IoT的快速發展迫使人們重新思考傳統Wi-Fi，Wi-Fi HaLow與傳統Wi-Fi有何不同？

TECHSUGARTECHSUGAR 發表於 2021年6月22日 15:00 2021-06-22

Wi-Fi就像是我們互聯世界的氧氣，是當今最普遍的無線網路協議，承載了超過一半的網際網路流量。「Wi-Fi 是一個通用術語，指的是經過二十多年發展而成的802.11協議家族。Wi-Fi聯盟是推動Wi-Fi應用和發展的組織，該組織用數字命名法，簡化了常用的幾代Wi-Fi名稱，例如，Wi-Fi 4 = 802.11n、Wi-Fi 5 = 802.11ac 、Wi-Fi 6 = 802.11ax。您正在家裡或工作場所使用的，很有可能就是這些類型的Wi-Fi。

儘管Wi-Fi 4/5/6無處不在，但物聯網（IoT）的快速發展，迫使人們重新思考傳統Wi-Fi，揭示技術差距，重新定義802.11協議在現今超低功耗物聯網設備的無線連接世界中應該發揮的作用。物聯網和機器對機器（M2M）應用，對遠端連接和低功耗的更高要求，促使人們需要另一種為物聯網而最佳化的Wi-Fi。

Wi-Fi HaLow（發音為HEY-low）協議，透過提供超低功耗的無線解決方案，填補了這一空白，與傳統Wi-Fi相比，該方案可以在更遠的距離和更低的功耗下，連接更多的物聯網設備。該協議於2016年得到了IEEE 802.11ah任務組的批准，被Wi-Fi聯盟稱為Wi-Fi HaLow。

Wi-Fi HaLow本質上是一款低功耗、遠距離、多用途的Wi-Fi版本，在免許可的1 GHz頻譜下運行。Wi-Fi HaLow標準結合了能效、遠端連接、低延遲、高解析度影片品質數據速率、安全功能和本地IP支持，是無線連接、電池供電的物聯網設備的理想協議選擇。讓我們仔細看看Wi-Fi HaLow和傳統Wi-Fi之間的一些主要分別，以及為什麼802.11ah協議非常適合物聯網應用的連接要求。

一種省電的協議

Wi-Fi HaLow為耗電的物聯網設備，提供了卓越的能效。IEEE 802.11ah規定的各種複雜的休眠模式，使HaLow設備能夠長時間處於極低功率狀態， 節省電池能量：

TWT（Target wake time）：這允許工作站（STA）和存取點（AP）預先安排一個時間，喚醒休眠的節點以存取訊號。

RAW（Restricted access window）：存取點可以授予工作站子集傳輸其資料的權限，而其他工作站則被迫休眠、緩衝非緊急數據或兩者兼而有之。

BSS（Basic Service Set ）空閒期：這將工作站的「允許空閒期」延長至五年。

TIM（Traffic Indication Mapping ）： 更有效地分組編碼TIM，節省信標（Beacon）的傳輸時間。

短MAC標頭：將低標頭傳輸虛耗、傳輸時間和功耗，並釋放無線電波頻段。

空值PHY協議數據單元（NPD）：這將類似MAC的ACKs/NACKs嵌入PHY層，以減少時間和功耗。

短信標：短（有限）信標頻繁發送以同步工作站，而完整信標的發送頻率較低。

BSS著色機制：顏色分配表示特定接入點的BSS組，而站點可以忽略其他顏色。

雙向TXOP（BDT：Bi-directional TXOP）：當喚醒工作站，發現存在用於傳輸的上行和下行訊框（Frame）時，會減少介質的存取次數。BDT使用實體層協議資料單元（PPDU）的訊號（SIG）字段中的響應指示，以增加對第三方工作站傳輸的TXOP持續時間保護。

該協議的高效休眠和電源管理模式，支援物聯網設備使用電池運行多年，以及多種靈活的電源和電池大小選擇，從採用鈕扣電池的短距離物聯網設備，到傳輸超過一公里的更高功率、採用更大電池的應用。與2.4 GHz和5 GHz頻段的Wi-Fi協議相比，該協議採用的sub-GHz窄頻訊號，傳輸距離更遠，能耗更低，讓每單位能耗可傳輸更多數據。

因此，Wi-Fi HaLow晶片所需的功率僅為傳統Wi-Fi晶片的一小部分。雖然傳統Wi-Fi的數據速率較高，讓使用者能夠在2.4 GHz、5 GHz和6 GHz頻段，使用寬頻頻道快速傳輸高解析影片和下載大量檔案，但這些Wi-Fi連接的有效距離很短，電池消耗很快，需要頻繁充電或更換電池，或者最好有一個主電源連接。基於這些原因，Wi-Fi HaLow是電源受限的物聯網設備的更好選擇，這些設備需要達到更遠的距離，並能用電池運行數年，同時仍然提供較高的數據吞吐量。

Wi-Fi HaLow的sub-1 GHz協議優化了滲透率、覆蓋範圍、功率和容量。

覆蓋範圍更廣

802.11標準涵蓋的頻率範圍非常廣泛，從sub-GHz到毫米波（mmWave）。Wi-Fi HaLow是第一個在免許可的sub-GHz頻段運行的Wi-Fi標準。Wi-Fi HaLow提供的數據速率，從幾百kb/s到幾十Mb/s不等，傳輸距離從幾十公尺到一公里以上。

與傳統Wi-Fi使用的最窄的20MHz頻道相比，Wi-Fi HaLow的sub-1 GHz訊號使用更窄的頻道，從1MHz到更窄。由於頻道中的熱雜訊較低，這種20倍的頻寬系數轉化為13 dB的link budget改進。與傳統的2.4 GHz Wi-Fi相比，750 MHz – 950 MHz之間的RF頻率，需要額外增加8dB-9 dB的link budget，進而節省自由空間傳輸損耗。此外，Wi-Fi HaLow協議增加了一個範圍最佳化的調變和編碼方案（MCS10），可提供額外的3dBlink budget改進。

總之，與傳統的2.4GHz IEEE 802.11n（Wi-Fi 4）相比，Wi-Fi HaLow提供了高達24dB的link budget改進。與頻率更高、頻寬更寬的802.11ac（Wi-Fi 5）和802.11ax（Wi-Fi 6/6E）協議相比，Wi-Fi HaLowlink budget優勢進一步增強，其使用頻寬更寬的5GHz和6GHz頻譜。這就解釋了為什麼Wi-Fi HaLow訊號的傳輸距離，是傳統Wi-Fi的十倍，而不需要網路擴展器。例如，電池供電的攝影鏡頭可以放置在家裡或車庫外牆更方便的地方。照明系統可以從單個AP控制，而不管燈具是在室內還是室外的花園裡。

為終端使用者提供無線物聯網解決方案，覆蓋數百公尺的距離，而無需額外的擴展器或昂貴的手機行動網路，是802.11ah協議的一個關鍵競爭優勢。Wi-Fi-HaLow的遠端覆蓋優勢，擴展了智慧型家居和智慧型城市網路的範圍，讓使用者能夠控制1公里以外的物聯網設備，遠遠超出了傳統Wi-Fi協議的覆蓋範圍。

訊號穿透力更強

一般來說：頻率越低，覆蓋範圍越遠，穿透障礙物的能力越強。Sub-GHz 的Wi-Fi HaLow訊號可以比傳統Wi-Fi更容易穿過牆壁和其他障礙物。與2.4GHz和5GHz頻段的Wi-Fi協議相比，住宅和商業建築的建築材料和布局的變化，對sub-GHz HaLow訊號的影響較小。Wi-Fi HaLow可以穿透牆壁和建築物，這有助於減少客戶投訴和產品退貨，這些問題有時會困擾使用傳統Wi-Fi的產品。

Wi-Fi HaLow使用正交分頻多工（OFDM）調變，來校正反射和多徑環境。無論設備製造商的產品是在室內還是室外，或者是在地下室還是閣樓，Wi-Fi HaLow都可以確保設備與接入點之間有穩健的連接。這種靈活性消除了提供專有集線器或橋接設備以補償不同家庭架構的額外成本和複雜性。

高度可擴展的解決方案

單個Wi-Fi HaLow接入點可以處理多達8191個設備，是傳統Wi-Fi接入點的4倍多。在可預見的未來，這足夠連接每個LED燈泡、電燈開關、智慧型門鎖、電動窗簾、恆溫器、煙霧探測器、太陽能電池板、監控攝影鏡頭或任何可想像的智慧型家居設備。典型的家庭Wi-Fi路由器，通常支援幾十種設備。當頻寬服務提供商在家居中進行部署時，單個Wi-Fi HaLow接入點可以成為一個可擴展的平台，用於提供額外的安全和公用事業管理設備和服務。

多種訊號傳遞選項，減少了管理和控制大量HaLow設備所需的開銷。這樣可以最大限度地減少訊號衝突，並為有源設備釋放無線電波，以便以最快的調變和編碼方案（MCS）速率傳輸更多數據。與傳統Wi-Fi一樣，HaLow可以根據訊號完整性和與接入點的距離，自動調整頻寬。預定義的MCS級別支持單流、單天線產品的頻寬從150 Kbps到40 Mbps，使用的頻寬從1 MHz到8 MHz，80 Mbps的能力也可通過使用可選的16 MHz寬頻道來實現。

Wi-Fi HaLow的星形網路拓撲結構、卓越的穿透力、廣闊的覆蓋面積和巨大的容量，將無線連接從難以部署和頻寬受限的網狀網路中解放出來，簡化了網路安裝，並將總體持有成本降至最低。

具有抗噪性的免許可頻譜

與採用2.4GHz、5GHz和6GHz頻段的傳統Wi-Fi一樣，Wi-Fi HaLow使終端使用者能夠擁有自己的設備並使用免許可的sub-GHz無線電頻譜，範圍從750MHz到950MHz。Wi-Fi HaLow的可用頻率範圍、最大傳輸功率和占空比，在世界各地有所不同。（例如，美洲可用的HaLow頻譜是902 MHz至928 MHz，而在歐洲是863 MHz至868 MHz）。

Wi-Fi HaLow在工業、科學和醫療（ISM）頻段內運行，可以使用多種頻段：1MHz、2MHz、4MHz、8MHz和16MHz。頻寬越窄，訊號傳輸的距離就越遠。使用OFDM，以跨多個子頻道的數據包形式傳輸數據，這可以提高在具有挑戰性的RF環境中的性能，特別是當有來自其他無線電設備的強干擾時。前向錯誤更正（FEC）編碼也為恢復數據包提供了額外的保護，確保穩健的連接。

安全性和互通性

與其他IEEE 802.11 Wi-Fi版本一樣，Wi-Fi HaLow是一種固有的安全無線協議，支援最新的Wi-Fi認證要求（WPA3）和空中傳輸（OTA）AES加密，其數據速率可以實現安全的OTA韌體升級。

就像其他類型的Wi-Fi一樣，HaLow是一個全球公認的標準（IEEE 802.11ah），定義了連接設備如何進行安全認證和通訊。採用Wi-Fi HaLow的設備供應商，可以保證其產品和網路，將按照Wi-Fi聯盟的開髮指導來實現互通性。由於Wi-Fi HaLow是IEEE 802.11標準的一部分，Wi-Fi HaLow網路也可以與Wi-Fi 4、Wi-Fi 5和Wi-Fi 6網路共存，而不影響其RF性能。

本地IP支援

所有物聯網路都需要網路協議（IP）支持，以實現雲端連接。由於Wi-Fi HaLow是802.11 Wi-Fi標準，因此它提供本地TCP/IP支持。這種內建的IP功能，意味著物聯網連接不需要專有閘道器或橋接器。所有連接到具有Wi-Fi HaLow功能的路由器的客戶端設備，可以使用IPv4/IPv6傳輸協議，直接連結網際網路，以獲得基於雲端的服務和物聯網數據的管理。

HaLow效應：延伸範圍，拓展物聯網的可能性

傳統Wi-Fi的網路擁塞、範圍限制和較高的功耗，以及可連接到單個AP的設備數量有限，在當今物聯網設備的世界中已不再可行。這些限制阻礙了各行業出現的以物聯網為中心的新商業模式，這些模式需要更遠的距離、更大的容量、更靈活的電池和電源選項，同時最大限度地降低部署成本。

作為一種遠端協議，Wi-Fi HaLow支持那些2.4GHz和5GHz Wi-Fi無法達到的室內外物聯網應用，例如遠端監控鏡頭、門禁網路甚至無人機。其他潛在的使用案例包括大型公共場所，如體育場館、購物中心和會議中心，在這些場所，單個Wi-Fi HaLow接入點可以替代大量的接入點，無需複雜的網狀網路，簡化了安裝，降低了總持有成本。

工業物聯網、過程控制感測器、大樓自動化、倉庫和零售店等眾多應用，也將受益於這種遠端、低功耗協議，讓無數設備能夠在日益自動化的世界中保持連接。事實上，Wi-Fi-HaLow在傳統的802.11協議中因其覆蓋範圍、能效、容量和多功能性而脫穎而出。

附圖：▲Wi-Fi 4/5/6與Wi-Fi HaLow的比較
▲ 傳統的Wi-Fi 4/5/6協議，使用更高的頻率和更寬的頻寬來最大化吞吐量。
▲ 比較802.11n/ac（左）和802.11ah（右）的吞吐量與範圍。（資料來源：Sensors期刊（Basel ）。2016年11月，IEEE 802.11ah：一種應對物聯網挑戰的技術，作者：Victor Baños-Gonzalez, M. Shahwaiz Afaqui, Elena Lopez-Aguilera, and Eduard Garcia-Villegas）

資料來源：https://www.techbang.com/posts/87835-wifi-halow-iot?fbclid=IwAR1P3nR4iV8V3ZhhOO4zX7GZ_9Tz4v5MBzLlCX3aXYbnOCVqPYi58LPFrmQ

機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

背景知識說明

本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

何謂人臉辨識

人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

人臉辨識的步驟

人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

人臉偵測

基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

人臉的預處理

偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

人臉特徵摘取

關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

何謂酒精鎖

酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

認識區塊鏈

區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

區塊鏈的原理與特性

可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

區塊鏈與酒精鎖

由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

酒駕防偽人臉辨識系統介紹

為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

區塊鏈打包上鏈模擬

在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

情境演練說明

話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

結語

酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

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