Zoom 送中?非標準加密,可向中國傳送加密訊息、密鑰

Zoom 官方也承認的確存在一些失誤,讓視訊會議內容可能傳往中國。
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中國色彩濃厚的 Zoom 最近持續爆出資安問題,NASA、Elon Musk 因資安隱憂,下令禁用 Zoom。加拿大多倫多大學公民實驗室(Citzan Lab)研究人員最新報告,Zoom 透過非標準加密方式,向中國傳送加密訊息,Zoom 更編寫了自己的加密方法,讓北京部分 Zoom 伺服器可以獲取保護這些訊息、視訊會議的密鑰。

Zoom 執行長袁征(Eric Yuan)向外媒 TechCrunch 回應:在正常操作時,Zoom 用戶端會嘗試連接到區域內及鄰近的主要數據中心,若多次嘗試連接卻仍因為網路擁塞或其他問題導致連線而失敗,將重新連接清單中的輔助數據中心。特別是在網路數據流量激增時,透過備用數據中心清單讓用戶端能連接使 Zoom 的服務保持穩定性。

然而,Zoom 在 2 月份表示,為了滿足中國快速增加用量,同時也將中國列入了備份數據中心的國際白名單,也就是說,非中國用戶在其他地區的數據中心會連接到中國伺服器,對此,Zoom 表示這是在極其有限的情況下才會發生的。不過,Zoom 發言人沒有具體指出化受影響的用戶數。

究竟為何稱端到端加密,先前 Zoom 則辯稱並沒有刻意誤導用戶,之所以會說「端到端」(end-to-end),是指「從 Zoom 端點到 Zoom 端點」間受到加密,且內容在 Zoom 雲端平台傳輸時,不會被解密。

Zoom 聲稱目前已經修改數據中心白名單,而公司專用及政府計劃的用戶不受此影響,即便如此還是難以解決及資安疑慮,畢竟仍然是自己的加密技術,公民實驗室(Citizen Lab)批評 Zoom 推出自己的加密技術,建立自己的加密方案,一直以來,專家就非常不認同公司建立自己的加密技術,安全性無法和數十年經過嚴格的審查的加密標準相比。

Zoom 在中國設有子公司,將密鑰發送到中國也讓人存疑。根據 Zoom 自己SEC文件顯示,在中國僱用了 700 名員工從事研發工作。 對於一連串資安引發的危機,Zoom 也宣布未來 90 天暫停新功能開發,與專家研議新的安全功能,編寫數據透明度報告,並擴大「漏洞賞金」計劃。

雖然 Zoom 齊全的會義功能相當好用,但是如果對資安有疑慮還是可以尋找其他管道,也可參考 INSIDE 本篇【當我們硬塞在家】遠距開會的視訊軟體,該用哪一個?除了 Zoom 以外,其他軟體之間的差異,找尋合適的視訊會議軟體。

核稿編輯:李柏鋒

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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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