人人都恨電腦病毒,但我居然玩了一個下午

在電腦病毒博物館中綠葉、彩虹、普普風的圖案展示,為我們展現了去除「致毒」部分後留下的美學和資訊價值。
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本文來自合作媒體 愛範兒 ,INSIDE 授權轉載。

根本停不下來!

電腦病毒竟然和小遊戲一樣好玩。

在一個叫 The Malware Museum 的線上博物館裡,發現了一批帶有「復古」氣息的電腦病毒。

▲WALKER 病毒:老闆叫我來查尋你的電腦

有沒有想起 32 位像素紅白機?但其實它們的年紀,可能比你還要大。

在體驗中的某一刻,甚至覺得它們的「萌」,超越了歷史。

▲ZHU 病毒:中國製造,這個配色很有特色

你可能好奇如何「玩」這些 DOS 時期的酷炫電腦病毒?

電腦病毒博物館專門將這些病毒「搬上」了網頁版的 JavaScript 模擬器。使用網頁交互,不同電腦、不同操作系統的人都可以體驗到感染 DOS 時期病毒的場景。

有些病毒更像是一種普普風的數位藝術,讓人眼花繚亂卻又不失美感。

雖然它們時代遙遠,但卻有著一種濃濃的現代感。很好奇當年的工程師們是怎麼做出這麼有趣的病毒的。Q CASINO 病毒強迫使用者在保存檔案時「賭」上一局。如果輸了,你的檔案也就沒了。

▲Q CASINO 病毒:簡直就像玩角子老虎台

大多數電腦病毒帶有電子音背景。配合彈窗畫面,懷舊感十足。

▲HYMN: 總有一種 Windows 電腦當機的錯覺

當你看著這些「魔性」的中毒界面不能罷休,想要瞭解更多的知識卻無從下手?

專家們一點都沒閒著。在這個線上博物館還設有《電腦病毒的歷史》講座,讓你知道這些神奇界面背後有趣的故事。

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惡意檔案博物館是互聯網檔案館(Internet Archive)中的一個計畫。

互聯網檔案館同樣是一個「神奇」的網站,作為一個非盈利的數位博物館,除了古老的電腦病毒,在這裡有數百萬可以免費下載的書籍、音樂、影片。

但其中最有名的項目要屬網頁時光機(Wayback Machine)。

從 1996 年開始,這個時光機就在給整個互聯網做備份,輸入網址後選擇日期,就能「穿越」回去,找回消失或被修改過的網頁。

「玩」了這麼多病毒,不怕電腦癱瘓?

▲MARKIZ 病毒:從沒見過你這麼 HIGH 的病毒

這個博物館的「館長」是網路安全專家米克·海波寧(Mikko Hypponen),想要成為優秀的網路安全專家,不研究一下病毒怎麼行?海波寧已經研究了 20 多年電腦病毒歷史,博物館早期的病毒「展品」就是他提供的。

他修改了這些病毒的程序,剝離其中的「感染源」,只留下好玩好看的「展品」供展示

▲ELVIRA.COM 病毒:這不就是星際大戰的滾動字幕嗎

早年的病毒只是出於駭客的興趣,大部分病毒並無太大殺傷力,甚至有些還賣萌說:

「我其實是一個很溫柔的病毒。」

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▲SKYNET 病毒: 作為一個病毒這樣賣萌真的好嗎?

1969 的 Cookie Monster 被認為是最早出現的病毒, 這個「不務正業」的病毒只會終止電腦的所有進程,只需輸入「Cookie」就能破除魔咒。

▲MARINE 病毒:我小學一年級的畫作也能拿來做病毒?

Techno 也是一個有趣的病毒,它會侵佔電腦的命令檔案,快速播放電子音科技感舞曲長達 110 秒,直到 TECHNO 字樣布滿整個螢幕,而在開機十次之後,它又會再放一遍。

▲TECHNO 病毒:媽媽,就是這個病毒殘害了我的耳朵。

別樣的技術美學

上世紀 90 年代末是病毒的繁榮期,其實,在當年的 DOS 系統下尚未出現圖形交互界面,想要繪制出如此動感的畫面,並不是一件很容易的事情。當時的先驅們為了一時的炫技,想必也是頗費了一番心思。

▲AA 病毒:我做 PPT 也用這個「棋盤式」動畫

在電腦病毒博物館中綠葉、彩虹、普普風的圖案展示,為我們展現了去除「致毒」部分後留下的美學和資訊價值。

▲VIRDEM 病毒:H&M 今年流行這個花色的裙子

由於系統的更新換代,這些古老的病毒們早已不再具備實際上的危害,甚至從現代技術眼光看來,有些病毒的編寫顯得頗為稚嫩粗糙。

病毒同樣是時代的記憶,他們曾經在那個時代留下了影響。如果沒有電腦病毒博物館,這曾經有趣的歷史,就會不經意間,與你我彼此錯過。


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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