無人車、IoT都適用,工研院用「白名單」擋下惡意程式攻擊

2018.08.02 by
高敬原
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第三屆「ITRI ICT Techday(資通訊科技日)」中,發表智慧手機App串流、應用程式白名單、開放AI訓練系統、可線上即時重組電池陣列技術(RAIBA)四大技術,這些技術將在未來造成改變。

「我們展示了過去一年研發的新科技,而這些技術可能很快就會帶來改變。」工研院資通所所長闕志克,在第三屆「ITRI ICT Techday(資通訊科技日)」分享了四大技術成果,從AI、資安到能源,除了台灣擅長的硬體,再加上軟體技術「軟硬兼施」,是不是能碰撞出截然不同的火花呢?

把App放在雲端串流,解決用戶、開發者痛點

你的手機裡裝了多少App呢?據統計手機中只有大約五個App會每天反覆使用,不是只有用戶裝一大堆使用頻率很低的App心很累,開發者要針對不同平台做開發也是很麻煩,「為什麼要這麼多App?用戶下載、開發者開發都是現在面臨的痛點。」

工研院提出了App串流的構想,「所有的App都串流到雲端,用戶只需要一個App,就是負責串流的那個App。」闕志克認為,最好的平台其實就是手機本身,「手機上只需要一個(指App),其他雜七雜八的東西都可以在雲端執行。」

闕志克認為App串流化後,可以讓本來不見天日的App,有更多被消費者看到的機會。
工研院

而行銷曝光,就是闕志克認為第一個可以看見的好處,例如今天有一個「台北市資訊App」,那麼多數人因為手機容量、麻煩等因素都不會下載,但如果今天是在雲端上,用戶就能在不必下載的情況下使用,「這些App本來不見天日,就能因此接觸到更多人。」此外,闕志克也分享因為App資料都存在雲端,不會儲存在用戶的手機上,「這樣不會有資料洩露的問題,因為資料不會離開數據中心。」

奠定國家資安基礎,用白名單阻擋惡意程式

隨著人工智慧結合物聯網(AIoT)崛起,無人車、物聯網(IoT)、數位銀行的發展如雨後春筍,同時終端設備、雲端設施也都成為駭客入侵的缺口,根據Gartner預測2021年以前,會有20%的企業優先選用具備主動防護功能的資安產品。

「寫一個完全沒有漏洞的程式太難了。」如闕志克所說的,任何再嚴謹的設計都可能存在漏洞。工研院團隊研發「應用程式白名單(Application Whitelisting)」,乍看這個名字一般人應該很難理解, 白話來說,就是只會執行系統上有設定的應用程式,而在名單以外的程式就完全不能下載、不能執行,甚至能早一步偵測惡意攻擊入侵,從一般傳統防毒軟體的概念反向思考,「這是國家資安基礎」闕志克說

以ATM來說,應用程式白名單可以事先設定只執行A、B、C三套軟體,一旦出現名單以外的軟體,系統就不會去執行,並且會立刻通報相關人員。
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「傳統軟體黑名單是列表式的,」資通所工程師趙翊廷告訴採訪團隊,傳統防毒軟體有一大缺點,就是沒辦法很快地反應惡意攻擊進展的變化,「一旦有新的攻擊方法出現,傳統的軟體容易有犧牲者。」有別於依賴病毒特徵碼,去偵測惡意程式的傳統做法。

以ATM來說,應用程式白名單可事先設定只執行A、B、C三套軟體,一旦出現名單以外的軟體,系統就不會去執行,並且立刻通報相關人員,「 白名單適合用在封閉市場域,能夠貼近無人車、IoT發展的資安需求。 」趙翊廷說,封閉場域像是銀行系統、網路攝影機、無人車,透過白名單在第一線做隔離,確保抵禦惡意程式入侵,避免侵犯使用者隱私。趙翊廷表示,目前台灣像是趨勢科技等防毒軟體廠商,都有投入應用程式白名單,「他們的特色是針對Windows系統。」而工研院的獨特優勢,在於適用不同的軟體平台。

「軟硬兼施」 開放AI訓練系統,將為台灣增加競爭力?

「AI是基於深度神經網路(Deep Neural Networks,簡稱DNN)演算法的機器學習,對於任何需要發展智慧化的產業是相當重要的一環。」工研院資通所所長闕志克認為,今天大家都在講深度學習,這背後雖然不需要很多人工,但訓練的過程需要非常的努力。

根據美林證券(Merrill Lynch)資料,全球DNN訓練系統市場規模將從2017年的6.5億美元,成長到2020年的70億美元,闕志克認為,台灣AI訓練系統的伺服器硬體設備在全球已經有一定市場,若能結合軟體「軟硬兼施」,那個台灣AI深度學習訓練系統產業的產值約可增加六倍,來到新台幣千億的市場規模。

這套系統可以依據不同產業需求,來搭配適合的AI技術,其中就包括Google TensorFlow、Facebook的Caffe等AI開源軟體。
工研院

工研院今天展出的「開放AI訓練系統(Open AI Training System)」,就是以「高效能深度學習訓練系統」為例子,來替產業提供完整的深度學習訓練環境,「一般人工智慧都在講辨識東西,像是辨識貓啊、狗啊,但是需要高準確度的模型,就要系統軟體來訓練優化,」資通所技術經理陳明江表示,這套系統可以依據不同產業需求,來搭配適合的AI技術,其中就包括Google TensorFlow、Facebook的Caffe等AI開源軟體,「訓練模型時間越短越好,可以省下許多時間、電費,」陳明江告訴採訪團隊,這套系統系統大約開發了一年半的時間,未來可以導入智慧城市、智慧製造、智慧娛樂等不同層面應用。

陳明江認為,現在台灣有太多人都在做應用,「 我想做這個,不是只賣硬體低毛利的產品。」透過工研院的開發優化環境,再搭載台灣伺服器產業,未來期待能為台灣增進新一波國際市場競爭力。

「讓不行的電池休息,讓行的多承擔」儲能新解方RAIBA

最後,能源也是目前台灣社會非常關心的重要課題,「資料可以儲存,那是不是可以移植到能源上。」闕志克所指的就是工研院研發全球首創的電池陣列技術(RAIBA)技術。

要發展再生能源,就需要儲能,才能讓產生電力保存下來,也能讓能源供給更加穩定,而所謂的RAIBA技術,就是將因效能下降而被淘汰的汰役電池,重新組合成電池陣列系統,來做為儲電設備,「淘汰下來的電池其實都還有70%~80%的儲能,」闕志克談到:「被淘汰是因為用起來不順,但儲能上還可以。」

「不行的電池就休息,等到其他電池能力差不多時,再併在一起運作,」關鍵在於讓電池在對的時間,發生對的功能。
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不過,從各處蒐集來的電池性能都不太一樣,有些狀態有80分,有些只有50分,RAIBA技術的概念就是讓電池的關係是動態的,在線上即時重新排列組合,「不行的電池就休息,等到其他電池能力差不多時,再併在一起運作,」可在夏天用電離峰時間儲電,在尖峰時間取代市電供電,這就是「陣列」技術的意義,「讓不行的電池休息,讓行的多承擔,關鍵在於讓電池在對的時間,發生對的功能。」闕志克表示,這套系統若再配合工研院的內電阻量測技術,可再延長4分之1的電池壽命,舒緩台灣尖峰用電的需求。

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