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智慧插座是個邁向更智能的便利生活與節電成效的節能神器嗎?─節電高雄市篇

自己的電自己省_96
・2015/11/26 ・2307字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

(本系列文章由 經濟部能源局贊助,泛科學策劃執行。)

文/廖英凱(泛科學專欄作者)

節能減碳很重要,但也絕不能只是喊喊口號。經濟部從本年四月起推出了「標竿節電智慧城市」計畫,資助並鼓勵各縣市政府,就民生與機關用電部分投入各種規劃與補助,希望能達到年省2%用電的節能成效。因此,各縣市政府也多利用在地特色與優劣勢,提出各種不同的計劃方案。高雄市在本期計畫中,也不意外地與其他縣市般,針對公務機關提出了設備汰換、用電查核與宣導競賽;針對服務業則提出了節能設備補助、專家顧問團技術診斷與獎勵方案;針對住宅與個人用戶則提出了集合式住宅的停車場照明效率提升、節電教育與宣導,以及成立公民節電相關決策組織等方式。

值得稍加關注的,是高雄市提出了「住宅智慧插頭」的規劃,希望能吸引民眾與產業使用而達到節電成效,雖然使用預算與預期成效都很少,但卻是個其他縣市比較沒有關注到的新技術。在今天,我們也可以看到各種類型的智慧插頭開始在購物通路上銷售,這些售價從數百元至上千元不等的智慧插座,能達到什麼節電成效,以及能對生活帶來什麼樣的影響,更值得好整理一番。

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15高雄市
高雄市節電目標:2億3175萬度;高雄市申請經費:2億3721萬元

智慧插座是什麼?

智慧插座是個隨著物聯網(Internet of things,IoT)的發展而出現的產品,物聯網的概念是應用既有的網際網路,讓我們原本使用的多種獨立物品,例如家電等產品,可以利用網路連結,將現實世界的資訊數位化,讓我們可以很輕易地管理與應用身邊的所有物品。而應用於智慧插座時,我們就可以透過程式設定,甚至是雲端的網路服務等等,來管理家中電器的電源使用。

目前多數流通的智慧插座是一個接在傳統插座上的裝置,再將電器插頭插於智慧插座上。智慧插座有內建藍芽或wifi等無線通訊功能。使用者可以藉由設定智慧插座內的程式參數,來決定電子產品的供斷電原則。大致上目前市面上的智慧插座擁有以下部分特點:

圖片4
運用手機app遠端操作智慧型插座,使用者可以用電更聰明。source;D-Link

1.排程供電

排程供電的功能可讓使用者設定每天的供電與斷電時段,或是開始供斷電之後的時間倒數,基本上與傳統的「定時器插座」沒有什麼差異,但因智慧插座在設定上都搭配手機APP使用,因此設定上可能較為簡單方便。

2.感應操作

感應操作則是利用智慧插座內的無線功能,例如部分廠牌會使用藍芽或Zigbee作為智慧插座的無線通訊方式,藉由微調無線訊號的功率大小,即可大致決定智慧插座的無線感應範圍。以藍芽為例,若使用者將智慧插座與手機藍芽配對登錄,此時藍芽訊號的強度,就可作為使用者是否在電器附近的判斷依據。舉例來說,我們可以用這樣的方式來設定接上智慧插做的檯燈只有在靠近時才會開啟,或是設定家裡的電熱水瓶與電暖爐等在偵測到使用者離開時,便會自動關閉。

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3.遠端遙控

同樣地利用無線通訊技術,例如對於內建wifi的智慧插座,使用者可以將智慧插座連接到家中的無線網路。便可實現遠端遙控或監測插座供電狀況的功能。例如離開家後發現電器忘記關時,就可以利用這樣功能來強制斷電。

4.電源檢測與管理

而若是要好好管理與分析家中電源的管理狀況,這要要仰賴部分型號才有的電源品質監測,以及供電狀況的管理介面了。由於電器產品的供電需要通過智慧插座,我們可以利用智慧插座量測電器使用時的電壓與電流來回算出即時電功率;也可以記錄功率的變化與使用時間,來積分算出該電器的實際耗電量。

也有一些廠商利用了這樣的功能特色,推出用電額度的設定、用電量的警戒推播通知、以及同步管理數個智慧插座的雲端介面等網路服務。這樣的功能可以讓使用者對於自己的用電方式認知,不僅只有在電費帳單上的總度數,而是詳細地看到每一個電器產品的使用方式與能耗結果,再根據這些數值思考與微調自己的使用習慣。

使用智能電源產品就萬事OK了嗎?

download (6)
智能電器必須與其他軟硬體配合才能到最大的使用效益。source;D-Link

然而,這樣的智能電源產品,仍有許多限制需要設法改進,或是需要好好思考合宜的運用方式:除了智慧插座的價格至少10倍於傳統插座,而對省電效果最顯著的定時供斷電也早有相對便宜的定時器產品可取代的價格因素以外;近期出產的家電,也越來越多內建定時供斷電等功能;若是採用部分低價策略的產品,則須格外留意電路元件品質以避免跳電或短路釀災;外接插座的設計型,也讓像居家裝潢照明,或是部分廚房衛浴等採直接連接到住宅內電網的電器,就無法利用智慧插座的功能;也因為智慧插座僅能控制供斷電,對於越來越多「電子式」、「數位儀控」式的家電來說,儘管電源端開始供電,但仍需手動開機才能啟動,此時智慧插座就不見得能發揮作用;同時,智慧插座仍需考量到使用者的習慣與需求來設計才能發揮最大功效,例如以手機端APP的設定界面、遠端遙控、藍芽感應以及電源品質監控等,會讓使用者的組成趨向青壯年與網路世代。

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儘管能有許多便利的應用方式,但是否真的是消費者所需的實用功能?或是就縣市政府的治理角度來看,這樣的產品是否值得由政府端來推動甚至是挹注資源來影響民眾使用習慣?這可能還需要更多奠基於使用者經驗的實證來好好分析判斷囉。

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自己的電自己省_96
22 篇文章 ・ 0 位粉絲
台灣能源主要都是進口的,但你知道嗎,我國有98%都是仰賴國外能源,所以節電只能靠你我做起,自己的電自己省!! http://energy-smartcity.energypark.org.tw/

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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從販賣機到智慧設備:物聯網的發展歷程
數感實驗室_96
・2024/06/23 ・1135字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

在這個通信技術普及的年代,我們不斷介紹各式各樣的通信技術。大多數的通信技術都是為人服務的,這似乎是理所當然的。然而,有一種通信技術並非直接為人服務,而是為物體之間的交流提供支持。這種技術不僅存在,而且在現代已經成為最主要的通信形式之一,我們稱之為——物聯網(IoT)。

物聯網,Internet of Things,簡稱 IoT,顧名思義就是物品,機器、設備連上網路。

在我們生活中,如智慧手錶和藍牙耳機這些穿戴式設備,它們各自擁有特定功能,同時又能透過藍牙技術相互連結,這就是物聯網的一種應用。

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你可能會問,手機也算是物聯網的設備嗎?

這取決於你如何定義和使用手機。如果是人們使用 5G 或 4G 技術彼此傳訊息和溝通,那麼這不屬於物聯網的範疇。但當手機與藍牙耳機或智慧手錶連接時,它們之間的互動更符合物聯網的概念。因此,物聯網的基本定義是,不直接涉及人跟人、或是人與設備的互動。基本上都是設備跟設備之間的溝通。

通信是人類最基本的需求,同時也帶來無限商機,就像我們不想跑到別的地方買可樂,卻發現賣光了一樣,科技為能解決這些需求,促使通信技術的持續成長。

如同手機的普及帶動了市場需求,從一家一部的電視和冰箱,到人人一支的手機,並且每隔幾年就更新換代。這種商機吸引了企業的投資,也推動了強大的研發動能。

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而現在,我們正生活在一個設備數量遠超人類數量的時代,從藍牙耳機、智慧手錶,到遍布全球的智慧設備,物聯網的技術已經無處不在。

不妨思考一下,還有哪些需求尚未被滿足,也許它們正是下一個物聯網應用的起點。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 50 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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每分鐘 15 次的駭客攻擊,5G 世代的臺灣資安挑戰——資安所王仁甫策略總監專訪
科技大觀園_96
・2021/09/23 ・3959字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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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。

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

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!

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「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。

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。

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。

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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! 

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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。

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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。

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

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。

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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。
 

1.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,而是擁有特定目的、獨立運作的網絡系統。
2.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。

參考文獻

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科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。