生成式 AI對資安的威脅與機遇

課程概要

分析生成式 AI 在資安領域的應用，以及近期相關資安事件，並探討如何有效利用 AI 增強安全性，同時應對其帶來的新挑戰。

課程大綱

1. 生成式 AI 在資安中的應用與挑戰

生成式 AI 的基本概念

生成式 AI 在資安中的具體應用

生成式 AI 帶來的潛在風險與挑戰

2. 近期生成式 AI 相關的資安事件

近期生成式 AI 資安事件概述

事件分析與影響評估

從事件中學到的教訓

3. 應對生成式 AI 帶來的新挑戰與增強資安的策略

生成式 AI 資安風險管理策略

利用 AI 增強資安的技術與方法

未來發展趨勢與應對措施

3. 結論

多言語と時間管理、そして健康管理―会社での1年間の学びと成長

 会社でのこの 1 年間の歩みを振り返ると、私の経験を形作った 3 つの重要な要素、つまり言語、時間管理、医療の重要性に気付きました。

1. 言語: この会社での私の役割で最も重要な側面の 1 つは、さまざまな地域や部門の同僚と協力する必要があることです。日本の顧客とのコミュニケーションであれ、ソウルや東京のカウンターパートとのやり取りであれ、言語能力は効果的なコミュニケーションを促進し、強固な関係を築く上で重要な役割を果たします。

2. 時間管理: 経営陣が常に目標を追いかける、ペースの速い環境で働くことで、1 日のあらゆる瞬間を最大限に活用することの重要性を学びました。立て続けに会議に出席することから管理業務の処理まで、時間を効率的に管理する能力は、生産性を維持し、期限を守るために不可欠になっています。

課題はありますが、時間管理のテクニックを習得することで、仕事と私生活のバランスを保つことができ、役割の要求に圧倒されることなく、毎日を最大限に活用できるようになりました。

3. 健康管理: さまざまな国に頻繁に出張する必要がある地域担当として、健康管理を優先することは私の健康にとって最も重要です。月に少なくとも 2 回の出張があるため、仕事の義務をこなしながら健康で元気な状態を保つことは常に課題でした。家族のサポートに心から感謝しています。彼らの揺るぎないサポートのおかげで、私生活は大丈夫だとわかって、安心して仕事に集中できました。

振り返ってみると、日本語、英語、さらにはフランス語などの言語を習得するためにもっと時間を費やしておけばよかったと思います。語学力を高めていれば、仕事がやりやすくなっただけでなく、さまざまなバックグラウンドを持つ同僚や顧客とより良い関係を築く機会も得られたでしょう。

 COVID-19 旅行限制取消後，漫遊服務的變化

漫遊服務需求增加

隨著 COVID-19 旅行限制取消後，使用漫遊服務的旅客數量大幅增加。這些旅客期望獲得高品質的行動漫遊服務，因為他們的漫遊體驗直接體現了歸屬業者的品牌價值。然而，漫遊網路問題很常見，並且會嚴重影響用戶滿意度。

漫遊問題的識別

及時識別和解決這些問題至關重要，但通常只有在以下情況下才能識別：

• 執行團隊成員及其朋友和家人
• 來自企業帳戶的 CxO
• 服務可用性至關重要並由 SLA 追蹤的 IoT 企業帳戶
• 客戶偶爾會透過社群媒體進行檢舉

大多數後付費和預付費消費者對漫遊收入的貢獻較高，他們通常不會報告問題，而是尋找替代漫遊服務。

常見的漫遊網路問題

1. 連線問題

   • 無訊號：使用者到達新國家後可能無法收到任何訊號，無法進行通話、簡訊或資料使用。
   • 訊號間歇性：頻繁的訊號遺失會導致服務不可靠。
   • 註冊失敗：設備可能無法在本地網路註冊。

2. 成本高

   • Bill Shock：由於漫遊資費，數據、通話和簡訊費用出乎意料地高。
   • 數據使用：如果管理不當，高數據使用量可能會導致極高的費用。

3. 體驗品質

   • 數據速度慢：與本地用戶相比，漫遊用戶的數據速度通常較慢。
   • 通話品質差：語音通話可能會出現品質不佳的情況，包括迴聲、斷線和延遲。

4. 相容性問題

   • 頻段：用戶設備可能不支援本地網路使用的頻段頻率。
   • 技術差異：技術標準的差異（例如，GSM 與 CDMA）可能會阻止使用者連接到本地網路。

5. 身份驗證問題

   • SIM 卡問題：本地網路可能無法辨識使用者的 SIM 卡。
   • APN 設定：不正確的 APN（存取點名稱）設定可能會阻止存取行動資料。

6. 政策及限制問題

   • 網路限制：某些網路可能會限制漫遊用戶的存取。
   • 被封鎖的服務：漫遊用戶可能會被封鎖某些服務，例如網路共用或使用行動熱點。

7. 服務配置問題

   • 漫遊設定不正確：家庭網路可能沒有正確配置漫遊協定或轉向設定。
   • 設定檔問題：使用者設定檔可能不會更新以反映漫遊功能。

8. 計費和帳戶問題

   • 預付費帳戶問題：由於漫遊費較高，預付費用戶可能很快就會用完信用額度。
   • 帳戶限制：某些帳戶預設可能未啟用漫遊。

9. 使用者錯誤

• 手動網路選擇：使用者可能會手動選擇次優網絡，從而導致連線問題。
• 漫遊已停用：用戶可能在沒有意識到的情況下在其設備上禁用了漫遊。

Mobileum 的客戶體驗管理解決方案

Mobileum 的客戶體驗管理解決方案旨在即時監控服務故障和使用者體驗並向使用者發出警報。該解決方案專為利用高級分析、監控和診斷工具解決漫遊故障和客戶報告的問題而量身定制。

解決方案的優勢：

1. 即時監控與分析

   • 持續監控：提供網路效能以及服務品質 (QoS) 和體驗品質 (QoE) 的使用者體驗的即時可見性。
   • 主動警報：針對異常情況和與預期效能的偏差產生警報，以便快速識別和解決問題。
   • 主動測試：在觸發警報時進行主動測試，以確保維持性能標準。

2. 全面的資料收集

   • 詳細指標：收集有關成功率和失敗率、資料會話效能、資料速度和應用程式效能的資料。
   • 使用者行為分析：分析使用者行為和網路使用模式，以確定影響客戶體驗的常見問題和趨勢。

3. 進階診斷和故障排除

   • 根本原因分析：使用進階診斷來找出問題的確切原因，例如掉話、訊號品質不佳、資料會話失敗、裝置相容性、OTT 應用程式效能、視訊串流品質和應用程式層級的資料速度吞吐量。
   • 故障隔離：隔離網路內的故障，從而能夠快速解決特定問題，而不影響整體效能。
   • 自動解決工具：採用自動化工作流程快速解決常見問題，減少人工幹預並加速解決過程。

4. 增強的漫遊性能

   • 最佳化建議：基於效能數據和分析的自動化網路最佳化建議，包括轉向變更和服務策略修改。
   • 服務品質管理：透過管理服務品質 (QoS) 參數，確保為漫遊客戶提供一致且可靠的服務。

5. 使用者體驗提升

   • 個人化見解：提供個人使用者體驗的見解，使營運商能夠客製化服務以滿足特定的客戶需求和偏好。
   • 體驗保證：持續監控和調整網路效能，確保無縫的使用者體驗。

6. 協作解決問題

   • 資訊共享：與合作夥伴網路分享相關效能數據和診斷訊息，以確保漫遊客戶獲得一致且高品質的體驗。
   • 合作夥伴網路協作：促進家庭和存取網路之間的協作，以迅速有效地解決問題。

結論

透過解決這些領域的問題，Mobileum 的漫遊客戶體驗解決方案可確保營運商能夠有效管理、識別和解決漫遊故障和客戶報告的問題，從而增強客戶的整體漫遊體驗。隨著全球旅行的增加，提供高品質的漫遊體驗變得至關重要。透過主動解決常見漫遊問題並使用先進的分析和診斷工具，營運商可以確保為其漫遊客戶提供無縫且滿意的體驗。 Mobileum 的綜合解決方案專為滿足這些需求而量身定制，使營運商及其客戶都能從可靠、高效的漫遊服務中受益。

透過XGBoost框架建立金融商品演算法模型

 透過XGBoost框架建立金融商品演算法模型

課程進度／內容

(1) Python於亞洲矽谷計劃中扮演的腳色，及Python如何運用亞洲矽谷計劃 (2)基礎介紹與安裝、Python基礎類別、容器型態

大數據Python基礎選擇結構、迴圈

Python自訂函數、取用套件、例外處理

大數據Python中的Excel -Pandas介紹與實例

大數據Python中的Excel - Pandas金融數據解析介紹

智慧化實做台灣指數期貨技術分析理論與圖像化

智慧化建構台灣指數期貨交易演算法

透過AI模型XGBoost框架訓練台灣指數期貨演算法模型

透過AI模型XGBoost移動窗格研究方法與評價函數應用

台灣指數期貨報價並計算即時K線數據

透過串接即時K線，產生即時的交易訊號

串接台灣指數期貨交易所帳務下單與資金控管實務介紹

SS7 近期問題 #SS7 #MNP #TDM #M3UA # M2PA

SS7 MNP是甚麼 ?

SS7 (Signaling System 7) 是一種用於電信網絡中進行信令和控制信息交換的協議。它是一種在公共交換電話網(PSTN)和數字通信網絡中廣泛使用的協議。SS7協議使得電信網絡能夠執行多種功能，包括電話呼叫建立、短消息服務、呼叫轉接、號碼查詢、信用卡驗證等。

MNP (Mobile Number Portability) 手機號碼可攜帶性是指在不改變手機號碼的情況下更換服務供應商。在SS7中，MNP允許用戶保留其原始手機號碼，並在不同的移動網絡之間進行切換。這樣的過程涉及到在SS7網絡中的號碼查詢和轉發，以確保通話和短信能夠正確地路由到目標用戶。

 Mobile Number Portability (MNP)

Mobile Number Portability (MNP) 的主要目的是讓用戶可以在不改變手機號碼的情況下更換服務供應商。這樣做的好處是增加了用戶的靈活性和選擇權，鼓勵了競爭，促進了服務質量的提高。以下是MNP 衍生的一些用途：

1. 增加市場競爭力： MNP鼓勵了更多的競爭，因為用戶可以更容易地切換到其他供應商，這迫使供應商提供更好的服務和價格來吸引和保留客戶。

2. 提高服務質量： 為了留住現有客戶並吸引新客戶，供應商必須提供更高的服務質量和客戶滿意度。

3. 增加用戶忠誠度： 通過提供MNP，用戶可以更輕鬆地切換供應商，這迫使供應商提供更好的服務以留住客戶。

4. 促進創新： 面對更大的市場競爭，供應商被激勵不斷創新，推出新的服務和功能來滿足客戶需求。

5. 增加市場透明度： MNP促進了市場透明度，用戶可以更容易地比較不同供應商的價格和服務，從而做出更明智的選擇。

總的來說，MNP 對於促進市場競爭、提高服務質量、增加用戶選擇權和忠誠度都有積極的影響，這對於整個行業和用戶來說都是一個好處。

過去的 TDM 是甚麼 ?

TDM (Time Division Multiplexing，時間分割多路復用) 是一種在數位通信中用於將多個數位信號合併到單個信道中的技術。在TDM中，每個輸入信號被分割成固定長度的時間片段，這些時間片段依次輪流傳輸到輸出信道上。這樣，多個信號可以通過同一條傳輸媒介進行傳輸，而不會相互干擾。

在傳統的電話網絡中，TDM被廣泛用於將多個電話通話合併到同一條電話線路上，從而實現同時通話的能力。TDM還常用於數位電路交換系統和其他需要在不同數位信號之間進行有效管理的應用中。

隨著數位通信技術的發展，TDM已經被更先進的技術如IP（Internet Protocol，互聯網協議）所取代，因為IP能夠提供更高的靈活性和效率。

SS7 M3UA是甚麼 ?

SS7 M3UA (MTP Level 3 User Adaptation Layer) 是一種用於在IP網絡上傳輸SS7信令的協議。M3UA是SS7協議族中的一部分，旨在將SS7信令傳輸到基於IP的網絡中，以便在不同的網絡和設備之間進行通信。

M3UA協議通常用於替代傳統的TDM (Time Division Multiplexing) 網絡，使得SS7信令可以透過IP網絡傳輸，從而實現更高效的通信和更靈活的網絡配置。M3UA協議提供了一個標準化的接口，使得不同廠商的設備可以相互通信，從而促進了電信網絡的互通性和互操作性。

SS7 M2PA 是甚麼 ?

SS7 M2PA (MTP Level 2 User Peer-to-Peer Adaptation layer) 是一種用於在IP網絡上傳輸SS7信令的協議。它是SS7協議族中的一部分，旨在允許SS7信令在基於IP的網絡中進行傳輸，而無需通過傳統的TDM網絡。

M2PA協議定義了在IP網絡上傳輸SS7信令所需的機制和流程。它提供了一個對等的接口，允許兩個MTP (Message Transfer Part) 之間直接進行通信，而無需經過SS7的層級1 (MTP Level 1)。

M2PA通常用於連接SS7網絡中的不同設備，如信令網關和SS7網絡元素，以實現基於IP的信令傳輸。透過M2PA，這些設備可以通過IP網絡進行直接通信，從而提高了網絡的靈活性和效率。

怎麼樣，是不是很厲害 ?

精選 NVIDIA AI コースリスト公開！

Python データアナリスト、科学者、AIエンジニア（テキスト系）

1. [初級][Deep Learning] Getting Started With Deep Learning

深層学習の基本概念を紹介し、初心者が基礎を築くのに適しています。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-01+V1/

2. [初級][GenAI] Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing

現代の大規模言語モデルの基礎知識を習得し、テキスト処理の入門を行います。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-08+V1/

3. [上級][GenAI] Prompt Engineering With Llama 2

LLMに対するプロンプトエンジニアリングを学び、モデルの精度と実用性を向上させます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-12+V1/

4. [上級][GenAI] Augment Your LLM Using Retrieval-Augmented Generation

検索と生成を組み合わせて、モデルの実用性を高める方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/....../course-v1:NVIDIA+S....../

5. [上級][GenAI] Building RAG Agents for LLMs

LLMに基づくインテリジェントエージェントシステムの構築と展開について深く理解します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-15+V1/

6. [上級][Deep Learning] Introduction to Graph Neural Networks

グラフニューラルネットワークを探求し、テキストデータの構造化処理をさらに理解します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-05+V1/

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【Python】データアナリスト、科学者、AIエンジニア（画像系）

1. [初級][Deep Learning] Getting Started With Image Segmentation

画像分割の基本技術を学び、入門します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+L-FX-04+V2/

2. [初級][Deep Learning] Building Real-Time Video AI Applications

動画データの処理と応用を習得します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-IV-01+V1/

3. [上級][Deep Learning] Getting Started With AI on Jetson Nano

NVIDIAモジュールを紹介し、Jetson Nanoを使用してコンピュータビジョンプロジェクトを開発します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-RX-02+V2/

4. [上級][Graphics and Simulation] Synthetic Data Generation for Training Computer Vision Models

合成データを使用してモデルのトレーニング効果を向上させる方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-OV-10+V1/

5. [上級][GenAI] Generative AI with Diffusion Models

生成型AIの一般的なモデル（U-Nets、CLIP、Diffusionなど）を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-FX-14+V1/

6. [上級][Deep Learning] Disaster Risk Monitoring Using Satellite Imagery

実際の応用面で、衛星画像を使用した自然災害の監視を探ります。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-ES-01+V1/

7. [上級][Graphics and Simulation] Introduction to Robotic Simulations in NVIDIA Isaac Sim

ロボットシミュレーション技術をさらに学び、視覚応用の範囲を拡大します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-OV-03+V1/

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【C++】アルゴリズムエンジニア（計算加速系）

1. [初級][計算加速] An Even Easier Introduction to CUDA

CUDAの基本知識を学び、後続のコースの基礎を築きます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+T-AC-01+V1/

2. [初級][計算加速] Getting Started With Accelerated Computing With CUDA C/C++

CUDAを利用して既存のC/C++アプリケーションを加速する方法を探ります。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-04+V1/

3. [上級][計算加速] Fundamentals of Accelerated Computing With OpenACC

OpenACCを使用して異構アプリケーションを構築および最適化する方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+C-AC-03+V1/

4. [上級][計算加速] GPU Acceleration With the C++ Standard Library

C++標準ライブラリを利用してGPU加速を行う方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-08+V1/

5. [上級][計算加速] Scaling GPU-Accelerated Applications With the C++ Standard Library

スケーラブルなGPU加速アプリケーションを構築する方法を習得します。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-09+V1/

6. [上級][計算加速] Optimizing CUDA Machine Learning Codes With NVIDIA Nsight™ Profiling Tools

Nsightツールを使用してCUDA機械学習コードを最適化する方法を学びます。

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-AC-03+V1/

コースタイトル：AIGCにおける最近の情報セキュリティの課題と対策

 コース概要

本コースは、人工知能生成コンテンツ（AIGC）が現代の情報セキュリティにおいて直面する課題とその対策を包括的に紹介します。また、検索強化生成（RAG）の原理と応用、およびAIトレーニングと適正使用の考慮事項についても詳しく探ります。理論的な講義と実際のケーススタディを通じて、受講者がAIGCによるセキュリティリスクを理解し対処する能力を養い、情報生成におけるRAG技術の応用を習得し、AIモデルを適切にトレーニングおよび使用するための基本的な概念を確立します。

コース概要

1. AIGCによる情報セキュリティへの影響と事例
2. RAGの原理と応用
3. AIトレーニングと適正使用の考慮事項