台灣小商家也能把 iPhone 直接變身感應式刷卡機了！iPhone 卡緊收（Tap to Pay on iPhone）登台

想不到美國以外第一個支援的居然是台灣！

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參考以往 Apple Pay 引進台灣的梯次，總覺得看到 Apple 的支付相關功能，短期內都還是偏向於他國事務了吧？殊不知，Tap to Pay on iPhone 體驗在美國以外第一梯次推送這樣的功能的，居然是台灣！更讚的是，Apple 還取了一個很台灣的名稱「iPhone 卡緊收」- 真的超級好懂的！繼續閱讀台灣小商家也能把 iPhone 直接變身感應式刷卡機了！iPhone 卡緊收（Tap to Pay on iPhone）登台報導內文。

▲圖片來源：Apple

台灣小商家也能把 iPhone 直接變身感應式刷卡機了！iPhone 卡緊收（Tap to Pay on iPhone）登台

相信應該很多人是直到今天才開始注意這項功能（小編遮臉）。簡單的說，這樣的功能就是把 iPhone 變身為商家收款用的感應式信用卡機。讓擁有 iPhone 的店家可以無需額外的硬體即可接受非接觸式支付。

▲圖片來源：TapPay 收款吧

看到這，大家可能會覺得，這東西應該主要跟商家有關而已。不過對於使用者而言，相對於掃碼，能透過感應式付款的安心感應該相對也較高。此外這個體驗也算相當有趣，畢竟會要你拿信用卡或手機直接放在 iPhone 頂端感應刷卡（笑）。但這應該很快就會成為大家的日常了。

另一方面，當商家能進一步消弭購置刷卡設備硬體的成本。也等於有機會讓小型商家選擇提供無現金支付服務的門檻更低、意願可以更高。重點是「iPhone 卡緊收」感應收款功能，並沒有特別限定 Apple Pay 或通用的感應式信用卡／金融卡，其實連其他電子錢包只要能支援的話，就也能透過商家的 Tap to Pay on iPhone 完成支付。

▲圖：買些雜貨也能輕鬆 Apple Pay 給（有 iPhone 的）店家了。（來源：Apple）

現階段在台灣首批加入此支援的支付平台，為中國信託銀行和 TapPay 服務（台北富邦銀行則是會於今年稍後加入這方面的支援）。也就是說，台灣大哥大與 55688 台灣大車隊的店面與運將，都可以搶先用上透過 iPhone 來直接收款的功能。

其實光從首批包含計程車車隊就已經算是完美示範了，官方新聞稿提到的「讓數以百萬計的商家（從小型商家到大型零售商）」都無需負擔額外的刷卡機或外接硬體，只需嗶一下他們的 iPhone 即可接收 Apple Pay、信用卡等感應支付的方式。

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▲圖片來源：TapPay 收款吧

此外，這項功能的硬體需求也並不高。僅需 iPhone Xs 以後機型，而且還包含 iPhone SE 2 以後機種都可以支援。相信對於商家而言，這樣的硬體投資也沒有到非常的高昂。所以在，也將很有機會讓消費者享受到更為簡單的「iPhone 卡緊收」支付功能吧？

▲圖：先前在傳統市場推行 Apple Pay，還需要經過掃碼的流程，有了 Tap to Pay on iPhone 就可簡便更多了！

是說，最近看到 Apple Pay 時隔多年終於進軍南韓的新聞。就有看到分析提到，即便該國商家刷卡機普及率很高，但小型商家卻始終缺乏更換到新型感應式刷卡機的誘因。因此像是 Apple Pay 這樣極須仰賴感應技術的支付服務就相對難以推行 – 題外話，Samsung Pay 在南韓是靠 MST 刷卡支援來克服的。

而現在看來，把 iPhone 直接變身為感應式刷卡機的 Tap to Pay on iPhone 的出現，猜測很可能就是進軍該市場的主要契機吧（猜的）？誒，雖然這功能目前美國以外還是有台灣有啦（超難得，就讓我們開心一下嘛～）。

謹慎理財、信用無價

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外媒爆料更多 Google Pixel Fold 洩漏細節，將免費贈送 Pixel Watch 智慧手錶

免費贈送 Pixel Watch 好像不錯

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Google Pixel Fold 可說是現在最受關注的手機之一，很多人都想知道由 Google 打造的摺疊手機會是怎麼樣，而幾天前知名大神 Jon Prosser 已經有透露一些關於 Google Pixel Fold 的資訊，稍早外媒再度爆料更多細節，其中 Google 正計劃贈送 Pixel Watch 智慧手錶給購買 Google Pixel Fold 用戶，這應該蠻多人會喜歡，推出日期也一樣，因此看起來應該就是這個時間點了。

外媒爆料更多 Google Pixel Fold 洩漏細節，將免費贈送 Pixel Watch 智慧手錶

稍早外媒 CNBC 透露他們看到了內部的 Google Pixel Fold 通訊文件，裡面提到這台首款 Google 摺疊手機的推出時間、售價、部分硬體規格、以及促銷活動。

首先是推出時間，就如同幾天前 Jon Prosser 的爆料一樣，Google 計劃在 5 月份的 Google I/O 2023 開發者大會中發表這台 Google Pixel Fold 折疊手機（應該是 5 月 10 日這天），不過上市時間會比較晚，預計在 6 月份才會見到，CNBC 並沒有講確定日期，只有說 6 月份的某個時候，Jon Prosser 則是明確說 6 月 27 日。

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早在幾個月前，就有傳聞指出  Google Pixel Fold 的建議售價會落在 1,799 美金，而這份文件只有提到消費者會需要花 1,700 美金以上來入手，整體來看也是符合，基本上就是跟 Samasung Galaxy Z Fold 4 價格差不多。此外，Google Pixel Fold 的內部代號是 Felix，據傳它的鉸鏈是目前折疊手機中最耐用。

為了吸引用戶換 Google Pixel Fold，Google 也計劃提供舊換新的方案，用戶可以拿自己的 Pixel、iPhone 或其他 Android 舊手機來折抵價格，折抵比例多少就不清楚了。另外購買 Google Pixel Fold 折疊手機的用戶，Google 也會免費贈送 Pixel Watch 智慧手錶，這就蠻有吸引力的。

Pixel Watch 智慧手錶：

其他規格部分，Google Pixel Fold 定位在防水和容易放入口袋的設計，搭載 Google Tensor G2 晶片，外側螢幕尺寸會是 5.8 吋，CNBC 補充，文件中照片顯示，這款手機會像書本一樣打開，內部有 7.6 吋的螢幕，就跟競爭對手 Samasung 的折疊手機一樣，不過重量似乎會重一點，Google Pixel Fold  會配備更大的電池，將提供持續 24 小時的使用時間，啟用低耗電模式更能達到 72 小時。

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Google Pixel 7a 與 Google Pixel Fold 開賣資訊曝光？！ 兩款手機的起售價同步洩漏

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隨著 Google I/O 2023 確定將於 5 月 10 日舉行，屆時 Google 也預計推出多款硬體新品。近日 Jon Prosser 在 Twitter 爆料關於 Google Pixel 7a 中階 Pixel 手機與 Google Pixel Fold 摺疊手機的開賣資訊，日前網路也流傳 Pixel 7a 的起售價。

▲圖片來源：FrontPageTech

Google Pixel 7a 與 Google Pixel Fold 開賣資訊曝光？！ 兩款手機的起售價同步洩漏

根據 Jon Prosser 在 Twitter 的爆料指出， Google Pixel Fold 摺疊手機將於 5 月 10 日的 Google I/O 大會上發表，而他也進一步爆料 Pixel Fold 將於當日就會在 Google Store 官方商店開放預購，而美國其他電信商與零售通路的預購時間則會落在 5 月 30 日，正式開賣的時間則為 6 月 27 日。
價格部分， Jon Prosser 在 Twitter  表示 Pixel Fold 售價預計落在 1,799 美元（約合 54,995 元新台幣）。不過之前網路也謠傳 Pixel Fold 可能價格更便宜，預計落在 1,300 美元至 1,500 美元，實際售價為何還是要等待官方正式發表了。

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▲圖片來源：

一個月前，在美國有網友拍攝到了疑似 Pixel Fold 的實機照片， Pixel Fold 預計搭載 5.79 吋外側螢幕、內側摺疊螢幕則為 7.69 吋。 Pixel Fold 內側主螢幕的亮度最高可達 1200 尼特的峰值亮度、平均亮度則為 800 尼特，此螢幕支援 120Hz 螢幕刷新率。
回顧之前的爆料，傳聞 Pixel Fold 將搭載三鏡頭主相機，其中主鏡頭採用 6400 萬像素 SONY IMX787 感光元件主鏡頭，搭配 1200 萬像素  SONY IMX363 感光元件超廣角鏡頭以及 S5SKJ1 感光元件的長焦鏡頭。
根據之前 Geekbench 資料庫曝光的跑分資料， Pixel Fold 預計搭載 Google Tensor G2 晶片，同時從跑分的裝置資訊顯示它將配備 12GB RAM 。機身材質部分， Pixel Fold 摺疊手機採用玻璃機身搭配金屬材質，在機身外側的主相機模組同樣採用金屬材質搭配，不過設計上與 Pixel 7 系列有些不同。

▲圖片來源：

除了 Pixel Fold ，對於預算有限的一般消費者來說， Pixel 7a 或許會是更適合的選擇。Jon Prosser 也同步於 Twitter 爆料 Pixel 7a  預計推出 Arctic Blue（北極藍）、Carbon（黑或灰）、Cotton（白）、Jade（翡翠綠）等多種顏色選擇。之前我們也曾報導，這款手機預計最快在 5 月也會在台灣市場銷售，不過實際推出的版本、配色還是要等待官方正式發表才會揭曉。

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Google 將在聽聲辨曲功能中加入聆聽統計數據

有點像是 Spotify 等平台的統計，但不限制平台

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藉由 Pixel 手機，Google 對硬體和 Android 軟體的主控權得以完全掌握，包含一些生活品質類功能，如魔術橡皮擦、聽聲辨曲等。聽聲辨曲是一個頗方便的實用功能，可以自動識別周圍環境正在播放的音樂，還不必出口調用語音助理，接下來，Google 還將為聽聲辨曲加入一項統計功能。

Google 將在聽聲辨曲功能中加入聆聽統計數據

在聽聲辨曲功能推出時，這項新功能獲得許多關注，因為它能夠利用手機上的智慧來識別曲目，並且有相當高的準確性。Google 透過雲端搜尋功能中更大的音樂資源庫使它更強大，但是整體介面看起來真的很單調且沒有其他特別的用途，只有在曲目後方加上時間標記，然後你可以在曲目後面點擊愛心圖樣來表達喜愛。

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根據，上面提到的這點缺憾在 Android 14 上面將有所變化，全新的聽聲辨曲歷史紀錄中將加入一個全新的摘要分頁，該分頁將包含所有來自你的 Pixel 曾經辨識過有趣曲目數據。其中你可以看到曲目數量、這些曲目的藝術家數量以及它們所屬的流派數據，同時它還顯示最常聽的五首曲目和藝術家，讓你可以快速地在相關音樂服務、音樂平台上查找相關的播放清單。與目前的聽聲辨曲一樣，你可以典籍任何曲目或藝術家來查找包含該內容的串流服務，還可以看到這些曲目最常被標記的時間點。

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考慮到 YouTube Recap 和 Spotify Wrapped 等功能的受歡迎程度，每隔一段時間在聽聲辨曲中查閱這個新分頁也沒有什麼壞處，即使這些曲目不一定是你所選的歌曲。但是，如果你打算建立私人的播放清單收藏，此功能可能是追蹤自己對音樂偏好的好方（而且還不用付費訂閱）。

目前還沒有資訊明確表示何時會看到此功能廣泛推出，可能會是在 Android 14 穩定版本或今年稍晚時候即將推出的 Pixel Feature Drop 都有機會，當然如果能在今年 5/10 舉辦的 Google I/O 中可以看到它出現也不錯。如果你想知道如何從 Pixel 手機中啟用聽聲辨曲功能，可以依照下面的步驟來做：

• 點擊 Pixel 手機上的「設定」，進入「音效與震動」。
• 往下捲找到「聽聲辨曲」，點擊進入將「辨識附近正在播放歌曲」打開即可。

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Netflix

 ML實例1  自動生成客製化封面

Netflix每一部影集的封面圖片，都是高度個人化的客製設計，甚至每一個人看到的封面可能不一樣，正是靠ML來產生吸引不同類型觀眾喜好的封面設計。圖片來源／Netflix

 ML實例2   自動辨識畫面語意標籤

借助物件偵測ML技術，不只可以辨識出畫面中不同的物件，Netflix還能辨識物件名稱或行為，作為語意搜尋之用，例如可以快速找出艾蜜莉嘟嘴畫面。圖片來源／Netflix

 ML實例3   快速搜尋關鍵對白影片

透過ML技術可以辨識出一部影片中，不同對白的影片段落以及不同場景的段落，例如圖中影片有17個說出「Thank you」的影片段落，可供剪輯師搭配來設計創意預告片。圖片來源／Netflix

 ML實例4   快速搜尋同類畫面構成

Netflix常用的預告片手法是用ML搜尋不同影片段落中的同一類畫面，組合成一連串快速切換的短片，例如都是主角中距離鏡頭開口說話的場景，來凸顯戲劇張力。圖片來源／Netflix

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 ML實例5   直接用影片來找相似影片

預告片剪接師除了輸入文字來尋找想要的素材，還可以透過ML來進行影片內容比對，直接輸入一段影片，來找出同類型的影片。圖中例子為在廚師競賽劇集中，輸入一道菜的影片，可以找出其他道菜的登場影片。圖片來源／Netflix

 ML實例6  自動產生精華短片

透過ML建立影片內容的大量語意標籤，不只可用於搜尋，還能用來自動產生精華短片，可以呼叫「重要對白」演算法，指定影片時間後，ML就能自動挑出匹配主題的段落來產生精華短片。圖片來源／Netflix

 ML實例7   分析光流自動生成動作短片

Netflix預告片中有一種手法，可以將同一種畫面移動形式，例如都是由左到右的不同鏡頭，組合成一段同樣鏡頭移動方向，但是畫面不段切換的動作短片，就是靠光流ML分析來自動產生。圖片來源／Netflix

 ML實例8   自動計算影片內容的屬性矩陣

Netflix可以用ML來計算一支影片在不同類型（動作片、戲劇片、紀錄片等）和不同場景屬性（煽情鏡頭、音樂性、搞笑情節、視覺衝擊鏡頭、人物登場鏡頭）的強度分數，作為後續推薦、搜尋、自動匹配之用。圖片來源／Netflix

https://www.ithome.com.tw/news/156399

推薦是Netflix經營上億會員生態圈的重要手段，大至首頁選單的行數、排序，小至每支影片的封面、精選片段和簡介都是客製化打造。Netflix最近透露，如此細緻推薦影片的一大核心技術，就是因果機器學習方法。

從圖片特徵和用戶參與度，找出成功關鍵

Netflix的因果框架仰賴影片封面（Artwork）使用者參與度數據和封面特徵數據，因果ML還能用來驗證假設，產出的創意洞察則供創意團隊設計新片封面參考。（圖片來源／Netflix）

對Netflix來說，按觀眾喜好來呈現影音內容非常重要，比如同一支影片，不同偏好的會員會看到不同封面、簡介和預告，這不只讓使用者快速找到喜歡的影片，還能發掘有趣的新片，大大提高黏著度。也因此，Netflix自建一套個人化推薦系統，長年下來累積出龐大豐富的資料集，有影片封面的各種特徵、組成元素，還有使用者參與度數據，是用來設計新片宣傳策略的寶貴資產。

在這個基礎上，如何才能知道，哪些影片封面元素，會造就吸引眼球的影片？為找出答案，Netflix用各種方法找出洞察，也就是受歡迎的影片及其封面劇照等藝術品背後，最重要的屬性。

這時，因果ML方法就登場了。Netflix稱它為因果框架，可用來測試、驗證人類專家或電腦觀察到的現象（也就是一個假設，比如封面中出現人臉會提高觀看意願），並找出成功的創意洞察、摘要出來。

這個因果框架，使用了Netflix既有的個人化推薦系統數據，以及電腦視覺演算法產生的數據。進一步來說，藝術品個人化系統（Artwork Personalization System）是Netflix每天用來服務上億會員的個人化影片推薦系統，而驅動這個系統的，是歷年累積的使用者參與度數據，這些推薦數據和使用者參與度數據，是因果框架所需的數據來源之一。

至於電腦視覺演算法，則用於已標註的影片劇照，從中找出圖片詮釋資料（Metadata）、潛在表徵等。如此一來，因果框架使用的資料集，就包含圖片特徵和使用者參與度數據，更能用來理解哪些圖片組成，會成功吸引觀眾。

不單如此，因果框架還用來驗證假設。Netflix會先使用ML演算法、使用者行為洞察和相關性分析，來發掘圖片特徵和劇照封面美術行銷成功的高階關聯，而這些關聯，也就形成「假設」。

為了驗證，團隊會先部署因果ML演算法，來測試這個假設。若假設符合因果條件，就能經過一系列計算和評估，進而得出創意洞察，來供Netflix創意團隊參考、設計新片的個人化推薦封面等美術品。

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封面出現人臉必會吸引觀眾？

透過因果ML推論，團隊得知影片封面包含一張人臉，且與片名色調一致，就能更吸引觀眾。（圖片來源／Netflix）

在過去，Netflix嘗試用A/B測試來驗證影片封面成功的因素。但這個做法有許多侷限，比如只能針對特定類型的封面，且只能手動標註特徵，難以擴展成跨類型的通用測試。這是因果框架要解決的另一大痛點。

要用因果框架驗證一個假設前，團隊得先確認，這個假設是不是一個因果推理問題。

比如，他們認為封面出現人臉，更能吸引觀眾，於是，團隊得先確認一致性，也就是電腦視覺方法能否準確偵測出大量封面中的人臉，以及這個假設是否符合其他因果條件，如假設獨立性SUTVA、無不可量測的混雜變數條件（Unconfoundedness）以及機率分配等前提。

確認符合後，團隊就能用因果ML模型來驗證這個假設。有別於一般預測性ML演算法、擅長找出數據模式以及模式與預測結果的關聯，因果ML能很好地解釋因果關係，還能縮小誤差，來評估採用假設後的結果。

目前幾種常見因果ML演算法，有Double ML、因果森林（Causal Forest）和因果類神經網路，Netflix採用Double ML和其他演算法來進行因果推論。

他們將「封面是否出現人臉」、「影片和封面特徵」等參數帶入公式，來計算最終觀眾點擊影片的機率，以及這個假設是否能套用到所有類型影片。

他們也採用調節（Mediation）和調整（Moderation）2種方法，來排除其他因素、找出封面圖片屬性之間的深度關係。比如他們發現，影片封面出現單一人臉、與片名色調一致，就能吸引觀眾，而且封面出現超過3張臉，會影響觀眾觀看意願；而在自然紀錄片中，出現人臉的效果不如其他類型的影片好。甚至，他們還根據因果推論，得知封面中人臉大小和人臉數量的最佳比例。

經因果工具驗證的結論，不僅是個人化封面設計的創意洞察，更是Netflix創意團隊用來制定新片宣傳策略的重要資產。而這些資產，最終轉化為Netflix會員的更好體驗。

https://www.ithome.com.tw/news/156404

如何在上萬部影片中，快速撈出想要的畫面？對影音龍頭Netflix來說，這個工作並不難。因為，他們自建一套通用的標註平臺Marken，不只用來標註素材，還能當作搜尋工具，讓內部團隊即時找到特定片段和畫面。這麼做，更加速Netflix精準推薦作業，為不同文化、不同喜好的使用者，設計出不同風格的影片封面和簡介。

初衷：解決各微服務的標註需求

然而，搜尋並非Marken的初衷。

它的原始目標，是要解決各個微服務的標註需求。多年來，Netflix打造了上百支微服務，每支微服務都有各自的資料模型和實體（Entity）。比如，他們有支微服務，專門儲存電影實體詮釋資料（Metadata）的服務。這裡的實體，是指影片中的物件或區域，比如人、街道等。

而這些微服務，最終都會產生為影片或圖片標註的需求。於是，Netflix資產管理平臺部門決定打造一款通用的標註平臺Marken，讓各微服用來標註影片和圖片。

說到標註（Annotation），有些人會聯想到標籤（Label），但在Marken中，標註是指一段詮釋資料，可附加到任意領域中的單一物件。比如，團隊可用「ID為1234的電影實體含有暴力元素」這段文字，來對影片中的物件標註。

不只詮釋資料，團隊還會想儲存不同類型的資料，如時間資料和空間資料。舉例來說，Netflix編輯團隊審核《魷魚遊戲》時，就希望將影片中某幀含有工作人員的畫面，將其手套顏色改為深黑色，因此，他們採用常見的標註方式，用籃圈圈出手套區域，寫下評論並儲存。這就是典型的創意審核應用案例。

還有一種是，能同時儲存時間、空間資料和詮釋資料的ML演算法。它能辨識影片每幀畫面中的角色，並替整個影片儲存特定的幀（即時間資料）、畫面中的某個區域（即空間資料），以及角色名稱（即詮釋資料）。

制定目標，用2大開源工具驅動

了解需求後，資產管理平臺團隊開始制定Marken的目標。首先，Marken要能讓Netflix內部任何人使用，且要讓他們能標註任何實體、定義自己的資料模型；第二，這些標註要能版本化；第三，這個平臺要能即時服務，也就是作為UI應用程式，要確保增刪查改和搜尋等作業在低延遲狀況下執行。最後，所有資料要能在大數據分析平臺Hive/Iceberg中離線分析。

這些目標，還衍生出不少需求。比如，平臺勢必會儲存ML演算法數據，一些數據會以幀為單位來儲存，因此占據大量容量，團隊就得選擇能橫向擴展的資料庫。不只如此，平臺也得具備詞幹搜尋、時間和空間資料搜尋等能力，好讓使用者查找所需的標註資料。

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於是在架構上，團隊採用開源資料庫Cassandra來儲存標註資料，並以開源搜尋引擎ElasticSearch來驅動搜尋功能。標註服務本身，則會透過數據Pipline來接收內部客戶端自動傳送的資料，而終端應用程式，則以API來呼叫標註服務。

通用標註平臺Marken由ElasticSearch負責搜尋工作，標註資料的儲存則由Cassandra負責。（圖片來源／Netflix）

成為關鍵搜尋工具，有7大功能

Marken的架構設計，讓其他服務能輕鬆存取數據、供各種團隊使用，像是負責預告片和Banner設計的宣傳團隊，可用來改善設計工作。也因此，Marken進一步化身為Netflix最重要的媒體搜尋平臺核心，來執行7種搜尋功能。

比如全文搜尋，使用者可輸入標籤關鍵字，來尋找所需的標註資料。但他們可能不知道ML演算法建立的確切標籤，假設正確的標籤是浴簾（Shower curtain），使用者可用Curtain這個標籤，來搜尋所需的標註資料。同時，Marken還支援模糊搜尋，使用者若打錯字，如Curtian，Marken還是會跳出含有Curtain標籤的標註資料。

再來是詞幹搜尋，比如，Clothing和Clothes這兩個字可歸納出相同的詞根字Cloth，平臺就能以Cloth搜尋標註資料。也因為Netflix全球版支援不同語言，Marken也透過ElasticSearch來支援34種語言的詞幹搜尋。

還有一種是時間標註資料搜尋，也就是包含影片起始範圍或幀數資訊的標註資料搜尋。類似的還有空間標註資料搜尋，比如用來定義物件地點的邊界框。要是標註資料同時包含時間和空間資料，Marken也支援這類搜尋，能查找包含時間範圍和空間座標的影片標註。

另一種搜尋功能是語意搜尋。有別於傳統標籤式的搜尋方法、只找出關鍵字相匹配的結果，語意搜尋採ML演算法，將使用者輸入的關鍵字轉為向量，再從其他轉換為向量的標註資料中，找出距離最近的結果。如此一來，就不局限於關鍵字搜尋，還能找到更相關的結果。

最後一種搜尋功能，是Netflix最近才支援的區域交集（Range intersection）搜尋，使用者能用多個ML演算法產生的標籤，來對一部影片搜尋，並得到帶有時間範圍或幀數資訊的標註。

這7大搜尋功能不只讓團隊從海量影片中，即時撈出想要的畫面，更是Netflix精準推薦的重要利器。

https://www.ithome.com.tw/news/156405

圖片來源: 

Meta

，能夠將兒童所創作的人物素描變成動畫，該專案包含了演算法及近18萬張具備註解的素描，可望協助創作者與開發者打造相關經驗與產品。

為了蒐集大量的素描來訓練AI模型，FAIR團隊在2021年時便建立了Animated Drawings Demo，這是個可透過網頁存取的示範服務，讓創作者可上傳他們的素描，檢視與校正模型預測，繼之收到基於該素描角色而衍生的動畫。

有趣的是，原本該團隊的目標只想蒐集1萬張素描圖片，不料該示範服務引起熱烈的迴響，在短短的幾個月內就收到了超過160萬張素描，最終全球總計有320萬人造訪過該站，上傳到該服務的素描數量多達670萬張。

原因之一可能是很簡單，使用者上傳素描作品後，可選擇要執行動畫的角色，確認角色的關節位置，就能建立動畫了，不到一分鐘就能將原本處於畫紙上的靜態角色變成活蹦亂跳的動畫人物。

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圖片來源／Meta

此外，Meta也發現使用者對Animated Drawings的興趣超乎想像，他們其實只想蒐集來自兒童的素描，卻發現使用者上傳了五花八門的圖案，從企業商標、填充玩具、寵物、人偶，到各種想要它們變成動態的內容，且就算該示範服務指定只要人物的素描，但使用者上傳了鳥、魚與各種動物，也熱情地提供了各式各樣的意見，例如想要透明的背景，希望可支援不同的骨架，要有表情，可以多個角色一起互動，以及音效、情境與文字功能等。

面對襲來的大量建議，FAIR決定直接將Animated Drawings開源。Meta表示，未來除了內部專案會導入Animated Drawings之外，也期望透過開源以讓全球創作者與開發人員共同建立將素描變成動畫的更多樣化的體驗。

雖然全球使用者上傳的素描數量多達670萬張，但Meta進行了多次的過濾行動，包括僅選擇那些同意與研究團隊分享的素描，再加上隱私與安全考量，以及剔除不符合該專案要求的圖片等等，最後收錄在資料集中的素描則接近18萬張。

https://www.ithome.com.tw/news/156416

採用大型語言模型（LLM）的人工智慧機器人是當今大熱門，駭客假借這類程式的名義也不時傳出，其中最常被利用的就是ChatGPT。但在最近一起散布竊資軟體RedLine的資安事故裡，駭客不只冒用ChatGPT，還有Google Bard的名義來發動攻擊。

雲端組態不設防的現象頻傳，其中又以採用弱密碼、甚至是沒有密碼保護的情況相當常見，而這樣的態勢也成為駭客發動攻擊的重要管道──雲端服務業者Google Cloud指出，他們分析用戶遭遇的攻擊行動裡，有近半數是鎖定弱密碼的環節而來。

視訊監控系統的儲存系統一旦曝露漏洞，很有可能導致錄下的影像外流。例如，海康威視（Hikvision）修補了SAN混合儲存設備與叢集儲存產品漏洞CVE-2023-28808，並表示若不修補駭客能用來取得管理員權限，對該系統為所欲為。

【攻擊與威脅】

最近AI聊天機器人當紅，也成為駭客散布惡意程式的幌子。資安業者Veriti發現駭客以ChatGPT和Google Bard為誘餌，在用戶電腦散布竊資軟體RedLine。駭客疑似先是挾持擁有數千名粉絲的企業臉書帳號，藉由廣告贊助貼文的名義，聲稱提供免費的ChatGPT或Google Bard程式檔案。

一旦使用者依照指示下載壓縮檔案並開啟，竊資軟體RedLine就有可能啟動在受害電腦盜取帳密資料，或是下載其他惡意程式。研究人員指出，他們已經看到有數十個企業臉書帳號被用於相關攻擊行動。

雲端服務業者Google Cloud揭露2022年第4季鎖定他們用戶的資安威脅態勢，研究人員在47.8％的事故當中發現，攻擊者針對使用弱密碼的環境下手，

其次，則是入侵API，相關攻擊占19.6%。相較之下，軟體弱點和零時差漏洞雖然也有駭客使用（13.4%），但研究人員指出，比例將會越來越低。而這樣的現象，代表了使用弱密碼與不安全的API成為攻擊者偏好的目標，而為了降低被察覺的機會，國家級駭客也模仿一般網路罪犯的策略，跟進採用上述的手段。

雲端服務業者Google Cloud於揭露2022年第4季的調查報告裡提及，去年10月發現中國駭客組織APT41的攻擊行動，目標是臺灣的媒體。

攻擊者利用釣魚郵件，引誘收信人從Google Drive下載受到密碼保護的文件檔案。其惡意酬載是開源紅隊工具Google Command and Control（GC2），一旦植入受害電腦，GC2就會試圖從Google Sheets取得攻擊者的命令，下載額外的檔案竊取資料，並透過Google Drive洩露。研究人員表示，這些駭客在2022年7月，就利用GC2對義大利求職網站下手。

美國報稅季即將於4月18日結束，但在許多人趕在截止日期申報的時候，駭客趁亂發動攻擊。

微軟揭露針對專門處理稅務的會計人士的網路釣魚攻擊，駭客聲稱收信人必須完成相關的文件才能退稅，並提供近年的文件表單檔案，如W-2、1099、HSA等，一旦收信人依照指示點選信中的連結，就會下載存放於合法網域的捷徑檔案（LNK），此檔案會執行PowerShell，連結到攻擊者控制的網域下載惡意檔案GuLoader，進而於受害電腦部署木馬程式Remcos。

由於駭客將使用的LNK檔案偽裝成PDF文件，使得研究人員呼籲使用者應該調整Windows檔案總管當中，檔案與資料夾的顯示設定，顯示所有檔案的副檔名來避免上當。

資安業者Cado Security揭露名為Legion的駭客工具，他們看到駭客透過加密通訊軟體Telegram兜售，並標榜具備多項功能，包含枚舉易受攻擊的SMTP郵件伺服器、利用遠端程式碼執行漏洞、攻擊含有弱點的Apache伺服器、暴力破解cPanel和WebHost Manager帳號，以及能濫用AWS服務的其他攻擊模組，主要的攻擊目標是內容管理系統（CMS）、以PHP架設的網頁伺服器。

此外，該工具還能從線上服務挖掘電話號碼名單，並藉由竊得的SMTP帳號資料發送垃圾簡訊。

資安業者SentinelOne揭露伊朗駭客Transparent Tribe的攻擊行動，印度的教育機構是被鎖定的目標，對方藉由釣魚郵件，挾帶含有惡意巨集及OLE物件的Office檔案，散布木馬程式Crimson。值得留意的是，駭客為了掩人耳目，他們會在檔案內容加上「檢視文件」的圖案，引誘使用者點選，一旦收信人照做，就會觸發OLE物件，並假借Windows更新的名義執行木馬程式。

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資安業者卡巴斯基揭露基於Mirai開發的殭屍網路病毒RapperBot，他們最初於2022年6月發現相關攻擊行動，當時該殭屍網路病毒透過SSH連線入侵受害設備，目標是對非HTTP連線的系統發動DDoS攻擊。但駭客後來轉換攻擊手法，改以Telnet連線發動攻擊，研究人員於2022年第4季，看到11.2萬次攻擊行動，這些攻擊從逾2千個IP位址發出。

值得留意的是，RapperBot入侵受害設備所使用的暴力破解手法與過往不同，會依據目標設備提供的提示（prompt），挑選特定的帳密資料來嘗試，加快暴力破解過程，而不需要嘗試一整份清單的身分資訊。

硬碟製造商Western Digital於4月3日證實遭到網路攻擊，導致部分服務中斷，該公司亦表示可能有資料外洩的情況，如今有駭客向媒體聲稱是他們所為。根據科技新聞網站TechCrunch報導，有人宣稱發動攻擊，竊得10 TB資料，當中包含大量的客戶資訊，表明他們有辦法利用Western Digital的憑證來替檔案進行數位簽署，並透露他們向這家公司勒索的金額達到8位數（即數千萬美元）。

此外，駭客也展示螢幕截圖，表明掌控了該公司的Box帳號、內部電子郵件、儲存在資安系統PrivateArk的檔案等。駭客聲稱入侵Western Digital的目的是為了賺錢，並未加密檔案，而且只要拿到贖金就會離開該公司的網路環境，他們揚言該公司若不付錢，他們將會在勒索軟體BlackCat（Alphv）的網站公開竊得資料（但強調與該組織無直接關係）。

至於駭客如何入侵該公司？他們表示是透過基礎設施的漏洞，且已掌握該公司Azure環境的全域系統管理員。

【漏洞與修補】

4月10日海康威視（Hikvision）發布資安通告，指出該公司旗下的SAN混合儲存設備與叢集儲存產品含有CVE-2023-28808，一旦遭到利用，攻擊者有可能藉由發送偽造訊息觸發漏洞，進而取得管理者權限，CVSS風險評分為9.1，影響DS-A71024、DS-A80624S、DS-A80316S等11款設備。該公司表示，目前尚未出現漏洞利用攻擊的跡象。

對此，通報該漏洞的資安業者Redinent認為，此漏洞可遠端利用，再加上海康威視的這些儲存設備有不少曝露在網際網路上，攻擊者可以刪除監視器鏡頭錄下的影片，以及相關記錄資料，影響範圍將會非常廣泛。

【資安防禦措施】

行政院於4月13日通過國家發展委員會擬具的「個人資料保護法」第1條之1、第48條、第56條修正草案，將函請立法院審議。當中增訂了個資法的主管機關「個資保護委員會」，並提高罰款的金額，若是情節重大，最高可處1千萬元罰鍰，並令其改正，若未改正可按次處罰。

【其他新聞】

近期資安日報

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WD

，4月初硬碟廠商Western Digital（WD）的網路攻擊事件是其所為。

，相信攻擊者從特定系統取得資料，且影響包括MyCloud NAS系統、裝置、及照片備份服務等。而為遏止事件擴大，WD也主動切斷多項系統，包括入口網站、網頁及代理伺服器、電子郵件、驗證及推播通知等服務。

當時WD對攻擊事件透露甚少。不過本周一個駭客組織對Techcrunch宣稱自己是犯案者，且提供了佐證資訊。攻擊者提供了一個宣稱是以WD程式碼簽章憑證簽發的檔案，以及數名據稱是WD高層主管的非公開電話號碼。雖然電話無人回應，但檔案則經專家確認是WD憑證簽發。

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攻擊者也顯示一個隷屬WD帳號的Box資料匣及其公司群組通話軟體的螢幕擷圖、一封WD內部郵件、及線上檔案服務PrivateArk儲存的數個檔案。攻擊者還宣稱手上擁有竊取自WD 用以管理電子商務資料的SAP Backoffice的檔案。

這群駭客宣稱，是隨機挑選攻擊目標，單純意在取得贖金。雖然安全專家猜測WD網路安全事件來自勒索軟體攻擊，但這群駭客說他們決定不使用勒索軟體加密WD檔案，而是要求「一次性的支付金額」，說對方只要付了錢就會撤出其網路環境，揚言若未收到贖金就會將WD資料公布在勒索軟體Alphv的公開網站。但駭客說和Alphv組織並無關聯。

不過WD顯然不願合作，也不回應駭客的所有聯繫。自4月初關閉系統，所有Cloud Home 及My Cloud OS 5服務已在4月12日恢復上線。

https://www.ithome.com.tw/news/156415