據資訊,迅速有效率地完成各種指令。小至個人智能家居,大至工廠機械、重要基礎設備如水壩、發電廠等等,都能踏入數位自動化的新境界。
越方便就越危險?機器與機器的連接也要小心
不過,5G 的特性也改變了用戶與網絡間的關係。傳統 4G 是直鏈狀的系統,由電信商自上而下提供網絡,再經由應用程式界面(Application Programming Interface,API)提供服務給用戶,存在一個封閉式的層級關係。但速率快、訊號覆蓋範圍較小的 5G(注1), 則是由邊緣端、應用裝置及用戶組成,數據傳輸相互往來的三角形體系,不再有上下權限差別的限制。為了形成物聯網提供更多應用,5G 網絡也變得更對外開放,被駭入的風險也會提高。
研究專長為駭客行爲的王總監提到,如今網絡犯罪的作案手法越來越多元。過去搶匪洗劫銀行,還要擔心實體鈔票金條太重,扛不動。現在駭客只要動一動手指,就能利用惡意程式讓銀行的上億元瞬間消失;或使用勒索病毒,鎖定廠商的資料庫,再以巨額款項要挾,否則就把重要生產機密銷毀或公諸於世。
「5G 應用得越深,危害的情境就越高。」
未來 5G 物聯網可能面對的兩大資安威脅,包括用戶 IP 可能被駭入後,可能被用作惡意中繼站或跳板繼續攻擊另一方,讓受害者同時也成了加害者。再來,當物聯網涉及的層面越來越廣,假如被不法分子入侵掌控的是自駕車、基地台,甚至是重大國家基礎建設如水壩、發電廠等等,造成的損失傷害不堪設想!
網絡戰資訊戰開打,台灣如何接招還擊?
從個人角度,平時養成謹慎小心的習慣,不隨便亂點不明連接,隨時留意最新的網絡犯罪手法,是保護自己的不二法門。但在通訊科技發達的今時,第三次世界大戰很可能就在網路上發生,資安可是攸關國家安危的重大議題。
自 2016 年起,台灣便喊出「資安即國安」的口號,而王總監也參與在草擬「資安即國安」1.0 與 2.0 戰略的工作中。在1.0 戰略中,首要步驟就是將資安鐵三角(資訊安全、通訊安全、國家安全)正規化。政府也修訂相關法規,將資訊和網際空間延伸為國家主權的一環,並把駭客攻擊與竊取智慧財產,納入情報蒐集的工作,才能為網絡戰做好準備。
「守護要自己來,就需要有人才。沒有資安人才,就沒有基礎的資安;沒有錢投入,也不會有資安人才。」
王總監强調,一個國家的資安要做好,最重要的就是資源與人力的投入。如果國内資安產業沒有妥善發展,資安人才缺乏,就必須仰賴國外的產品。若系統程式都不是由自己人開發,而是假手於他人,便難以確保檢測過程的可靠性,往往等到資安事件發生後,才驚覺漏洞的存在。因此,政府也編組了多支專業團隊,培訓資通電軍與資安產業人才,為國内資安把關。
而「資安即國安 2.0」的重點,除了規劃新設數位發展部、成立專責的資通安全署,就是主動式防禦(注 2)——與其乖乖等著被人打,不如自己先請外部團隊攻擊自己,作資安測試,去找出資安漏洞和弱點!舉例來說,業界為了找出系統防禦上的漏洞盲點,常會委外進行紅隊演練(Red Teaming)。就像在進行軍事演習,紅隊扮演進攻方,以無所不用其極的方法嘗試入侵,同時驗證藍隊防守方的偵測與回應能力。這樣的演練成本可不低,一次就要三五百萬臺幣起跳。
但台灣不用付錢,就有免費的資安攻防演練!王總監如此笑言。這是因為,在全球最常受駭客攻擊的國家排行榜上,台灣可是位居前列。根據網路資安商 Fortinet 的報告,2021 年第一季台灣遭受到超過兩百萬次的駭客攻擊,平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊!所謂危機就是轉機,這些源源不絕的攻擊,也讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。王總監認為,資安產業要像台灣未來的台積電,扮演護國神山般的角色。
想投身資安產業?不需要獻出心臟,只要有一顆熱忱的心
「投入資安產業不要限科系,但是要有一顆熱忱、學習的心。」對於有心想往資安領域發展的年青人,王總監給出這樣的建議。
雖非資訊科學出身,但大學的工程背景,讓王總監有了程式語言的基礎。後來他取得經濟學、法學雙碩士,前者使他瞭解產業界的趨勢走向,法學則令他知曉資安重合規性與合法性的重要。在科技管理與智慧財產權領域的博士論文中,他則從社會學、科技研究的方法分析駭客行為。他表示,跨領域的學習可以讓他從更廣濶的視角,釐清各方問題之後,找到痛點,來提供更好、更全面的科技與資安政策。
王總監指出,這一代除了要與人溝通,還要學會與機器溝通,所以掌握好程式語言的邏輯基礎是重要的,因此王總監所在的資策會資安所,除了研發研發資安監控平臺,將研發的成果技轉給業界,同時他也擔任台灣駭客協會(HITCON)理事和社團法人臺灣校園資訊安全推廣暨駭客培育協會(TDOH)理事,推展培育資安人才的各項活動,未來希望能舉辦小朋友駭客營,讓孩子在小學階段就能接觸和體會程式語言是有趣的。他也勉勵年輕人,能力好的可以負責找漏洞和抵禦攻擊,站在資安攻防戰最前線;即使程度不夠拔尖,也可肩負資安維運的工作,在各自的崗位上適才所用,都能為守護資安和國安,盡一份心力。
根據光速等於波長乘以頻率(c = f × λ)關係式,我們知道頻率越高的波段,波長越短,穿透能力強。所以 5G 電磁波訊號遇到障礙物時,會想强行穿越而非「繞」過,繞射能力弱,造成散失的能量大。因此 5G 雖然有著高速率、低延遲的優勢,弱點就是訊號覆蓋範圍小,故需要設置夠多的基地台方可實現,而電信服務商會提供用戶建設專網——既不同於覆蓋範圍大的公網,而是擁有特地目的、獨立運作的網絡系統。
此外,主動式防禦也包含三要素:歸因、阻斷、減災。歸因便是找出攻擊的背後原因,釐清駭客的犯案動機,才能對症下藥。再來,對惡意程式來源進行阻斷,往後才可以減少再次被入侵的風險。
附圖:王仁甫
和台灣知名藝人同名同姓的王總監,説話風趣幽默,整個採訪過程充滿笑聲。圖/台灣資安大會
邊緣運算架構
邊緣運算架構與傳統雲端架構不同的地方是,資料將改放在網際網路和本地網路之間的邊緣運算層作處理,等資料變少了,再將處理後的資料回傳雲端。
攻擊
台灣平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊,源源不絕的攻擊讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。圖/pexels
資料來源:https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=0853796d-0b42-4a72-a0cb-ed70ddad9f77&fbclid=IwAR2H03H3PtQ6JhtQIy6KpMaz78iFa7NBgfizoTzEbAGba_58W6guaSHYBkg
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如何養成個人風格?🤔
這是一個從我直播、課程作業到問卷調查都會遇到的問題,而這個問題其實只有在我對創作的作業做反饋後,我才能給予每個人不同的專業建議。(有興趣可以看看我好學校課程的作業回覆區喔!)
原因是因為我需要看到每個人的創作脈絡,參考的資料和臨摹的對象與風格來做分析,因為我無法預設每個人之後的創作風格,尤其我希望上我的課的人,不會成為第二個我或是我的克隆人,而是會進一步往自己喜愛的風格茁壯,形成插畫創作風格上的多元性。
許多坊間的課程傾向讓學習的人成為「克隆」人,每個人畫出來的風格和用色基本上就跟老師一樣或是稍差,但是我的教學目標則是讓來學習的人能夠漸漸養成自己的風格,並往專業化的視覺精緻度繼續前進,進而能繪製出個人風格的小圖當興趣,甚至有機會接到商業邀稿。
我目前的風格,其實是一直到我研究所第二年才開始養成。當時的我為了突破創作上的瓶頸,毅然決然的在暑假離開我讀研究所的地方來到紐約一個學期(三個月),並且去當時在紐約的韓裔插畫師 Dongyun Lee的工作室當助手,希望能夠向他學習,而他也在跟我朝夕相處之後,給了我許多方向指引,漸漸的從助手關係變成師徒關係。
這階段的我在不斷地嘗試、練習和臨摹,甚至因為迫切想在三個月內樹立風格,導致免疫系統出問題,得了帶狀皰疹還被師父要求休息一個禮拜不要想創作;但後來我於找到自己原本的創作愛好,回歸最適合自己創作的方式去做創作,那就是結合版畫平面套色加上水墨線條來詮釋作品。
然而這個方式也是與眾多插畫師喜愛的日裔美國插畫師 Yuko Shimizu的插畫創作方式類似,而且她的創作方式就是版畫加上水墨線條,唯一不一樣的地方則是她的版畫影響是日本浮世繪風格,而水墨則是日本水墨,她也是美國這個創作風格的OG。
後來我第一張以水墨與版畫結合的插畫創作得獎,我馬上積極的創作了幾張增加作品量,並在畢業論文期間再次到了紐約去跟不同的專業插畫師和經紀人討教和讓他們看作品,如James Yang、Goni Montes和Richard Solomon等;他們都直說我的風格只會讓人立即聯想到Yuko Shimizu,並說如果我的風格無法跟她有所區別,我很難有機會在紐約這麼激烈競爭的插畫市場中發展。
我雖然當時被說像Yuko Shimizu的時候,感到非常的尷尬和失望,但是仔細想想,我確實是臨摹了她不少技法和色感,整個腦內的視覺美感都深受他的影響。而我請教的人,因為看到我的線條繪畫感很流暢,所以建議我盡量以平面上色為主。但是以這種方式上色,只會讓我的作品越看越像Yuko的複製人。
此時的我再次沈澱了,並且連續三個星期去紐約大都會美術館的中國水墨區和東亞藝術區找靈感,回憶起我喜歡的是傳統水墨的工筆寫實上色技法,是將濃墨累積在重點部分慢慢推暈開的視覺呈現方式;因此我趕緊開始用電腦繪圖想辦法在電腦中實現,才慢慢的推敲到我目前的技法風格表現。
當然,技法表現不能說成是一個風格,還需要有個人的視覺敘事表達能力,而每個人因為各自不同的視覺經驗和美感養成,會形成各式各樣的偏好,所以技法其實是一個輔助,讓插畫師想具體實現的視覺感表現出來,也因此,我說故事和畫技表達的方式形成了我目前的風格。
大家也可以從附圖中看到我與我師父Dongyun Lee和Yuko Shimizu(她跟Dongyun Lee也是師徒關係)處理作品和人物的方式,其實有明顯的區別,也因此不會有人說我的風格像誰;當有了明確的風格樹立,也才會有世界級品牌的公司來邀稿,而這些都是需要經過時間和不斷練習的經驗累積所達到的。
所以每當有人問我,如何養成個人風格?我的回答就是,找個你認為能夠激起你創作野性的專業插畫師學習,並且不斷的練習和勇敢的嘗試不同的創作方式,直到找到一個擅長的視覺敘事與表達方式。
關於風格養成,目前我籌備的課程——「認識國際商業插畫創作思維」將會是一門以創作為主的課程,在9/30以前填寫完問卷,可以拿到購課九折的優惠喔!
問卷連結:
https://forms.gle/d5GvaUZ2BbNADaGh6
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論文附圖 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
中國人工智慧研究已呈超越態勢 美國AI產業敲響警鐘
22:052021/08/10 中時新聞網 盧伯華
在全球最大的2個經濟體展開全面戰略競爭之際,人工智慧很可能成為未來決定勝敗的重要領域之一。日媒分析指出,在爭奪人工智慧霸主地位過程中,發展速度相對較慢的美國已敲響警鐘,中國近年來在人工智慧研究領域極速增長已有超過美國的趨勢。
《衛星通訊社》引述《日本經濟新聞》分析稱,中國在人工智慧領域越來越強大的一個原因是擁有龐大的數據。預計到2030年,中國大陸將有80億個設備通過物聯網相互連接。物聯網是一個通過互聯網連接的巨大實體網路,這些安裝在汽車、基礎設施、機器人和其他儀器上的設備會產生大量資料。
日本伊藤忠研究所高級研究員趙偉林(音譯 Weilin Zhao)表示,中國將人工智慧視為人口減少帶來的勞動力短缺的彌補方法。
報導說,人工智慧可以應用於多個行業,極大地影響著一個國家的競爭力和安全。由前谷歌首席執行官艾里克.施密特領導的美國人工智慧國家安全委員會,在今年3月的一份報告中警告稱,美國可能會在人工智慧領域輸給中國。人工智慧領域的雙邊競爭已經升溫,將對全球產生影響。
美國史丹福大學的一份報告顯示,2020年中國在學術期刊的人工智慧相關論文引用率首次超過美國,占總數的20.7%,而美國占19.8%。自2012年以來,中國的人工智慧論文數量已達24萬篇,遠遠超過美國的15萬篇。中國在圖像認知和生成等方面也取得了優秀成果。
另外,報導指出,中國還有一大批有能力站在人工智慧前沿的學術機構和企業,包括清華大學、北京大學、中國科學院、百度和小米。這些大學和公司都參與創建了北京智源人工智慧研究院,該院打造了全球最大智慧模型「悟道2.0」。
早在2017年中國就已制定了《新一代人工智慧發展規劃》,其目標在成為全球創新中心。很顯然,美國擔心中國在人工智慧領域迅速崛起,在決定人工智慧能力的個人資料使用方面,美國將中國企業拒之門外就證明了這一點。如果美國和中國繼續各自開發自己的人工智慧,在這一領域的衝突將不可避免。
附圖:
中國在人工智慧領域越來越強大的一個原因是擁有龐大的數據庫。預計到2030年,中國大陸80億個設備將通過物聯網相互連接。(圖/shutterstock)
資料來源:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20210810006532-260409?fbclid=IwAR3EKeIEUYvAod_Tpw2gAPGex49RV8fp6aYLApguXQmadOF6zylHquFn1Dw&chdtv
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