20241205_TechNEws
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網路安全廠商 Palo Alto Networks 日前釋出亞太地區 2025 年網路安全趨勢預測，概述未來一年內可能出現的五大關鍵趨勢。
網路基礎架構將以單一整合資料安全平台為核心
2025 年，組織將透過減少使用網路安全工具的數量，並轉而採用可同時提升可見性與可控性的單一整合平台來應對日益複雜的網路威脅。持續存在的網路安全人才短缺問題也將進一步推動這一趨勢。整合平台能夠提供從程式碼儲存庫、雲端工作負載、網路到安全營運中心（SOC）的端到端可見性與情境分析，幫助企業建立更全面的安全架構，並減少需要管理的儀表板數量。整合所有安全層級至單一平台，不僅能最佳化資源配置、提升整體效率，還能讓企業打造更具韌性與適應性的防禦機制，以應對不斷演變的網路威脅。
2025 年深偽技術將在亞太地區主流化
深偽技術已經在亞太地區被用於不法行為。雖然部分案例涉及政治假訊息的散布，但最具影響力的攻擊是針對企業，以取得財務利得為目標的詐騙。例如，一名香港工程公司員工在一場視訊會議中，被透過深偽技術假扮公司財務長及管理團隊的駭客詐騙，匯出數百萬美元。
隨著生成式 AI 技術的快速進步，犯罪分子將更頻繁地利用深偽技術進行攻擊，特別是在聲音仿製技術方面，現有技術已能生成高度逼真的聲音。預計到了 2025 年，深偽技術將更常被單獨使用，或作為更大規模攻擊的一部分。
量子安全在 2025 年的發展可期
量子運算專案正逐步在亞太地區擴展，各國政府和創投公司對本地量子運算專案的投資力度正在不斷加大。
雖然針對當前廣泛使用的加密法的量子攻擊還不可行，但預期有國家支持的威脅行為者將加強「先收集，後解密」的策略，目標鎖定高度機密的資料，意圖在量子技術成熟後破解這些資訊。此舉對政府與企業構成重大風險，可能危及民用與軍事通訊系統，削弱關鍵基礎設施，甚至破壞大多數基於網際網路的金融交易安全協議。同時，我們很可能也會看到國家級行為者針對開發量子電腦的組織發動企業間諜攻擊，以竊取相關技術與成果。
為了有效對抗這些威脅，各組織需要立即行動，採用抗量子防禦措施，例如抗量子穿隧防衛、完整的加密資料庫，以及具備強化加密敏捷性的其他技術。美國國家標準與技術研究院近期已發布後量子加密的最終標準，過渡至這些新演算法將有助於確保資料安全，抵禦未來量子技術的威脅。對安全性需求極高的組織還應探索量子密鑰分發（QKD），以確保通訊的安全性。隨著量子運算逐漸成為現實，其帶來的威脅也日益迫近。組織唯有及早採取行動，才能跟上快速變化的網路環境，有效防範資料竊取，並確保關鍵系統的完整性。
就現階段而言，CIO 可以向董事會揭穿與量子運算主題相關的炒作。雖然量子退火技術已取得重大進展，但軍用級別的加密技術目前仍未被破解。
透明化將成為 AI 時代維護客戶信任的基石
亞太地區的監管機構已將目光投向人工智慧模型日益普及對資料保護與網路安全的影響。這是整體努力的一部分，目的是在推動 AI 驅動創新的同時，建立對 AI 使用的信任。
2025 年，亞太地區的立法機構將聚焦於 AI 的倫理、數據保護與透明度。然而，隨著 AI 模型使用的增加，對於 AI 的安全性以及所採用資料的完整性與可靠性，將持續成為更為重要的議題。透明化與針對AI模型運作機制主動溝通將成為建立客戶信任的關鍵，特別是在資料收集、訓練資料集的使用以及決策過程的說明，都需展現高度透明性，才能贏得用戶信賴。
2025 年更加聚焦產品整體性與供應鏈安全
預計在 2025 年，企業將更加專注於產品的整體性及供應鏈的韌性。具體而言，這包括進行更深入的風險評估，考量業務中斷所帶來的責任與法律影響，並審視保險安排是否足夠完善。
在雲端環境中，因規模和複雜性而放大的風險，使得即時可見性成為必須。預計企業將更加重視全方位的監控，持續追蹤基礎架構與應用程式的效能指標，以應對可能的挑戰並確保營運穩定。
Palo Alto Networks 台灣區總經理尤惠生表示，台灣在全球供應鏈中扮演著舉足輕重的角色。展望 2025 年，隨著 AI 技術的快速演進及應用的廣泛普及，企業在迎來更多機會的同時，也將面臨愈加嚴峻的挑戰。
2025 年網路安全趨勢預測，Palo Alto Networks：AI 驅動威脅將不斷升級
努力一整年來到 2024 年末，OpenAI 還有許多產品和功能要帶給社會大眾。
OpenAI 計劃從 5 日開始，透過線上直播展開為期 12 天全新產品和功能的介紹與示範，「一大堆大大小小的新事物」，OpenAI 透過 X 對外表示。
▲ OpenAI 將展開連續 12 天線上活動。
OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）4 日出席《紐約時報》DealBook Summit，證實公司進行連續 12 天活動，但未透露這 12 天將會發生什麼事。然而外媒 The Verge 引述知情人士說法，包括外界期待已久文字轉影片模型 Sora 以及一個全新推理模型，預期將在這段期間釋出。
奧特曼對外還公開一些 ChatGPT 最新營運數據，這款 AI 聊天機器人現在擁有每週 3 億活躍用戶，每天對談的訊息達 10 億則。不只如此，光在美國就有 130 萬名開發者以 OpenAI 的技術進行開發。
▲ OpenAI 每週活躍用戶成長至 3 億。
OpenAI 前技術長穆拉蒂（Mira Murati）今年 3 月告訴《華爾街日報》 ，Sora 計劃年底推出，正在緊鑼密鼓地測試中，將對娛樂和內容創作等產業帶來衝擊，現在看來 OpenAI 依計畫進行。但在 Sora 即將釋出的幾週前，就有獲得測試資格的多名藝術家抗議 OpenAI 利用他們做為無償的測試人員，測試成果需要經過 OpenAI 團隊的批准才能對外分享，將公關和廣告目的擺在優先，使 Sora 封測增添插曲。
OpenAI 連 12 天直播秀，Sora 及新推理模型有望釋出
汽車從 1920 年代開始使用含鉛汽油 ****，直到 1980 年代，美國才開始逐步淘汰這種物質，但 60 年的時間已足夠毒害人類，幾十年來，科學家發現，鉛對幾乎所有器官系統都有害，甚至降低美國人口的智商分數。最近更近一步發現，美國約有 1.51 億例精神障礙診斷與鉛有關。
本週發表在《兒童心理學和精神病學》期刊上的研究，科學家估計 1940 年至 2015 年人們體內的鉛含量，發現由於含鉛汽油，兒童鉛暴露在 1960~1990 年間達到頂峰，導致 1.51 億例包括憂鬱、焦慮和過動等精神疾病超額病例，可以追溯到兒童時期的鉛暴露。
目前超過一半的美國人口在童年時期曾接觸過有害的鉛含量，但 1966 年至 1986 年間出生的 X 世代鉛暴露程度最高，因為他們是含鉛汽油使用高峰期的兒童，他們的精神疾病症狀也出現最大程度的增加。
鉛是一種強效神經毒素，可以透過多種方式擾亂大腦發育，影響大多數類型的心理健康問題，包括焦慮、憂鬱和過動症，甚至改變性格。作者認為，鉛暴露會讓人們變得不那麼認真，因此組織性較差，不太注重細節，不太可能以有組織的方式追求自己的目標，而且更加神經質。
研究人員解釋，鉛接觸對兒童來說是最危險的，尤其會破壞生命早期的大腦發育，導致認知能力、精細運動技能和情緒調節能力下降。由於研究人員沒有測量所有可能的暴露源，因此可能低估鉛暴露的問題。
由於人們發現鉛毒的證據，因此美國逐步淘汰鉛的使用，1996 年完全淘汰汽油中的鉛，1986 年逐步淘汰管道中的鉛，1978 年將鉛從油漆中去除。但是舊房子中仍然可以找到含鉛油漆，美國環保局警告，居住在老房子中有孩子的父母，要注意窗台、門、門框、樓梯、欄桿、門廊等高使用率區域。
作者指出，人類不適應過去一個世紀所接觸的鉛水平，一旦鉛進入體內，幾乎沒有有效的措施來處理它，而且我們中的許多人所接觸的鉛含量，比自然水平高出 1,000 到 10,000 倍。
作者指出，數以百萬計的美國人都帶著未知的、看不見的鉛接觸史，這可能對他們的思維、感覺和行為產生更壞的影響。如果汽油中不含鉛，這種接觸可能就不會發生。科學家認為，鉛對精神醫學、醫學和兒童健康的影響，可能比先前假設的還要大。但人們很難自行擺脫鉛的接觸，呼籲仍需要政府監管機構來幫助人們避免鉛暴露，包括確保嬰兒食品中不含鉛、處理仍然存在鉛危害的家庭、擺脫含鉛航空燃料等等，這些都不是人們自己能做的事情。
馬斯克（Elon Musk）旗下 AI 新創 xAI 誓言要將「Colossus」超級電腦擴充 10 倍、整合超過 100 萬顆繪圖處理器（GPU），以超越 Google、OpenAI 及 Anthropic 等競爭對手。消息傳來激勵 AI 晶片龍頭輝達（Nvidia Corp.）股價跳高。
英國金融時報4日報導，Colossus據信為世界上規模最大的超級電腦，目前已集結超過100,000顆輝達GPU。這些晶片主要用來訓練馬斯克的聊天機器人「Grok」，其先進程度及用戶數皆不如市場領袖ChatGPT或Google的Gemini。
田納西州的商會組織「Greater Memphis Chamber」4日透過聲明表示，位於曼菲斯（Memphis）的設施已展開擴張作業，輝達、戴爾（Dell）及美超微（Supermicro Computer）也會在曼菲斯設立營運中心，支持設施的擴張行動。另外，商會也會組建「xAI特別營運團隊」，以「為該公司提供24小時的門房服務」。
馬斯克擴充Colossus的計畫，牽涉到的投資金額可能高達數百億美元，另外還得加上打造、供電、冷卻大型伺服器的高昂成本。xAI今年已向投資人募集約110億美元的資金。
輝達4日終場勁揚3.48%、收145.14美元，創11月21日以來收盤新高。輝達晶圓代工夥伴台積電ADR同步上漲0.91%、收200.69美元，創11月8日以來收盤新高，已連續第4個交易日收紅K。
美國總統當選人川普（Donald Trump）決定提名支持加密貨幣的 Patomak Partners 執行長 Paul Atkins 接任美國證券交易委員會（SEC）主席，加上聯準會（Fed）主席鮑爾（Jerome Powell）將比特幣跟黃金做比較，激勵比特幣報價回神，直逼 100,000 美元整數大關。
Benzinga、美聯社等外電報導，川普4日下午透過Truth Social表示，Atkins之前也曾擔任過SEC委員，是一位「具有經驗、提倡常識性監管的領袖」。離開SEC後，Atkins一直反對過度監管市場。
Atkins的SEC委員職涯始於2002年，當時安隆（Enron）、世界通訊（WorldCom）破產醜聞令華爾街及政府監管機構成為眾矢之的。Atkins任職期間被視為最保守的SEC委員，對自由市場的支持立場強烈。他也強調投資人的教育，並對透過網路欺騙投資人、操縱市場、涉入龐氏騙局等詐欺者加強執法。
與此同時，Atkinsz反對重罰涉嫌欺詐行為的公司，認為這無法遏制犯罪。Atkinsz曾在2006年夏天引發爭議，當時他聲稱，企業在揭露股價利多前向高階主管發放股票期權的做法不構成內線交易。
Atkins並在2017年加入鼓吹加密貨幣的組織「Token Alliance」。
另一方面，鮑爾4日在《紐約時報》（The New York Times）舉行的「DealBook Summit」指出，比起美元，比特幣更像是黃金。「人們將比特幣當成一種投機資產。它很像黃金，只是已虛擬且數位化。」
鮑爾不認為比特幣會傷害Fed或美元，強調比特幣並未被當成主要支付方式，且由於其波動性高、人們並未將之視為可靠的保值工具，「比特幣並非美元的競爭者，主要是跟黃金競爭」。
被詢問到建立比特幣儲備的可能性時，鮑爾強調，Fed的目標是維繫銀行系統的「安全與穩定」。他認為，加密貨幣生態體系跟傳統金融銀行的互動，應該不會威脅後者的體質。他並表示，規範加密貨幣產業並非Fed的職責。
比特幣應聲跳高。CoinDesk報價顯示，截至台北時間5日上午8時21分左右，比特幣報98,711.73美元、較24小時前上漲0.13%；盤中最高一度攀升至99,177.52美元、直逼100,000美元整數關卡。
手上握有大量比特幣的獨立商業智慧提供商微策略（MicroStrategy）、加密貨幣交易所Coinbase Global Inc.、比特幣採礦商MARA Holdings, Inc. 4日股價也應聲大漲8.72%、6.98%、3.30%。
美國晶片設計工具供應商新思科技（Synopsys, Inc.）於美股週三（12 月 4 日）盤後公布 2024 會計年度第 4 季（截至 2024 年 10 月 31 日為止）財報：營收年增 11.5% 至 16.36 億美元，非依照美國一般公認會計原則（non-GAAP）每股稀釋盈餘年增 13% 至 3.40 美元。
Yahoo Finance網站顯示，分析師預期新思科技第4季營收、non-GAAP每股稀釋盈餘各為16.3億美元、3.3美元。
新思科技表示，美國政府現行實體名單（Entity List）限制（出口管制限制）若沒有出現變化，2025會計年度第1季（截至2025年1月31日為止）營收預估將介於14.35-14.65億美元之間（中間值為14.5億美元）、non-GAAP每股稀釋盈餘預估將介於2.77-2.82美元之間（中間值為2.795美元）。
分析師預期新思科技第1季營收、non-GAAP每股稀釋盈餘各為16.4億美元、3.52美元。
（Source：新思科技）
新思科技預估，2025會計年度（截至2025年10月31日為止）營收將介於67.45-68.05億美元之間（中間值為67.75億美元）、non-GAAP每股稀釋盈餘將介於14.88-14.96美元之間（中間值為14.92美元）。
分析師預期新思科技2025會計年度營收、non-GAAP每股稀釋盈餘各為69.1億美元、14.89美元。
Reuters週三報導，新思科技2025會計年度營收預估值之所以低於預期，部分是受到美國政府緊縮管制導致中國市場銷售看跌影響。
新思科技董事長兼執行長Sassine Ghazi週三指出，人工智慧（AI）驅動的運算重塑正在加速科技研發的速度、規模和複雜性，進而擴大了Synopsys解決從矽晶片到系統工程挑戰的機會。
新思科技週三上漲3.12%、收588.00美元，創7月23日以來收盤新高，年初迄今上揚14.19%。新思科技盤後大跌7.31%至545.01美元。
晶片設計工具商 Synopsys 營收展望遜預期、盤後跌 7%
新的 AI 模型提供天氣不確定性和風險的預測，分析所有天氣變化的可能性，在 15 天前做出更準確的天氣預測。
Google DeepMind 新開發的「GenCast」是一種擴散模型（diffusion model），適應地球的球形形狀，並學會以最新天氣狀態輸入來準確生成未來天氣場景的機率分布。
Google DeepMind 之前開發的模型（如 2023 年的 GraphCast）提供對未來天氣單一、最佳的估計。相較之下，GenCast 包含 50 種甚至更多的預測組合，每項預測代表一種可能的天氣軌跡。
GenCast 進行預測，可比歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）ENS 提供更好的日常天氣和極端天氣預報，最多可產生 15 天天氣預報。
Google 使用截至 2018 年的歷史天氣資料對 GenCast 進行訓練，然後使用 2019 年的資料進行測試比對。在多達 1,320 個組合中，GenCast 多達 97.2% 比 ECMWF ENS 更準確，而在超過 36 小時的預報時效下，準確率高達 99.8%。不只如此，GenCast 更能預測炎熱、寒冷、風速強勁等極端天氣。
值得關注的是，GenCast 在單一 Google Cloud TPU v5 只要花 8 分鐘，就能建立 15 天天氣預測的所有可能性，若在擁有數萬個處理器的超級電腦則需要好幾個小時。
現在 Google 已將 GenCast 打造成開放模型，提供程式碼和權重，期望加速天氣和氣候領域的研究。
天氣影響所有人的決定、安全及生活方式，隨著氣候變遷在世界各地引發更多極端天氣事件，如 GenCast 帶來準確且值得信賴的天氣預報更為重要。
Google DeepMind 打造天氣預報新模型，8 分鐘建立 15 天天氣預測
