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雲服務、OEM藉助NVIDIA讓AI訓練更上層樓

作者：陶然
編輯：
2021-12-03 00:30
IT168網站 原創 分享

　　看看誰剛剛在快速訓練 AI 模型方面創下新速度記錄：戴爾科技、浪潮、Supermicro和在 MLPerf 基準測試中首次亮相的 Azure 均在使用 NVIDIA AI。

　　在今天宣布的 MLPerf 訓練 1.1 結果中，NVIDIA平台在所有八個熱門工作負載中都創下了記錄。

　　圖示：在新一輪的測試中，NVIDIA AI 訓練所有模型的速度都快於替代方案。

　　NVIDIA A100 Tensor Core GPU 提供了最出色每單芯片性能, Selene 是NVIDIA內部基於模塊化NVIDIA DGX SuperPOD架構構建的AI超級計算機，藉助NVIDIA InfiniBand網絡和NVIDIA軟件棧進行擴展，A100在Selene上實現了最快的AI訓練速度 。

　　圖示：NVIDIA A100 GPU 在所有八項 MLPerf 1.1 測試中均實現最好的每單芯片訓練性能。

　　雲服務更上一層樓

　　根據最新結果，在訓練 AI 模型方面，Azure 的 NDm A100 v4 實例的速度遙遙領先。它運行了新一輪的每項測試，擴展到多達 2,048 個 A100 GPU。

　　Azure 不僅展示了出色性能，而且在美國的六個地區，現在所有人都可以租借和使用其出色性能。

　　AI 訓練是一項需要大量投入的大型工作。NVIDIA希望用戶藉助他們選擇的服務或系統以創紀錄的速度訓練模型。

　　因此，NVIDIA將 NVIDIA AI 與面向雲服務、主機託管服務、企業和科學計算中心的產品相結合。

　　服務器製造商各顯身手

　　在 OEM 中，浪潮憑藉其八路GPU服務器NF5688M6 和NF5488A5液冷服務器在單節點性能方面創下了最多記錄。戴爾和 Supermicro 在四路 A100 GPU 系統上創下了記錄。

　　共有 10 家 NVIDIA 合作夥伴提交了本輪測試結果，其中包含 8 家 OEM 和 2 家雲服務提供商。它們占所有提交的 90% 以上。

　　這是 NVIDIA 生態系統在 MLPerf 訓練測試中的第五次亮相，也是到目前為止最出色的亮相。

　　NVIDIA的合作夥伴之所以積极參与，是因為他們知道 MLPerf 是唯一符合行業標準、經過同行評審的 AI 訓練和推理基準測試。對於評估 AI 平台和供應商的客戶來說，這是一個有價值的工具。

　　為速度認證的服務器

　　百度 PaddlePaddle、戴爾科技、富士通、技嘉科技、慧與、浪潮、聯想和 Supermicro 提交了基於本地數據中心的結果（單節點和多節點任務）。

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　　NVIDIA幾乎所有的 OEM 合作夥伴都在 NVIDIA 認證系統上運行了測試，NVIDIA為需要加速計算的企業客戶驗證了服務器。

　　提交的範圍展示了 NVIDIA 平台的廣度和成熟度，該平台為各種規模的企業提供最佳的解決方案。

　　既快速又靈活

　　NVIDIA AI 是唯一用於提交所有基準測試和用例的平台參与者，這展示了其通用性和高性能。快速靈活的系統提供客戶所需的生產力，以加快他們的工作速度。

　　AI訓練基準測試涵蓋當今最熱門的八個 AI 工作負載和場景，例如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、增強學習等。

　　MLPerf 測試透明、客觀，因此用戶可以依靠結果做出明智的購買決策。該行業基準測試組織成立於 2018 年 5 月，得到阿里巴巴、ARM、Google、Intel 和 NVIDIA 等數十家行業領先公司的支持。

　　三年內加速 20 倍

　　回顧過去，數據显示，僅在過去 18 個月，NVIDIA A100 GPU 的性能就提升了 5 倍以上。這要歸功於軟件的持續創新，這也是NVIDIA目前工作的重心。

　　自從三年前 MLPerf 測試首次亮相，NVIDIA 的性能提高了 20 倍以上。這種大規模加速源於NVIDIA在全棧 GPU、網絡、系統和軟件方面取得的進步。

　　圖示：NVIDIA AI 在三年內實現了 20 倍以上的改進。

　　持續改進軟件

　　NVIDIA的新進展來自多項軟件改進。

　　例如，藉助一類新的內存複製操作，NVIDIA在針對醫學成像的 3D-UNet 基準測試中實現 2.5 倍的操作加速。

　　得益於微調 GPU 以進行并行處理的方式，NVIDIA在針對物體檢測的 Mask R-CNN 測試中實現 10% 的速度提升，而在針對推薦系統的測試中實現了 27% 的提升。NVIDIA只是重疊了獨立操作，這種技術尤其適合跨多個 GPU 運行的作業。

　　NVIDIA擴展了 CUDA 圖形的使用範圍，盡可能減少與主機 CPU 的通信。得益於此，NVIDIA在針對圖像分類的 ResNet-50 基準測試中實現了 6% 的性能提升。

　　NVIDIA在 NCCL 上實施了兩種新技術。NCCL 是NVIDIA的庫，用於優化 GPU 之間的通信。對於 BERT 等大型語言模型，這樣可以將結果加速高達 5%。

　　利用NVIDIA工作結果

　　NVIDIA使用的所有軟件均在 MLPerf 倉庫提供，因此每個人都可以獲得NVIDIA的出色結果。NVIDIA不斷將這些優化整合到 NGC（NVIDIA的 GPU 應用程序軟件中心）上的容器。

　　它是全棧平台的一部分，已在新的行業基準測試中得到驗證，可從各種合作夥伴處獲得，能夠處理當今真正的 AI 作業。

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來源鏈接：http://server.it168.com/a2021/1203/6584/000006584705.shtml

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數據中心行業能跟上技術發展嗎？

作者：陶然
編輯：
2021-12-06 10:08
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　　在數據中心行業中，有一種對速度有更高需求的傾向。但是，為了跟上行業瞬息萬變的發展，也需要學會放棄一些性能。

　　行業專家日前對數據中心運營商目前所處的環境以及該行業在提高發展速度方面面臨的挑戰進行了闡述和分析。

　　Amy Daniell是NTT公司超大規模團隊的主管，過去十年來一直在數據中心行業工作。他表示，每個人在這十年可以看到數據中心的規模和需求上的快速增長。

　　他說：“有人認為在構建數據中心之後，其容量很快被佔用。這種想法是荒謬的。例如，我們在以往建設一個數據中心園區的時間可能超過10年，但卻在不到三年的時間內建成。

　　我們看到的挑戰是，數據中心建設在需要的時候將IT設備運送到現場成為了一個真正的挑戰，由於發生新冠疫情，導致交付時間呈指數級增長。而在將設備運到現場之後，如何讓勞動力安全交付也是一個挑戰，因此，數據中心建設如今成為了一個雙重的挑戰。

　　此外一些工程師由於退休或跳槽等原因退出數據中心行業，如今數據中心行業沒有足夠的人才。對一些年輕工程師來說，進入金融行業要比數據中心行業更加有利可圖。”

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　　數據中心基礎設施管理 (DCIM)提供商Panduit公司業務發展總監Jeffrey Paliga見證了這些趨勢在過去兩年的加速發展。

　　他表示：“事情總是以相當快的速度發展，但我認為當新冠疫情發生時，其中很多計劃或者被淘汰或者顯著加速，因此存在很多不確定性。數據中心運營商不得不放棄原有的設計，儘管他們的自然習慣是在遭遇壓力之下回到原有的設計，但他們需要重新考慮將數據中心整合在一起的設計和過程。

　　幸運的是，我們的許多客戶都處於良好的狀態。他們能夠加快或實施他們認為還需要三到五年才能完成的混合IT戰略，並在12到18個月內整合在一起。更多的交流和知識共享確實迫使每個人重新思考他們在這個過程中所做的事情。”

　　人們普遍看到的一件事是，數據中心行業由於用戶需求和快速發展的技術環境而變得複雜。技術的變化如此之快，以至於人們只能希望它最終會達到一個極限速度，而標準的商業模式方法無法跟上，而數據中心行業必須適應不斷變化的條件。

　　PTS Data Center Solution公司創始人兼首席執行官Peter Sacco指出：“數據中心運營商通常需要大量投入，因為建設數據中心需要很多資金。”

　　他表示，當前的方法試圖跟上技術不斷變化的形勢，這帶來了一些風險：隨着技術不斷向前發展，數據中心中一些技術或設備可能變得過時，也有可能面臨失敗的情況。面對這種風險，數據中心運營商需要更多資金和動力來推動數據中心行業不斷向前發展。雖然數據中心可能很難跟上技術發展，但對未來產生革命性影響將是非常值得的。

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來源鏈接：http://server.it168.com/a2021/1206/6586/000006586795.shtml

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很多人都知道什麼大數據，但是有多少人知道小數據及其在機器學習中的重要性？小數據是指以一定數量和格式出現的數據，使其可供人類訪問、提供信息和可操作。大數據通常與機器有關，小數據與人類有關。

　　理解大數據的唯一方法是將其縮減為更小的、具有視覺吸引力的對象，這些對象代表大數據集的各個方面。例如，通過傳感器收集氣象數據，並通過計算機處理全國各地的天氣報告大量數據，並將其轉換為圖表或圖形形式的小數據，然而通過電視新聞播放，人們通過這種形式很容易了解天氣狀況。

　　小數據如何有效？

　　對於人工智能的理解，數據起着重要的作用。訓練人工智能需要大量數據。這種認為人工智能需要大量數據才能運行的假設忽略了存在性，並掩蓋了不需要大數據進行訓練的潛在方法。

　　小數據包括遷移學習、數據標記、人工數據、貝恭弘=叶 恭弘斯方法以及強化學習。使用小數據的方法也可以吸引非技術專業人士了解數據何時、何地以及如何對人工智能有用。通過評估人工智能領域當前和未來的進展，小數據方法正在科學研究領域取得更多進展。

　　機器學習並不局限於大數據，還有廣泛使用的小數據方法。美國和中國在小數據方法方面的研究位於世界前列，正在機器學習領域採用小數據方法。而小數據方法與大數據方法相比，可以節省更多的成本和時間。

　　像遷移學習這樣的小數據方法如今被廣泛使用。科學家利用轉移學習來訓練機器，使其能夠在各個領域工作。例如，印度的一些研究人員使用轉移學習來訓練一台機器，只使用45個訓練示例就可以在超聲圖像中辨別腎臟。遷移學習預計將很快增長。

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　　使用人工智能的一個主要挑戰是機器需要泛化，也就是說，為訓練它們的問題提供正確的答案，因為轉移學習就是轉移知識。即使在數據有限的情況下也有可能實現。轉移學習正被用於癌症診斷、玩电子遊戲、垃圾郵件過濾等等。先進的人工智能工具和技術為利用小數據和變化過程訓練人工智能提供新的可能性。為了訓練人工智能系統，一些大型組織正在使用大量的小數據。

　　像遷移學習這樣的小數據方法有很多優點。例如，使用數據較少的人工智能可以加強數據很少或沒有可用數據的領域。儘管許多研究人員認為人工智能的成功需要大數據，但在這種情況下，遷移學習已被證明對於使人工智能應用多樣化並進入未開發的領域至關重要。與大數據方法相比，遷移學習還有助於節省成本和時間。許多專家指出，遷移學習將成為機器學習行業的下一個驅動力。

　　各種小數據技術被用來訓練人工智能識別對象類別。小數據技術被廣泛用於提高不同行業和企業工作的效率、準確性和透明度。人工智能在員工的技能培訓以及他們從較小數據集學習的能力方面發揮着重要作用。許多人工智能公司都在採用小數據開展業務。

　　上世紀的很多科學家使用小數據進行研究和發現，他們使用小數據完成了所有的計算。他們通過將自然法則歸納成簡單的規則，發現了它們的基本規律。

　　研究發現，65%的創新都是基於小數據的。儘管許多企業使用深度學習通過將真實數據與合成數據混合來創造最佳性能，但並不總是需要使用大數據。小數據還可用於得出一些重要結論，尤其是在訓練人工智能的時候。大數據有時會在機器學習方法中造成混亂。而採用人工智能是為了掌握知識，而不是處理數據。它涉及向機器提供知識以使其執行任何任務。

　　與大數據相比，小數據技術還沒有受到太多關注。雖然沒有多少人了解它的好處，但小數據可能很快就會變得非常流行。就科技行業而言，他們正在迅速從大型集中分析轉向更加細化和智能連接的小型數據集。

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來源鏈接：http://server.it168.com/a2021/1208/6587/000006587902.shtml

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　如果有足夠的訓練數據，機器學習模型可以表現出色。不幸的是，對於許多應用程序來說，對高質量數據的訪問仍然是一個障礙。

　　解決這個問題的一個方法是“數據增強”，這是一種從現有的訓練樣本中生成新的訓練樣本的技術。數據增強是一種在數據約束環境下提高機器學習模型性能和準確性的低成本和有效的方法。

　　機器學習模型的“過度擬合”

　　當機器學習模型在有限的例子上進行訓練時，它們往往會“過度擬合”。當機器學習模型對其訓練示例執行準確，但不能推廣到未見數據時，就會發生“過度擬合”。

　　在機器學習中有幾種方法可以避免“過度擬合”，比如選擇不同的算法、修改模型的結構和調整參數。但最終，解決“過度擬合”的主要方法是向訓練數據集添加更多高質量數據。

　　例如，考慮卷積神經網絡(CNN)，這是一種機器學習架構，特別適合於圖像分類任務。如果沒有大量多樣的訓練例子，CNN最終會在現實世界中對圖像進行錯誤分類。另一方面，如果CNN接受不同角度和不同光照條件下的物體圖像訓練，它在現實世界中識別物體的能力會變得更加強大。

　　然而，收集額外的培訓示例可能是昂貴的、耗時的，有時甚至是不可能的。這一挑戰在監督學習應用程序中變得更加困難，因為訓練示例必須由人類專家標記。

　　數據增加

　　增加訓練數據集多樣性的方法之一是創建現有數據的副本，並對其進行小的修改。這被稱為“數據增強”。

　　例如，假設在圖像分類數據集中有20張鴨子的圖像。通過創建鴨子圖像的副本並水平翻轉它們，您已經將“鴨子”類的訓練示例增加了一倍。您可以使用其他轉換，如旋轉、剪切、縮放和轉換。您還可以結合這些轉換來進一步擴展獨特的訓練示例集合。

　　數據擴充不需要局限於幾何操作。添加噪點、改變顏色設置和其他效果(如模糊和銳化濾鏡)也可以幫助將現有的訓練示例作為新的數據。

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數據擴充的例子

　　數據增強對於監督學習特別有用，因為您已經有了標籤，不需要額外的工作來註釋新的示例。數據增強對於其他類型的機器學習算法也很有用，如無監督學習、對比學習和生成模型。

　　數據增強已經成為訓練計算機視覺應用的機器學習模型的標準實踐。流行的機器學習和深度學習編程庫具有易於使用的函數，可以將數據增強集成到機器學習訓練管道中。

　　數據增強不僅局限於圖像，還可以應用於其他類型的數據。對於文本數據集，可以用它們的同義詞替換名詞和動詞。在音頻數據中，可以通過添加噪聲或改變播放速度來修改訓練示例。

　　數據擴充的限制

　　數據增強並不是解決所有數據問題的靈丹妙藥。您可以將其視為機器學習模型的免費性能增強器。基於您的目標應用程序，您仍然需要具有足夠示例的相當大的訓練數據集。

　　在某些應用程序中，訓練數據可能太過有限，無法通過數據擴充來提供幫助。在這些情況下，必須收集更多的數據，直到達到最小閾值，才能使用數據增強。有時，您可以使用遷移學習，即您在一個通用數據集(例如ImageNet)上訓練機器學習模型，然後通過微調其針對目標應用程序的有限數據的更高層次來重新利用它。

　　數據增強也不能解決其他問題，比如訓練數據集中存在的偏差。數據擴充過程還需要進行調整，以解決其他潛在的問題，例如類不平衡。

　　如果使用得當，數據管理可以成為機器學習工程師工具箱中的一個強大工具。

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來源鏈接：http://server.it168.com/a2021/1215/6591/000006591735.shtml

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電商以及實體店家線上化的趨勢快速發展，91APP-KY（6741）董事長何英圻針對明年產業趨勢發展表示，展望2022年，D2C（Direct to Consumer，直接面對消費者）、OMO（虛實融合）二大新趨勢將持續快速發展，將有望帶動91APP營運向上。

何英圻分析，台灣市場中，實體零售仍然佔約80％～90％，純電商的占比約10％，代表仍然有大部分的實體零售需要網路化、電商化，而這也是91APP著重的市場，在二大趨勢帶動之下，也讓91APP營運維持強勁動能。

91APP總經理楊明芳則表示，91APP在D2C部分，主要是為D2C自有電商提供SaaS軟體雲以及數據導向的電商服務，而在OMO部分，則是幫助實體零售品牌虛實融合，除了加速D2C線上業績以外，也讓線下業績獲成長動能。

如果以營收分布來看，91APP營收主要分成四大塊，佔比最大的為客戶的系統使用費，楊明芳解釋，91APP與客戶一起成長，客戶的GMV越高，相對公司的營收也一併成長。此外，還有包括軟體訂閱費、數據與電商服務（電商代運營、廣告代操、數據顧問）以及大型專案收入。

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目前，91APP客戶的不重複會員達1,200萬人，去年全年GMV達150億元，法人表示，以台灣零售市場狀況來看，D2C電商市場規模年複合成長率（CAGR）21％，至2028年估將成長至5,700億元；電商平台CAGR達14％，至2028年將有望增長至6,340億元。以D2C市場來看，2020年91APP市占率為10％，目標要在2028年成長至20％，離現在還有相當大的成長空間。

法人表示，第四季為零售產業旺季，將可帶動91APP營收、GMV規模向上突破；此外，費用率逐季下降，第三季費用率已降至42.2％，也帶動獲利表現。

展望2022年，何英圻表示，明年營收與GMV的成長動能，將來自於新客戶以及既有客戶的成長，將持續聚焦在中大型客戶（Key Account, KA）的開發與服務，至今年第三季中大型客戶數量已經成長至450家，此外，也將與國內外大型ERP、POS服務商、廣告公司等夥伴合作，多方攜手之下，也將為91APP帶來更多客戶。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20211220000165-260204

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realme品牌推出以來首款旗艦機GT 2 Pro，realme表示GT 2 Pro將搭載三項全球首發技術，包括生物基環保材料手機背蓋、150度超廣角鏡頭和全速天線矩陣系統通訊技術。GT 2 Pro身為品牌推出以來第一個可以稱得上是旗艦機種的產品，為了與摩托羅拉搶高通驍龍8 Gen 1平台全球首發，而提早在12月初證實有這款產品，其他的資訊直到20日才揭露。

realme表示，GT 2 Pro與日本設計師深澤直人合作，除了採用紙為設計概念外，也採用Sabic的生物基（指原料來自於可再生的天然資源或天然廢棄物，通過生物、化學以及物理等方法所製成的生質材料）作為手機背蓋，並改良產品包裝，將包裝塑料使用比例從上一代21.7％、下降到0.3％，外盒與說明書的印刷油墨則改用低毒性、高重複使用性、可生物分解的大豆油墨，與傳統油墨水相比，大豆油墨減少石油資源的消耗、間接降低碳排放。

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Realme也指出，GT 2 Pro為首款搭載150度超廣角鏡頭的智慧型手機，與大多數手機中採用的84度主鏡頭相比，GT 2 Pro的超廣角鏡頭可視範圍大幅提升278％，與128度廣角鏡頭相比視野亦提升20％，realme也為GT 2 Pro開發魚眼模式，提升拍攝多樣性與趣味性。

而在天線系統方面，realme表示，GT2 Pro採用的全速天線矩陣系統由三項技術所組成，包括全球首發超寬頻自由切換天線技術、WiFi網路增強系統和360度全方位感應NFC技術，其中超寬頻自由切換天線技術採用12根環繞式高整合度天線環繞手機，每一根天線均支援所有主流頻段、擁有一致的訊號強度，透過realme所開發的自由切換天線技術，GT 2 Pro將能判斷所有天線的訊號強度。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20211221000163-260204

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王力宏家族全家福被網友踢爆是P圖。（圖／微博《寶二姨》）

歌手王力宏與前妻李靚蕾終結8年婚姻，但雙方卻在網路上互揭瘡疤，離婚內幕連環爆，成為近期關注焦點，不僅如此，有網友發現，過去王力宏許多放閃照都是透過P圖合成，讓不少人直呼被騙得團團轉，有熟捻Photoshop技巧的平面設計師透露，王力宏挑選兩張光線相近的照片進行合成，並讓後方家人照片蓋住原圖沙發，降低被抓到破綻的機率，是不易被發現的關鍵。

過去王力宏與李靚蕾時常在社群軟體分享放閃、家庭照，成功塑造神仙夫妻的優質形象，沒想到上周突然傳出雙方已離婚的消息，李靚蕾更爆料王力宏經常外遇、召妓甚至性成癮等狀況，王力宏也大動作回擊李靚蕾索討近9億贍養費，長期對他精神虐待等，雙方徹底撕破臉。

不僅如此，有微博網友發現，王力宏過去放閃的照片有造假痕跡，並點出5大線索，包括全家福照片是P圖的、一鍋雞湯燒3年、說自己在滑雪結果定位顯示沙漠、秀恩愛時永遠盯鏡頭和PS和老婆的聊天記錄等，其中全家福P圖照引起網友們熱烈討論，許多人直呼被騙了，「全家福那張太厲害了」、「全家福的P圖超專業」、「我大力宏哥P圖功力了得。」

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有熟捻Photoshop技巧的平面設計師透露，如果需要合成圖片，被合成進去的照片去背後越乾淨越好，且盡量選擇色彩、光線接近的照片，比較不容易有破綻，「王力宏在李靚蕾後方用其他家人塞滿照片，可以擋住原圖的沙發，同時李靚蕾後方家人的衣服與李靚蕾的髮色同為黑色，巧妙相疊後能一眼認出是P圖的人並不多，而這也是降低出現破綻的技巧。」

此外，獲得Adobe講師認證的Yumi Makino曾在著作中寫道，色調調整、選取影像範圍、編排圖層順序、使用繪圖漸層及透過濾鏡建立影像等技巧都是運用Photoshop打造完美圖片的方法。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20211221000009-260412

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資安公司Cloudflare指出，短影音社群平台TikTok成為今年最受歡迎網站，流量甚至超越搜尋引擎巨擘谷歌（Google）。

華爾街日報（Wall Street Journal）與美國財經內幕（Business Insider）報導，Cloudflare公布的2021年網路排行回顧顯示，TikTok於今年2月首次登上榜首，但直到8月，這一短片平台才持續地在網路流量排行榜獨占鰲頭。

與去年排名相比，今年的名次順序出現震盪，去年位列第7的TikTok今年擠下Google躍升為冠軍，Google則跌至第2。

不過，由於Cloudflare自2020年9月才開始追蹤網路流量，因此去年榜單的紀錄範圍僅有9月至12月。

中國公司字節跳動（ByteDance Ltd.）旗下的TikTok於2018年8月與另一款受歡迎應用程式Musical.ly合併後，在全球上架。

在疫情期間，TikTok下載量暴增，因為各年齡層人士蜂擁使用這款應用程式；在此之前，TikTok被認為是以青少年為主要用戶的平台。

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數位行銷機構Tug Agency指出，在2020年第一季，當COVID-19的影響開始衝擊世界各地民眾時，TikTok在全球的下載量達到3億1500萬次。

今年9月，TikTok稱其全球月活躍用戶超過10億人。不過，與其他社群媒體網站一樣，TikTok也有其陰暗面。

華爾街日報調查發現，TikTok這一風靡全球應用程式的演算法，可以驅使未成年人觀看有關性、毒品和飲食失調的影片。

TikTok今天並未立即回應華爾街日報置評要求。（譯者：張璦/核稿：嚴思祺）1101223

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20211223004895-260412

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揭露微軟Windows Installer漏洞CVE-2021-41379的安全研究人員Abdelhamid Naceri，在發現微軟修補不完全後，，已有企圖開採該漏洞的惡意程式樣本現身。

Talos團隊說明，Naceri所釋出的概念性驗證程式利用了Microsoft Edge升級服務（Elevation Service）的任意存取控制清單（DACL），以一個MSI檔案置換了系統上任意的執行檔，因而允許駭客以管理員身分執行程式。

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該團隊也警告，雖然CVE-2021-41379只被微軟列為重要（Important）漏洞，CVSS風險評分為5.5，但Naceri所公布的概念性驗證程式、肯定會造成該漏洞被進一步地濫用。

，目前僅發現少數的開採行動，看起來像是在測試及調整之後打算全面部署的攻擊程式。

來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/148023

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Palo Alto Networks旗下威脅情報團隊Unit 42，在今年7月至8月間於北美、亞太地區及歐洲部署了320個誘捕系統，其中安裝了遠端桌面協定（RDP）、安全外殼協定（SSH）、Samba伺服器訊息區塊，以及Postgres資料庫等4種應用，而且在這些系統上配置了幾個採用脆弱憑證的帳號。Unit 42團隊在30天內發現有80%的誘捕系統在24小時內就被攻陷，所有的系統在1周內便被攻陷。（圖片來源／Palo Alto Networks）

資安業者Palo Alto Networks旗下的威脅情報團隊Unit 42 ，在今年7月至8月間於北美、亞太地區及歐洲部署了320個誘捕系統，打算測試在網路上不安全地曝露服務會招致什麼後果，，所有的系統則在一周內全被攻陷。另一個令人震驚的是，駭客在幾分鐘內就能夠發現並成功入侵這些誘捕系統。

Unit 42在所部署的320個誘捕系統中均勻地安裝了遠端桌面協定（RDP）、安全外殼協定（SSH）、Samba伺服器訊息區塊，以及Postgres資料庫等4種應用，而且故意在這些系統上配置了幾個採用脆弱憑證的帳號，這些帳號可有限地存取於沙箱環境中的應用。

每個誘捕系統在被攻陷後就會重設與重新部署，以用來計算遭到攻陷的次數，另也在48個誘捕系統上導入了防火牆策略，封鎖已知的網路掃描器，藉以比較相關防火牆策略的有效性。

Unit 42團隊部署這些誘捕系統的時間為30天，發現有80%的誘捕系統在24小時內就被攻陷，所有的系統在1周內便被攻陷，最受駭客青睞的系統為SSH，平均每天被攻陷26次，其中有一個SSH誘捕系統在同一天被攻陷169次。此外，有一個駭客在30秒內就攻陷了該團隊在全球所部署80個Postgres系統中的77個，30秒的達陣率高達96%。

根據Unit 42的統計，從把這些誘捕系統放到公開網路上，到駭客首度發現並攻陷它們的平均時間，SSH被攻陷的平均時間最短，只有184分鐘就淪陷了，居次的Postgres資料庫為511分鐘，RDP為667分鐘，Samba則是2,485分鐘。

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圖片來源_Palo Alto Networks

而在每個誘捕系統於30天內所觀察到的攻擊IP上，SSH再以179個居冠，RDP為50個，Samba為11個，Postgres則是7個。

圖片來源_Palo Alto Networks

此外，Unit 42團隊在48個誘捕系統上嵌入了防火牆政策，該政策會封鎖過去30天持續掃描特定應用的IP，同時觀察此一實驗組與其它未設置防火牆的對照組被駭的情形，發現這兩個族群被攻擊的次數並沒有太大的差異，有防火牆的SSH及RDP系統遭到攻擊的次數更超越沒有防火牆的系統，顯示出封鎖已知的掃描IP無益於減緩攻擊。

在攻擊者的分布上，主要的攻擊來自美國，占了29%，居次的是越南的17.4%，中國以11.6%排名第三，來自印度的攻擊IP亦占了8.9%，香港為6.6%。

在此次的測試之後，Unit 42認為，只要有脆弱的服務曝露在網路上，駭客找到並攻陷它只需要幾分鐘，由於這些服務常常連結其它的雲端任務，因而可能成為駭客滲透到整個雲端環境的跳板。而這類的錯誤其實很容易預防，包括建立防護機制以避免特權連結埠曝光，打造稽核機制以監控所有的公開傳輸埠及曝露在外的服務，建立自動化的規則以自動修補錯誤的配置，或者是部署新一代的防火牆來封鎖惡意流量。

來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/148016

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