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    不論去銀行提款機撳錢,又或使用電腦登入帳戶,很多時也無法避免要使用鍵盤輸入密碼或登入資料。英國格拉斯哥大學研究團隊就指出,只要通過熱能監察鏡頭及AI人工智能系統,就可以憑鍵盤上殘留的熱量還原密碼,就算在一分鐘後偵測熱能,成功率都有 62%。系統甚至能 100% 破解 6 位數字的銀行提款機密碼,非常危險,以後輸入密碼,可能要作狀撳多幾個掣。 在鍵盤上讀取輸入密碼的橋段,曾經在大量電視劇集或電影內出現,不過大部分都是掃描留在輸入裝置上面的指紋,極少會偵測殘餘熱量。英國格拉斯哥大學電腦科學系研究員受到熱能監察鏡頭大跌價啟發,再結合人工智能及機器學習系統,設計出名為 ThermoSecure 的還原密碼方法。 研究員解釋,雖然一般人在鍵盤或 keypad 上輸入密碼,手指尖每次接觸表面材質的時間都很短,但無可避免地會將熱能傳送到表面上,因此只要在極短時間內利用熱能監察鏡頭拍攝鍵盤或 keypad 表面,便能取得曾輸入過的按掣資料及其順序。根據測試,在一分鐘時偵測熱能成功率有 62% ,如在 20 秒內,成功率更飊升至 86%。 研究員說,其實這種技術非常普通,要擷取資料並不困難。但還原密碼的難度在於連續輸入的時間極短,導致熱能變化差距微細,如果單靠人力去分析,除非密碼只得幾個字元,否則便極難做到,因此必須出動人工智能及機器學習,讓系統從大量數據中整理出人類輸入密碼及創建密碼的習慣、常用的密碼字元及組合等,即使是多字元的高強度密碼,也有可能成功還原。從研究員公布的數據可見,系統成功還原…

    無人駕駛汽車科技的實驗持續進行,不過大多應用於迴避障礙物及自動導航方面。美國麻省理工大學 (MIT) 一項人工智能研究就專門針對改善自動駕駛系統對交通燈的反應,結果不單改善交通順暢度,更可增加能源效益及減少廢氣排放,一舉兩得。 主持這次研究的研究員指出,雖然美國及世界其他地方已批准無人駕駛車上路,不過對於人類來說,無人駕駛汽車未能為人類帶來改善,因為乘客依舊受困於交通燈,因此團隊就希望能夠改善它們對交通訊號的反應,提升交通流暢度。研究採用深度強化學習 (deep reinforcement learning) 模式,即交由人工智能以試誤 (trial and error) 方式,通過不同的抉擇覓求最佳的演算法。 研究團隊首先模擬出一個十字路口場景,然後只提供機器學習無法自行掌握的知識,之後便交由人工智能計算不同狀況的反應。當人工智能的神經元網絡 (neural network) 找出通往改良交通狀況的方法或捷徑,研究團隊便會予以獎勵,相反如人工智能的演算法導致車輛在交通燈前完全停止則給予懲罰。而在人工智能學習的過程中,系統會從一隊車隊中收集到的互動數據,估算交通燈的變化,從而控制無人駕駛汽車的行駛速度,盡量增加綠燈時通過的車輛數目,同時避免汽車因紅燈而需要完全停止。 研究結果顯示,經最佳演算法下控制的無人駕駛汽車,其通過交通燈的流暢度大增,而即使受控制的汽車減低至 75%,其餘為人類操控車輛,交通流暢度仍能獲得顯著的改善。由於所有汽車均能減少非必要的加速或停車空轉,因此研究還可有效改善能源消耗及廢氣排放。不過,現時研究正在起步階段,而且只能應付一個十字路口位,要全面實行還須更多研究,但相信在智慧城市的帶動下,無人駕駛汽車將能更容易採集交通數據,應用團隊研究成果的可能性將相當高。 資料來源:https://bit.ly/3NqCJmD 相關文章:【上帝視角】樹木觸電引發山火…

    Hitachi Energy 開闢新戰線,最新推出人工智能植被管理系統,新服務不單有助減低山火、二氧化碳排放,而且更有助電力公司等公用業務保障資產。公司發言人指不少機構誤以為手上擁有的數據量未夠多,但如果經專家評估,結果隨時有驚喜。 調查顯示,70% 停電問題與植物有關,而且數字更是每年上升。當樹木長大至接觸到供電塔上的電線,便有可能引發山火,美國加州史上第二大的山火,據知便是由上述原因造成。傳統的管理方法是電子公司需停期派員監察輸電網絡,有需要時派員修剪高危樹木。不過,這種方法費時失事,而且受天氣及樹木種類因素影響,樹木在短時間內亦有可能快速增長,Hitach iEnergy 推出的人工智能管理系統,便可減少意外發生。 Hitachi Energy 的服務宗旨在於為未來可持續能源提供動力,發言人說 Vegetation Manager 系統正可確保能源會被有效運用。系統首先採用了日本研發中心的演算法,該演算法透過分析從多個源頭拍攝的相片、影片及衞星圖片,再結合不同地區的氣候變化、生態環境及土質等資料,從而推算出供電網附近的樹木成長狀況,在適當時候派員修剪過高或過長的樹木。有關方面又指出植被管理系統不單適用於電力公司,其他公用事業如通訊、鐵道、輸水、燃油等有硬件網絡設備的公司亦同樣受惠。 發言人又說,不少企業或機構管理者在談到人工智能及機器學習時,都認為需要擁有大數據資料庫才啟用智能分析,但普遍承認自己手上擁有的資料量並不足夠,因此雖然有採用人工智能技術的想法,卻遲遲未能落實。實際上,大部分手上的資料庫藏有非常足夠的數據,以公司服務的客戶為例,經專業團隊組織及評估後,建立出的人工智能系統往往能夠協助公司作出更好的決策,呼籲企業管理者如有意利用新科技開拓業務,一定要邀請專業團隊進行評估。 資料來源:https://bit.ly/3lR4MjT 相關文章:【大數據時代】三分一企業雲端儲存成本超標四成 人工智能介入優化儲存效率https://www.wepro180.com/bigdata220503/

    為了令受害者誤以為正在登入或瀏覽官方網站,高質素的黑客會盡力將釣魚網站製作至以假亂真的地步。如果要交由防毒軟件識別當中差誤,現有方法較為費時,準確度亦未算高。由大學研究人員開發的機器學習技術,會自動將官網的程式碼轉變為圖像數據,跟虛假網站進行比對,從而減少所需的運算資源及縮短比對時間,以另類視覺分辦真假。 要分辨是否虛假網站,一般人只能靠肉眼找出可疑之處,以 Office 365 登入頁面為例,網址列、網頁設計、圖像擺位、文字有否文法或串字問題等,都必須小心留意。不過,如果並非專家或老手,單靠肉眼絕不可靠,因而必須借助防毒軟件或網絡安全工具代為分析。然而,大部分安全工具的識別效能除了上述的條件外,主要建基於資料庫上的記錄,例如架設該網頁的伺服器或 IP 位置是否可疑?種種因素令比對工作需要耗用大量資源,因此只能於雲伺服器上進行分析,從而令比對需要一定的時間。 由英國 University of Plymouth 及 University of Portsmouth 研究人員合作研究的人工智能分析技術,便以創新的角度進行分析。研究人員首先將大量官方網站及虛假網站的程式碼轉換成視覺化的圖像數據,歸納出各自的獨特之處,然後再這套數據模型交由人工智能的機器學習進一步自行訓練,自行修正當中的差異,演變成一套更成熟的分析系統。為了加強分析工具的可用性,研究團隊刻意選用了一套名為 MobileNet 的神經元網絡系統,它不似得其他神經元網絡需要龐大的運算資源,因而可以在一般電腦設備上運行。研究員指出,現時系統在分析虛假網頁的準確度已達94%,而且還在每日進化中。 不過,現階段新技術仍未可推出市面,因為研究人員正在改良系統操作,讓它成為一套可被普遍使用的工具。研究員更有信心這套系統最終可達 100%…

    人工智能(Artificial Intelligence,AI)和機器學習(Machine Learning,ML)的應用愈趨廣泛。以電子商貿起家的亞馬遜,旗下的雲端運算業務 Amazon Web Services(AWS)港台銷售總監翁宇強接受訪問時表示,AI 及機器學習科技革新了零售、金融等傳統行業,集團亦力拓相關業務,單是去年,集團已有超過 250 種 AI 及機器學習相關服務新推出市場。 翁宇強表示,集團提供的 AI 及機器學習服務,主要協助企業預測產品市場反應、精準營銷,以至整理非結構化數據(Unstructured Data)、偵測程式碼漏洞等。針對本身已有 AI 及數據專家的企業,集團亦提供不同機器學習工具,讓企業建立、訓練和部署機器學習模型,或者搜尋所需的演算法,藉以加快 AI 系統開發進度。 他續指,以電商起家的亞馬遜其實早於廿多年前已涉足 AI…

    近年常常聽到「人工智能」一詞,好像潮語一樣,並代表著「高科技」的意思。一些產品含有自動調節功能,就以誇張宣傳手法說是「人工智能」,這根本不符合「人工智能」的定義。 「人工智能」已有幾十年歷史,早在八十年代初,電腦科學家便開始設計能學習和模仿人類行為的程式。在電影裏,如《Terminator》、《Matrix》或《Ex Machina》所描述的「人工智能」,都擁有觀察和感知能力,並可以做到推理和解決問題,這類可稱為「強」人工智能,但是現今技術水平仍未有效實現。 目前的科學研究工作都是集中在「弱」人工智能這部份,並取得重大突破。智能是從何而來呢?讓我們先理解「人工智能」、「機器學習」和「深度學習」的區別和關係。 「人工智能」的領域中,「機器學習」是其中一種方法;在「機器學習」的技術中,通過使用大量樣本作訓練而積累的智能,就稱為「深度學習」。 在使用電腦的過程中,大家會不知不覺地留下大量數據及電子足跡,這給予「深度學習」在訓練時所需之用;此外,系統運算速度的提升,令「機器學習」時間大大加快。綜合這兩個主要因素,終於令「機器學習」成熟起來,在「人工智能」的應用邁進了一大步。 同樣,近年一些高端網絡安全產品也採用「機器學習」去處理大量電腦使用者的日常行為,並作深入分析。即使黑客成功盜取了用戶的帳號及密碼,保安系統也會跟用戶日常使用方式作出對比,如發現有明顯偏差,就會發出警示或作出攔截。一幕幕兵賊鬥智(人工智能)的場面,已在網絡安全領域中展開。