PChome IM 的一堂行動程式設計與資訊安全課
PChome IM 的一堂行動程式設計與資訊安全課
2015.07.18 | 技能

網路家庭(8044-tw)於日前推出的 PChome IM (中文名:連絡),遭網友連日在網路爆料其設計有資訊安全問題,除了明碼在本機端的記憶卡存取資料、傳輸過程未經加密、大量主機私鑰存於手機 App 本機端外,又遭爆其簡訊認證機制與傳輸推播機制設計異於大多數目前的手機程式設計邏輯,因此恐會造成嚴重的中間人問題。由於簡訊認證、推播訊息、主機金鑰認證、傳輸、行動裝置本機端儲存都是現有行動裝置 App 設計所必備的項目,且被認定是無論何種 App 服務的基礎,故會引起開發者與資訊安全研究社群的持續關注與研究,並不令人意外。

#行之有年的行動裝置推播機制

推播 Push Notification 是一個現今行動應用平台常見的功能;最早由 Apple 在 2009 於 iOS 平台上推出,是一種可以讓行動裝置使用者在沒有打開行動裝置主要操作介面前,就可以收到行動裝置作業系統商透過基礎網路強制推往裝置上的通知服務。一般而言還會搭配行動裝置內設計有通知中心來整理這些通知,這些通知主要包含有未接來電、新訊息(SMS 或其它任何 IM)、交易通知、App 內容更新、系統更新訊息等等,是今日行動裝置使用者不可或缺的其中一項訊息統整服務,幾乎所有 App 都會用到這個基礎服務。

關於推播機制的設計流程,Apple 在 iOS 的開發者教程其實是有很仔細的教學這段定義的。(iOS 開發者平日的其中一項痛苦就是只要弄錯 Apple 對程式設計的邏輯,就有可能沒有辦法通過 iOS 上架驗證,所以一定要讀 Developer Guide 啊!)

Apple 在 iOS 開發者教程裡講解從服務提供端推送遠端通知到裝置 app 上的流程,數位時代翻拍自蘋果 iOS 教程
(圖說:Apple 在 iOS 開發者教程裡講解從服務提供端推送遠端通知到裝置 app 上的流程,數位時代翻拍自蘋果 iOS 教程)

Apple 的 iOS 開發者教程,把推播機制分成服務提供端與裝置端,介於 APNs (Apple Push Notification Service) 的兩邊,在 Apple 的定義裡,服務提供端不限制只有一個機器或裝置,但必須能夠與 APNs 建立穩定且安全的連接。透過這個連接,服務提供端將通知透過 APNs 送到裝置上。

#PChome IM 詭異的推播機制設計

PChome IM 這次的設計讓人感到意外的主要是服務提供端與 APNs 建立連接的部分。

一般 IM 推播機制與 PChome IM 推播機制設計的異同,數位時代製圖
(圖說:一般 IM 推播機制與 PChome IM 推播機制設計的異同,數位時代製圖)

大部分服務提供端的設計,為了建立穩定且安全的連接,會將這段連接設計在自家的伺服器端與 APNs 之間。這樣的設計考量,可以保證以下的好處:

  1. 以主機的安全性維護,來保有與 APNs 通訊所需金鑰的安全性(不需要公開)
  1. 主機與 APNs 連接過程不會容易被發現、竊聽
  2. 由主機建立與 APNs 的連接,絕對遠比一般行動裝置所處的實體環境網路 (3G/4G/LTE/Wifi) 等的連線品質還穩定。
  3. 保障接收對象的 APNs token 不被外界輕易得知

PChome IM 的設計是將與 APNs 的連線交給使用者行動裝置自己直接與 APNs 建立連線。因此會有以下問題:

  1. 裝置本機端勢必有 APNs 連線所需的認證金鑰,無論是事先儲存或當下下傳(這問題更大,還好 PChome IM 設計選擇了前者),都比較危險。
  1. 行動裝置本身與 APNs 連接品質視行動裝置所處網路連線環境而定
  2. APNs token 以明碼回傳,且存於本機端裝置內。

也因此,惡意使用者有機會透過這中間的任何一個環節假造 PChome IM 的推播通知,推送訊息給已經被知道 APNs token 的使用者。一般而言,因為偽造訊息的惡意使用者介在實際受害使用者的兩端,因此這樣的資訊安全問題又被稱做中間人攻擊。

PChome IM 準備送出推送需求時的指令,可見以明碼向 PChome IM 主機要求,DevCore 資訊安全顧問 Anfa Sam 提供
(圖說:PChome IM 準備送出推送需求時的指令,可見以明碼向 PChome IM 主機要求,DevCore 資訊安全顧問 Anfa Sam 提供)

PChome IM主機在收到上述推送需求後,回給PChome IM本機端的資料,其中有被通知者明碼的詳細欄位資訊,DevCore 資訊安全顧問 Anfa Sam 提供
(圖說:PChome IM主機在收到上述推送需求後,回給PChome IM本機端的資料,其中有被通知者 token 明碼的詳細欄位資訊,DevCore 資訊安全顧問 Anfa Sam 提供)

由於行動裝置的普及,包含手機、平板甚至部分物聯網裝置、輕型電腦深度應用已經深入到許多尋常百姓家。行動程式設計與資訊安全對人們生活的實際影響,將會越來越劇烈,影響範圍與損失可能性也隨之升高。無論對一般人或業主而言,這類的行動程式設計常識也將越來越普及。不得不說,筆者與數位時代也藉由 PChome IM 程式設計有資訊安全問題的這次機會,再次上了一堂行動程式設計的資訊安全課。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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