【台商要繼續留在中國可得注意'雷"在哪裡！🧐】

資策會產業情報研究所(MIC)今天(28日)舉行線上研討會，學者指出，美🇺🇸中🇨🇳 關係回不去了，正帶動全球供應鏈重組，未來一個世界會有兩套系統。學者分析，台商近年並未從中國蜂擁撤退，但訂單的確有轉到東南亞等其他地方，未來若還要持續在中國經營，要注意「數據安全法」、「網絡安全法」以及監管措施。🔍🔍🔍

＃供應鏈重組
＃美中關係
＃台商
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蓋達瑞又在騙不懂的人了...
『我想有讀過PhD的人應該都知道
你是哪方面的研究者跟你讀的是under哪一個博士學位沒太大的關係
因為多數的博士學位探討的問題本來就不存在（不然沒有研究的必要）

所以一個人是哪方面的研究專家
我們通常是透過他研究的主題來判斷

譬如說高委員研究的是工業大數據
那就應該看看他的研究論文裡面是否有探討大數據的議題
https://www.researchgate.net/profile/Hung-An-Kao
可以看到高委員的很多研究都是關於工業4.0的研究
所以根據維基百科裡面提到
工業4.0是透過大量的數據分析而提升工業的一個概念
（雖然有任可能要砲我維基百科不專業，但基本上只是提供大家一個概念，煩請有懂工業4.0的朋友指教一下）

我認為他這樣說自己是大數據專家毫無問題
跨領域研究在博士學位裡面本來就很正常

什麼博士學位重要性其實不高騙騙外行人而已
真正重要的是你的研究是什麼類型幾篇發表

只能說這個自稱美國教授的人
確實有讓人懷疑的點
畢竟用讀的學位來判斷一個人是不是某一領域的專家
實在是有點外行

希望他下次能先去翻翻人家發的論文吧
會被這樣唬住的人
我只能說
可憐哪』

Re: [爆卦] 美國教授踢爆高虹安大數據招牌造假 https://disp.cc/b/163-e79b ｜爆卦原文 https://disp.cc/b/163-e777

物聯網的資安攻防大戰！臺灣該如何見招拆招？

110/09/22
曾繁安
科技大觀園特約編輯
資策會資安科技研究所王仁甫策略總監專訪

5G 科技讓萬物聯網的新紀元已經來臨，代表著機器與機器溝通，人類過上全自動化的超便捷生活不再是夢。但這同時也意味著科幻電影中，邪惡駭客組織攻占重要機關的主機系統，引發一連串資安問題，甚至攸關社會國家安危的重大事件，也可能在現實中發生！
科技帶來的便利與風險並存的這個世代，來聽聽資安專家——資策會資安科技研究所王仁甫策略總監的精彩分享，一起思考 5G 物聯網下面對的資安挑戰。

一起跟資安達人瞭解 5G 如何翻轉我們的生活！

「16 年前一個月黑風高的夜晚，博士班學姐的一通電話，讓我踏上資安這條不歸路……」

問起投入資安領域的契機，王總監用打趣的口吻開場。當時在學姐的建議下，他參與了設計國内第一個資安指標的工作，從此開啓與資安的不解之緣。自稱「資安界 56 哥」的王總監，雖非一般人熟悉的另一位仁甫兄，但他對科技資安研究的敏銳觀察與豐富經驗，肯定令人甘拜下風。

他談到，4G 網絡的發展令網紅經濟崛起，你我都不曾想像『點讚、訂閲、打開小鈴鐺』會變成一種常態。而接下來的 5G 物聯網，將帶來更大的轉變與衝擊。

為什麽比起 4G，5G 有「大頻寬、高速率、低延遲」的特性？這是因為目前 4G 所在電磁波區間（約 450 MHz ~ 3800 MHz）已塞滿用戶，讓網速變得越來越慢，因此人類便把腦筋動到頻率更高的毫米波頻段（約30 GHz ~ 300 GHz）。增加了 5G 的區段，就像從塞爆的車流中，移到空曠的新路上。而頻率越高，頻寬也越寬，這條道路不止空曠而且比原先的更寬闊，於是訊息的傳遞能暢行無阻，理論上可比 4G 快一百倍！

「5G 最重要的，就是可以達成邊緣運算（Edge Computing）。」

王總監舉例，自動駕駛和遠距醫療還未普及，是因為傳統仰賴的雲端運算（Cloud Computing），傳輸訊息的速度不夠快，且成本高。雲端運算可以比喻作中央集權制，凡事都要經過朝廷皇上批閲議決，效率自然較低；但邊緣運算就像地方分權，讓數據可以直接在收集端附近實時處理和分析，無需先上報到雲端進行存儲、管理和分析運算，節省了上傳等待運算的時間，也減輕網絡和服務器的負擔。

在高速公路和手術檯上，微秒之差就是生死關頭。而 5G 搭配邊緣運算，大大提高的數據傳輸速率與極低的延遲，讓自動車之間可以維持安全的相對距離，遠端控制的手術刀可以精準無差地落在正確的部位。

也有賴於 5G 科技，需要大量運算資源的人工智慧（Artificial Intelligence，AI）也可以實現。這些發展促成物聯網（Internet of Things, IOT）的建立，機器和機器之間可以達成溝通，整合各方數據資訊，迅速有效率地完成各種指令。小至個人智能家居，大至工廠機械、重要基礎設備如水壩、發電廠等等，都能踏入數位自動化的新境界。

越方便就越危險？機器與機器的連接也要小心

不過，5G 的特性也改變了用戶與網絡間的關係。傳統 4G 是直鏈狀的系統，由電信商自上而下提供網絡，再經由應用程式界面（Application Programming Interface，API）提供服務給用戶，存在一個封閉式的層級關係。但速率快、訊號覆蓋範圍較小的 5G（注1）， 則是由邊緣端、應用裝置及用戶組成，數據傳輸相互往來的三角形體系，不再有上下權限差別的限制。為了形成物聯網提供更多應用，5G 網絡也變得更對外開放，被駭入的風險也會提高。

研究專長為駭客行爲的王總監提到，如今網絡犯罪的作案手法越來越多元。過去搶匪洗劫銀行，還要擔心實體鈔票金條太重，扛不動。現在駭客只要動一動手指，就能利用惡意程式讓銀行的上億元瞬間消失；或使用勒索病毒，鎖定廠商的資料庫，再以巨額款項要挾，否則就把重要生產機密銷毀或公諸於世。

「5G 應用得越深，危害的情境就越高。」

未來 5G 物聯網可能面對的兩大資安威脅，包括用戶 IP 可能被駭入後，可能被用作惡意中繼站或跳板繼續攻擊另一方，讓受害者同時也成了加害者。再來，當物聯網涉及的層面越來越廣，假如被不法分子入侵掌控的是自駕車、基地台，甚至是重大國家基礎建設如水壩、發電廠等等，造成的損失傷害不堪設想！

網絡戰資訊戰開打，台灣如何接招還擊？

從個人角度，平時養成謹慎小心的習慣，不隨便亂點不明連接，隨時留意最新的網絡犯罪手法，是保護自己的不二法門。但在通訊科技發達的今時，第三次世界大戰很可能就在網路上發生，資安可是攸關國家安危的重大議題。

自 2016 年起，台灣便喊出「資安即國安」的口號，而王總監也參與在草擬「資安即國安」1.0 與 2.0 戰略的工作中。在1.0 戰略中，首要步驟就是將資安鐵三角（資訊安全、通訊安全、國家安全）正規化。政府也修訂相關法規，將資訊和網際空間延伸為國家主權的一環，並把駭客攻擊與竊取智慧財產，納入情報蒐集的工作，才能為網絡戰做好準備。

「守護要自己來，就需要有人才。沒有資安人才，就沒有基礎的資安；沒有錢投入，也不會有資安人才。」

王總監强調，一個國家的資安要做好，最重要的就是資源與人力的投入。如果國内資安產業沒有妥善發展，資安人才缺乏，就必須仰賴國外的產品。若系統程式都不是由自己人開發，而是假手於他人，便難以確保檢測過程的可靠性，往往等到資安事件發生後，才驚覺漏洞的存在。因此，政府也編組了多支專業團隊，培訓資通電軍與資安產業人才，為國内資安把關。

而「資安即國安 2.0」的重點，除了規劃新設數位發展部、成立專責的資通安全署，就是主動式防禦（注 2）——與其乖乖等著被人打，不如自己先請外部團隊攻擊自己，作資安測試，去找出資安漏洞和弱點！舉例來說，業界為了找出系統防禦上的漏洞盲點，常會委外進行紅隊演練（Red Teaming）。就像在進行軍事演習，紅隊扮演進攻方，以無所不用其極的方法嘗試入侵，同時驗證藍隊防守方的偵測與回應能力。這樣的演練成本可不低，一次就要三五百萬臺幣起跳。

但台灣不用付錢，就有免費的資安攻防演練！王總監如此笑言。這是因為，在全球最常受駭客攻擊的國家排行榜上，台灣可是位居前列。根據網路資安商 Fortinet 的報告，2021 年第一季台灣遭受到超過兩百萬次的駭客攻擊，平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊！所謂危機就是轉機，這些源源不絕的攻擊，也讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。王總監認為，資安產業要像台灣未來的台積電，扮演護國神山般的角色。

想投身資安產業？不需要獻出心臟，只要有一顆熱忱的心

「投入資安產業不要限科系，但是要有一顆熱忱、學習的心。」對於有心想往資安領域發展的年青人，王總監給出這樣的建議。

雖非資訊科學出身，但大學的工程背景，讓王總監有了程式語言的基礎。後來他取得經濟學、法學雙碩士，前者使他瞭解產業界的趨勢走向，法學則令他知曉資安重合規性與合法性的重要。在科技管理與智慧財產權領域的博士論文中，他則從社會學、科技研究的方法分析駭客行為。他表示，跨領域的學習可以讓他從更廣濶的視角，釐清各方問題之後，找到痛點，來提供更好、更全面的科技與資安政策。

王總監指出，這一代除了要與人溝通，還要學會與機器溝通，所以掌握好程式語言的邏輯基礎是重要的，因此王總監所在的資策會資安所，除了研發研發資安監控平臺，將研發的成果技轉給業界，同時他也擔任台灣駭客協會(HITCON)理事和社團法人臺灣校園資訊安全推廣暨駭客培育協會(TDOH)理事，推展培育資安人才的各項活動，未來希望能舉辦小朋友駭客營，讓孩子在小學階段就能接觸和體會程式語言是有趣的。他也勉勵年輕人，能力好的可以負責找漏洞和抵禦攻擊，站在資安攻防戰最前線；即使程度不夠拔尖，也可肩負資安維運的工作，在各自的崗位上適才所用，都能為守護資安和國安，盡一份心力。

根據光速等於波長乘以頻率（c = f × λ）關係式，我們知道頻率越高的波段，波長越短，穿透能力強。所以 5G 電磁波訊號遇到障礙物時，會想强行穿越而非「繞」過，繞射能力弱，造成散失的能量大。因此 5G 雖然有著高速率、低延遲的優勢，弱點就是訊號覆蓋範圍小，故需要設置夠多的基地台方可實現，而電信服務商會提供用戶建設專網——既不同於覆蓋範圍大的公網，而是擁有特地目的、獨立運作的網絡系統。

此外，主動式防禦也包含三要素：歸因、阻斷、減災。歸因便是找出攻擊的背後原因，釐清駭客的犯案動機，才能對症下藥。再來，對惡意程式來源進行阻斷，往後才可以減少再次被入侵的風險。

附圖：王仁甫
和台灣知名藝人同名同姓的王總監，説話風趣幽默，整個採訪過程充滿笑聲。圖／台灣資安大會
邊緣運算架構
邊緣運算架構與傳統雲端架構不同的地方是，資料將改放在網際網路和本地網路之間的邊緣運算層作處理，等資料變少了，再將處理後的資料回傳雲端。
攻擊
台灣平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊，源源不絕的攻擊讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。圖／pexels

資料來源：https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=0853796d-0b42-4a72-a0cb-ed70ddad9f77&fbclid=IwAR2H03H3PtQ6JhtQIy6KpMaz78iFa7NBgfizoTzEbAGba_58W6guaSHYBkg

【節目重點個股】 : 南紡(1440)、台聚(1304)、亞聚(1308)、華夏(1305)、東聯(1710)、台塑(1301)、台塑化(6505)、台積電(2330)

0:00 節目時間
2:11 原物料概念股
6:49 台積電(2330)

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【專長介紹】
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嘿！兄弟！今天為大家帶來格里夫的介紹影片啦！主要就是分析格里夫的各項數據和特別機制！玩起來後覺得格里夫在對線上還挺厲害的！普攻+大招可以打出超高爆發傷害！除此之外，我們也會介紹介紹關於星光聯賽和地圖編輯器方面的更新資訊啦！希望兄弟們會喜歡這部影片！嘿！

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歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊，今天的琪斐大放送我們要來談談，2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截，川貴人，這次別選了吧?乖～我待會給你買個....樓?大家好，我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》（Wall Street Journal）聯手中間偏左的《國家廣播公司》（NBC），在「川拜」首場辯論後，到川普確診前這段時間，所做的民調顯示，拜登的支持率高達53%，足足領先川普14個百分點（53%：39%）。真的假的啦～這個幅度也太誇張，我們再參考一下別的。

（10/11公布）美國ABC News和《華盛頓郵報》（The Washington Post），在川普出院後做的最新民調，有54%的選民說會把票投給拜登，大幅領先川普12個百分點（54%：42%）。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出，拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點（52.2%：41.9%， 10/10數據）。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」（Real Clear Politics）的網站顯示，從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果，都是拜登遙遙領先川普，差距在5到16個百分點不等，其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。（10/9公布）美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」（Pew Research Center）做出來的結果是，52%的選民打算把票投給拜登，領先川普10個百分點（52%：42%）。

我們找了很多民調,可是只有很少數的說，川普領先拜登， 說很少數，是怕我們川貴人傷心，其實找來找去只有一個。 （10/5公布）英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示，川普支持率在46%，小勝拜登1個百分點（46%：45%）。不過我還是註明一下，這個《每日快報》是英國的右翼八卦報，民主研究所的民調，也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了， 所以現在大多數民調都顯示，拜登會獲得壓倒性勝利，但川貴人當然不認為他會選輸啊，最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去，民調統統都是假的！這都是幻覺～嚇不倒我的！

先不要笑，川貴人說的是真的，4年前一直到投票日當天早上，民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜，《紐約時報》做了大半年的民調，到選舉當天早上，還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會，結果最後被「逆轉」，搖擺州統統被川貴人拿下！2016年的民調，被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」，完全無法反映出真實民意，今年隨著大選日逼近，也有越來越多人開始質疑，真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清，當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的，總之過去四年民調專家就很努力的要找出，民調為什麼會跟開出來的票差那麼多，但真的非常困難，因為變數實在太多了，我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。

（一）手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎？美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣，有時候還兩三機，越來越少人使用家用電話了，而且年輕人、低收入者以及少數族群，都只用手機而已；反觀年長者和白人族群，就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出，25歲左右的年輕人看到不認識的電話，幾乎都會pass不接；但70歲的長輩們則是每通必接，因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。

那用手機民調不行嗎？根據1991年的《電話消費者保護法》（Telephone Consumer Protection Act of 1991；TCPA），美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的，所以如果要打手機做民調，就必須派出「真人」撥號，這有多麻煩呢？數據顯示，你想獲得1,000個回答，就至少得隨機撥號2萬次，其中大部分是空號，因為手機號碼是私人的，根本不會刊登在電話簿上，這實在太勞民傷財了，很想幫做民調的人馬殺雞一下耶，你們辛苦了。

（二）沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話，但大多數美國人可不是這麼想的，可能是因為擔憂個資和隱私外洩，導致選民接電話不敢說出真實意見，或者是覺得，蛤～民調很久欸，老娘才沒空理你。1970年代左右，美國「民調回應率」（Polls response rate）高達80%，你只要打過去人家多半都會回答你，但是根據「皮尤研究中心」最新報告，2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%，等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句，但你也不知道他是不是講真話。

像2016年的大選，支持川普的選民中，就有一群選前不願意表態的，或者在接受民調時故意說謊的，有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示，這些選民會讓調查的結果失準2%到6%，6%很多欸，根本就是超出誤差範圍了。

（三）網路民調難
啊現在網路那麼發達，用網路做民調不就統統搞定了嗎？事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人，有98%都使用網路，但偏偏這個年齡層的人最不愛投票，拿美國總統大選風向球：2018年美國期中選舉為例，雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點，但仍是所有年齡層中最低的（35.6%），也就是說，每個人都是「鍵盤投手」，大家網路上搖旗吶喊超熱情，結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面，你在網路上想填幾歲就幾歲，想變性就變性，別國網軍想來帶風向，也不是那麼困難，因此網路民調也非常容易失準。

（四）早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低，因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛，但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源，結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導，進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先，那支持拜登的人講話就會比較大聲，因為他們是「主流」，反之支持川普的人，可能就會比較不敢表達意見，形成「沉默螺旋」。

「皮尤研究中心」也加碼解釋，事實上2016年的全國民調還算準確，（預測希贏3.3%最後贏2.1%），但美國總統大選是以選舉人票為單位，希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用，最後川普拿下所有的搖擺州，入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意，地方往往沒有全國性民調那種資源，四年前他們就忽略了在最後關頭，投給川普的搖擺選民數量，也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民，他們到底支持誰，種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向，最後很可能導向「護主」的結果，讓民調不盡然客觀。

那這些問題2020年還會再重演嗎？老實說，有些變數還是很難避免，《紐約時報》就整理了，和四年前相比，哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。

更精準的第一點就是，搖擺選民減少了。

四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民，但今年跟民調人員說：嗯～我還沒想好，的搖擺選民數量變少了，四年前的這個時候，大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰，或是打算投給小黨候選人，但今年這群人的數量只剩一半，而且其中支持川普的人也老早就表態，尤其是搖擺州的白人工人階級選民。

更精準的第二點是，選民教育程度的加權。
大家要有個概念，民調準不準確，完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」，也就是每個族群的意見都要被採納進來，但這真的非常難做到，最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國，如果你跑去郊區教堂裡做民調，那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果；但如果你對大學生進行抽樣，最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示，受過高等教育的選民，比較願意接受民調訪問，每個都是選我選我～而那些較保守、教育程度較低的選民，他們的聲音就很難反映在民調上，所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權，民調就會充斥太多年輕大學生的意見，導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響，結果導致2016「爆冷門」。

有鑑於4年前的「教訓」，今年有越來越多民調機構，把選民教育程度的權重提高了，簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點，把教育程度較低的受訪者音量調高一點，讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來，美國各家民調機構做的幾十個調查中，已經有半數增加教育程度的權重，是先前的兩倍多（約20%）。

可能比2016年更糟糕的是，網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷，但過去幾個月來，越來越多機構採用網路民調的方式，比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單，就是直接抓一群網路群組成員，然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權，這樣的作法成本很低又很方便，但非常容易有樣本代表性不足的結果，而且最後民調可能左傾。 （最好的方式是結合電話民調和網路民調，例如AP/NORC/VoteCast的民調，電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友，結果可能較為客觀。

另一個可能不太客觀的做法是：請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式，也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰，是希拉蕊還是川普呢？然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮，也可以減少錯誤，但卻很難避免系統偏差，導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答，自己是投給獲勝的那一方，沒有人會想承認自己投給輸家嘛！再說這四年來誕生不少首投族，又有不少人往生，像是疫情導致那麼多人死亡，也有很多人搬到別的地方去，硬把2016年的投票意向套用到今年，恐怕不太合適。

所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是：
#美民調失準
#選情霧茫茫

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