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健康與醫療資料的加值應用(五):相關議題聚焦

2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
・2012/07/14 ・2808字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 586 ・九年級

二、資訊隱私權和資訊自主權

圖片來源:opensourceway@Flickr,根據創用CC-By 2.0條款使用

當談及健康與醫療資訊的加值使用時,大家最關切的問題便是,當醫師、研究人員她們在做研究時,藉由串連各種健康資料庫來獲得新知,此作法會不會侵害到我的隱私權呢?醫學進步為眾人所望,但誰也不想要將自己的資訊無所保留地、大剌剌地讓眾人觀賞,如何在這之間取得平衡,或是我們的隱私權應該受到何種保護,正是接下來我們所要探討的議題。

本文所談及的隱私權,為資訊隱私權,指的是自己對於到底有哪些機構擁有我的個人資料、內容是否正確等擁有知道、要求更正補充,甚至要求刪除的自主權利。像是我可以決定要不要在 Facebook 上公開我的生日、電話、性別,或是要不要貼上我的日記,而且我隨時可以更改這些資訊。又例如醫院將我的姓名及地址登記錯誤,我可以要求更正,當醫院將我的個人聯絡資料不當使用,甚至轉給其他第三者做廣告行銷之用,卻未經過當事人的同意,當事人也可以要求醫院不得將本人聯絡資訊轉給其他第三者使用。

資訊隱私權的重要性在於,個人對於自身資訊公開和掌握的權利,如若我不能掌握誰可以擁有我的資訊,或是我不能決定何時、何地釋出資訊,甚至是這些資訊的正確性,那我做為一個個人的獨特性又在哪呢?司法院大法官會議第 603 號解釋便提及對於民眾資訊隱私權的保護是實踐個人人格權的前提,因此政府應該予以保護之。不過,網路越發發達、科技越發進步,連我國軍事基地都會被 GPS 照到,如何確保我們的資訊隱私權受保障是一重大且需要被重視的問題。

在我們這幾天的議程提到政府建設協作中心的目的、健康或醫療資料庫串連對於醫學研究的貢獻,然而這些資訊在蒐集、儲存、使用、傳輸和跟另幾個資料庫串連使用時,會不會侵犯到我們的資訊自主權呢?研究人員在研究時,資訊當然是越完整越好,因此串連各類資料庫就變得相當重要,即便研究人員無法知道這是誰的資料,但是當他串連癌症檔、死因檔、地理資訊中心、處方籤等資訊後,雖然這類資訊不牽涉到個人資料的洩漏,但仍會對於群體造成影響。例如當若有研究指出年齡 50 歲以上、居住在南部的閩南婦女,最容易濫用醫療資源時,這就會對於特定族群造成影響,不僅可能造成特定族群被汙名化,也可以在實際上導致保險公司針對某些特定族群的保險費用往上調升的後果。

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回到我們的議題上,在這些健康和醫療資訊在蒐集、彙整等過程中,雖然有去姓名、以編號代稱各筆資料所有人,但這樣是否就沒有侵犯我們的資訊自決權及隱私權?試想如果,今天有一個人偷拍了另一人的裸照,然後,將被拍攝者的頭部做模糊化後,到處將這張裸照寄送給其他人觀看、流傳、使用,當事人發現之後,是否也會覺得因為頭部已經被模糊化了,所以自己的隱私並沒有遭到侵犯呢?

又例如像愛滋病患者,這類容易被貼上標籤的群體,在資料庫串連後,即便原本資料已經做過加密,然而串連不同種類的資料,是否仍可以識別出某一類型的公民呢?或者,某一類疾病可能非常受到大家的重視,像是如果可以研發出治療罕見疾病的藥物,對於醫師是最大的殊榮,那這些罹患罕見疾病的患者的資訊隱私權是不是更容易受到侵害呢?假設有研究指出現行療法可能對於患者可能造成不孕,會不會間接使得患者失去結婚的可能,這些結果都是不確知的,但是我們了解到資訊隱私權對於各人的重要性,我們可能無法想像如果資訊隱私權真的受到侵害,會對於我們生活造成甚麼影響,本議程希望大家能夠合理想像侵害為何,並以此為基礎來衡量現行政府的政策和法規保護是否完善。

每一次的就診,不是只有醫師才曉得我們的就診資料,像是健保局、保險公司、安養中心都會需要我們的就診資料以做行政處理或是更好的照護。但是這些資料如果被轉手呢?目前的情況是,政府有許多資料庫都是強制登記的,像是死因檔、癌症檔、傳染病通報、健保資料庫,這些是因為行政需求而建置的資料庫,因此政府在蒐集資料的過程,不需要再經過民眾的同意。然而,現行情況,政府將這些資料庫開放給研究單位做使用;對於民眾而言,我們並不知道是哪些機構將獲得我們的資訊,她們是不是有做好安全措施來確保我們的資訊不會外洩?這類型的資訊,民眾似乎不再享有資訊自主權,因為資訊何時釋出、釋出給誰、釋出哪些資訊等等都不是由民眾所決定。再退一步而言,我們並沒有同意過政府可以將這些資料做目的外的使用,或是有相關法規授權政府可以這樣做。當缺乏法律規範上,資訊釋出的過程如果出現甚麼意外,或是資訊安全的問題,誰來保障之?

在健康和醫療資料加值上,又不僅僅只是健保資料,還有包括其他的資料,以協作中心為例,目前可釋出的檔案有癌症登記檔、原住民身分檔等,像是癌症登記檔,裡面記載著病患的身分證字號、診斷年齡、癌症部位、組織病理、診斷依據、治療情形,即便在釋出資料時,身分資訊會被加密、掩蓋,但現階段,每一次資訊的釋出並沒有另外徵詢病患個人的同意。

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健康和醫療資訊比起其他資料來的特殊,美國於 HIPAA 法案上,便將病歷和健康相關的資料歸類為私人需要被保護的資料,或是敏感性資料。這些資料的釋出需要被另外規範。

進一步看其他的健康和醫療資訊,像是健保局資料庫中的開藥記錄,這些資料也都是全台人民就診資訊的集結。當健保局因為行政需求,而蒐集這些資料,之後呢?當健保局將這些資料建檔後再釋出,這是恰當的行為嗎?

臺灣人權促進會認為健保局將健保資料庫的資料釋出,並沒有尊重公民個人的資訊自主權。台權會認為健保資料庫將公民的健保資訊釋出給學術或非學術單位做使用,並沒有明確的法令授權,也沒有取得全國公民的同意,已經侵害到公民的資訊自主權。於此,健保局表示,根據電腦處理個資法,出於公益目的,健保資料可以提供研究使用,不一定要經當事人的許可。衛生署表示健保資料庫所釋出的資料皆是總體資料,並非個人資料,並不會像民間人權團體所言會暴露民眾重要資訊。總體資料,即是指我們可以從該資料庫得知 2003 年到開有多少止痛藥的數據,卻無法得知是誰拿了這些止痛藥。再者,身份欄已經進行二代加密,而且資料必須要無法辨識個人資訊才得以釋出,並未侵害到個人的資訊自主權。然而民間團體認為在法律尚未有明文規定健保資料庫可應用範圍,不管研究是否有牽涉到實際上的商業利益,每一筆資料在被使用之前,都應該要取得當事人的同意,或至少應該透過立法來做正式授權及規範管理。

現今網路社會,資訊流動越發快速,個人要完全的資訊自主權似乎有現實上的困難,以前個人只跟好朋友分享的資訊,現在透過 twitter、facebook 等社群網站,如果個人沒有對這些網站做限制,只是跟朋友的談話也會傳給其他人知曉。近年來,政府將自己的檔案文件電子化的情形越發頻繁,也逐步走向 e 政府的時代,然而就如同健保資料庫一般,原本只是作為行政之用的資料,會不會也跟著電子化,甚至未來的雲端化,到時個人對於資訊自主權的掌握又剩多少?

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【上一頁:知情同意】 【下一頁:資訊安全】

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2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
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舉辦公眾論壇,促成社會公眾對「健康及醫療資料運用及加值」進行理性、知情的討論,形成公共意見以作為決策的參考。 一、提出公眾論壇的討論成果:結論報告。 二、統整各界對健康及醫療資料運用及加值」之爭議意見及政策建議。 三、建構論壇準備期間為促成對話的重要程序和原則。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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AI 戰警出動——抓出惡意程式,資訊安全有保障!
科技大觀園_96
・2022/02/27 ・3145字 ・閱讀時間約 6 分鐘

數位戰警網路掃黑。圖/fatcat11 繪

網路數位世界黑影幢幢,美國有線電視新聞網 CNN 曾報導,全世界每天產生超過 100 萬個惡意程式;臺灣軟體聯盟也曾發布調查報告,全球企業因惡意程式攻擊,每年損失超過 10 兆新臺幣,相當於我國 109 年度政府總預算的 5 倍。駭客散播惡意程式橫行網路,不僅企業深受其害,各國政府也防不勝防。

行政院資通安全處偵測統計,我國各政府單位每月被攻擊次數高達 2,000 萬到 4,000 萬次。近期最受矚目的就是,總統府在蔡英文總統 520 連任就職前夕,驚傳遭駭客入侵電腦竊取資料;接著 5 月底美國資安公司「Cyble Inc」揭露駭客在暗網[1]兜售「臺灣全國戶政登記資料庫」超過 2,000 萬筆臺灣民眾個資,接連引發輿論譁然。

面對駭客無窮盡的闇黑攻擊,臺灣大學電機工程學系教授林宗男從 2018 年開始,帶領團隊利用資料科學處理分析,建立網路異常與攻擊預測模式,發展「AI Cyber Security」(人工智慧網路安全)系統,從偵測藏身於 Windows 與 Android 系統的惡意程式、暗網流量分類與網路惡意流量偵測等「四管齊下」,全面展開網路掃黑行動,防堵駭客散播惡意程式搞破壞。 

國立臺灣大學電機工程學系教授林宗男。圖/李宗祐攝

抓出惡意程式的 AI 網路安全系統

這項研究計畫今年邁進第 3 年,「我們做出來的技術,都是可以馬上用的真槍實彈!」林宗男透露,相關前瞻技術初步成果陸續發表後,「國家安全局就找上門,要跟我們技術合作。」隨著世界各國競相重點投資,引領 AI 成為國力象徵,研究團隊除了以建置臺灣國家級網路防禦系統為目標,更希望這套系統能夠推廣成為捍衛各國企業或組織的數位戰警。

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就如同 CNN 報導,全世界每天產生超過 100 萬個惡意程式,網路數位世界危機四伏;但值得注意的是,這個數據還是 2015 年的統計,現在恐怕有增無減。研究團隊以先發制人策略,杜絕惡意程式伸出魔爪,利用 CNN(Convolutional Neural Networks,卷積神經網路)模型[2]訓練 AI ,偵測是否有惡意程式潛伏在使用者電腦 Windows 或手機 Android 系統蠢蠢欲動。

Windows 與 Android 的惡意程式偵測

「我們的目標是在他還沒有執行之前,阻止惡意程式啟動。」面對五花八門的應用程式,研究團隊指出,使用者在下載執行前,「把程式的 exe 執行檔轉換成圖片檔,放進我們建立的模型,AI 就會告訴你這個程式是惡意程式的機率是多少。如果很高,就不要執行,避免系統被惡意程式感染。」林宗男強調,能夠辨認程式碼到底是惡意或者是正常,是確保網路安全最重要的基本功。

偵測惡意程式效率明顯提升 7.2%。把執行檔圖形化的方法更為安全,只看圖的結構,不會啟動執行檔,可以避免在偵測過程被感染。圖/林宗男實驗室提供

經過測試驗證,Windows 偵惡系統成功率與準確率達 88.9%,超越全球圖形處理器領導廠商 NVIDIA 發表的 AI 偵惡技術 7.2%。林宗男指出,很多軟體公司都競相投入研究,就過去已公開發表的研究論文,NVIDIA 抓駭效率暫時領先群雄;臺大團隊與擁有雄厚資源的 NVIDIA 研究團隊相較,就像是小蝦米與大鯨魚,能夠超越他們很不容易。「但這僅是初步研究結果,我們還在持續精進中。」 

相對於 Windows 偵惡系統獨立開發,Android 偵惡系統則是與日本 NICT(情報通信研究機構)合作研發,利用臺大團隊提出的新演算法,把 NICT 研發的 AI 偵惡系統抓駭效率從 92% 提升到 96.2%,青出於藍而勝於藍,讓日本團隊印象深刻。 

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Android 惡意程式偵測:研究團隊透過取出已知惡意程式的可執行檔特徵,並利用反混淆技術加入新的特徵,再透過 AI 演算法處理特徵,判斷是否為惡意 Android 程式。圖/林宗男實驗室提供

透過機器學習,分析暗網流量

雖然無法做到百分之百滴水不漏,但為了知已知彼,研究團隊更直搗黃龍,「潛水」暗網蒐集情資,分析駭客行為特徵。林宗男表示,駭客為了躲避追蹤,都在暗網活動,因為透過 TOR 瀏覽器加密,網管人員無法辨識使用者到底是在上網聊天、傳資料、發送 Email,還是看 YouTube 聽音樂或追劇等。對追蹤技術研究者而言,到暗網觀察駭客「水面下」的活動,是很重要的情資來源。 

研究團隊透過 AI 研究分析已知惡意程式的網路行為特徵,再側錄蒐集暗網不同使用者上傳流量與行為模式,找出「壞人經常走的路徑」,把暗網流量做善惡分類,研判哪些是正常上網行為,哪些是惡意程式發動攻擊。林宗男舉例,就像防疫期間每個人都戴著口罩,但年紀大的和年紀輕的行為就是不一樣,「我們就是利用 AI 從行為特徵分辨使用者上網行為是否正常。」 

研究成果經與美國 IBM 和中華電信合作驗證測試,辨識率高達 99.6%,遠超過加拿大研究團隊的 81.6%。對 ISP(網路服務供應商)而言,若能明確辨識暗網流量分類,就不必把看影片或聽音樂等受到惡意攻擊可能性極低的影音串流,全部導入 IDS(入侵檢測系統)資安偵測,大幅節省資源。

暗網流量類型分類:臺大研究團隊利用 AI 演算法分析網路流量特徵,把經過匿名加密的流量分門別類,協助網管人員有效而安全的管理網路。圖/林宗男實驗室提供

惡意流量偵測,鞏固第 2 道防線

研究團隊也利用最近 3 年眾所周知的 10 種惡意程式,包括 2017 年肆虐全球的勒索軟體 WannaCry(想哭)進行惡意流量偵測「實兵演練」。畢竟惡意程式偵測不可能做到百分之百,漏網之魚在所難免。根據資安調查顯示,惡意程式滲透入侵電腦系統之後,平均長達 56 天才會被發現。 

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「惡意流量偵測其實是第 2 道防線!發生惡意流量代表電腦已經中毒了,我們的目標是在最短時間偵測出惡意流量。」林宗男透露,跨國網路科技公司 CISCO 現有商用偵測系統精確度已達 97.7%,「我們做得再好,也僅能微幅提升到 98.2%。」研究團隊再發揮 3 個臭皮匠勝過 1 個諸葛亮的精神,把 2 套系統截長補短,將精確度再向上提升 0.3%,堅持沒有最好、只有更好的信念,鍥而不捨地挑戰不可能的任務。

惡意流量偵測:研究團隊透過 AI 研究分析已知惡意程式的網路行為特徵,加速偵測發現網路異常流量,並揪出潛伏在網海裡面興風作浪的惡意程式。圖/林宗男實驗室提供

eID 的潛在風險

然而,林宗男也深知,資安不可能做到百分之百的絕對安全。當內政部決定在明年全面換發 new eID 數位身分證,建置 T-Road(政府資料傳輸平臺),打造跨政府機關資料通道網路,推動「一卡多用」串聯戶籍資料、健保資料庫、汽機車駕照交通監理資料、國民年金與勞保勞退年金等,同時政府也將讓 new eID 擁有線上交易完整性與不可否認性,做為電子商務交易憑證。林宗男對此呼籲政府應正視 new eID 缺乏法源依據的問題,更要從資訊安全的角度,重新審慎評估全面換發數位身分證的必要性。 

「透過 new eID 建置 T-Road 聽起來好像很方便、很進步,但對駭客而言,要偷取全國 2,300 萬人的資料,也非常方便。一旦出現資安破口,整個系統就會因單點失效而全面瓦解。」林宗男說,「new eID 把國人從出生到死亡所有資料全部放在 T-Road,我們都知道網路沒有絕對安全,還要把所有的東西全部放在一個籃子裡面嗎?」政府應該要有分散風險的危機意識,數位身分證絕對不能「一卡多用」。  

註解

  1. 利用 TOR(The Onion Router 洋蔥路由器)瀏覽器遮蔽使用者真實位址,避開網管系統追蹤的匿名網路。
  2. 參考人類大腦視覺組織建立的深度學習模型。
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科技大觀園_96
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