到2027年，影像監控市場將達到 760 億美元 2022-09-01 SecurityWorldMarket 新聞來源： https://www.securityworldmarket.com/int/News/Business-News/video-surveillance-market-set-to-register-76-billion-by-20271 根據研究公司 Marketsandmarkets 的最新消息，影像監控市場預計將從 2022年的487億美元增長到2027年的764 億美元，預期複合年成長率為 9.4%。 許多因素，包括攝影功能升級、成熟的技術、功能和定制系統，使整合商更願意升級傳統監控系統，以滿足安全和營運需求的終端用戶的需求。 安全問題和技術進步要求終端用戶（例如零售店、製造場所、企業、倉庫和銀行）隨時對任何設備進行即時遠端監控，以檢測場所內的異常事件。 存儲設備佔據最大份量 雖然 DVR 被認為是具有成本效益的存儲解決方案，但 NVR 通過集中式網絡提供基於 IP 的記錄解決方案，提供比 DVR 更大的靈活性。隨著以更高分辨率和幀速率錄製視頻的 IP攝影機的技術成長，其中一些攝影機能同時錄製影像和聲音。這些因素增加了存儲需求；因此，與相機、顯示器和其他存取器相比，存儲設備預計以最高的複合年增長率成長。 IP 監控系統增長最快 除了基本功能外，高階 IP攝影機還具有增強的過濾功能，即使在弱光條件下也可以監控圖像和影像數據。網路界面和 PoE界面用於傳達網路傳輸數據。對於 PTZ 和 PWM 等高級攝影機功能，可使用馬達驅動器來旋轉具有 PTZ 功能的攝影機。儘管與模擬 CCTV 系統相比，IP 影像監控系統的前期成本更高，但與模擬攝影監控系統相比，隨著時間的推移，總擁有成本 (TCO) 較低。專業分析發現，包括海康威視、大華科技、安訊士通信和博世安防系統是提供 IP 影像監控系統的主要參與廠商。 城市監控促進垂直基礎設施 基礎設施領域包括交通和城市監控、公共場所和公用事業。城市監控是影像監控基礎設施市場的主要應用，預計將高速增長。預計各國政府增加投資以提高公共場所的安全標準也將推動市場成長。越來越多的智慧城市計畫將需要實施各種安全和監控系統，從而在預測期內推動基礎設施市場的成長。 增長最快的國家來自亞太地區 由於基礎設施和智慧城市項目的大量投資，亞太地區預計將成為影像監控市場增長最快的地區。由於中國大規模部署城市監控網絡以監控全國數百萬公民，預計亞太地區安全攝影機的使用將會增加。亞太地區不斷增長的城市化導致了新城市和製造業和零售業的發展，以及其他國家的其他應用領域。監控攝影機在中小企業、飯店業、機場、ATM、銀行、住宅和宗教場所等場所的滲透率不斷提高，預計也將推動影像監控市場的成長。 < Previous News Next News >

AI驅動製造業商業模式加速轉型 2024-09-03 FIND 新聞來源： https://www.find.org.tw/index/indus_trend/browse/858b60f4601d417242f60b9731e84cbb/ 自Open AI於2022年推出Chat GPT，大型語言模型（LLM）對於輸入指令的理解分析能力及生成內容及答覆水準令人驚豔，各行各業開始廣泛地將生成式AI應用至產業當中。 隨著AI議題討論熱度達新高峰，產業AI化的議題也帶動企業思考能如何利用AI改善製造業內部流程，以利提升產品或服務的品質，同時降低管理、人事及生產成本等，維持及提升產業競爭力，進而成為升級及轉型的契機。 生成式AI席捲全球製造業 可用來創造文字與圖像的「生成式人工智慧（Generative artificial intelligence, GAI）」浪潮，已影響全球製造業，目前生成式AI已廣泛應用至各行各業像是文件撰寫、總結摘要與設計提案等。隨著AI技術整合到供應鏈網路，將徹底改變產品從工廠生產到送達消費者手上的每一個環節。因此《富比士》與國際調研機構Gartner都將生成式AI列為2024年增加供應鏈韌性、引領供應鏈創新的重要新科技，根據Gartner調查顯示，僅僅2%的企業領袖沒有計畫使用生成式AI。 全球市場正面臨勞動力短缺、產業數位轉型等因素，製造業對生成式AI的期待正迅速成長。根據MIC針對台灣製造業生成式AI發展現況調查顯示，2024年「有意願投入生成式AI」（Intention）加上「已規劃」（Planning）及「已導入（Adotion）」達22%的比例；其中，「軟體開發」與「IT系統」為業者優先投資應用的業務領域。 圖一：台灣製造業生成式AI導入現況 資料來源：MIC，資策會數轉院數位服務創新中心團隊整理 製造業AI八大應用驅動生產再進化 製程優化 ： AI演算法可藉由分析各種數據資料來優化製程，提升生產效率。例如，在製程開始前，AI可模擬並分析大量的歷史數據，提升設備性能與精度、維持產品的良率穩定度，以提高產品品質。 設備稼動： 工廠在生產過程中的停機會對成本影響十分劇烈，透過機台數據即時搜集，將數據傳至雲端後可以進行AI分析。幫助製造商預先了解機台狀況，以方便安排何時需要更換零件、檢修，或是會出現故障的機率，以提升設備使用率、降低廠房管理成本及提升產能等。 勞動生產 ： 當電腦視覺與機器學習技術開始被大量部署到產線上時，在工業與製造業場景上的人機協作與全自動化將會越來越普及。不論是組裝、搬運等不同任務，機器人都能取代重複性高的工作。 供需預測 ： 供應鏈的快速變動提升企業營運不確定性，對於原物料時程與價格的預測需求開始顯現。透過歷史資料分析並建立AI模型，藉此對可能的結果提出預測，可幫助企業做出需求導向的正確決策。 庫存管理 ： 當製造業要處理大量SKU、多種物料與外部物流等複雜環節時，不應該再用Excel報表作為管理工具。AI可即時處理多種複雜變因，強化工廠營運效率。 品質管理 ： 從最初期的AOI光學檢測，到AI強化的AOI，確保產品品質，提生產線良率的AI應用已變成許多工廠的標準配備。此外，機器視覺檢測還可以協助製造現場的工安管理，在人、機、物料進入到危險區域時可以自動偵測發出警示。 產品上市 ： 透過AI演算法找出最佳化的產品設計模型，利用機器學習演算法來協助工程師模擬產品設計；並結合數位孿生，製造業可以透過數據模擬出產品從出貨、生產、物流到售後的客戶需求預測等各種不同面向的應用。 售後服務 ： AI可以提供整體的資訊流透明化，進而從中找到優化成本方法。以物流運輸為例，利用AI計算貨櫃裝貨與物流路線，能讓整體物流到貨準時且耗費燃料成本大幅降低。 圖二：智慧化價值驅動的八大AI應用 資料來源：McKinsey，資策會數轉院數位服務創新中心團隊整理 結論 目前，生成式AI已經運用在尋找供應商、合約法規、生產模型設計、成本計算、優化庫存分配等領域。例如，國際物流公司Maersk和零售巨頭Walmart都使用AI聊天機器人的軟體來自動議價及合約管理；國際FMCG公司巨擘聯合利華，透過AI搜集網站數據自動為客戶評分，生成潛在新供應商列表，避免供應鏈斷鏈。 在智慧製造與數位轉型的浪潮下，期望透過AI帶動商業模式的轉型是許多台廠的策略目標，AI的垂直應用讓產線、營運細節更加透明化，有助於扭轉當前的產業競爭以及供應鏈危機。製造業的營運模式多為B2B，但是在彈性製造、快速小量生產的彈性需求下，必須開始思考終端市場與消費者的需求才能夠敏捷因應，並且提前部署原物料與產線動能。 製造業的智慧化與數位化，不僅只是購買機器設備或是採購雲端解決方案，更是一種思維與體質上的全面轉型；黑天鵝群飛時代，從疫情、供應鏈重組、通膨與地緣政治等不同因素影響，皆考驗著台灣製造業者的營運智慧與數位韌性，擁抱AI迎向全新商業模式帶動整體供應鏈轉型。 封面圖片來源：Unsplash 資料來源：資策會數轉院數位服務創新中心團隊整理 < Previous News Next News >

< Back 第一屆第九次理監事會議 線上會議 2022 May 26 14:00~15:17 主要議案： 1、會員入會、退會案。 2、會務工作人員聘任案。 3、2022年烏克蘭國際援助專案勸募活動，追認案。 4、如何認定安防 IP 攝影機產品非中國製品案。 < Previous Next >

AI加持倉儲管理 入庫到出貨一氣呵成 2022-11-16 經濟部技術處 新聞來源： https://www.moea.gov.tw/MNS/doit/bulletin/Bulletin.aspx?kind=4&html=1&menu_id=13553•_id=10171 AI系統運算可有效提高空間利用率30%、降低移動距離25%及提升揀貨效率30%，且透過與自動化設備進行軟硬整合，更可大幅減少出貨時間60%，亮眼表現拿下2021年美國愛迪生獎(Edison Awards)金牌。 家裡衛生紙不夠，泡麵吃完了，除了外出賣場採購，懶得出門的人滑手機下單，幾小時內產品就能送達，貨架琳瑯滿目的產品、光速般的商品配送，皆仰賴強大的物流系統來支撐，尤其疫情下，線上購物儼然成為新常態，加上少子化缺工痛點，傳統物流模式早已備受考驗。在經濟部技術處科技專案支持下，工研院2019年即投入智慧化立體倉儲管理及調度系統研發，持續創新精進，協助各行業物流中心進化再升級。 ■ 智慧決策引導 儲量出貨效率高 工研院服科中心總監陳慧娟指出，「出貨快、作業時間短、移動少」為業界普遍需求，該系統從進貨、入庫、儲位、撿貨、包裝到出貨，導入AI演算發展各項智慧引導決策。舉例來說，「需求反應式儲量決策」是依據歷史訂單及環境因素進行大數據分析，預測進哪些貨品、多少量，協助業者精確採購；進貨後，系統自動測量與辨識上萬件物件尺寸與重量，依照體積大小分配置放。另「貨物訂單關聯建模技術」則依照歷史訂單狀況、產品相關性與進出貨時間點，安排最適當的儲位空間與最短的揀貨路徑，讓倉儲運作效率及空間利用最大化。 消費者下單後，系統依訂單商品的類型和數量，自動規劃最佳揀理貨批次與順序，例如，準備包裝出貨時，要使用多大尺寸的箱子，可減少包材浪費；又或者是大小不一的箱子，如何最佳化棧板或籠車的堆疊，便於運送上車。這一連串的流程皆經由AI系統縝密運算，可有效提高空間利用率30%、降低移動距離25%及提升揀貨效率30%，且透過與自動化設備進行軟硬整合，更可大幅減少出貨時間60%，亮眼表現拿下2021年美國愛迪生獎(Edison Awards)金牌。 ■ 打造臺灣典範 力拼海外輸出 此套智慧倉儲系統首先應用於Yahoo奇摩在臺第一座自動化物流中心，後續擴散至零售、郵政、航空、製造與農業領域。陳慧娟表示，設計上會按照產業所需彈性調整，「比方說，電商是多樣少量、周轉快的B2C模式，在儲位配置與揀貨路徑上，就與超商配送固定商品至門市的B2B概念截然不同。」後續服務還延伸至超商生鮮食品的儲存與冷鏈運送系統，以及供中小型業者使用的模組化共享平台等。 本科專研發成果也贏得國外業者青睞，不僅獲得合作夥伴Yahoo奇摩的肯定，盛讚為Yahoo全球市場效率最佳的智慧倉儲系統，亦吸引南非、美國、義大利與東南亞的臺商主動合作，前進海外市場拼商機，將MIT智慧倉儲技術輸送到世界各地。 【技術特色】 平均降低物流倉儲產業人力成本50%以上，從接單、揀貨、包裝到出貨等一連串過程，最快僅需10分鐘。 【產業擴散】 為Yahoo建置東南亞最高效率電商倉儲示範點、中華郵政設計A7包裹物流中心、遠雄自貿港區設計航空進出口倉儲系統、中小企業雲端服務平台。 < Previous News Next News >

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台灣智慧安防工業同業公會致力打造一個為行業提供集資訊交流、技術合作、供需對接、服務集成於一體的全方位資源平臺，通過高層對話、專案對接、展會論壇等形式促進產業鏈合作。安防公會通過為安防企業提供參與標準制訂、職業工種培訓、政府補貼等服務，推進行業規範健康發展;為企業開拓市場、促成技術與資本精准對接、人才培育與引進、智慧財產權保護等方面提供實質性幫助，引領安防產業向高端發展進軍。 1/3 最新消息 more 世代接棒、傳承與創新 【第三屆理、監事登記參選名單】 全方位資安顧問服務-保華資安股份有限公司 【轉知】活動訊息 more 新北市政府經濟發展局-新北產業AI化輔導計畫—AI服務供應廠商徵選 more 即日起至115/1/19 新北市政府經發局【新北產業AI化輔導計畫】 more 即日起至115/1/19 114年30人以下中小微企業數位轉型補助方案 more 114/1/14-114/12/31 內政部「個人資料保護與人民團體／合作社」宣導資料 more 企業會員Members 加入我們 一德金屬工業股份有限公司 七友科技股份有限公司 三煜通信電機股份有限公司 上博電通股份有限公司 上敦企業有限公司 中美強科技股份有限公司 中興保全科技股份有限公司 天鉞電子股份有限公司 日昇意定科技顧問有限公司 台亦科技股份有限公司 巨普科技股份有限公司 禾企電子股份有限公司 立承系統科技股份有限公司- 立捷國際股份有限公司 全國保全科技股份有限公司 合盈光電科技股份有限公司 宇恒電子有限公司 行動檢測服務股份有限公司 西門子股份有限公司 串流國際股份有限公司 利凌企業股份有限公司 辰晧電子股份有限公司 佶泰展覽服務有限公司 宗亞資訊工業股份有限公司 尚德偉電子有限公司 理監事會議 觀看會議照片 講座活動花絮 觀看活動花絮 友會互動交流 觀看交流照片

< Back 第一屆第六次理監事會議 線上會議 2021 Sep 15 14:00~16:30 主要議案： 1、會員入會案。 < Previous Next >

模擬技術補足資料缺口　車聯網/AI協力推動自駕升級 2024-04-08 新通訊 新聞來源： https://www.2cm.com.tw/2cm/zh-tw/headline/2A6D2DB837624E1985C2387196D2A4ED 邁向完全自駕的過程中，模擬技術不僅能夠提供車輛及周邊設施進行通訊的天線建模，也能透過模擬各種場景提供人工智慧/機器學習(AI/ML)系統充足資料。 透過高速無線網路基礎設施將資訊連接起來，使得資料可以被分析和共享，很可能將推動未來自動駕駛車輛的發展。要達到高度自主性(Autonomy)，需要考慮幾個因素，包括先進的感測器技術、精準確定車輛位置、最新的地圖資訊、對其他車輛和行人的局部感知(Local Perception)，以及規畫和決策的能力。隨著車輛自主性程度提升，這些因素的交互作用至關重要。根據統計機構Statista資料，2019約有3,100萬輛車輛以些微自動化程度運行；到2025年，全球新車銷量中將有近60%達到Level 2自主性。 從這個層面來看，目前針對完全自主汽車的實際進展仍然有限。此為龐大的運算任務，無疑將涉及大量需要接近即時回應的車載應用。所有這些活動都將由人工智慧(AI)和高水準的連接性協調支援，並且從安全驗證到現實世界的感測器和天線性能驗證，在各個方面皆得到模擬工具的支援。儘管整體車輛自主化程度還有待持續發展，目前可以確定的是，對車輛連接性、感測器感知、訊息共享以及訓練AI決策的先進模擬將對自主車輛的最終交付產生巨大影響。 車輛連接性開啟全新商機 在自動駕駛生態系統中，自動駕駛車輛(Autonomous Vehicle, AV)與其他元素之間需要進行許多對話，這些對話由車輛對車輛(Vehicle-to-vehicle, V2V)、車輛對基礎設施(Vehicle-to-infrastructure, V2I)、車輛對網路(Vehicle-to-network, V2N)、車輛對行人(Vehicle-to-people, V2P)以及車輛對一切(Vehicle-to-everything, V2X)的智慧技術所實現，以確保安全(圖1)。所有智慧技術都依賴一致的低延遲連接，以擴展感知範圍，超出車輛正前方的局限。在未來密集的5G及更高版本的通訊環境中尤其如此，在這樣的環境中，可以交換大量資訊。 圖1　負責道路互動的各種連接技術(V2V、V2P、V2N、V2I) Ansys首席技術長Christophe Bianchi表示，未來完全自主的環境將由一個更大的通訊網路所主導，該網路將負責協調車輛移動。在城市中，車輛與城市及其他車輛進行交流，以幫助車輛完成安全移動至另一個地方的任務。那麼，該如何模擬環境中發生的所有事件，以及所需的通訊，包括不同參數之間的訊號品質？這就是數位任務工程軟體的任務。 當然，現在已經可以開始看到一些智慧互動的實現，例如Autotalks，其為一個小型裝置，可連接到自行車的把手，以避免碰撞風險，而這只是V2X連接性的其中一個案例。該系統連接到車輛和相關的車輛基礎設施，作為更廣泛的移動生態系統的一部分，因此所有車輛(包括自行車)，在即時監控交通並共享關鍵資訊的過程中，將與基礎設施和彼此進行通訊。 可靠的服務和覆蓋率是衡量Autotalks和其他連接技術成功的重要指標。模擬技術使得5G設計人員能夠實現這些目標，幫助他們準確模擬毫米波和波束成形天線的真實世界效能，優化混合訊號系統單晶片(SoC)和應用處理器的功耗、效能和成本。此外，透過晶片-封裝-系統、電熱和熱機械分析，也能夠提升產品的可靠度。以Ansys的解決方案為例，Ansys傑出工程師Larry Williams表示，該公司可為整個5G生態系統帶來可靠度和效能，許多5G業者正在使用Ansys的半導體和多物理模擬工具以及工作流程，以大規模交付5G連接性。 圖2採用Ansys HFSS，舉例說明建模和模擬解決方案將如何為自駕車V2X通訊提供支援。圖2中顯示，當一輛車開到十字路口時，需要迅速確認交通號誌即將變換(V2I)，以及其他車輛的意圖(V2V)，以計算出最安全的避讓動作。圖中的斑點代表各種天線的輻射模式。 圖2　Ansys HFSS顯示各種天線的輻射模式 自動駕駛技術的採用還將引發產業的典範轉移，從車輛擁有權(Ownership)到使用體驗(Usership)。認知到如此轉變，原始設備製造商(OEM)和移動供應商(Mobility Supplier)正試圖透過更詳盡的服務模型創建可循環的收入來源。為了實現此目標，需要能夠與使用者(即客戶/駕駛)保持連接。持續與客戶/司機進行位置和行程共享，有助供應商提出客製化的服務建議，進而開啟額外的收入來源和機會。 因此，除了確保自動駕駛的行車安全，車輛連接能力也是全新業務模式的背後推力。數位互動所產生的大量資訊，例如對車輛健康狀況或駕駛偏好的即時洞察，將被OEM以子服務或訂閱的形式作為商業化服務提供。模擬將成為優化新連接體驗的關鍵推動者，除了車輛自主性，也適用於電池管理系統等車輛子系統。 Ansys的首席技術長Christophe Bianchi舉例，未來，透過建立混合數位分身模型，將模擬模型以及在雲端或邊緣運行的即時感測器資訊相結合，可為OEM提供準確的電池內部狀況圖，業者將能了解整個電池組的現況，並預測或檢測到可能導致充電不良的故障，再透過服務警報立即通知使用者。 模擬技術加速AI/ML自駕系統成熟 人工智慧依賴資料，這對汽車產業來說是件好事，資料驅動的洞察力加上機器學習(ML)，已經加速了自駕技術的發展。與先進駕駛輔助系統(ADAS)和自主應用相關的一項重大挑戰是，人工智慧/機器學習(AI/ML)需要一個涵蓋所有邊緣情況的大規模資料集，並與基於規則的系統協同工作，以實現更好的效能。 最終，透過AI/ML驅動的決策系統與自駕車基於規則的系統密切合作，使得在真實駕駛環境中安全操作的複雜性成為安全的首要考量。有時，AI/ML系統會計算駕駛操作的風險得分，為AI/ML系統提供必要的控制權以進行決策。 Ansys研發資深主管Jay Pathak表示，在汽車領域的AI/ML中，其中一項關鍵挑戰是，當資料未能完全涵蓋整個空間時，將不容易發覺並建立相關規則。在道路上，有多種因素在發揮作用，任何路上互動產生的資料集都是這些環境因素共同作用所產生的結果，因此，我們難以獨立取得各個因素的資料。這為汽車機器學習帶來巨大的挑戰。 認知到AI/ML解決上述問題的潛力十分重要。儘管Mercedes-Benz等OEM廠商在支援ADAS驗證方面取得了進展，目前卻仍尚未達到能夠提供支援完全自主所需資料的成熟水準。為了達成這項目標，需要從大數據(Big Data)轉向實用資料(Useful Data)，並藉由模擬技術生成現實中難以蒐集到的情境資料，以此增強資料集的豐富程度，進而提升非監督學習(Unsupervised Learning)的成效。 要迎接這些挑戰，業者需要找到一種巧妙的方式，將機器學習引入在具有多種道路干擾的環境中運行的系統之中，以從系統中發現許多規則。OEM廠商正在大量使用模擬和非線性求解器來引導形成此感知水準的資料。與自動駕駛功能相關的所有獨立挑戰必須被分解為多個子任務，這些子任務可以使用針對各個不同面向的模擬器，透過模擬來解決，並根據來自光達、雷達和感測器的資料形成感知資訊。 AI/ML正產生深遠影響的另一個領域，是對現實世界駕駛地圖和地面真實感測器資料進行標註。除了準確標註地圖，AI/ML引擎也能用來對感知演算法進行訓練和壓力測試，使用詳細、經過分類和彩色編碼的地圖資料，進而產生穩健的感知結果和增強的安全性。 隨著業界致力於實現全自動駕駛，未來的車輛將展現全新面貌。由於未來車輛必須在設計時將感測器整合列入考量，特定的結構變化將影響形成車輛感知的資料蒐集系統的重新定位。舉例來說，整合在前儀表板後方的雷達必須能夠讓毫米波訊號穿過儀表板，而不受油漆和其他材料的干擾。在虛擬模擬環境中，可以快速有效地針對這些情況進行分析。 (本文作者皆任職於Ansys) < Previous News Next News >

台灣智慧安防工業同業公會 公會講座活動花絮 請點選相簿放大觀看 S__59613410 S__59613409 69764 S__59613410 1/12 DSC_3429 HS (112) 20201020_201020_6 DSC_3429 1/46 2020/12/18 邊緣 AI 運算於行動影像之應用 & 資安議題下的後海思時代、區塊鏈下談安防產業上鏈 講座 IMG_9185 IMG_9188 IMG_9181 IMG_9185 1/7 110.3.26 S__14557246 S__14557251 110.3.26 1/6 2021/03/26 AIoT安防新視界 講座 2021/06/23 智慧安防AI技術落地應用 線上研討交流會 S__59613410 S__59613409 20200807-第一次 S__59613410 1/14 2020 0814 人工智慧與深度學習於視訊監控之十八項武藝講座 HS (112) HS (111) 20201020_201020_6 HS (112) 1/46 2020 1016 公會辦公室啟用酒會 擷取 IMG_9188 IMG_9185 擷取 1/8 2020 1023 崛起於危機之中-談企業情境規劃講座 2021/07/22 線上第一屆第一次安控設備 資安技術暨介接標準委員會 2021/07/29 SECPAAS資安服務模式 與企業資安評級介紹 2021/08/11 門禁系統廠商意見徵詢 線上會議 2021/08/12 SECPAAS資安工具服務 線上體驗活動 2021/08/20 第一次門禁系統資安標準 制定草案小組 2021/09/03 第二次線上門禁系統資安 標準制定草案小組 2021/09/16線上 安防AI技術 與解決方案實務應用交流會 2021/09/23 第一次門禁系統資安標準 制定專家審查會議 2021/09/24 興創知能產業AI落地實證 與擴散會議 2021/10/04 昇銳電子產業AI 落地實證與擴散會議 2021/10/20 第二次門禁系統資安標準 制定專家審查會議 2021.1223安防產業趨勢發展研討會 謝君偉-人工智慧新發展應用於安防之未來 趙緝熙-建構資安的個資問題探討 2021.1223安防產業趨勢發展研討會 1/11 2021/12/23 安防產業趨勢發展研討會 1/10 2022/06/10 門禁系統資安標準認證-輔導 講座【第一部：一般要求】 S__59613410 S__59613409 20200807-第一次 S__59613410 1/14 2020 0814 Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image 1/4 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600

企業5G專網防護投資2027年達129億美元 2023-06-29 TechNews 科技新報 新聞來源： https://technews.tw/2023/06/29/5g-private-network-security/ 網路資安領導廠商趨勢科技釋出一份研究調查指出，儘管 5G 在設計架構上對資安的設計及要求，一般被認為是相對安全的（secure by default），但大多數企業仍投入了 5-10% 的 IT 預算在 5G 專網防護上。 趨勢科技網路資安副總裁 Greg Young 表示，探討 5G 專網技術，「按照規範進行設計便能確保資訊安全」的概念是不存在的，尤其是在營運階段更加需要考量整體資安策略，因此企業自行添加一些額外的防護確實會比較放心。未來很重要的一點是要教育新的使用者了解哪裡可能出現最嚴重的資安漏洞，以及責任共同分擔的資安模型在這類環境當中是如何運作。 該研究調查指出，72% 的全球企業認為全球行動通訊標準組織 3GPP 所制定的 5G 專網安全措施基本上是足夠的。這些網路架構在設計時就已考慮到安全性，而且由於是 5G 專網，所以本質上會比公共 5G 更為安全。然而，這並不表示它們能有效阻止駭客的滲透和攻擊，且該研究的受訪者似乎也同意這項論點。根據估算，大多數的受訪者仍投入了 100 至 500 萬美元的 IT 預算在 5G 專網防護上，且預期未來還會持續增加。 趨勢科技指出，企業領導人對於企業 5G 專網防護的期待主要集中在資安可視性（75%）、風險控管（65%），以及改善及簡化警報系統（49%）。至於企業組織內實際執行5G專網佈建的單位主要需求為裝置身份驗證（75%）、存取控管（65%），以及防範假冒的基地台（58%）。 由於企業組織內不同角色及立場對於資安的需求順序略有不同，從以上列點可以得知企業領導者更專注於整合並提升企業整體資安可視性與風險控管，而實際執行 5G 專網佈建的單位則更加重視符合並能提升 5G 網絡內的安全標準，以達到 3GPP 所要求「secure by default」原則。 這份報告也進一步探討責任共同分擔的資安模型，並非所有元素都應該由服務供應商來負責保護，企業同樣也必須防範環境內某些環節的風險。報告指出，在當前企業對於資安廠商解決方案普遍缺乏認知的情況下，市場教育及認知落差的矯正將成為未來發展的重要關鍵。 （首圖來源：Futuristic design vector created by freepik – www.freepik.com ） < Previous News Next News >

第二屆第11次理監事聯席【會議紀錄】 2025年5月28日 上午6:00:00

買新車等於個資惡夢，新車個資安全測試 25 家車廠全軍覆沒 2023-09-08 TechNews 科技新報 新聞來源： https://cdn.technews.tw/2023/09/08/new-car-personal-data-issue/ 你的新車是科技的結晶，也是你的好夥計，但它也可能是車廠派來的間諜。Mozilla 研究指出，他們測試 25 個汽車品牌之中，通過基本隱私與安全標準的數量是：0。 Mozilla 團隊針對市面上 25 個汽車品牌進行調查，分析其個資保護與隱私處理，結果 25 個品牌全部都獲得了 Mozilla 認證的「隱私未保護」標籤，也讓汽車產業成為這項調查中表現最糟糕的一個產業。 這些品牌幾乎等於所有我們認識的車廠，BMW、Mercedes-Benz、Ford、GM、Honda、Toyota 等，當然也包含了最愛收集數據的 Tesla。 所有車廠都收集了過多的車主個人資料，並且利用這些資料進行和操作車輛無關的行為。做為對照，表現不佳的另一組研究對象「心理健康 App」之中，約有 63% 發生這樣的狀況，而車廠則是 100%。 和我們身邊的所有裝置相比，汽車有超級多機會可以收集個人資料，甚至比隨身攜帶的智慧型手機還多。根據 Mozilla 調查，車廠不僅知道你的生理性別、你每天的行蹤和你在車上聽的音樂，甚至連你的性生活，他們都略知一二。 更糟糕的是，有 84% 的品牌獲得車主授權分享資料，可能是給第三方服務商，可能是數據中介商，另外有 76% 車廠表示使用者也同意他們出售車主的個資。當政府或執法人員提出請求時，56% 的車廠會分享用戶資訊，特別要注意的是，這裡說的「請求」不是法院的搜索令，僅需要警察局的公文即可。 在眾多車廠之中，只有兩家車廠（Renault 和 Dacia）同意車主刪除其個資，這兩家車廠有一個共通點，他們基本上只在歐洲做生意，這大概就說明了很多原因。此外，Mozilla 調查團隊也遭遇到一個詭異的狀況，在所有調查的車廠中，他們甚至無法確定資料傳輸究竟有沒有加密。 特斯拉的表現獨樹一格，是唯一拿下五顆星的品牌，因為它比其他車廠多了「不可信任的 AI」項目。將近半數車廠拿下四顆星，其中 Nissan 最特別，因為在他們的資料庫中，標示了車主的「性行為」這個分類。Kia 稍微低調一點，只是收集了車主「性生活相關資訊」。順帶一提，有六家車廠，會收集車主的生理特徵。南韓現代汽車也有一項過人之處，當執法人員提出「正式或非正式」要求時，他們都會配合提供相關資料。 還有一個有趣的狀況是，除了 Tesla、Renault 和 Dacia 以外的車廠，全部都簽署了汽車創新聯盟提出的《消費者隱私保護原則》，承諾收集最小化個資、透明原則、保有選擇等，不過根據 Mozilla 的說法，沒有任何一家車廠做到這些事，所謂隱私保護原則，只是一層漂亮的糖衣包裝。 這時候就會有人跳出來說，「你在使用這些功能前，都會跳出個資請求，不想要個資被使用就不要同意就好。」問題在於，如果你不同意車輛的個資請求，就會導致許多功能被限制，表面上看來是提供選擇，實質上是強迫使用者乖乖就範。 Mozilla 目前正在發起 請願連署 ，希望車廠們停止濫用個資的行為，除此之外，實在也沒有其他方法可以保護你的個人資料了。 It’s Official: Cars Are the Worst Product Category We Have Ever Reviewed for Privacy < Previous News Next News >