🔥退將、統媒惡意醜化質詢內容🔥
文：台灣基進組織部主任 李雨蓁 Lí Ú-chin
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#惡意扭曲並不會顯得你比較懂
#混合戰應變為什麼重要說給你聽
　
看到朋友傳來的訊息，說 3Q 陳柏惟又被惡意中傷，說很為他擔心，果不其然，點開新聞通知又是一連串惡意扭曲柏惟問政的攻擊。
　
這場戰不好打，對方是中國黨幹部、統媒、御用網紅名嘴傾巢而出，就是要拉柏惟下馬。
　
就像這位陸軍退役少將于北辰昨晚在TVBS節目上醜化訕笑，今日中時馬上跟上嘲諷，這就是象徵。究竟是 #惡意操作罷免？還是要 #降低台灣對於混合戰的應變？
　
昨天柏惟針對混合戰進行質詢，我們來看看同一場質詢不同的報導。沃草是這樣描述的：
　
「陳柏惟指出，北約設有混合戰應變中心，模擬包含資訊戰攻擊在內的各種可能情境，以因應現代戰爭，呼籲國防部應參考，成立專責小組研議跨部會應變機制。邱國正也承認政府面對這類攻擊，從以往設定的平時、戰時狀態轉換將更加失去時間的彈性，但對是否成立專責小組未正面回應。」
　
網路科技的發展，改變現代戰爭的面貌。戰爭變得更隱蔽，更加難以提防。
　
柏惟是要提醒國防部，要面對混合戰應更加積極，像北約就有專責的應變中心；而部長也有相關回應。
　
這不是一個很好的質詢嗎？
　
人家在講東，退將、統媒在講西。斷章取義，片面曲解。
　
這也顯現了這場反罷免的戰難打。面對中國黨幹部、統媒、御用網紅、地方派系複合式攻擊，雖然艱困，但我們永不畏戰。
　
　
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喔～對了！另外，如果退將于北辰先生不了解混合戰，那以下提供您參考。
　
Q1：混合戰是隨便抓網路文章就引用的名詞？

A1：2019年國防大學軍事共同教育中心上校教官黃柏欽發表了一篇學術文章「戰爭新型態－『混合戰』衝擊與因應作為」。其中提到混合戰呈現當前資訊、科技時代的戰爭模式，運用混合與創新、不對稱的戰術、戰法，破壞目標國政經穩定與城市發展，攻擊新聞及言論自由弱點，造成受攻擊目標的挑戰。因此，為有效因應混合戰的威脅型態，需提高對混合威脅的互信合作與厚實遭受混合攻擊的復原能力，強化訊息管理與查證能力，以調整、建立適應混合戰的打擊能力。
　
另外，同篇文章提到，「混合戰」自提出後，起初並未引起各界高度的關注，然隨著俄羅斯在克里米亞、烏東的行動和2018年1月敘利亞內戰中，俄羅斯駐敘利亞的赫梅明空軍基地遭到無人機攻擊事件，以及近年屢遭媒體報導的俄羅斯以網路平臺影響美國與歐洲國家的選舉等等，混合戰型態日益成為歐洲各國高度關注趨勢，成為歐盟與北約加強合作的重要因素。
　
霍夫曼（Frank G. Hoffman）所著的《二十一世紀衝突：混合戰的興起》（Conflict in the 21st Century: the Rise of Hybrid Wars），對混合戰的定義如下：

未來的對手更加聰明，並且鮮少將自己限縮在他們工具箱裡的單一工具。傳統的，不規則的和災難性的恐怖主義挑戰將不會是明確、清楚的樣態；他們都將以許多形式呈現。戰爭模式的模糊，誰參戰的模糊，以及使用什麼技術，產生廣泛多樣性與複雜性，稱之為 #混合戰。

Q2：國安會和各部會就已經在做的事情，研議混合戰應變中心的重要性是瞎說？

A2：目前因應中國對台混合戰，去年國安局等單位加強整合假訊息的情蒐及相關違法行為的偵辦，我們看到這些假訊息的澄清就會回到和各部會相關的主題，由各該部會來做澄清或處理，比方國防部、外交部、農委會等等。但是，這恐怕無法因應中國對台灣大量散布假訊息，重點在於對台灣社會的認知作戰，讓民眾對於民主失去信心等等，而攻擊我國政府施政就是很重要的手段。
　
另外，根據國安會組織法，國家安全會議為總統決定國家安全有關之大政方針之諮詢機關。除了現有的諮詢機關，我們認為執行的落實也應該加強。
　
2008年北約成立混合戰應變中心（the NATO Cooperative Cyber Defence Centre of Excellence; CCDCOE）。這個中心主要是由29個國家的跨領域專家組成，成員的背景包括軍隊、政府部門、學界、業界，來自奧地利、比利時、保加利亞、克羅埃西亞、捷克、丹麥、愛沙尼亞、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、義大利、拉脫維亞、立陶宛、蒙特內哥羅、荷蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、羅馬尼亞、斯洛伐克、斯洛維尼亞、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英國、美國。
　
從2010年開始，每年北約的混合戰應變中心都會舉辦演練，讓資安專家可以用實情演練，提升能力來捍衛國家的資通訊系統和關鍵基礎設施。這些演練模擬大型且混合性的資通安事件，包括在策略性的決策、法律和公眾溝通的各種層面因應。
　
2019 年，這個中心進行了史上最大規模混合戰演練─ Locked Shields 計畫。假設「一個虛構的島嶼國家 Berylia 正在經歷不斷惡化的安全局勢」，「該國正在進行全國大選」。Berylia 面對供水、電力、通訊網路等民生基礎設施的網路攻擊；而這些網路攻擊的破壞造成民心騷動，甚至威脅大選計票結果的公正性，影響選舉結果。演習的目標是整合國家網絡快速反應小組，在巨大的壓力下維持各種系統的運作，並解決國家協調機制、執法選擇和戰略溝通的能力。CCDCOE 指出這項演習除了是北約相關部門的「年度壓力測試」，同時也具有整合各會員國網路防禦、執法與相關戰略社群的重要意義。
　
北約的經驗給台灣的啟示就是，我們需要了解類似的任務，目前在台灣有哪些單位在因應？未來應該有哪些單位的人力加入？需要有哪些能力養成和制度的配套？這都需要跨部會的整合，甚至應研議有專責的單位來做這些統合的工作。

#看完覺得混合戰不重要嗎?
#那些說不重要的人都別有居心吧

開發軟體再也不是難事！看AI技術如何讓企業事半功倍

2020.08.20 by 鄭興 作者簡介

在資訊人才匱乏之際，AI工具開始深入軟體開發的各個階段，有效協助開發人員節省測試、尋找BUG的時間，讓開發軟體不再是件難事。

隨著科技日新月異，資訊軟體在各行各業中的使用率大幅提高，企業中軟體相關專案大量增加。然而在資訊科技跟軟體應用蓬勃發展的背後，愈來愈多企業發現自己面臨一個問題：軟體人才匱乏，無法有效進行軟體生命週期管理，投入大量成本卻仍無法保證產出的品質。

據Standish Group 2018年發布的CHAOS報告調查指出，近半數軟體專案會發生延宕、超出預算、無法達到預期目標的狀況，另外近20%的專案直接宣告失敗。因此，如何改善資訊系統導入和軟體開發的效率，將是企業在競爭中設法脫穎而出的重要議題，而與此同時，AI科技也在改善軟體開發流程上逐漸發揮其巨大的影響力。

新一代的AI軟體開發工具可以協助開發者產出更好的文件、更可靠的程式碼，以及更到位的專案管理。

AI技術之所以能夠改善軟體開發工作，源自現在軟體開發的重要潮流：開源（Open Source）程式碼。「開源」使得大量程式碼片段被分享和重複使用，同時集結眾人的智慧與經驗使之不斷優化。這些紀錄成為AI科技的重要資料基礎，在機器學習和自然語言分析（Natural Language Processing）等技術的支持下，新一代的AI軟體開發工具可以協助開發者產出更好的文件、更可靠的程式碼，以及更到位的專案管理。

筆者從以下5個軟體開發階段出發，觀察AI技術如何協助開發者達成需求。

1. 需求管理

需求蒐集與管理往往是決定專案時程、成本甚至成敗的關鍵。因此，能夠分析需求文件的工具應運而生。有些軟體廠商提供了強化的管理工具，能透過自然語言分析找出描述不完整、未明確定義或是前後矛盾處，並提供調整建議，進而改善文件品質。據已在使用此類工具的公司回報，其可有效降低超過一半以上檢閱需求文件的時間。

2. 程式開發

隨著機器學習的深化，除了基本的語法提示，AI還可以自動產生相關的程式片段供開發人員參考，有效減少開發人員敲打鍵盤的次數，並大幅減少發生錯誤的機會。同時，錯誤偵測工具大幅降低開發人員查找錯誤所需的時間。知名遊戲廠商Ubisoft就曾表示，使用機器學習相關技術使他們能夠在進入測試階段之前就發現70%的錯誤。

3. 軟體測試

在軟體開發過程中，開發人員時常會使用自動測試工具執行QA（品質保證工程師）撰寫的測試情境，以確保軟體的品質。通過AI的輔助，這些測試工具不再限於自動執行，而是可以自動產生測試案例，擴大測試情境的同時節省測試人員的時間，進而縮短軟體測試整體時程。

4. 上線部署

部份軟體錯誤只有在指定環境中完成部屬後才會發生，但AI可以藉由分析過往的程式碼及軟體日誌提前預估錯誤，並且加速查找根本原因並減少復原所需時間。除此之外，AI也可以分析、優化系統運行參數及環境參數，從而提高程式執行效率，減少營運成本。

5. 專案管理

數家新創公司對大量過往軟體開發專案進行分析後，推出了可以預估新專案的技術難度、所需開發資源以及時間軸的工具，以期增加專案規劃的精確性並提高執行效率。像是法國電信公司Orange便已使用AI工具取代人力，自動更新專案時程及範圍。

雖然有些專家預測，在未來世界AI會自動撰寫所有程式，不過在我們可期的時間內，人類仍將是大部分程式的創造者。如何使用AI工具協助人們進行軟體開發，從而實現企業的未來願景，值得企業仔細考量。

資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/58925/ai-software-development?fbclid=IwAR0Faev8Zwcu-1agI0WmiEfxN-lxJf6TB0sw0qbAwtZhE5rw0x8-t59dsO4

開發軟體再也不是難事！看AI技術如何讓企業事半功倍

2020.08.20 by 鄭興 作者簡介

在資訊人才匱乏之際，AI工具開始深入軟體開發的各個階段，有效協助開發人員節省測試、尋找BUG的時間，讓開發軟體不再是件難事。

隨著科技日新月異，資訊軟體在各行各業中的使用率大幅提高，企業中軟體相關專案大量增加。然而在資訊科技跟軟體應用蓬勃發展的背後，愈來愈多企業發現自己面臨一個問題：軟體人才匱乏，無法有效進行軟體生命週期管理，投入大量成本卻仍無法保證產出的品質。

據Standish Group 2018年發布的CHAOS報告調查指出，近半數軟體專案會發生延宕、超出預算、無法達到預期目標的狀況，另外近20%的專案直接宣告失敗。因此，如何改善資訊系統導入和軟體開發的效率，將是企業在競爭中設法脫穎而出的重要議題，而與此同時，AI科技也在改善軟體開發流程上逐漸發揮其巨大的影響力。

新一代的AI軟體開發工具可以協助開發者產出更好的文件、更可靠的程式碼，以及更到位的專案管理。

AI技術之所以能夠改善軟體開發工作，源自現在軟體開發的重要潮流：開源（Open Source）程式碼。「開源」使得大量程式碼片段被分享和重複使用，同時集結眾人的智慧與經驗使之不斷優化。這些紀錄成為AI科技的重要資料基礎，在機器學習和自然語言分析（Natural Language Processing）等技術的支持下，新一代的AI軟體開發工具可以協助開發者產出更好的文件、更可靠的程式碼，以及更到位的專案管理。

筆者從以下5個軟體開發階段出發，觀察AI技術如何協助開發者達成需求。

1. 需求管理

需求蒐集與管理往往是決定專案時程、成本甚至成敗的關鍵。因此，能夠分析需求文件的工具應運而生。有些軟體廠商提供了強化的管理工具，能透過自然語言分析找出描述不完整、未明確定義或是前後矛盾處，並提供調整建議，進而改善文件品質。據已在使用此類工具的公司回報，其可有效降低超過一半以上檢閱需求文件的時間。

2. 程式開發

隨著機器學習的深化，除了基本的語法提示，AI還可以自動產生相關的程式片段供開發人員參考，有效減少開發人員敲打鍵盤的次數，並大幅減少發生錯誤的機會。同時，錯誤偵測工具大幅降低開發人員查找錯誤所需的時間。知名遊戲廠商Ubisoft就曾表示，使用機器學習相關技術使他們能夠在進入測試階段之前就發現70%的錯誤。

3. 軟體測試

在軟體開發過程中，開發人員時常會使用自動測試工具執行QA（品質保證工程師）撰寫的測試情境，以確保軟體的品質。通過AI的輔助，這些測試工具不再限於自動執行，而是可以自動產生測試案例，擴大測試情境的同時節省測試人員的時間，進而縮短軟體測試整體時程。

4. 上線部署

部份軟體錯誤只有在指定環境中完成部屬後才會發生，但AI可以藉由分析過往的程式碼及軟體日誌提前預估錯誤，並且加速查找根本原因並減少復原所需時間。除此之外，AI也可以分析、優化系統運行參數及環境參數，從而提高程式執行效率，減少營運成本。

5. 專案管理

數家新創公司對大量過往軟體開發專案進行分析後，推出了可以預估新專案的技術難度、所需開發資源以及時間軸的工具，以期增加專案規劃的精確性並提高執行效率。像是法國電信公司Orange便已使用AI工具取代人力，自動更新專案時程及範圍。

雖然有些專家預測，在未來世界AI會自動撰寫所有程式，不過在我們可期的時間內，人類仍將是大部分程式的創造者。如何使用AI工具協助人們進行軟體開發，從而實現企業的未來願景，值得企業仔細考量。

資料來源：https://www.bnext.com.tw/art…/58925/ai-software-development…

主持：Raymond Lai

把花生留住，請付費支持：轉賬至滙豐銀行 023-280233-838，抬頭 HONG KONG INTERNET RADIO LIMITED
花生網頁: www.hkpeanut.com
FB專頁: https://www.facebook.com/hkpeanut/

剷平瀑布後, 這次農田完整建造 (✿´‿`)

此模組包的靈感是取自於
亨利·戴維·梭羅的散文 【湖濱散記/瓦爾登湖】
注重於探索大自然的美麗, 更多自定義建造,
擴展的農田, 釣魚, 烹飪.

http://www.lifeinthewoods.ca/

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一位馬來西亞人來玩麥塊 ( 當個創世神 / 我的世界 ) 的實況過程紀錄.

Life In The Woods Renaissance gameplay by a Malaysian Chinese in Mandarin language.