2016年資訊安全8大威脅趨勢,賽門鐵克:針對蘋果設備的攻擊會越來越多
2016年資訊安全8大威脅趨勢,賽門鐵克:針對蘋果設備的攻擊會越來越多
2016.03.02 | 技能

2015年APT攻擊事件層出不窮,再加上新科技的發展,連網裝置越來越多,資安防護思維也必須有所轉變,比如目前有65%的資料儲存在雲端平台上,例如AWS、Salesforce Box、Microsoft Office365等等,也就是說越來越資料在防火牆之外。此外,目前96%的安全警報並未受到企業重視,主要還是因為企業不知道該如何處理,也很難尋得合適的資訊安全人才。

賽門鐵克
(圖說:賽門鐵克推出ATP架構,整合過去的解決方案,加入新的解決方案。圖片來源:賽門鐵克提供。)

賽門鐵克公司大中華區安全解決方案技術部技術總監羅少輝指出,許多進階威脅藏在非重要的威脅警報後,而且很多攻擊170天後才會被監測,卻只有31%資料洩露事件被受害者發現賽門鐵克2016年的八大安全威脅趨勢預測如下:

##1、對提供物聯網設備安全的需求越趨迫切
Gartner預測2020年,約有300億個連網設備將會得到廣泛使用,物聯網的攻擊會逐漸增加。

##2、針對蘋果設備的攻擊更多
越來越多攻擊者開始開發能感染並運行Mac OX X或iOS系統的惡意軟體,蘋果用戶應改變對「絕對不會受到惡意軟體攻擊」的錯誤認知。羅少輝說,2014年蘋果設備被攻擊的狀況是所有零售商中第四名,2015年則躍升到第一名,安全風險不容忽視。

##3、勒索軟體犯罪團體和惡意軟體引發網路之間的戰爭將愈演愈烈
賽門鐵克預計,2016年勒索軟體犯罪團隊有可能與傳統惡意軟體發布者發生更多衝突。

##4、網路攻擊與數據洩露將會推動對網路保險的需求
2016年賽門鐵克預測,由於數據洩露和網路風險的演變,許多企業勢必將網路保險作為另一保護層進行安全防禦。

賽門鐵克

##5、針對關鍵基礎設施的攻擊將更嚴重
賽門鐵克指出,2016年針對基礎設施的攻擊事件將愈加嚴重,針對關鍵基礎設施開展攻擊的兩大原因是政治目的和犯罪目的。

##6、更多更強的加密需求
在易受攻擊的網路中進行通訊交流,為資料進行強大的加密得到人們的認可。賽門鐵克認為,曾經發生在20世紀90年代的加密戰將在未來2年捲土重來。

##7、生物識別安全系統將會達到臨界點

在具有新型感測器的設備以及像FIDO和TouchID等生物認證框架的行業領域中,生物識別技術將會得到廣泛應用,同時降低企業對密碼的依賴。

##8、安全遊戲機制和安全模擬將幫助企業應對安全意識的挑戰
安全遊戲有模擬機制能夠提供企業及用戶安全技能,同時降低安全風險,此類模擬需求將出現巨大的需求。

賽門鐵克

面對環境的變化,賽門鐵克首席技術顧問張士龍說,「一般APT攻擊的資安防護,只做得到網路閘道或E-mail而已!」賽門鐵克算是業界中較晚提出APT攻擊解決方案的資安公司,他指出,賽門鐵克提出ATP架構,從端點、網路閘道、Email和DMZ小型網域四方面都要全面防堵。除了偵測之外,更重要的是要做到即時矯正和回應。

張士龍進一步指出,以主機防護機制來說,主機端有很多應用程式,但是惡意程式每天卻有100萬個,根本防不勝防!所以建立應用程式的白名單,保護正常的應用程式,才是好的做法,讓惡意程式無法成功執行或安裝。

網路閘道的防護機制,可以結合安全機制應變中心,張士龍說,「28%惡意程式很聰明,具有反沙箱的能力!」這些惡意程式只要知道程式在沙箱就不會動作,很難被發現是惡意程式,所以要運用沙箱模擬一般使用者在執行可疑檔案時的真實情況,才能真的抓到惡意程式。

針對多元終端裝置如手機、平板等等所面臨的資安威脅,在資安技術防護觀點上,去年有縱深防護的觀點出現,也就是過去企業可以清楚區分外網及內網,但行動裝置或穿戴式裝置卻不適用多元裝置。所以,近兩年來興起EDR端點偵測與解決方案(Endpoint Detection and Response Solutions),希望透過偵測各個端點,來達到資安防護的功用。Gartner指出,2013年時只有5%企業會建置EDR,到2017年則會有30%企業會建置。

資料來源:截自賽門鐵克。

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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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