LINE Moonshot 召喚 AI 機器人，功能超強大！1 鍵輸入文字自動繪圖，還能合成圖片、支援智慧助理

超好用的 LINE AI 畫圖機器人，還有很多厲害功能！

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讀取中…

近期 AI 的話題相當熱門，許多使用 AI 作為輔助的工具能省下許多時間，同時門檻也相較以往更低，例如用，也有各種結合 ，甚至有像是 這樣只需上傳 PDF 分析直接利用簡單的問答，節省閱讀文件的時間。這次再來與各位分享一款好用的 LINE Moonshot 機器人，不僅能問問題，還能自動繪圖、合成圖片。

LINE Moonshot 召喚 AI 機器人，功能超強大！1 鍵輸入文字自動繪圖，還能合成圖片、支援智慧助理

LINE 平台下有許多好用的機器人工具，除了我們之前分享兩款好用的，今天再來介紹一款好用的 AI 繪圖機器人，只需將 Mooshot 加為好友，在聊天室簡單輸入簡單的指令，就能讓它協助畫出各種風格的圖片唷！另外，也能根據上傳的圖片素材，加以更改圖片風格。

AI 畫圖

Moonshot 的 AI 畫圖功能，用戶只要輸入指令搭配圖片主題的關鍵字，就能自動產生三種不同風格的圖片。
舉例來說，前面先輸入中文（或英文）指令：幫畫寫實（SD）、幫畫概念（MJ）、幫畫漫畫（NV），接著補充圖片文字描述後，傳送訊息即可。 Moonshot 也分享 AI 畫圖功能的使用小訣竅，像是輸入：「幫畫漫畫 一群小朋友在玩耍，陽光照在草地上＋開學囉」，以更完整的文字描述，便能讓成品更符合預期。

以下關鍵字為「幫畫寫實」搭配「跑車」所產生的三組圖片：

Moonshot 也能畫出概念或漫畫風格的圖片。

以下為「幫畫概念」搭配「Cyberpunk」所產生的圖片成品。

以下為「幫畫漫畫」搭配「漫威」風格產生的圖片結果。

圖片改片風格

Moonshot 也能參考用戶上傳的圖片來畫圖，只需上傳圖片後輸入指令，即可改變圖片風格。圖片改變風格提供「參考寫實（RSD）」、「參考概念（RMJ）」、「參考漫畫（RNV）」三種風格選項，無論輸入中文或英文指令皆可。在圖片參考風格後方，一樣加入想產生的風格描述即可。

以下，筆者就上傳一張近期 WBC 世界棒球經典賽預賽期間中華隊張育成安打上壘的敬禮慶祝畫面，請 Moonshot「參考漫畫」＋「漫威風格」修改照片的風格。

接著上傳一張在超商拍攝的霜淇淋照片，請 Moonshot 以「參考寫實」的風格，請它改為「高級餐廳」風格。

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最後 Moonshot 產生的三組圖片結果如下：

再來試試一張筆者在韓國拍攝的街頭建築照片，分別以「參考寫實」＋「北歐風格」，以及「參考漫畫」＋「伊藤潤二」風格進行風格修改。

以下為「參考寫實」＋「北歐風格」產生的圖片成品。

以下為「參考漫畫」＋「伊藤潤二」產生的圖片成品。

再來上傳一張職籃啦啦隊的照片，請 Moonshot 以「參考漫畫」＋「日本動慢」的風格近行修改。

修改的圖片成品如下：

修改圖片風格＋添加文字

延續前面修改圖片風格的功能，其實也能同時為圖片添加文字內容。一樣在上傳圖片後，輸入圖片風格修改指令，接著加上詳盡的描述後，最後添加「＋文字內容」即可。

產生的圖片成品如下：

其他圖片功能

此外， Moonshot 也能調整圖片比例，只需在敘述最後輸入直（/V）橫（/H）。

AI 助理功能

之前的 LINE ChatGPT 機器人可以透過文字問答的方式，讓 AI 機器人直接回覆用戶所提出的問題。在 Moonshot 也一樣，只要先輸入「請問機器人」，接著附上想詢問的問題即可。實測發現， Moonshot 在回答的精準度比之前 ChatGPT 好一些，不過也許受限是在 LINE 平台，無法進一步提供詳細的表格或分行，以下方的景點整理就只能以條列式的方式呈現。

最後，也附上 ，只需點選下方圖片，或掃描 QR Code 即可將它加為好友開始用囉！

Moonshot（LINE 官方帳號）：

延伸閱讀：

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您也許會喜歡：

https://www.kocpc.com.tw/archives/483998

DevOps平臺CircleCI又發生，這對一些剛從假期回到工作崗位上的工程師，顯然不是什麼好消息。CircleCI在官方部落格發文警告，要求用戶立刻更改儲存在CircleCI中的系統憑證，同時也要檢查從2022年12月21日以來，自家系統是否有未經授權的存取。

CircleCI在1月4日發出安全警報，表示他們正在調查一起安全事件，雖然目前系統並沒有遭到未經授權者入侵的跡象，但是出於謹慎，他們希望用戶立刻輪替所有儲存在CircleCI中，包括存在於專案環境變數以及任何內文的密碼。

在要求用戶檢查系統是否曾有未經授權存取的同時，官方也作廢專案API權杖，用戶需要重新輪替才能繼續使用服務。

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除了要求客戶更換金鑰、密碼和變數之外，官方也建議用戶可以在CI/CD工作管線，添加額外的保護機制增加安全性。包括使用OIDC權杖，避免在CircleCI儲存長期憑證，同時限制IP位置範圍，僅允許已知IP位置進行入站連接，也可以使用Contexts啟用跨專案環境變數共享，該方法使環境變數能夠透過API自動輪替，還有用戶也可以使用Runner，以IP限制和IAM管理功能保護特權存取和額外控制功能。

CircleCI現在對所有用戶開放自助稽核日誌功能，透過使用者介面用戶能夠自己稽核過去30天的日誌，但官方提到，稽核的重點會在儲存於CircleCI上的用戶系統日誌的機密資料。用戶目前仍可以進行建置，官方已經重新輪替所有生產機器和存取金鑰，並完成所有系統的存取稽核，也和第三方調查人員合作，驗證調查步驟和行動。

CircleCI在美東晚上9點30分才寄出安全警報通知，當時已是北美企業用戶下班時間，官方解釋，他們的用戶遍布全球，發布時間的唯一考量是盡快通知所有用戶。

https://www.ithome.com.tw/news/155036

有研究人員提出警告，Fortinet於去年10月修補的重大漏洞CVE-2022-40684，已經成為駭客大肆利用的對象！其中，他們偵測到兩起勒索軟體攻擊，駭客便是針對存在相關漏洞的Fortinet設備下手，入侵目標組織網路環境來加密檔案。

過往的揭露UEFI韌體漏洞都是出現在x86電腦上，但採用其他處理器的電腦也可能出現類似漏洞！有研究人員向高通（Qualcomm）通報數個UEFI漏洞，並指出這應該是首度揭露的Arm電腦UEFI漏洞。

在烏克蘭戰爭尚未結束、美國挹注烏克蘭相關軍事資源的情況下，俄羅斯駭客也將一些敏感的研究機構列為攻擊目標。有新聞媒體揭露，俄羅斯駭客Cold River疑似針對美國的核子實驗室的科學家發動釣魚攻擊。

【攻擊與威脅】

資安業者eSentire提出警告， 他們在2022年11月下旬的兩起勒索軟體攻擊事件，發現駭客鎖定未修補重大漏洞CVE-2022-40684的Forinet SSL VPN設備而來，目前已在加拿大的大學與跨國投資公司發現這樣的活動。

研究人員表示，駭客一旦成功進入目標組織的網路環境，就會發動寄生攻擊（LOLBin），並濫用遠端桌面協定（RDP）來橫向移動，最終利用BitLocker與BestCrypt來加密檔案，並要求受害組織透過電子郵件向他們聯繫。而這些駭客的身分，研究人員指出，他們先前曾用名為KalajaTomorr的勒索軟體發動攻擊。

根據路透社的報導，俄羅斯駭客組織Cold River自去年夏天起，持續鎖定美國3座核子研究實驗室，分別為Brookhaven（BNL）、Argonne（ANL）、Lawrence Livermore National Laboratories（LLNL），駭客為上述機構建立偽造的登入網頁，然後向科學家發送釣魚郵件，意圖藉此得知他們的帳密資訊。

路透社表示，他們無法確定駭客攻擊的目的，也無法確認是否成功入侵。對此，BNL拒絕回應，LLNL沒有回覆，ANL則表示由美國能源部進行說明，但後者不願發表看法。

資安業者賽門鐵克揭露駭客組織Blubottle的攻擊行動，主要鎖定使用法語的非洲國家銀行而來，但阿根廷、巴拉圭、孟加拉也有受害組織。駭客自2022年7月至9月，使用惡意程式載入工具GuLoader及帶有簽章的驅動程式發動攻擊，先是利用ISO映像檔散布上述檔案，一旦入侵成功，駭客便將GuLoader注入Internet Explorer附加元件安裝工具（ieinstal.exe）、ASP.NET瀏覽器註冊程式（ieinstal.exe）來執行，進而部署Netwire、Quasar等RAT木馬程式。

研究人員指出，這些駭客攻擊手法大部分與Group-IB揭露的駭客組織Opera1er雷同，但無法確定是否為相同的組織。

1月4日持續開發／持續交付（CI/CD）平臺業者CircleCI發布資安通報，表示該公司著手調查安全事件，並強調公司系統無未經授權的攻擊者行動跡象，但為了慎重起見，他們要求所有用戶採取預防措施，包括立即輪換儲存在CircleCI帳號的所有金鑰，並於完成後檢查2022年12月21日至2023年1月4日的系統日誌，確認是否出現未經授權的存取。

在要求用戶檢查系統是否曾有未經授權存取的同時，CircleCI公司也廢止專案API權杖，用戶需要更換這些token，才能繼續使用相關服務。

本次資安通報選在美東晚間9時30分發出，已是多數人下班時間。對此，該公司表示他們的用戶遍布全球，只能盡快通知所有的客戶採取行動。

資安業者Minerva揭露名為CatB的勒索軟體，研究人員看到該勒索軟體於11月23日上傳到惡意軟體分析平臺VirusTotal，社群認為可能是勒索軟體Pandora的變種。研究人員對CatB進行分析，發現該勒索軟體會先檢測處理器核心數量、記憶體大小、儲存空間，來判斷是否在沙箱環境執行，一旦確認是在真實的電腦環境，該勒索軟體的引導程式就會透過DLL挾持手法，將其酬載投放於System32系統資料夾，並竄改MSDTC系統服務的配置，來維持此勒索軟體於受害電腦運作，完成後便開始加密受害電腦的檔案。

與許多勒索軟體不同的是，CatB不會更動電腦檔案的副檔名，並將勒索訊息寫在每個檔案內容的最前面，使得受害者直到發現檔案無法使用才察覺遭到攻擊。

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根據資安新聞網站HackRead報導，資安研究人員Anurag Sen透過物聯網搜尋引擎Shodan，發現美國ERP業者所有的Elasticsearch伺服器不需帳密就能存取，該伺服器約自去年12月下旬開始曝露於網際網路，當中包含印度求職者詳細資料，檔案大小超過6.3 GB，資料數量超過57.5萬筆，內有求職者姓名、出生日期、電子郵件信箱、電話號碼、履歷、雇主資料。研究人員已向印度電腦緊急應變小組（CERT-in）通報此事。

 

【漏洞與修補】

高通於1月5日發布資安通報，修補約20個漏洞，其中有5個是資安業者Binarly通報。該公司的研究人員向資安新聞網站SecurityWeeks透露，這些漏洞他們最初是在分析搭載高通處理器的聯想ThinkPad X13s發現，當時一共找到9個漏洞，但發現其中5個與高通的參考程式碼有關，這意味著可能會影響所有採用高通SoC的筆電，包括微軟Surface，以及三星的裝置。

研究人員指出，這5個漏洞是首度在Arm架構電腦發現的UEFI漏洞，其中CVE-2022-40516、CVE-2022-40517、CVE-2022-40520為記憶體堆疊的緩衝區溢位漏洞，CVSS風險層級皆為8.2分；CVE-2022-40518、CVE-2022-40519則是出現在DXE驅動程式，一旦遭利用可能導致記憶體洩露，為中等風險層級的漏洞，CVSS評分為4.9分、6.0分。

 

【其他資安新聞】

 

近期資安日報

https://www.ithome.com.tw/news/155054

微軟打造文字生成語音模型VALL-E，只要輸入目標文字和3秒目標聲音，模型就能產出高相似度的目標語音，就像是語音版的DALL-E一樣。

圖片來源: 

微軟

重點新聞(1230～0105)

微軟     VALL-E     文字轉語音  

語音版DALL-E！微軟文字轉語音AI給3秒樣本就能準確生成

微軟近日發表一套，可根據文字輸入和3秒的語音樣本，來合成、產出目標語音，就像是OpenAI的文字轉圖片模型DALL-E一樣。微軟表示，他們用現成神經音檔編解碼模型中的離散碼，來訓練VALL-E這套神經編解碼器語言模型，把文字轉語音視為條件式語言建模任務，而不是像一般研究，視為連續性的訊號迴歸任務。

在預訓練階段，團隊將文字轉語音的訓練資料，擴充到6萬小時的英語語音，是現有系統的幾百倍。VALL-E的工作流程是音素→離散碼→波形，先根據文字輸入和3秒語音提示（也就是想聽到的目標聲音），來產出與文字和目標聲音相應的離散音檔編解碼。

微軟測試發現，VALL-E在語音自然度和相似度部分，表現比現有SOTA文字轉語音模型要好，而且還能保有語音提示的情緒與聲音環境。團隊指出，VALL-E可直接用於各種語音合成應用，如零樣本文字轉語音、語音編輯，以及搭配GPT-3等生成式AI模型，來生成更多內容。

  大型模型     BigScience     PETALS  

在家也能跑千億參數模型！BigScience開源PETALS分散式AI專案

對語言模型來說，參數越多、模型表現越好，開發者也只需微調大型預訓練模型，就能得到不錯的預測結果。不過，BLOOM、PaLM、GPT等這類大型語言模型，即便開源，還是會耗費大量運算資源，雖然目前有2種方法來解決該問題，如RAM卸載和託管API，但前者對交互推論來說太慢，後者則不夠靈活。

於是，由世界各地研究員組成的開源研究專案BigScience，日前開發一套系統PETALS，可在受信任的的條件下，集各使用者之力，來共同微調、推論千億參數的大模型。也就是說，每個使用者只需要載入一小部分的模型，就能和其他使用者一起協作，來共同執行模型推論和微調，就像是BT原理一樣。

團隊測試發現，PETALS比在單一系統的RAM卸載方法，還要快上許多倍，在消費型GPU上推論1,760億參數的BLOOM模型，完成1個token所需時間近1秒。透過平行推論，每秒則能完成數百個token。而且，有別於大多數的推論API，PETALS還能顯示模型隱藏狀態，讓使用者可用有效的微調方法，來訓練、分享客製模型的外掛。不過，在PETALS初始階段，使用者可能因安全、隱私考量，協作進展可能較慢，因此BigScience推出BLOOM點數，來獎勵貢獻GPU資源的使用者。

  百度研究院     大模型     產業化  

百度研究院預測2023年：大模型將產業化

百度研究院日前發布科技趨勢預測，直言大型模型在2023年將產業化發展，用於更廣泛的產業中。百度研究院指出，現今的AI不斷朝跨任務、跨模態（資料類型）發展，且隨著底層大模型技術的成熟，以及為特定產業發展的AI基礎建設，這種產業型的大模型，已漸漸在航太、金融、能源等領域應用，形成「AI+產業」的發展結構。百度認為，大模型產業化將催生產業大模型生態，實現普惠AI。

此外，百度研究院也預測，2023年的新型AI基礎設施需求將增長、更多產業講過應用AI機器人、AI將進入更多科學領域，以及隨著雲原生技術的成熟，將催生更多量子軟硬體合一的解決方案。此外，可解釋AI技術和科技永續發展，也在百度研究院預測的科技趨勢中。

  Nvidia    機器人訓練       元宇宙  

讓機器人更靈活！Nvidia更新模擬訓練平臺功能

Nvidia更新機器人模擬和訓練平臺Isaac Sim，使用者可從雲端存取Isaac Sim、使用新AI功能來加速機器人訓練了。Isaac Sim建立在元宇宙平臺Nvidia Omniverse上，使用者可在各種操作條件下模擬真實環境，建置和測試虛擬機器人，來加速物流、製造和零售等產業的自動化應用。

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Isaac Sim新功能有人物模擬功能，能在倉庫和製造設施中增添人物角色，還能讓人物執行不同動作，如推手推車。這個功能可讓開發者觀察，人機互動設計是否順暢，也能讓機器人學習避障和潛在意外。另一個新功能是即時呈現感測器資料，並能用光線追蹤技術模擬光達，在各種照明或反射材質條件下，獲得更準確的感測器資料，來讓機器人模擬更貼近真實世界環境。Isaac Sim其他更新還包括模擬3D物件庫、強化學習工具Isaac Gym，以及協作機器人程式開發工具Isaac Cortex等。

 

  OpenAI     Bing     ChatGPT  

微軟計畫用ChatGPT強化Bing搜尋功能

根據外媒The Information報導，微軟打算用ChatGPT來強化自家搜尋引擎Bing、提供新搜尋功能，預計在3月底推出。此外，微軟還可能用ChatGPT來分析用戶在研究的主題，好提供進一步的搜尋建議。

微軟這一舉動，代表使用OpenAI技術的微軟產品數量持續增加。微軟在2019年10月與OpenAI展開合作，投資10億美元來發展通用AI。2020年，微軟購買GPT-3獨家授權，在自家產品中整合GPT-3。2021年，微軟就在Power Apps中嵌入GPT-3，使缺乏程式開發知識的人，也能利用自然語言開發程式。去年，微軟整合OpenAI DALL-E 2，發布圖像設計應用程式，能根據文字提示生成影像。

  元宇宙     自然語言     3D  

Nvidia新添元宇宙平臺協作功能和自然語言搜尋服務

Nvidia更新元宇宙平臺Omniverse Enterprise，支援最新GPU技術強化效能和可用性，同時增添新功能，達到即時又精確的模擬品質。此外，Nvidia也更新Omniverse平臺核心，讓使用者快速連接工具、共享虛擬空間中協作。

Omniverse Enterprise是個讓企業用來開發、營運元宇宙應用程式的平臺，新加入的Omniverse連接器，可連接不同3D應用程式，實現無縫工作流程，另也支援如Adobe Substance 3D Painter、Autodesk Alias等軟體。此外，Nvidia也正式推出AI服務Omniverse DeepSearch，使用者可用自然語言或2D參考圖，直覺搜尋大型且未標記的3D資料庫。在平臺核心更新部分，則在用來建置擴充應用程式和微服務的Omniverse Kit SDK中，加入新模板和開發者工作流程，簡化開發作業。

  Google     文字轉圖像     Transformer  

速度更快、畫面更細緻！Google發表新文字轉圖像模型Muse

Google日前發表一款文字轉圖像模型Muse，以Transformer架構為基礎，號稱產出速度更快、生成畫面更細緻，比擴散模型和自迴歸模型的表現還要好。進一步來說，Muse是以遮罩任務訓練而成，也就是先在大型語言預訓練模型中抽出文字嵌入，再訓練Muse來預測隨機被遮住的圖片Token。

與DALLE-2這類像素空間的模型相比，Muse因為用了離散token，只需少量採樣迭代，因此更有效率。與Parti這類自迴歸模型相比，Muse因為用了平行解碼，因此也更有效率。Google表示，由於採用預訓練大型語言模型，Muse的語言理解能力，以至於從文字轉換為高保真圖片的能力都更細緻，而且對視覺概念的理解力也更強。

團隊也進行測試，9億參數版本的Muse經CC3M資料集測試，達SOTA水準，且用來測量生成圖片和真實圖片相似度的FID分數，達6.06分（越低越相近）。而30億參數版本的Muse，在零樣本COCO資料集測試評估中，得到7.88的FID分數。此外，Muse不必微調模型，就能直接用於圖片編輯應用程式，像是圖片修復、圖片外擴/腦補、編輯等。

圖片來源／微軟、BigScience、Nvidia

  AI近期新聞 

1. Apple Books新添AI語音功能，電子書可轉為有聲讀物了

2. 前特斯拉AI長Andrej Karpathy開源nanoGPT可優化GPT模型開發

資料來源：iThome整理，2023年1月

https://www.ithome.com.tw/news/155060

發布數款消費級處理器，官方提到，這些新的行動和桌面處理器，滿足休閒級玩家到內容創作者等，不同層級的混合式工作負載，除此之外，AMD同時還揭露AMD最新資料中心處理器Instinct MI300技術細節。

AMD首款使用3D V-Cache 技術的處理器AMD Ryzen 7000X3D在CES上亮相，由於V-Cache 技術將資料保存在邏輯電路附近，因此縮短資料處理過程的距離，因而得以加速運算，官方提到這是目前最快的遊戲處理器。

而Ryzen 7040系列行動處理器，擁有8個Zen 4核心和AMD RDNA 3繪圖架構，官方也揭露其Ryzen AI技術，AMD表示，這是目前x86處理器第一個專用的人工智慧專用硬體，其機器學習運算速度比Apple M2晶片快20％。AMD還發布採用5奈米工藝技術，配備16個Zen 4核心的Ryzen 7045HX系列行動處理器。

另外，AMD也推出使用AMD RDNA 3架構的Radeon RX 7000筆記型電腦繪圖卡，目標是滿足1080p遊戲和進階內容創建應用程式的效能需求。

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除了消費級處理器，AMD執行長Lisa Su也搶先展示了資料中心處理器Instinct MI300的細節，該處理器透過將CPU、GPU和記憶體元件封裝在一起，以解決原本各元件透過PCIe連接器傳輸的效能瓶頸，除了解決延遲問題，移動資料所需要的效能也更低，效率更好。

Instinct MI300採用CDNA 3架構，具有24個Zen 4核心以及128 GB的HBM3記憶體。Lisa Su提到，Instinct MI300的特別之處在於，這是第一個運用3D堆疊技術，將CPU和GPU封裝進同一個小晶片的處理器，Instinct MI300晶片擁有9個5奈米的小晶片，這些小晶片被堆疊在4個6奈米的小晶片之上，HBM則圍繞在小晶片四周。

Instinct MI300與Instinct MI25X相比，AI效能提升達8倍，且每瓦效能提升至5倍，也就是說，Instinct MI300的設計讓耗能大幅下降，但是效能卻大幅上升。

https://www.ithome.com.tw/news/155046

在2023第一周資安新聞中，主要焦點包括：資安業者揭露駭客組織鎖定企業組織未修補CVE-2022-4068的Forinet SSL VPN設備漏洞散布勒索軟體；CI/CD平臺服務業者CircleCI公告正持續更新資安事故調查，值得企業開發團隊注意；還有冒牌的學習框架PyTorch-nightly版被下載2千多次，以及30個WordPress外掛程式漏洞被惡意軟體鎖定的消息。

在資安漏洞研究與揭露方面，有兩大消息最受關注。一是Google智慧喇叭變成竊聽器攻擊手法的揭露，另一是近20家汽車品牌重大漏洞被數個資安研究人員聯手揭露。這些漏洞都已在通報後修補，如今揭露技術細節。

本周還有幾則新聞顯現出值得關注的威脅態勢，包括核子科學家成駭客攻擊目標，美國核子研究實驗室遭俄羅斯駭客網釣攻擊；而金融業也要注意，國際間傳出多個使用法語的非洲國家銀行遭駭客組織以GuLoader攻擊，並被布署Netwire、Quasar等RAT木馬程式。關於勒索軟體的新動向，包括：BlackCat設置受害公司假官網並公布竊取資料以施壓，以及新的CatB勒索軟體的揭露。

至於國內方面，週六下午傳出華航遭勒索軟體的消息，國內媒體報導華航表示影響不大，本週新聞尚未提到，後續是否有相關調查結果公布將值得留意。

惡意軟體鎖定存在漏洞的WordPress外掛程式而來的情況，不時傳出攻擊事故，而最近的惡意軟體攻擊行動一口氣針對30個已知漏洞而來，值得留意的是，這當中大部分外掛程式的漏洞可能沒有CVE編號，有編號的可能是6至7年前的漏洞，這樣的情況使得研究人員呼籲網站管理員應部署最新版的外掛程式。

在2022即將結束的前夕，有人利用PyPI套件庫發動攻擊，不過，這次並非利用拼寫錯誤來散布惡意套件，而是針對Python套件安裝工具pip找尋套件的機制而來──該安裝工具會優先從PyPI套件庫下載相依套件，而使得部署Nightly版機器學習框架PyTorch的電腦，會一併安裝駭客上傳的惡意套件。

勒索軟體攻擊的情勢也相當值得留意，其中又以駭客組織BlackCat要脅受害組織的新手法引起研究人員關注。這些駭客不只在暗網公布受害組織資料，也在網際網路架設受害組織的冒牌網站，來公布竊得的資料。

蠕蟲程式Raspberry Robin的攻擊行動在去年出現數起，由於此惡意軟體行蹤相當隱密，，而引起研究人員高度關注。而最近的攻擊行動中，研究人員發現駭客採用更為隱蔽的手法，採用了過往未曾出現的反分析機制。

駭客散布木馬程式有新的招式！他們在釣魚郵件夾帶的惡意Excel檔案裡，輸入了從銀行偷到的近42萬筆資料，疑似是為了避免讓受害者懷疑而這麼做。

勒索軟體LockBit的攻擊事故近期變得非常頻繁，其中，洛杉磯市房屋管理局（HACLA）遭到攻擊的情況相當值得留意，因為這不只導致該政府機構的財務資料外洩，也波及向該單位尋求協助的民眾。

隨著汽車導入連網的功能，汽車製造商的資安防護也變成研究人員關注的焦點。有研究人員一口氣揭露十多個知名車廠的API漏洞，這些漏洞不只讓攻擊者有機會遙控該廠牌車輛，甚至部分能存取該公司的內部機密資料，像是銷售資料，或是資訊系統的開發環境等。

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鎖定Linux電腦的攻擊行動日益猖獗，而當中不少是利用指令碼下達相關命令，但如今有攻擊者將其打包變成可執行檔（ELF），目的是避開對指令碼的資安檢測。

去年1月推特修補的漏洞近期又傳出駭客公布竊得的用戶個資！但與過往最大的不同之處在於，駭客不再以數千美元來兜售手上的資料，這次以極低的價格（2美元）提供。

協作平臺Slack昨日（1月5日）證實，上週遭到入侵而導致部分原始碼外洩，所幸使用者資料沒有受到波及。但值得留意的是，該公司是獲報GitHub帳號出現異常活動，著手調查才驚覺遭駭。這些原始碼遭竊後續造成的影響仍有待觀察。

有駭客濫用雲端持續整合及持續交付（CI/CD）服務提供的免費、試用資源來進行挖礦！研究人員指出，駭客短時間之內註冊了13萬個GitHub、Heroku、Togglebox帳號，並建立容器來挖掘加密貨幣，而這些行為幾乎都是自動化進行。

駭客利用手機金融木馬盜取銀行存款的手法再度翻新！有研究人員發現駭客公開安卓木馬程式SpyNote的原始碼後，其他駭客相繼用於製作攻擊程式，研究人員取得惡意程式樣本分析後發現，此木馬程式具備從Google Authenticator取得驗證碼的能力。

有研究人員提出警告，Fortinet於去年10月修補的重大漏洞CVE-2022-40684，已經成為駭客大肆利用的對象！其中，他們偵測到兩起勒索軟體攻擊，駭客便是針對存在相關漏洞的Fortinet設備下手，入侵目標組織網路環境來加密檔案。

過往的揭露UEFI韌體漏洞都是出現在x86電腦上，但採用其他處理器的電腦也可能出現類似漏洞！有研究人員向高通（Qualcomm）通報數個UEFI漏洞，並指出這應該是首度揭露的Arm電腦UEFI漏洞。

在烏克蘭戰爭尚未結束、美國挹注烏克蘭相關軍事資源的情況下，俄羅斯駭客也將一些敏感的研究機構列為攻擊目標。有新聞媒體揭露，俄羅斯駭客Cold River疑似針對美國的核子實驗室的科學家發動釣魚攻擊。

 

https://www.ithome.com.tw/news/155055

新加坡昆蟲學家以究極異獸寶可夢「費洛美螂」來為最新發現的蟑螂品種命名

真的遇到的話也不會想抓啦

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就在最近，一種前所未見的蟑螂品種現蹤於全球人口最稠密的國家－新加坡，而當地的昆蟲學家也針對這個最新發現的物種進行了命名。這類全新品種的蟑螂出現在新加坡的森林自然保育區中，而生物學家們竟然決定以一隻「寶可夢」來為其命名。

根據 The Straits Times 的報導，這類新品種蟑螂的正式名稱是啟發自《寶可夢》系列第七世代作品《寶可夢 日/月》當場的「究極異獸」費洛美螂 (Pheromosa)。參與這項發現的昆蟲學家 Foo Maosheng 表示這隻最新的蟑螂品種在外型上與費洛美螂卻時有著幾分神似，包含了較長的觸角，偽裝成帽子般的翅膀，再加上細長的腳。由於 Foo Maosheng 和他的同事們都是《寶可夢》系列粉絲，所以他們決定乾脆用這隻寶可夢來為最新發現的蟑螂命名。

這隻最新發現的蟑螂品種擁有著「Nocticola Pheromosa」的完整學名，而這項發現最初於 2 月 27 日刊登在《亞太昆蟲學期刊》上，同時也是新加坡有史以來第一次將蟑螂品種分類到「Nocticola」屬之下，這個詞彙在拉丁文中的異思維「在黑夜中被發現」。而「Nocticola Pheromosa」是當地昆蟲學家在針對標本的雄性生殖器與來自婆羅洲的近親之間的差異進行比較時，以及其他檢查的過程中所發現的最新品種。

打從《寶可夢》系列最初的作品開始，玩家們就能在遊戲中看到不少蟲屬性的寶可夢，而費洛美螂則是在第七世代《寶可夢 日/月》登場的兩大「究極異獸」之一，這隻寶可夢與另一隻擁有蚊子外型的「爆肌蚊」都是昆蟲加格鬥屬性的寶可夢，即使費洛美螂在外型比滿身肌肉的爆肌蚊更加輕盈優雅。

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至於這隻最新發現的真實蟑螂物種，來自李光前自然史博物館附設新加坡國立大學的科學官員 Foo Maosheng 表示目前對於蟑螂和白蟻相關的研究相對來說真的比較少，畢竟這類昆蟲在人氣上遠遠不及蜜蜂、蝴蝶以及甲蟲等。而這隻來自新加坡的蟑螂多年下來也遲遲沒有獲得正式的認證，即使當地昆蟲學家在 2016 至 2017 年間於武吉知馬自然保育園區的森林中收集了部分這類蟑螂的雄性標本。雖然這個品種蟑螂的 DNA 與其他品種完全不匹配，但始終沒有獲得正式的紀錄。

當來自菲律賓 UPLB 自然歷史博物館的昆蟲學家 Cristian C. Lucanas 偶然在網路上看到了這些標本後，他主動聯繫了 Foo Maosheng，而在經過了詳細的解剖後，他們發現這個品種的蟑螂尚未獲得科學記錄，隨後兩人便聯手展開了更加詳細的研究，而 Cristian C. Lucanas 成為了研究報告的主筆。

這個最新的蟑螂品種成為了「Nocticola」屬的第 23 隻昆蟲，其他同屬的昆蟲片部於熱帶非洲、印度、亞洲內陸、東南亞以及澳洲。與其他蟑螂不同的是，「Nocticola Pheromosa」傾向於生活在更加偏遠的生態系統中。目前昆蟲學家對於這類新加坡全新品種的蟑螂依然所知甚少，也無從得知牠確切的起源。根據 Foo Maosheng 的解釋，這類蟑螂在當地的森林系統中扮演著重要的角色，像是授粉以及自然循環等。

在接受 The Straits Times 的訪談時，Foo Maosheng 表示他就像《寶可夢》遊戲中那些喜愛昆蟲寶可夢的訓練家一樣，會不斷到處尋找各種並研究與昆蟲有關的知識。而在這項發現後，他可說是真的捕捉到了一隻極為稀有的昆蟲寶可夢，並加入了圖鑑之中。有趣的是，「Nocticola Pheromosa」並不是有史以來第一隻以寶可夢為名的真實昆蟲，就在 2021 年，三隻來自澳洲的甲蟲就因為擁有不同的顏色而被以初代《寶可夢》三聖鳥火焰鳥、閃電鳥以及急凍鳥來命名。

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微軟為 Microsoft Office 加入新功能，幫助改善不利閱讀的配色

配色障礙的人現在多了輔助工具

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大家都一定有查閱文件時配色讓人難以閱讀的經驗，像是深色 Word 檔案上的用紫色的標題，或是 PowerPoint 白底色加鮮亮的黃色文字等。配色不佳不僅不利閱讀，也會讓閱讀文件的人第一印象就大打折扣，現在，Microsoft Office 將獲得一項新的輔助功能，用來幫助人們在選色時的障礙（還有阻止你配色太過瘋狂）。

微軟為 Microsoft Office 加入新功能，幫助改善不利閱讀的配色

中宣布了一項新功能，稱之為 Microsoft 365 中的輔助功能助理，用意在修福文件中輔助功能問題。該公司表示，輔助功能助理導入三項關鍵性的創新，包含可在問題發生前起到預防作用的更好的預設值，以便在問題出現時糾正的即時和前後文修補，還有在工作流程中出現的簡單引導。

輔助功能助理目前最主要的功能是能夠幫助人們為文件選擇更好的配色。舉例來說，幾乎每個人都很難閱讀白色背景上的黃色文字，對於視力較差或其他視力問題的人而言可能根本看不到。新的輔助功能助理就是為了解決文件和背景之間的對比不足，或是色彩選擇不當造成閱讀障礙。

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顏色選擇器接下來將有兩種模式，一種看起來與過去大致相同，但新稱增一個僅顯示高對比度色彩的新切換開關，將幫助選擇易於閱讀的顏色。當你將該開關打開時，系統會自動篩選出滿足高對比度條件的可用顏色選項，即與所選主題、設計一致的額外輔助選項。

 

輔助功能助理還可以識別現有文件（如拼寫檢查）中的問題。如果在文件中檢測到問題則可以看到一個小人的圖示，看起來有點像舊的 AIM 標示，點擊即可顯示文件的修改建議。

在 2023 年稍晚，還會推出一個專用的輔助功能助理視窗，其設計會與 Microsoft Editor 相似，以更簡單的文字解釋協助用戶更輕鬆地解決整個輔助功能類別中的問題。

輔助功能助理將會在未來幾周內開始於 Microsoft 365 核心服務中推出，儘管最初可能僅限於 Windows 上的 Word，但微軟希望該功能最終可以取代 Office 2016 裡面導入的基本輔助功能檢查器。

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iPhone 14 Pro Max 與三星 Galaxy S23 Ultra 電力續航大對決，更持久的是它

續航真猛

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上個月 Samsung Galaxy S23 旗艦系列手機發表後，不免俗還是要來比較一下最高階的三星 Galaxy S23 Ultra 與 Apple 的 iPhone 14 Pro Max 續航表現，稍早 PhoneBuff 依照往例，帶來這兩款旗艦機的電力續航大對決測試。究竟近年續航測試都被 iPhone 領先的成績，在這次是否會被翻轉呢？繼續閱讀本文看測試結果吧！

▲圖片來源：

iPhone 14 Pro Max 與三星 Galaxy S23 Ultra 電力續航大對決，更持久的是它

知名 YouTube 頻道 PhoneBuff ，過去不時會為許多關注旗艦機性能的用戶帶來手機的對決測試。在稍早釋出的最新一部影片， PhoneBuff 將 iPhone 14 Pro Max 與 Galaxy S23 Ultra 進行續航 PK ，究竟搭載全新高通 Snapdragon 8 Gen 2 處理器、5000mAh 容量的新一代智慧電池、全面升級導熱板提升散熱效能後， Galaxy S23 Ultra 能否在續航表現戰勝 iPhone 14 Pro Max 呢？

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回顧過往 PhoneBuff 的測試結果，續航排名前段班依序為 iPhone 13 Pro Max、iPhone 14 Pro Max、iPhone 14 Plus、iPhone 11 Pro Max ，直到第五名才是 Samsung 的 Galaxy S20 Ultra 。

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測試方面， PhoneBuff 延續過往使用機器分別操作兩款參與對決的手機執行同樣的應用，紀錄每一段測試後的剩餘電量。

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首先在通話 1 小時後， iPhone 14 Pro Max 剩餘 98%（減少 2%），而 Galaxy S23 Ultra 剩餘 97%（減少 3%）。

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接著在電子信箱操作 1 小時後， Galaxy S23 Ultra 扳平戰局，兩款手機剩餘電量皆為 87%。

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下一輪操作瀏覽器上網 1 小時，兩款旗艦機剩餘電量依然是相同的 80%。

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接著執行 Instagram 操作 1 小時後，剩餘電量皆為 74% 。可以推測三星這次在 Galaxy S23 系列搭載新一代智慧電池，確實在耗電程度有所進步。

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接下來，將 Galaxy S23 Ultra 與 iPhone 14 Pro Max 關閉螢幕待機 16 小時，兩款手機皆將 AOD 顯示功能關閉。

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經過 16 小時待機後， Galaxy S23 Ultra 在剩餘電量還有 69%，而 iPhone 14 Pro Max 剩餘電量則為 66%。

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下一輪觀看 YouTube 影片 1 小時後， iPhone 14 Pro Max 與 Galaxy S23 Ultra 剩餘電量差距再次縮小，分別為 58% 與 59%。

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接著操作相同的遊戲 1 小時後， Galaxy S23 Ultra 剩餘電量為 51% ， iPhone 14 Pro Max 則為 48%。

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再來則是以 Google Maps 執行地圖導航 1 小時後， Galaxy S23 Ultra 剩餘電量 44% ， iPhone 14 Pro Max 剩餘電量 41%。

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播放 Spotify 線上串流音樂 1 小時後， Galaxy S23 Ultra 剩餘電量 32% ， iPhone 14 Pro Max 剩餘電量 31%。

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接下來操作 Snapchat 經過 1 小時後， iPhone 14 Pro Max 剩餘電量再次領先，剩餘 16%。而 Galaxy S23 Ultra 其實也沒落後太多，還有 15%。

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經過完整一輪測試後，開始執行多工操作切換，直到其中一方的電量消耗殆盡。

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結果經過 1 小時 06 分後， Galaxy S23 Ultra 的電量宣告用盡，同一時間 iPhone 14 Pro Max 還剩餘 6% 電量。

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三星 Galaxy S23 Ultra 電力耗盡後， PhoneBuff 比較兩款手機在各階段的電力消耗狀況，可以發現 Galaxy S23 Ultra 這次測試電量約 70%~30% 這階段的表現較佳，主要是待機方面的表現較為優異。不過， iPhone 14 Pro Max 在電池處於低電量時的耗電控制較佳。

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總結這次 PhoneBuff 這測試結果，三星 Galaxy S23 Ultra 活動時間為 11 小時 06 分鐘，加上 16 小時待機的總續航為 27 小時 06 分鐘， iPhone 14 Pro Max 活動時間為 11 小時 44 分鐘，加上 16 小時待機的總續航時間為 27 小時 44 分鐘。雖然，三星 Galaxy S23 Ultra 依然沒有扳倒 iPhone 14 Pro Max ，不過兩者在續航的差距已經縮小許多。

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完整測試影片

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最新研究與調查顯示許多 Z 世代年輕員工對印表機等配備一竅不通

科技進步到太過直白的反效果？

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在許多人的認知中，一間公司中如果有一些年紀較長的職員，那他們在操作電腦等機器時可能常常需要其他年輕員工的幫助，但根據一篇來自《》的最新報導，有時候這樣的情況反而會對調過來，該篇報導中提到一位 25 歲的公關人員在操作印表機時反而得要向一些年紀較大的員工們請教。該名年輕員工在受訪時表示印表機和掃描機對他來說過於複雜，在操作的過程中不斷印出空白的紙，花了一番功夫研究與協助後，才知道需要列印的文件必須要正面朝下才能掃的到，而這當然不只是個案。

根據一篇由 公司針對 18 至 26 歲成年人進行的調查，超過三分之一的 Z 世代認為他們在學校接受的教育並沒有為他們預備好目標職場所需的科技技巧。56％ 的受試者只學會了非常基本的知識，不就是根本沒有受到任何相關訓練。

雖然不少人可能認為新世代的年輕人可能從小就常常接觸到一些數位科技，並對這些方面的技術駕輕就熟，但這其實僅僅只是一種不準確的刻板印象。即使這個世代從小就開始接觸智慧型手機會是筆記型電腦，這並不代表他們會自動學會該如何操作掃描機、列印機或是職場用的桌上型電腦，甚至連電腦螢幕的開關都要特地貼貼紙標記才能找到。

在接受《衛報》的訪談時，一位 29 歲的內容創作者 Max Simon 表示：「當我看到一台印表機時。我的天啊，某方面來說這就像看到了某種古代文物一樣。」

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身為一位千禧世代，Max Simon 在科技方面的知識自然比一些 Z 世代的年輕人更加豐富。

「我會邀請他們進行 Google Meet 會議，但他們常問『連結在那裡？』但連結明明就已經放到了行事曆的邀請中，就好像，在 2023 年，這就是我們所處的世界。一些看起來相當直白簡單的事常常讓 Z 世代措手不及。」Max Simon 表示「你只需要五秒鐘就能學會怎麼玩抖音，完全會像印表機那樣需要操作手冊的指引。現在的人要取得網路內容實在是太容易了，這就像當有人丟了一顆直球，他們下意識會去揮棒，即使有時候會沒有命中，這就是為什麼 Z 世代不會安排會議。」

在之前一篇來自《The Verge》網站的報導中，一名教授表示現在的學生連電腦中的檔案和資料夾都搞不懂，這當然要歸功於智慧型手機和 Apple 裝置太過直白的文件分類系統，以及現代搜尋引擎的便利性。此外，《PC Gamer》也在另一篇報導中提到一些簡單的鍵盤按鍵組合指令也常常把 Z 世代的年輕員工搞得暈頭轉向。

但事情總有好的一面，一些年輕員工在操作辦公室電腦時仍然有著一些優勢，即使是遇到一些外部硬體或不熟悉的介面時。在接受《衛報》的訪談時，曾舉行過多場代溝差異科技研討會的 Steve Bench 表示 Z 世代的年輕員工習慣了不斷嘗試 (trial and error)，雖然他們仍然無法立刻學會 Excel 等職場應用程式，但這些從小接觸科技的年輕人都有著很強的學習力。

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