美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」

  美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下:

  1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。

  2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。

  3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。

  搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。

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歐盟有條件批准Meta對Kustomer的併購案

  歐盟執委會於2022年1月27日宣布批准Meta(原Facebook)對Kustomer的併購案。Kustomer公司本身為向企業銷售客戶關係管理(customer relation management, CRM)整合軟體之公司,故本項併購可能影響Meta對消費者資訊的掌握能力,進而提升廣告市場影響力。因之,歐盟執委會基於自去(2021)年8月起深入調查本併購案有無影響公平競爭的結果,作成批准本併購案之決定,但要求Meta應遵守其提出的條件。   依據歐盟執委會的調查結果,主要擔憂本併購案可能阻礙CRM整合軟體之供給市場、以及CRM整合軟體售後客戶服務之供給市場的公平競爭。同時,調查中亦確認到Meta限制Kustomer公司的潛在競爭對手、以及新參與上述市場的業者近用Meta的訊息傳遞路徑應用程式介面(message channel API)。上述潛在競爭對手與業者和Kustomer公司相同,以中小企業為其主要銷售客群。而Meta採取此種經營方式,則可能會劇烈減少CRM整合軟體供給市場、以及CRM整合軟體售後客戶服務供給市場的競爭,導致相關軟體產品或服務的價格上揚,並伴隨品質與創新能量的下降,更可能將之轉嫁予消費者。   對上述調查結果所提出違反公平競爭秩序的疑慮,Meta則提案追加以下約款,作為條件以圖本併購案能夠獲准:(1)Meta保證於10年內,將其訊息傳遞路徑應用程式介面以無償、非歧視的方式,公開予存在競爭關係之客戶服務CRM整合軟體供應商、與新參與市場的業者取用;(2)Kustomer公司之客戶所使用Messenger、Instagram之私人通訊服務,以及WhatsApp之功能未來有進行改良或更新時,Kustomer公司之競爭對手與新進業者同樣得使用該些更新的功能。歐盟執委會最終認為Meta若踐行上述約款,將能消除其違反公平競爭秩序的疑慮,而以Meta履行該些約款為條件批准本併購案。

日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測

  日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。   在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。   物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。   人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。   由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。

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