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下世代記憶體產業的王牌-自旋磁性記憶體

創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
・2014/01/14 ・779字 ・閱讀時間約 1 分鐘

21 非揮發性記憶體技術

報導/陸子鈞

在有運算功能的電子產品-像是電腦、智慧型手機裡,有不同種類的記憶體負責不同的功能;接近處理器的記憶體像是SRAM與DRAM,運算速度快,但只要一關機,少了電源供給,資料就會消失,於是需要將資料存進可長期保存資料的非揮發性記憶體如硬碟與NAND FLASH中。但上述傳統元件的速度比起DRAM慢得太多,因此常拖慢系統整體運算效能,而MRAM是一種新型態的非揮發性記憶體,假如MRAM的運算速度能和SRAM或DRAM一樣快,那麼就能兼具運算和儲存資料的功能了!

經過多年的努力,工研院電光所開發出新一代自旋磁性記憶體-STT MRAM(STT:spin-torque-transfer, 自旋力矩傳輸)。有別於目前常見的MRAM利用導線產生的磁力來翻轉自由層磁性向量,狀態互換(0/1互換)所需的電流較大,資料讀取不易;STT MRAM則是利用自旋力矩傳輸效應翻轉自由層磁性向量,狀態互換所需的電流較小,耗能較低、讀寫也只需10奈秒,使得MRAM有潛力得以取代DRAM,同時作為工作記憶體及儲存記憶體。

此外,在電子產品體積日漸縮小的趨勢下,記憶體元件微型化的過程中會遭遇到熱干擾的問題,使得記憶失效。自旋磁性記憶體技術是目前最有機會克服了這個40多年以來的瓶頸,在縮小記憶體元件的同時,仍保有無限次讀寫的能力,使自旋磁性記憶體有更廣泛的應用。

這項技術是全球首次不需要外加磁場就能讓MRAM具有對稱翻轉的特性。電光所奈米電子技術組的顧子琨組長自豪地表示:「就連國外其他記憶體大廠的技術,也必須參考我們發表的報告,思考如何解這個大問題。」工研院希望新一代磁性記憶體能夠補足台灣的技術缺口,也因為和目前的CMOS積體電路製程相容,所以可以在2015年時就進入量產,具備和韓國三星、日本東芝等廠商競爭的能力。

技術專頁:NVM非揮發性記憶體

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社交距離APP裝了沒!它的運作機制是什麼?會有資安風險嗎?

PanSci_96
・2021/05/19 ・3464字 ・閱讀時間約 7 分鐘

「台灣社交距離APP」由台灣人工智慧實驗室開發,與行政院及衛生福利部疾病管制署合作。目的是希望讓使用者即時掌握與確診者接觸情形,降低疫情傳播。已可在 iOSAndroid 版本的手機上下載。

接觸史追蹤手機應用軟體的原理

臺大圖書資訊學系助理教授 鄭瑋與資訊工程學系副教授 蕭旭君在文中解釋接觸史追蹤手機應用軟體的原理。臺灣每日記者會所說的「疫調工作」大約是國人熟悉的接觸史追蹤,然而一旦有社區感染的疑慮,或是確診者數量增加時,則可能會造成人力上的負擔,難以用同樣的方式追蹤。「接觸史追蹤手機應用軟體(後簡稱為接觸史追蹤App)」就是將科技應用結合疫情調查體系的一種運作方式。

最近正在推廣的「台灣社交距離 App 」正是一款接觸史追蹤App,接觸史追蹤App在去年於世界各國政府紛紛出現,可參見MIT 的Technical review持續整理報導 1

「台灣社交距離 App」軟體是基於 Apple 與 Google 此兩大公司聯手推出的「暴露通知」(Exposure Notification)功能 2。將 Apple 與 Google 的手機內建此功能,再由各個國家的官方衛生單位申請,即可啟用。

兩大公司所推出的暴露通知功能,以及其他類似的通訊協定,皆是利用藍牙訊息廣播的特性,以保障使用者的隱私。

根據相關技術文件2,大部分利用藍牙技術的接觸史追蹤 App 運作原理如下:

  1. 接觸史追蹤App透過藍牙通訊,週期性地廣播隨機 ID (例如每分鐘傳 5 次,這裡只是舉例,真實情況以各App為準)。
  2. 接觸史追蹤 App 記錄其接收到的隨機 ID 。因藍牙的傳輸距離有限(傳統藍芽設備在無障礙的環境下約可達 100 公尺),有收到別人的廣播 ID即代表雙方在附近,因此還可以根據藍牙的訊號強度估計雙方距離。
  3. 隨機產生的ID會「週期性更換」(如:每幾分鐘更換一次)。週期性更換的設計很重要,它讓使用者的行蹤不會長期被追蹤。
  4. 確診者可自己決定是否上傳過去 14 天內曾廣播過的隨機 ID。這邊須注意的是,確診者必須在輸入衛生單位的驗證碼後,才能上傳。此種驗證碼機制是為避免使用者誤發自己是確診者。
  5. 此類接觸史追蹤 App 會定期下載確診者的隨機 ID,並與使用者的ID比對。若比對結果有配對成功,表示使用者過去曾經與確診者接觸。這邊要強調的是,系統沒有即時警示「有無接觸」的功能,而是設計為過去14天的「回溯配對」功能。

這樣的系統(利用藍牙技術的接觸史追蹤 App)能透過藍牙訊號強度估計兩支手機之間的距離,進而判斷兩支手機的主人是否有「接觸」(亦即在近距離待了一定時間)。

個人行蹤隱私會因此洩漏嗎?

此款APP的使用,是否會洩漏個人行蹤隱私呢?

中山資訊工程系助理教授徐瑞壕說明,由於這款社交距離APP的原理,是透過民眾手機上藍牙通訊介面的收發訊號,來紀錄民眾彼此的手機之間近距離接觸足跡。此處所發送的藍芽訊號,是一組隨機識別碼,由隨機亂數搭配可以被查驗的虛擬識別碼所產生,每組識別碼會綁定一支手機,會定期地透過藍芽傳送識別碼。每支手機透過社交距離APP記錄的每一個識別碼,都會紀錄接收的時間,並且存放在使用者的手機內,並不會上傳至雲端伺服器。

只有當民眾自己被檢出為確診者時,才需要將自己手機內存放的社交距離識別碼紀錄上傳至雲端,並由雲端伺服器發送通知給那些曾經近距離接觸過確診者的民眾。因此,此APP不會洩漏任何非確診者的個人資料與行蹤。

多數的暴漏通知功能,都是利用藍芽的特性。圖/Image by 200 Degrees from Pixabay

至於隨機 ID是否有可能暴露身份或行蹤給其他路人?鄭瑋與蕭旭君亦有說明,ID隨機產生且定期更換(如每幾分鐘更換一次),因此很難透過 ID 所傳達的資訊連結回特定使用者,且也不容易追蹤特定使用者的行蹤,再加上隨機 ID 能透露的資訊亦相當有限。此外,App軟體 中只會儲存自己廣播過的隨機 ID,以及收到別人的隨機 ID,並不儲存其他資料。

徐瑞壕對於社交距離APP 所能提供的資料,還有以下補充事項:

  1. 此APP不會洩漏任何非確診者的個人資料與行蹤。
  2. 確診者的行蹤記錄,會由確診者同意後,並且透過APP雲端伺服器所發送的驗證碼,來上傳足跡並驗證上傳的授權合法性。
  3. 如果民眾的手機不是隨時帶在身邊,而遺忘在某處,也可能因此產生不正確的足跡,因此該APP仍屬於輔助疫調的工具,不能作為疫調足跡的唯一工具。
  4. 如果APP的使用普及率不夠高,則無法作為有效的疫調工具,因此鼓勵民眾可多加利用。

社交距離 APP 與 Apple 的 AirTag 技術,基本的設計原理是相同的,皆是透過藍芽裝置的訊號收送,來確認裝置間相關位置,並定位。但市面上其他類似功能的 APP,是否涉及個人用戶隱私,就會需要分別確認,視每個 APP 上傳了什麼樣的個人用戶資訊而定。

裝好了,該怎麼用才能成功防疫?

鄭瑋與蕭旭君提醒,若需要準確提升事後回溯比對的效果, 要有以下前提:

  1. App的使用者須正確安裝啟用,並確實將藍牙訊號打開
    因為此App機制是由藍牙技術交換隨機 ID,若沒有安裝成功,抑或是沒有打開藍牙,將會沒有辦法傳送和接收隨機 ID。
  2. 正確啟用的人數需達一定規模
    此機制仰賴手機發送和接收隨機 ID,進行事後回溯比對時,若愈多人正確啟用則愈能反應真實接觸狀況。近期研究分析了英國的 NHS COVID-19 App 相關數據,指出其使用率為英國全體國民的 28% ,且有助防疫4
  3. 盡量減少環境障礙物
    藍牙訊號強度易受到障礙物影響,此則可能難以精準估計距離。有國外研究指出5,將手機放在背包的深處或是衣物口袋中會削弱藍芽的訊號強度。
  4. 避免群聚
    事實上使用此APP仍應避免群聚。我們跨三校四系的團隊(台大資訊工程系、台大圖資系、交大資訊工程系、台科大資訊工程系)2020年7月的藍牙訊號實驗顯示6在人員密集處,即便保持社交距離,對藍牙訊號來說人體也是障礙物,且藍牙訊號也會互相干擾;因此藍牙訊號的漏失率會提升,根據訊號強度來估計距離的結果可能也不準確。

鄭瑋與蕭旭君並特別提醒大家,即便App沒有回溯比對到您曾與確診者接觸,也不代表絕對安全。因為藍牙訊號可能因為種種原因受到干擾,因此有時無法判斷接觸情形,也可能無法精確估算接觸距離,且確診者也不一定有事先安裝 App。

不應使用此App就產生錯誤的安全感,也不能有了社交距離App就在疫情升溫時放心社交、群聚。

總的來說,使用「台灣社交距離App 」確能為防疫多加一道防線,不過避免人多與群聚的地方、保持社交距離以及環境與重視個人衛生,才是落實防疫的不二法門。

安裝聯結:iOSAndroid ,一起裝起來吧!

參考資料

  1. Bobbie Johnsonarchive (2020). The Covid Tracing Tracker: What’s happening in coronavirus apps around the world.
  2.  Google (2020). Exposure Notifications Express overview.
  3. 新加坡數位服務部門所研發的藍牙追蹤(BlueTrace)協定請參考:Responding to COVID-19 With Tech.
  4. Wymant, C., Ferretti, L., Tsallis, D. et al. (2021). The epidemiological impact of the NHS COVID-19 App. Nature.
  5. Douglas J. Leith and Stephen Farrell. (2020). Coronavirus contact tracing: evaluating the potential of using bluetooth received signal strength for proximity detection. SIGCOMM Comput. Commun. Rev. 50, 4 (October 2020), 66–74.
  6. Hsiao, H.-C., Huang, C.-Y., Hong, B.-K., Cheng, S.-M., Hu, H.-Y., Wu, C.-C., Lee, J.-S., Wang, S.-H. & Jeng, W. (2020). An Empirical Evaluation of Bluetooth-based Decentralized Contact Tracing in Crowds. arXiv preprint arXiv:2011.04322.

關於「臺灣社交App」的資料

  1. 衛生福利部疾病管制署(2021)。〈臺灣社交距離App〉。
  2. 科技新報(2021)。〈社區感染來了!快載「台灣社交距離」APP,小心確診者在身邊〉。
  3. 台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)(2021)。〈Taiwan Social Distancing APP〉。
  4. 台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)(2021)。〈台灣社交距離 App注意事項及各資保護說明〉。

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