GitHub揭3大開源趨勢:Python首度超越Java躍升社群第二大程式語言
GitHub揭3大開源趨勢:Python首度超越Java躍升社群第二大程式語言

先是微軟砸75億美元收購GitHub,其後IBM也以340億美元買下紅帽,科技巨頭頻頻的大動作,都集中在一個關鍵詞上:開源。

身為原始碼託管平台的GitHub,目前是全球最大的開源專案平台。GitHub每年都會發布Octoverse報告,向外界揭露過去一年開源社群的面面向向,而2019年度報告也在上週正式公開。

GitHub Octoverse
GitHub每年10月、11月便會公佈年度報告,揭露旗下用戶趨勢。
圖/ GitHub

南極洲也有開發者,開源熱蔓延全球

GitHub表示,開發人員數在今年夏季突破4,000萬人大關,光是過去一年間,就有超過1,000萬名開發者加入這個大家族,且首次建立儲存庫的用戶也比去年增加44%,顯示出「開源」越來越熱的趨勢。

目前逾4,000萬的用戶中,超過8成來自美國海外,貢獻者的分佈也變得更為多元,GitHub提到,就連南極洲都有開發人員。

GitHub Octoverse contributors come from
GitHub貢獻者地區統計。
圖/ GitHub

以洲進行分類的話,亞洲是今年最大的貢獻社群,貢獻人數近400萬,而成長最快的地區,則是香港(175%)、新加坡(111%)與印尼(90%)。在GitHub 2019年推出的免費私人儲存庫上,亞洲占比也達36%。

非洲與西亞則是開源專案成長最快的兩個地區,其中奈及利亞(59%)、伊朗(44%)、肯亞(44%)為前3名。

Python超車Java,首次成GitHub第2大程式語言

在開源社群裡,什麼程式語言最受歡迎?即使對開源軟體毫無興趣的人,也可能對這項趨勢感到好奇。過去一年開發者們使用了超過370種程式語言,GitHub從中列出近5年內前10大程式語言的排行變化。

GitHub Octoverse Top Languages
Python首度超越Java,成為GitHub第2多人使用的程式語言。
圖/ GitHub

在今年度的榜單中,雖然JavaScript依舊穩如泰山,坐擁第一名寶座,廣受各方工程師喜愛的Python首次超越Java,成為開發社群第2大程式語言。且C#與Shell的排名皆有所上升,

另外,GitHub指出,由於Google開源行動App開發套件Flutter的加入,身為其開發語言的Dart以532%成長遠遠拋開第2名,躍居今年竄升最快的程式語言。

而靜態語言在型別安全(type safety)與互操作性上的優勢,讓這類程式語言快速成長,榜上有名的Rust、Kotlin及TypeScript都屬於靜態語言。

GitHub Octoverse Fastest growing languages
由於Google開源行動App開發套件Flutter的加入,Dart一舉成為成長最快的程式語言。
圖/ GitHub

企業、學校皆仰賴GitHub

目前有來自70個國家地區,約300萬的企業帳戶在GitHub上活躍,他們可能是企業、非營利組織、一個開源專案等等。企業行號們不僅利用平台上的資源,也開始參與這個社群、貢獻一份心力。

GitHub提到,《財富》世界50大企業中,有35間為開源社群做出貢獻,還有29間透過企業帳戶建立軟體及App。值得一提的是,支付平台Stripe、串流音樂平台Spotify都是GitHub的愛用者。

Spotify
全球最大串流音樂平台Spotify也是GitHub的愛用者。
圖/ shutterstock

學校方面,目前有170萬人利用GitHub學習寫程式,較去年成長55%,以及76.1萬人利用了GitHub的學生開發者包,並有3.1萬名教師藉由GitHub教授開發者工作流程。

資料科學正夯,機器學習、深度學習也漸受矚目

從醫療領域拯救人命的機器學習技術,到製作稀奇古怪的機器人,過去12個月內,各式各樣的開源專案在平台上萌芽。GitHub指出,推動Python發展的「資料科學」便是一項值得點出的趨勢。

許多資料科學相關的框架與工具皆是用Python寫成,在這項主題下最受矚目的儲存庫中,約半數是利用numpy建立,這就是一個根基於Python的擴展模組。

在資料科學之外,機器學習、自然語言處理、深度學習等項目也越來越受到關注,近年來擁有非常顯著的成長。

GitHub Octoverse natural language processing repos
自然語言處理相關儲存庫近年來的數量變化。
圖/ GitHub

完整報告請見:GitHub Octoverse 2019

責任編輯:蕭閔云

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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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