Google在多項安全解決方案整合資安用生成式AI模型Sec-PaLM

由於技術的進展,大型語言模型的應用範圍不再只是單純處理語言,現在資訊安全領域也是大型語言模型熱門的應用領域,Google開發了一個名為,該模型針對安全用例進行微調,用於諸如Security AI Workbench、VirusTotal Code Insight和Mandiant Breach Analytics for Chronicle等安全解決方案。

Google推出整合Sec-PaLM的Security AI Workbench平臺,該平臺運用安全語言模型,更整合豐富的安全情報,包括Google威脅態勢,以及Mandiant漏洞、惡意軟體、威脅指標和威脅參與者基本資料等訊息。Google的合作夥伴和用戶可以透過API存取Security AI Workbench,獲得重要威脅情報和各種安全功能。

用戶現在可申請使用VirusTotal Code Insight預覽,這是Google運用Security AI Workbench,所建構的示範安全解決方案,其使用Sec-PaLM分析和解釋惡意腳本行為,協助用戶發現存在威脅的腳本。

而Mandiant Breach Analytics for Chronicle也整合Sec-PaLM,協助用戶探索環境中的漏洞,並且即時作出回應。Chronicle的用戶不需要學習新語法,便可利用大型語言模型,以自然語言要求系統搜尋安全事件,並且進一步分析搜尋結果,或是快速創建掃描任務。

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Google的安全指揮中心(Security Command Center)現在也會運用Sec-PaLM,將複雜的攻擊圖,轉換成為人類可讀的攻擊解釋,說明可能影響的資產以及推薦解決辦法,同時還能對安全、法遵和隱私生成風險摘要。

生成式人工智慧的安全應用層面廣泛,像是Google最近開放的Assured OSS服務,便是使用Sec-PaLM,協助驗證開源軟體套件,使得Google能夠在Assured OSS服務提供安全,經過漏洞測試的套件。而建立在Mandiant威脅圖之上的Mandiant威脅情報人工智慧,也利用Sec-PaLM快速查詢、總結和回應安全威脅。

Google並非唯一將大型語言模型用於資安領域的廠商,像是在3月底時,微軟就已發布整合OpenAI GPT-4模型的,透過整合微軟的安全情報資料庫,可供資安人員以自然語言的方式,查詢並且分析威脅資料,並且進一步探索攻擊活動。

https://www.ithome.com.tw/news/156568

Gogolook推出Roo AI,以生成式AI技術打造AI智能問答服務,不只回答在地化金融商品資訊,還能根據提問提醒用戶小心詐騙

圖片來源: 

攝影/余至浩

3年前Gogolook推出了名為貸鼠先生的金融諮詢服務,可協助消費者辨識網路上各種真假難辨的金融商品資訊,減少詐貸等問題,3年後,該平臺每月活躍用戶數成長達2百萬人,還完成了逾1萬人次的一對一真人線上諮詢及5萬件貸款媒合。

為了提供更多元金融商品諮詢服務,該公司今天(4/25)不只宣布以「袋鼠金融」作為新品牌名稱,更推出以ChatGPT的生成式AI技術為基礎打造的全新AI智能問答服務「Roo AI」,不只能讓生成內容貼近臺灣消費者金融知識與提供更正確資訊,甚至是可以從用戶提問內容中找出可能導致用戶受騙的資訊加以提醒,小心不要被騙!雖然目前還是Beta版本,使用者已能使用該問答服務。

Gogolook共同創辦人暨執行長郭建甫表示,平臺正式更名為袋鼠金融後,除了擴大服務範圍,可提供從信貸、信用卡、數位帳戶、到證券、理財相關一站式多元的金融知識服務,也將透過結合不斷進步的AI相關知識,希望建構一個更開放創新的平臺,讓用戶可以在這裡互動、持續學習,為各個不同階段的用戶,找到最適合其個人的金融知識與商品,朝普惠金融之路邁進。

Gogolook在袋鼠金融平臺所打造第一個生成式AI應用,就是在真人線上客服之外,開始透過生成式AI提供金融商品知識問答服務, 「運用生成式AI技術,讓我們可以站在巨人的肩膀上,打造臺灣本土首款的金融商品問答服務。」郭建甫這樣說。

去年11月底ChatGPT發表後,Gogolook團隊12月就展開評估,然後決定投入研發,並花了3個多月完成開發。一開始Gogolook測試過了許多LLM模型,包括GPT-2、GPT-3.5、GPT-4和中研院國產版本等,最後決定使用3.5版GPT模型來打造自己的金融版ChatGPT。

但是,ChatGPT過去經常被人發現給出錯誤或不正確的答案,而且使用資料庫數據也不是最新數據,為了避免這種情況出現在Roo AI身上,因此,研發團隊使用了自己建立的資料庫作模型訓練,搭配GPT語意模型,來訓練自己的LLM模型,一共使用了超過1千篇、累積400萬字的金融文章和200多項金融商品資訊訓練模型,以便讓生成內容能夠符合臺灣消費者金融需求的回答。

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目前企業使用ChatGPT技術時,主要有fine-tuning 和Embedding兩種做法來訓練自己的LLM模型,Gogolook同時結合兩種方式打造Roo AI問答模型。

流程上,使用者輸入問題後,會先從金融知識資料庫中來比對搜尋,找出能夠匹配這個問題的相關文本內容,接著會連同提問文字以向量形式進行處理再輸入到GPT模型上進行內容生成,再將生成結果搭配參考資訊回傳給使用者。研發團隊使用嵌入式文字匹配技術,建構出一個Roo上下文分析器,可以根據輸入問題找出匹配文本內容,再一起放進GPT模型生成內容,以此來提升生成內容的正確性,因為使用本地金融資料庫,也讓生成結果更貼近臺灣用戶金融需求。

除了使用GPT 3.5模型生成回覆內容之外,在前期提問文字處理上,他們也使用BERT的NLU語言模型,用於處理斷詞、關鍵字進行語意分類和描述,甚至還用它來預先過濾提問中可能包含的一些不當或非法詞彙,例如「我要買炸彈需要一些信用卡推薦」,就會在後續回覆加註警示。即使是通過第一層NLU模型的過濾,之後進到ChatGPT後,還有另一道過濾機制,是透過事前Prompt的設定,來限制ChatGPT回答,避免給出有問題或危害的答案。

袋鼠金融Roo.Cash產品負責人劉睿哲表示,他們還打造一套內容回覆品質分數系統,這套系統會根據每次用戶問題的回答,给予不同高低分數的評價, 除了會用來作為後續模型調校, 針對評價為高分的回答,下一次遇到相同或類似提問時,就能直接套用先前獲得高分的內容回覆。他表示,目前每月有超過一千次以上模型微調 ,讓它在金融商品問答表現更好。

他們內部比較了在同一個問題下,使用Roo AI和GPT-4模型作答的表現,結果Roo AI不只能提供更即時且正確的金融商品資訊,甚至也可以從用戶提問的內容中,找出可能是詐騙或不實的可疑資訊,再回覆問題時加註提醒用戶,小心不要被騙。例如當使用者提問:「某家業者的青年創業貸款代辦服務是否為詐騙?」Roo AI除了提醒代辦業者提出高額代辦費用可能是詐騙外,也建議提問者找正規金融業者申辦,避免受騙。相較之下,GPT-4模型並無法給出具體建議和指引。

不過使用者向Roo AI提問時,平均需等待30秒到1分鐘左右才能收到回覆。不過目前這項服務還只是beta版,有使用次數限制,每位用戶一天提問最多不能超過10次。Gogolook表示,未來將透過用戶回饋持續調校優化LLM模型。

除了金融AI問答服務,Gogolook未來也將透過Roo AI推出無障礙金融服務,提供視障者的語音轉文字和文字轉語音功能。

https://www.ithome.com.tw/news/156566

【行動憑證創新先行者:光田醫院】突破傳統看診流程,醫生用手機驗證實現看診無卡化

光田綜合醫院副院長 張家築 (攝影/洪政偉)

3月底,全臺近20家醫院收到衛福部的公文來函,鼓勵這些醫院嘗試用醫事人員行動憑證替代實體卡,讓醫師不必插卡、透過手機認證就能看診和調閱健保雲端藥歷資料,擁抱看診無卡化。衛福部更在信中強調,有家醫院率先打造出全新的無卡看診流程,推薦各醫院試做。

這位先行者,就是位於臺中海線的光田綜合醫院。規模比不上醫學中心、資源也不如私人醫療集團豐沛,卻有能力展開創新應用,甚至成為衛福部推薦的榜樣。光田醫院如何做到?

從行動病歷簽核發想看診無卡化

其實,光田醫院在去年4月,才通過衛福部的醫事人員行動憑證申請審核,成為18家成功申請的醫院之一,也才開始打造行動病歷簽核應用。這是行動憑證的第一波應用模式,讓醫師、護理師等人,用手機就能簽署醫療單張,不必使用桌機和讀卡機。光田醫院也在當年9月全面上線,供醫師、護理師、藥師、醫技等醫事人員用手機來簽章。就在這段期間,他們開始思考行動憑證的新可能,並先鎖定看診流程。

一般來說,醫師在門診看診前,得先將醫事人員卡插入讀卡機,輸入卡片密碼(或稱PIN碼),才能登入門診系統,來查看待看病人資訊、進行看診。

但,「每位醫師在從業過程中,多少都會發生醫事人員卡遺失、卡片損壞,或是診間電腦未接讀卡機的狀況。」從醫數十年的光田綜合醫院副院長張家築點出,這些意外會干擾了醫師的看診流程,若要領取補發卡片,還得等上數天才能拿到。就算有了新卡,醫師也有可能因習慣輸入舊密碼,來來回回嘗試錯誤,造成不便。

看似一個小問題,卻是醫事人員大多遇過的麻煩事,甚至會延誤原本的看診或醫事作業。為解決這個痛點,張家築與光田醫院IT一起展開醫事人員行動憑證看診應用專案,成為專案關鍵推手。

光田醫院找來合作廠商討論,思考如何將行動憑證用於看診,讓醫師用手機就能驗證身份、登入門診看診系統。這家合作廠商,正巧也是衛福部醫事人員行動憑證的委外廠商,負責開發健保署讀卡機控制軟體(即主控臺,俗稱雲端安全模組)。他們也有相同想法,雙方一拍即合,很快就展開行動。

前2階段打造看診無卡化

這個專案可分為3大階段,首先是實驗室測試階段。林政杰指出,此時IT團隊得先修改自家醫療資訊系統(HIS),來設計行動憑證的相關操作流程。

於是,他們在醫師看診前得先打開的班表確認程式中,新添了「使用行動憑證」登入的選項。當醫師選擇行動憑證登入後,桌機系統會發送請求到擁有行動憑證的手機。這時,醫師在手機輸入正確的員工帳號和密碼,就能在桌機登入候診系統,開始看診。這個過程不必插入醫事人員卡,單靠手機就能完成身份驗證。

不只HIS系統要修改,健保署讀卡機控制軟體也得跟著調整,這就得透過來回溝通,讓合作廠商協助修改軟體,支援手機驗證和登入。至此,雙方完成了新作業流程所需的雛形開發。

接著,光田醫院在去年11月,進入第二階段的實測階段。光田綜合醫院副院長張家築是這項應用的第一號使用者,他實測後發現,行動憑證雖然不用插卡,卻還是需要醫師手動輸入帳號和密碼,相較於原本插卡後只需輸入密碼的傳統流程,新的流程多了一道輸入帳號密碼的程序,反而有點不便。

光田醫院IT團隊沒有停下改善腳步,他們想出另一種方法,當桌機發送請求到手機後,需輸入帳號密碼的步驟,改用員工識別卡置於手機後方,以NFC靠卡感應,來自動登入。這完全不需輸入任何帳號密碼,操作更方便了。

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在第二階段實測中,這個操作上的流程小調整,大大優化了整體使用體驗。至此,醫事人員行動憑證應用於看診的程式調整已大致完備。

張家築回顧,在兼顧安全性的前提下,將行動憑證用於看診登入,再加上行動病歷簽核,不只讓醫師工作流程更流暢,整體看診環境也更加友善。以他副院長的高度親自驗證,未來也更容易在院內推廣這項應用,鼓勵醫師擁抱看診無卡化。

光田醫院順利完成了新流程和配套機制,但這項看診無卡化應用,仍屬測試性質。因為,要全面推廣,不只是醫院自行修改系統就夠,還得由衛福部釋出正式版的醫事人員行動憑證相關軟體。

於是,衛福部日前也派人到光田醫院實地查看測試成果,決定支援這個新作法。後來,他們釋出醫事人員行動憑證的新版測試模組,甚至,衛福部還發信給已申請行動憑證的18家醫院,鼓勵大家將行動憑證用於看診,一同測試、精進,希望更完善這項新應用後,再釋出正式版配套軟體。

下一階段:擴大應用

醫事人員行動憑證的用途,不外乎是身分辨識和簽核,在林政杰看來,行動憑證帶來的看診無卡化應用,可以進一步擴大應用,可以分為「使用對象的擴大,以及功能的擴大。」這也是下一階段擴大應用可以思考的方向。

他舉例,在使用對象部分,藥師也有查閱健保雲端藥歷的需求,來了解病人過去用藥等歷史。「未來可考慮透過行動憑證,辨識、確認藥師身份,並搭配患者健保卡授權,來讓藥師查看所需資料,」林政杰建議。

就功能層面的擴大來說,他認為,衛福部可開放更多API或模組,讓醫院交換更多資料,並透過醫事人員行動憑證,來提供更多無卡化資料查閱和簽署應用。比如,在現有實體卡的機制下,醫師查房時,無法即時查閱健保雲端藥歷,若透過衛福部開放特定API、搭配病人端授權,醫師就能在行動裝置上,即時調閱雲端藥歷資料,查看病人在其他醫院的診療記錄和檢驗檢查等資訊,提供更好的照護服務。

甚至,衛福部若釋出修正版健保署讀卡機控制軟體,醫事人員行動憑證就能搭配病人端虛擬健保卡來使用。如此,醫師不僅看診無卡更方便,還加速整體看診流程。因為,「虛擬健保卡讀寫速度非常快,」林政杰指出,與傳統實體健保卡相比,虛擬健保卡讀卡速度至少快上25秒,若一位醫師需看診50位病人,「至少能省下20分鐘!」

不只如此,林政杰還看到另一個潛在效益,也就是院內醫師可透過行動憑證,來進行同意書簽署,同時,病人端也能透過數位方式簽署同意書,不僅優化作業流程,也落實無紙化。

從虛擬化可能性重新思考創新應用

話鋒一轉,張家築和林政杰都指出,在發想新行動應用時,其實容易陷入「如何用手機取代實體卡」的思考框架。這種取代角度的思考,雖也能發展出新應用,但「要創新,就得從『虛擬化能做什麼』的開放角度來思考。」

比如,前述的醫師查房、透過行動憑證來即時調閱雲端藥歷資料,就是創新想法的一例,林政杰還舉了另一種可能的新應用:虛擬健保卡補卡退費。目前,病人就醫沒帶健保卡,得先自費看診,之後再帶健保卡至原診所或醫院辦理補卡退費,但若讓病患申辦虛擬健保卡、搭配授權流程,來完成補卡退費,就不必再多跑一趟醫院辦理業務了。改變思考的角度,更容易找到更多創新應用的可能。

  

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GitHub正式啟用私下漏洞通報管道

圖片來源: 

GitHub

了自去年11月便展開測試的私下漏洞通報(Private Vulnerability Reporting)管道,可讓安全研究人員更方便通報公共儲存庫的漏洞予專案維護人員。

過去安全研究人員在發現專案漏洞之後,有時會直接張貼在社交媒體,建立一個公開issue,或是傳訊給維護者,而私下漏洞通報則允許研究人員利用一個簡單的格式直接向維護人員揭露漏洞,並讓雙方得以合作進行修復。

專案維護人員可於儲存庫設定中的程式碼安全與分析(Code Security and Analysis)啟用此一新功能,有別於測試版必須在每個個別的儲存庫中設定,正式版新增了一個選項,可讓維護人員一次啟用組織內的所有儲存庫;亦可選擇如何歸功漏洞的發現,例如來自分析師、工具或簡單的發現者。

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正式版還有全新的儲存庫安全公告API(Repository Security Advisories API ),可用來與第三方系統整合,包括將GitHub上的漏洞報告傳送至第三方的漏洞管理平臺,讓安全研究人員可將同一個漏洞報告提交至不同的儲存庫,或是作為漏洞警報之用。

GitHub表示,此一漏洞通報管道自去年11月進行公開測試之後,就有超過3,000家組織的維護人員於18萬個儲存庫中啟用了該功能,所收到的漏洞通報超過1,000筆。JSON5專案利用該管道與安全研究人員取得了聯繫,其修補程式觸發了逾1,100萬個警報,除了彰顯JSON5的熱門程度之外,也展現了此一功能的價值。

私下漏洞通報主要供公共儲存庫使用,且為一免費服務。

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Google Bard現在也能協助撰寫程式碼、除錯

圖片來源: 

Google

Google持續強化聊天機器人Bard的能力,。

開放美、英少數用戶申請試用。除了一開始的草擬文章、邀請函、整理會議待辦事項與撰寫,或是解答使用者提問功能外,現在Bard再加入開發輔助功能,像是生成程式碼、為程式碼除錯及提供解釋的能力。

Google表示,Bard現在支援C++、Go、Java、Javascript、Python和Typescript等20多種程式語言。開發人員可以將Python程式碼匯出到,不需複製、貼上的過程。Bard還可協助Google Sheets試算表的函式撰寫。

圖片來源_Google

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此外,這個聊天機器人還能為程式除錯,即使是Bard自己撰寫的程式碼。如果用戶看到它顯示的錯誤訊息,或認為某段程式碼不是他要的,可以告知Bard「這段程式有問題,請修復」,Bard就會幫用戶除錯。

圖片來源_Google

除了生成程式碼,Google Bard還可提供程式碼片段的解釋,這對學習以新語言開發,或想知道一段程式碼會有什麼結果的用戶來說十分好用。

Google宣稱Bard可幫忙開發人員撰寫程式碼、建立測試案例(test case)或更新API,但同時間,一如Google不斷提醒Bard可能提供不精確、誤導的或假的資訊,針對程式碼生成的功能,Google也提醒Bard還在早期實驗階段,它給的程式碼可能無法達到用戶預期、不是最佳或最完整的程式碼。Google提醒用戶,若要使用程式碼之前,必須再三檢查、小心測試它給的程式碼是否有錯、臭蟲或漏洞。如果Bard從現有開源專案引用程式碼,。

Google希望在聊天機器人的服務領域能追趕先行者。在此之前,開發人員已經有OpenAI的ChatGPT、等選擇。除了Bard之外,,Google還另外推動代號Magi的專案,已投入大約160名人力,開發具備AI能力的搜尋引擎。不過Google並未公布Bard正式版上線時程。

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【光田醫院智能化方向】從看診無卡化續推就醫環境智能化

光田綜合醫院資訊部部長林政杰指出,跳脫虛擬卡取代實體卡的想法,可以激發更多創新應用。比如,虛擬健保卡可結合醫院App慢箋領藥通知,民眾在家就能先用虛擬健保卡授權,到院直接領藥,不必再過卡。(攝影/洪政偉)

光田綜合醫院用醫事人員行動憑證發展出看診無卡化應用,不只是全臺創舉,更是實現自家4大智能化目標之一的努力。

這個智能化目標是作業流程智能化。在流程精進上,光田醫院已全面推行行動憑證病歷簽核,不論醫師、護理師、藥師、醫技等醫事人員,都能在手機上簽署當日的病人病歷、護理工作記錄等醫療單張,節省等待桌機的時間。

而光田醫院測試成功的看診無卡化,改用行動憑證,醫師看診不必仰賴實體醫事人員卡和讀卡機,透過桌機看診系統發送請求、手機認證身份,就能登入系統替病人看診,解決醫師可能遭遇的卡片遺失、卡片毀損、診間電腦未接讀卡機等突發狀況。

未來更能搭配虛擬健保卡,每次讀寫時間至少比實體卡快25秒,醫師一次門診看50位病人,至少可省下20分鐘的等待時間。這些優化,都能讓光田醫院的作業流程智能化更進一步。

集中火力優化就醫環境

這個院內作業流程智能化,也與光田醫院另一個就醫環境智能化目標環環相扣。因為,醫療作業流程的改善,能回饋到民眾的就醫環境,形成更好的就醫體驗。

光田醫院發展就醫環境智能化,可說是火力全開,已經打造一整套虛擬化醫院架構,更自行開發出病人專用Patient Portal App(即Dr. 光田),來銜接病人在家至就醫,以及就醫後在家照護的全流程服務。

光田綜合醫院資訊部部長林政杰說明,這個全流程服務的設計,是要涵蓋「從病人在家、到院看診、回家後健康照護,再到下次看診的整段流程。」他進一步解釋,這段流程包括病人在家掛號、到院報到、候診、看診,以及後續領藥、繳費、回家後照護,再到下次掛號等環節。

光田綜合醫院就用Dr.光田App,來支援每一個環節作業,實作出虛擬化醫院架構。

光田綜合醫院4大智能化目標之一是就醫環境智能化,為此,他們設計一款民眾端App,串起民眾在家、掛號預約、到院、候診看診,以及繳費領藥和在家照護等流程,更融入不少個人化元素。(圖片來源/光田綜合醫院)

自行開發個人化App串起就醫最後一哩路

這款光田醫院自行開發的病人端App,是一支超級App,不只一站式提供了就醫和照護的相關服務,還具備了高度個人化的體驗設計。在App首頁,直接列出3大項紅色數字,分別是病人自己的掛號筆數、慢箋筆數和各項排程筆數,讓病患第一眼就看到最想知道的重要數據。

在這些關鍵數字下方,還提供了常用功能區塊,使用者可依自己的習慣,將所需的功能拖拉進這個區塊,就像是建立常用捷徑。比如,使用者可拉入檢驗報告、我的排程、我的藥物或繳費記錄,甚至能將「我的家人」也加入,「來形成照護生態圈,」林政杰說。

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光田醫院的個人化巧思,還體現在其他區塊中。比如,病人點擊門診服務區塊中的門診掛號,會顯示自己常看診的幾位醫師,直接點選就能快速掛號。又或是在進度查詢區塊中,一次就能掌握自己的各種醫療動態,如看診進度、領藥進度、檢驗與手術進度等,不必個別搜尋。

該App還有另一個疾病風險評估區塊,整合了國健署疾病風險資訊,民眾可按疾病類別輸入自身數值,來評估風險高低。光田醫院IT還多想一步,在風險評估結果後附上健康指引,甚至提供建議看診科別和掛號功能,方便憂心的民眾快速預約。

與此同時,民眾也能利用App的健康紀錄功能,來輸入身高體重、心跳、血壓、血糖等生理量測數值,並透過內建的視覺化圖表來掌握健康狀態。

這種貼心設計,在「繳費記錄」中也能清楚看見。使用者可在該頁面,一覽自己在光田醫院就醫的所有繳費記錄,還能在同個頁面勾選特定記錄,來申請收據。

其他文件如病歷副本、診斷書的申請,也可先在App申請,再至臨櫃領取,省下以往民眾到醫院臨櫃申請的等候時間。光田醫院IT還將申請進度的頁面,設計得像電商物流配送畫面般,讓民眾一眼就能掌握進度狀況及注意事項。

不只如此,這支Dr. 光田App還整合了藥物查詢、慢箋領藥預約、交通查詢等功能,等於將病人在家、到院報到、候診看診、繳費領藥與回家照護的單點服務,完全串連起來。

這不僅是光田醫院IT站在病人角度思考而打造出的成果,還是4大智能化目標的重要核心。接下來,他們要善用這些經驗,來營運明年將落成的新院區,進一步推動智慧醫院發展。

光田醫院如何思考虛擬健保卡應用

與許多醫院一樣,光田綜合醫院響應健保署策略,在2020年開始示範、推廣虛擬健保卡應用,教導民眾申辦和使用健保快易通App中的虛擬健保卡,來在實體門診和視訊門診使用。

同時,光田醫院發展出虛實整合的視訊門診服務,即在實體門診診間,也配置一臺視訊專用的螢幕與鏡頭,讓門診醫師可在同一診間、不必移動位置,就能叫號進行實體看診與視訊看診。光田醫院也從當時的經驗中,發展出不少數位化應用,比如掃描看板QR Code的隔空報到功能,讓持虛擬健保卡的民眾,也能在實體診間完成報到。

這2年來,光田醫院不斷思考虛擬健保卡更多應用情境。從醫院第一線角度來看,他們觀察到,虛擬健保卡的操作還可以更簡單,比如衛福部可「設計出一個捷徑,就像行動支付一樣,點開就是QR Code,讓民眾直接秀出,不必經過多個頁面點選,」光田綜合醫院資訊部部長林政杰說。這麼做,不只能降低使用門檻,也節省醫護與病人溝通的成本。

另一個可優化之處是虛擬健保卡的授權機制。許多醫院的診間和檢驗室都設置在地下室,然而,有些醫院的院內Wi-Fi或電信商的網路支援不足,在地下室往往收訊不佳,這就導致,病人使用虛擬健保卡要線上即時授權醫師讀取資料時,難以連線到系統而失敗。若虛擬健保卡有另一種提前授權機制,也許可解決這個問題。

不只如此,光田醫院還進一步思考,虛擬健保卡還有哪些可行性。比如結合虛擬健保卡授權和醫事人員行動憑證,可讓醫師查房時,即時查詢雲端藥歷,得知病人在其他醫院的診療史和檢驗檢查紀錄。或是,虛擬健保卡可結合醫院App慢箋領藥通知,民眾在家就能先用虛擬健保卡授權,到院直接領藥,不必再過實體卡。

甚至光田醫院建議,健保署可考慮設置獎勵機制,來鼓勵民眾使用,就像是雲端發票有額外配置中獎號碼一樣,來提高嘗試意願。這些都是光田醫院跳脫「用虛擬卡取代實體卡」的框架,直接從「虛擬卡能做什麼」角度,所看到的應用場景,如此能提高便利性,讓虛擬健保卡更普及。

  

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行動憑證如何改善醫師看診流程

圖片來源: 

攝影/洪政偉

光田綜合醫院用醫事人員行動憑證,來打造看診無卡化應用。醫師透過手機驗證,就能登入看診系統,不必再透過實體卡插卡,也不需擔心卡片遺失、損壞或診間桌機沒有讀卡機的突發狀況了。

 傳統實體卡看診流程 

 步驟1:插卡  醫師看診前,得先將醫事人員卡插入讀卡機、輸入密碼,才能準備登入看診系統攝影/洪政偉

 步驟2:實體卡登入  插卡後,醫師在系統登入選擇使用醫師卡,來登入看診系統。攝影/洪政偉

 步驟3:開始看診  登入後,醫師就能在看診系統中查看當日診間病人資訊,開始替病人看病。攝影/洪政偉

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 新式行動憑證看診流程 

 步驟1:點選行動憑證  醫師在看診前,不用準備實體卡,直接在看診系統中選擇「使用行動憑證」登入。攝影/洪政偉

 步驟2:手機感應   使用行動憑證後,系統會發送驗證請求到醫師手機,醫師再以員工識別證(RFID)透過NFC靠卡感應來驗證,也可用帳號密碼驗證。攝影/洪政偉

 步驟3:完成登入   靠卡感應成功後,醫師就能登入桌機系統,開始看診了。攝影/洪政偉

  

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開源社群發公開信警告,網路韌性法案將對開源軟體開發造成寒蟬效應

圖片來源: 

Linux Foundation Europe

包括Eclipse基金會與歐洲Linux基金會等組織,針對向歐盟提交,指出目前歐盟所制定的網路韌性法案,並沒有開源社群參與,導致目前的法案提案內容對開源軟體專案不夠友善,可能使開源貢獻者出現寒蟬效應,限制開源專案的應用創新。

歐盟在2022年9月15日發布了網路韌性法案提案,目的是要規範數位產品的網路安全,希望製造商能夠強化網路安全規則,以確保硬體和軟體產品的安全性,最終希望減少不良網路安全產品所帶來的用戶和社會成本。

網路韌性法案規範帶有數位元素的產品,確保硬體和軟體產品上市時,能有更少的漏洞,使製造商能在產品生命周期確保網路安全,同時該法案也創造了條件,讓用戶在選擇帶有數位元素的產品時,將網路安全列入選擇條件。

該法案有四大具體目標,首先,法案要求製造商在設計和開發階段,將網路安全列入考量,並且在產品生命周期間確保其安全性,網路韌性法案第二個目標是提供一個網路安全框架,供硬體和軟體製造商遵循,第三則是提高數位元素產品的安全性透明度,最後一個目標是讓企業和消費者都能夠安全地使用數位元素產品。

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雖然網路韌性法案的立意良好,但是其規範可能扼殺開源生態系,降低開源貢獻者參與開發意願。,這項法案試圖將CE(Conformité Européenne)歐洲法規符合性標誌擴展到軟體上,以提高軟體的安全性和完整性,但是這卻可能對開源軟體造成傷害。

網路韌性法案的提案要求軟體供應商自我認證,包括安全性、隱私性和無CVE等方面都須符合法案規範,不過這對開源團隊的運作可能窒礙難行,或是造成一定程度的負擔。而且當開源軟體存在安全問題,網路韌性法案若要求貢獻者負擔相對應的法律責任,則將會降低貢獻者的開發意願,導致專案發展受限。

雖然網路韌性法案的本意並非要打壓開源專案,但是法案中「商業」與「非商業」的措辭可能產生法律不確定性,OSI指出,「商業」這個詞不應該用在開源情境中,因為開源專案也需要商業行為,來支持維護者社群。因此商業行為存在與否,並無法作為區分開源專案與企業應用的方法。

Eclipse基金會等開源社群,向歐盟發出的公開信指出,開源社群的聲音並未在法案制訂過程獲得充分表達,即便開源軟體在歐洲數位產品軟體占70%以上,但是開源社群與立法者間並未有完善的溝通管道。

信中提到,任何影響軟體產業的立法,都要考慮開源軟體的獨特需求和觀點,他們希望立法者可以聽取開源社群的意見,並且有機會影響決策,否則依據現行提案條文實施,將衝擊全球開源軟體開發,並出現寒蟬效應,最終也會破壞歐盟本身的創新和數位主權等目標。

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IBM、莫德納藥廠合作以生成性AI、量子運算研究藥物

圖片來源: 

IBM

,將使用IBM的生成性AI及量子運算技術推進mRNA研究及藥物開發。

在這項合作中,莫德納和IBM科學家將運來協助預測化學分子屬性,幫助研究團隊了解信使核糖核酸(mRNA)藥物的特性。MoLFormer是一個大型化學語言模型,其目的在使用小型分子的活動進行訓練。莫德納公司的目的在於使用MoLFormer最佳化負責在mRNA於人體移動時提供包覆保護的脂質奈米粒(lipid nanoparticle),mRNA可對細胞下達抗病指令。在這項計畫下,莫德納和IBM將以生成性AI模型改良配方,以設計出最安全而有效的mRNA藥物。

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另一方面,莫德納公司團隊也將使用IBM量子技術。莫德納將加入IBM量子加速器(Quantum Accelerator)方案及IBM量子網路(Quantum Network)。在本協議下,莫德納將可使用IBM量子運算系統並在IBM協助下,運用量子技術於生技研究。

這是IBM運算及AI部門的最新業務合作進展。今年2月,,以使用大量文本和遙測資料訓練AI基礎模型,並將基礎模型用於各種地球科學包括氣候變遷的議題研究。此外,,成為IBM量子電腦第一宗出貨到非官方機構的案例,也是全球醫療研究界第一座,也會使用IBM AI及混合雲技術進行特定蛋白質藥物、術後性血管疾病發生風險及開發阿茲海默症等藥物的研究。

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微軟AKS服務正式提供CNI Overlay,消除叢集擴展限制

Azure CNI Overlay提供與主機網路相似的網路吞吐量

微軟在其Kubernetes服務AKS正式推出,這是一項能夠突破現有AKS網路工作負載規模和效能的服務,其所提供的網路效能可與主機網路相當,並且使叢集能夠線性擴展。

AKS用戶在創建叢集時,可以選用各種網路套件,諸如kubenet、Azure CNI VNET與BYOCNI等。kubenet網路套件以Azure路由表和橋接套件為基礎,進行跨節點通訊,因此在雙堆疊叢集最多不能超過400個節點。

而Azure CNI VNET與BYOCNI等這些以CNI(Container Networking Interface)為基礎的網路套件,雖然能夠創建原生虛擬網路連接,使容器與虛擬網路中的其他資源相連接,但是CNI存在一些限制,由於每個節點的容器都需要唯一的虛擬網路IP地址,因此大型叢集可能會迅速消耗IP地址,而這限制了叢集的規模和擴展能力,甚至可能發生延遲和不穩定等問題

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因此要解決這些,並且支援多節點和Pod,且不受效能、規模和IP耗盡限制的AKS使用案例,微軟開發了新的Azure CNI Overlay解決方案。微軟在CNI之上創建了一個抽象層,簡化和最佳化網路配置,Azure CNI Overlay會從用戶所定義的抽象層地址空間分配IP地址,而不使用虛擬網路中的IP地址。

如此,Azure CNI Overlay帶來了許多優勢,由於其以私有地址空間的路由,作為原生虛擬網路的功能,因此雖然在使用Overlay網路時,容器之間的通訊發生在虛擬的Overlay網路中,但是實際上仍仰賴底層虛擬網路VNET的路由功能來傳輸資料封包,因此叢集節點也就不需要執行額外操作,因而降低網路管理的複雜性,容器間的通訊可以獲得原生虛擬網路的安全性和穩定性,以高效能的網路進行通訊。

由於Azure CNI Overlay的底層,仍由VNET維護Pod CIDR區塊到節點的映射,因此當Pod流量離開節點時,VNET平臺還是能夠掌握流量去向,使得Pod Overlay網路能夠實現和原生VNET流量相同的效能,並且支援高達數百萬個Pod和數千個節點。

微軟將Azure CNI Overlay和VXLAN Overlay相比,Azure CNI Overlay明顯擁有更好的效能,官方提到,因為封裝CNI所產生的成本,是叢集效能下降的重要原因,特別是隨著叢集規模成長,這樣的情況會更加明顯,而Azure CNI Overlay可消除封裝資源消耗,在各種規模的叢集提供一致的效能表現。

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