【陸晶片駭美企】傳中國透過駭客晶片攻擊近 30 家企業 名單赫見蘋果、亞馬遜

據匿名政府和企業消息來源表示,亞馬遜網路服務 (AWS) 和蘋果公司運營的資料中心設備,可能遭中國政府透過設備製造過程中所植入的微型晶片長期監控;不過,蘋果和亞馬遜,皆否認了這項消息。
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原文刊登於 鉅亨網 ,編譯羅昀玫,INSIDE 獲授權轉載。

《彭博商業周刊》今 (4) 日發表的專題報導表示,據匿名政府和企業消息來源表示,亞馬遜網路服務 (AWS) 和蘋果公司運營的資料中心設備,可能遭中國政府透過設備製造過程中所植入的微型晶片長期監控;不過,蘋果 (AAPL-US) 和亞馬遜 (AMZN-US),皆否認了這項消息。

該報導詳盡敘述了中國如何透過微型晶片,駭進全美近 30 家企業,其中包括亞馬遜、蘋果。2015 年 9 月,亞馬遜以五億美元收購 Elemental Technologies ,爾後 Elemental 與亞馬遜網路服務 (AWS) 合作,為美國中央情報局打造雲端計算中心。

Elemental 安裝昂貴的伺服器,藉以處理視訊壓縮等工作,這些伺服器的組裝是由美超微電腦公司 (Super Micro Computer) ,位於中國的工廠負責組裝。

2015 年春末第三方檢測的測試人員發現,Elemental 送來的主機板中所插入的微型晶片,並不是主機板最初設計的一部分,隨即亞馬遜通報美國當局,經調查後,結果令情報界不寒而慄。

調查人員確定,這些晶片允許駭客在任何網路中,建立秘密通道;多名知情人士表示,這些主機板,在中國工廠生產過程中,就被解放軍單位植入駭客晶片。

該報導指出,這些微型晶片被用於收集美國公司的知識產權和商業機密。

Apple、AWS 和 Super Micro 對報導提出質疑,蘋果公司表示,它沒有找到該報導宣稱的晶片。Super Micro 公司表示,並未在製造過程中,發現這種微型晶片。

蘋果公司強調,「我們非常失望的是,彭博的記者在與我們交流時,並未對他們或他們的消息來源可能是錯誤或誤導的可能性抱持開放態度。他們與 2016 年發生的事件混淆,2016 年我們在其中一個實驗室的某個 Super Micro 伺服器上發現一個受感染的驅動程式,調查發發現這是單一偶發性事件,而不是針蘋果所作的針對性攻擊。」

亞馬遜聲明表示,「彭博報導 AWS 在收購 Elemental 公司時,就知道其供應鏈涉及惡意晶片問題或硬體竄改,這不是真的。」

SuperMicro 發言人 Perry Hayes 回應,「中國政府沒有直接介入有關操縱 Supermicro 伺服器的問題。」並發表聲明,網路供應鏈安全是一個共同關注的問題,中國也是受害者。

美國聯邦調查局 (FBI) 和代表中央情報局 (CIA)、國家安全局 (NSA) 的國家情報總監對此事拒絕發表評論。

中國長期被世界各國懷疑從事大規模的間諜活動,但基於硬體製造的間諜活動卻很少被提及。該報導中引述一位美國政府官員表示,中國的目標是長期獲取高價值的公司機密和入侵敏感的政府網路。

美國科技公司使用的大多數電子元件都是在中國生產的。在過去一年中,零組件製造商華為、中興通訊,以及中國監控產品製造商海康威視等公司都遭受美國政府的強烈懷疑和審查。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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