軟體工程師一堆密碼記不住！Google看中的新創Infisical，怎麼解決痛點？|數位時代 BusinessNext

管理Facebook、Instagram、Google、YouTube、Discord等不同平台的帳號密碼非常麻煩，對軟體開發團隊也存在「密碼問題」，每開啟一個專案，就需要一組對應的加密與解密的專屬金鑰（key）作為編輯權限，通常軟體開發團隊會將這些金鑰統一儲存管理。

不過這存在一定的資安風險。當團隊成員內部進行金鑰傳送時，可能因人為疏失造成資料外洩，又或者更新程式碼版本時不幸遺失所使用的金鑰，甚至在發布程式碼到Github時，不小心上傳到含有金鑰的檔案，都有可能會造成重大的資安危機。

曾入選知名新創加速器Y Combinator的新創Infisical，以中心化的集中管理平台協助企業管理不同的金鑰，並以端到端加密（E2EE，End-to-end Encryption）資料保存的方式，降低資訊在傳遞的途中被外洩的可能。自2022年創立以來，每個月已經協助企業及政府保存超過1億筆機密資料，更在今年獲得Google旗下創投基金Gradient Ventures的200萬美元（約新台幣6,000萬元）種子輪基金。

資訊安全新創Infisical，獲Google旗下創投Gradient Ventures注資

Infisical創辦人Vlad Matsiiako、Maidul Islam及Tuan Dang在康乃爾大學主修電腦及數據科學，寫程式時加密與解密的不便正是他們創業的主因。

金鑰的應用就像每月收到的電子對帳單，在收到經銀行加密的檔案後，收件者必須要輸入身份證字號，才能解開檔案並開啟閱讀。即使步驟繁瑣，但為了保障個人資料安全，此加密、解密的過程是不可或缺的一環。

對軟體工程師而言，軟體開發金鑰依循著同樣的道理。使用不同軟體時，他們總會創造出兩把一組的金鑰，一把提供給軟體主要開發者自行保管及資料加密使用，另一把則提供給團隊成員，以便在接收到開發者已加密的資料時進行解密。

對每個專案皆會使用到不同金鑰的軟體工程師而言，為簡化整理複雜資訊及多把金鑰管理的步驟，會選擇將金鑰存入該專案的環境變數（.env檔），將不同軟體的金鑰儲存統一管理，並保存於自己的電腦中，以便後續在進行軟體改版或修正時，可快速找到對應使用的金鑰。

但當專案因程式碼變動而產生不同版本的檔案，存有多項金鑰的.env檔便容易因版本過多而搞混，出於方便有許多工程師便存著僥倖心態，將存有重要金鑰的檔案共同存放在單一檔案中，若後續在進行程式碼上傳時未有注意，便有可能因此而不小心上傳至公開網站中。

為解決這項問題，公司不僅要求他們尋找能與現行軟體相容，並兼具安全、方便使用特性的資料管理系統。同時也出於資安考量，要求他們在傳送重要資訊時，將機密資訊分段並透過如電子郵件、通訊軟體等不同管道傳送給對方，這樣的方式儘管有效，卻也造成作業上的麻煩。

企業總需花費許多時間及精力尋找適合的系統，創辦人之一的Vlad Matsiiako表示，因為清楚知道大型團隊進行資料保護的困難，在與產業同儕討論過後，他們便決定以資訊安全為核心進行創業，打造多功能的資料管理系統。

打破「使用者體驗」及「資安」只能擇一的困境，Infisical試圖在兩者間取得平衡

普遍在進行資料維護的過程中，企業總要在操作介面及資安維護間做出取捨。也就是說，如果選擇的是足夠安全的資料保護系統，必然要面對極為複雜的系統介面；另一方面如果選擇的是簡易上手的系統介面，系統背後則有機會藏有資料安全漏洞。

Infisical卻打破了這兩極化的現象，他們設計了Low-Code的使用體驗，只要輸入一句指令，便可以儲存包含API金鑰、資料庫存取權限（Database Access Tokens）等重要資訊，並提供金鑰權限控管功能，公司可明確地控制哪些帳號有權限讀取開發中的軟體，或者進行軟體改寫操作。

團隊也在系統中內建稽核機制，協助企業記錄每項軟體開發步驟的建立及修改狀況，並提供不同版本專案的金鑰管理，讓企業可以隨時回溯至之前的專案版本，以便在軟體測試時出現錯誤時找回原始資料。同時系統也提供程式碼檢查機制，當工程師將程式碼上傳至Github前，預先檢查程式碼中是否包含機密資訊，若偵測到含有機密文件便會阻止使用者上傳該段程式碼，以便防止機密資訊外洩。

開放大部分Infisical系統原始碼，促進資訊安全生態圈共好循環

不同於一般資料儲存系統提供固定的使用者介面，Infisical選擇公開大部分系統的原始碼，並將指令碼上傳至Github提供給企業參考。

Vlad Matsiiako表示，對於個人系統開發者及業餘軟體設計師，目前Infisical在Github上所提供的指令碼已足夠讓他們探索，有能力的工程師也可以依據企業特性進行些微修正。而為了公司營運，Infisical仍保有一部分核心的系統原始碼，提供給購買企業版軟體的公司，以便提供更高階的資料安全維護服務。

日前Infisical系統的導入沒有收費，且系統研發者可透過開放原始碼進行修正。若想取得核心的系統原始碼，則針對企業團隊規模分別以每月8美元（約新台幣250元）及18美元（約新台幣570元）的方式收費，而針對希望擁有客製化系統的企業，Infisical也提供客製化方案，不僅提供全日的即時協助管道，也開放軟體創立至今的所有歷史版本給企業運用。

參考資料：TechCrunch、SecurityWeek、Infisical Blog、Infisical

本文授權轉載自：創業小聚

責任編輯：錢玉紘

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命，到底 AI 電視可以幹嘛？簡單來說，AI 電視透過 AI 處理器與演算法，即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦，全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中，最讓消費者有感的是 AI 畫質優化，但許多人往往忽略了，畫質提升不只關乎演算法，更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視，正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術，精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼？不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛，首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路，讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上，導入了 AI 處理器與先進演算法，讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力，可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境（如白天強光或夜晚暗光），甚至是家庭成員的使用習慣，進而動態調整視聽呈現。簡單來說，傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題，而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後，如果硬體無法精準跟上，優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目，確保 AI 算出的極致色彩與對比，能精準落地在觀眾眼前。

AI 電視可以幹嘛？從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛？」，可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪：讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術，可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容，改善線條、紋理與雜訊，使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識：依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容，自動調整畫面呈現，比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時，True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

AI 音效優化：讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時，能放大環繞立體感；看新聞時，則優化人聲頻率，甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

語音互動與個人化推薦：減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意，當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時，AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單，真正做到懂你所想。

整體而言，在眾多 AI 電視功能中，消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大，都需要有對應的硬體執行力，而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵：不只靠演算法，硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時，大眾常有一種迷思，認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行，事實上，AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成，而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次：

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果，演算法在底層即時計算出一套優化藍圖，決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現，包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術，才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範，硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED，再搭配濾光片混色的方式，容易產生色彩混濁或亮度減損，True RGB 技術則以獨立驅動紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色 LED 作為背光源，當 XR 認知智慧處理器分析影像內容，發出畫面調整指令後，True RGB 能精準響應，讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光，將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪？

跳脫複雜的規格參數，一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說，一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識；搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制，真實還原亮度、色彩與對比。

	一般智慧電視	AI電視	搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位	解決「連網與內容獲取」	解決「基礎畫面自動優化」	解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力	支援基本的數位降噪，無法因應訊號源差而改善	具備 AI 升頻技術，能動態辨識場景並優化低解析度影片	結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢，進行深度的 AI 畫面優化
背光技術	傳統常亮背光，容易產生漏光與局部發灰現象	具備區域控光，但演算法與硬體匹配度較為普遍	採用 True RGB 三色獨立背光，控光精準度極高，無溢光與色偏
色彩與亮度表現	色彩表現較為平淡，高亮處易過曝，暗部細節容易丟失	色彩飽和度高，但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然	實現豐富飽和的色彩表現層次，精準還原真實色彩
主要適合情境	看第四台、日常追劇	看 4K 串流，希望電視能自動適應不同影音內容	追求劇院級體驗，喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶

買 AI 電視時，真正該看哪些規格？

當你準備為家裡添購 AI 電視時，除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外，以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標：

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現，挑選時認準旗艦級的 AI 處理器，如 Sony 的 XR 認知智慧處理器，不只單純堆疊算力，而能模擬人類大腦的認知方式，打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」，在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節，而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質，True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術，徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格，更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力，銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1：AI 電視適合哪些人？
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家，AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2：AI 升頻會把影片變成 4K 嗎？
無法完全等同原生 4K，但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插，將原本模糊線條變得銳利清晰，結合 True RGB 的高精細控光後，視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3：買 AI 電視時，只看 AI 處理器夠嗎？
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行，電視的背光技術、控光與色彩管理能力（如 True RGB）同樣重要。軟硬完美結合，才是高畫質的保障。

Q4：AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別？
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現，觀看球賽時，能動態識別高速移動對象，即時插幀消除動態殘影；玩遊戲時，能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5：白天和晚上看電視，AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎？
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器，能根據環境光線變化動態調節畫面呈現，在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比，省去手動切換的麻煩。