駭不怕?資安在亞太區受重視程度仍低,台灣企業僅13.3%有資安長
駭不怕?資安在亞太區受重視程度仍低,台灣企業僅13.3%有資安長

企業遭駭客入侵的例子時有所聞,早已不是新鮮事。但從台灣僅有13%的企業設有資安長的數據看來,資安在企業受重視的層級顯然仍不高,而這也恐怕是到現在許多企業仍要等到被駭客入侵後,才想到亡羊補牢的原因。

核心決策團隊缺乏資安專職角色、應設資安KPI

根據IDC IT安全成熟度報告,2017年亞太區(除日本外)仍有高達8成以上的企業資安防護成熟度低落。其中,有多達43.8%的企業根本缺乏專職的資安人員與應變小組。台灣市場也有相同的情形,IDC亞太地區IT資安副總裁Simon Piff指出,只有13.3%的台灣企業有資安長(CISO,Chief Information Security Officer)、44%是由資訊長(CIO)兼任、21.3%由IT總監(IT director)兼任。

問題是,資訊長管轄的範圍很大,很難一人兼顧資安領域,且缺乏資安長,也就意味著資安不在企業核心決策團隊的優先考量。Simon Piff表示,只有20%的資安長曾向董事會報告,且非例行性。

多數時候,資安對企業來說可能就是IT問題的一環,不過Simon Piff建議,企業應該從「如何透過IT降低企業營運風險」的角度來看待這件事。而最直接的方法,就是替執行長、或是直接向執行長或董事會報告的人,設出「資安KPI」,將資安列入例行性工作。

趨勢科技媒體分享會
IDC亞太地區IT資安副總裁Simon Piff(左)和趨勢科技台灣暨香港區總經理洪偉淦(右),於CLOUDSEC 2017分享最新企業資安趨勢。
圖/ 趨勢科技

基層人員資安思維調整:從「事後補救」到「嵌入工作流程」

當然,改善企業資安不會只是上層組織的工作,基層IT人員思維同樣要做改變。而Simon Piff的建議是採取「SecDevOps」的工作流程,讓資安人員(Security)、軟體開發人員(Development)和IT維運技術人員(Operations)跨部門合作。

不過,100%的資安防護畢竟不存在,面對變動極大的資安事件,想加快應變處理速度,只能仰賴資安基本功是否夠紮實。國際資安事件鑑識組織(FIRST)建議,企業平常就要模擬演練資安事件,測試內部單位在入侵事件發生時如何反應;或是進行紅隊(Rea Team)測試,讓資安專家組成滲透團隊,模擬入侵者的戰略;另外,社交工程(social engineering)測試也是常見方式,即是用重大事件與新聞作為誘餌,測試員工是否會打開釣魚連結或檔案並機會教育。

加入國際資安社群,即時掌握資安事件資訊

除了在企業內部做好防護,由於資安攻擊不分地域、來自全球各地,因此資訊共享也相當重要。由國際資安事件鑑識組織(FIRST)成立的開源資安資訊分享平台「MISP」,讓全球企業和資安專家可即時更新重大資安事件。除了是邀請制,MISP還可設定資安事件機密程度、按照等級決定訊息公開程度,如僅開放給特定人士閱讀、開放給特定產業,或是可完全公開。

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「亞太網路資訊中心」(Asia Pacific Network Information Centre,簡稱APNIC) 資安專家、國際資安組織FIRST的董事Adli Wahid,於CLOUDSEC 2017分享如何提高企業資安防護。
圖/ Adli Wahid

FIRST董事、資安專家Adli Wahid舉例,日前癱瘓全球的勒索病毒「WannaCry」,選擇在週五晚上展開大規模攻擊。雖然當時大部分企業已下班,但大家仍可透過MISP平台,確認資安事件的真實性、實際發生情形、影響範圍等。

關鍵字: #隱私與資安
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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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