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一如12月初OpenAI预告，OpenAI去年一度因人事动荡耽搁的AI聊天机器人市集GPT Store ，即将於本周上线。

OpenAI上周以电子邮件通知GPT Builder开发人员用户，GPT Store即将开幕的消息。

OpenAI去年11月公布GPT-4 Turbo及可客制化模型服务GPTs，同时承诺推出允许ChatGPT Plus及ChatGPT Enterprise用户销售客制化模型的市集GPT Store。不过11月底忽然发生董事会开除执行长Sam Altman、另立执行长的事。这件事在持续2周後，以Altman回锅、董事会改组为结局落幕，但也使GPT Store原定上市时程被迫推迟到今年年初。

OpenAI通知开发人员，如果他们有兴趣展示和销售自己的模型，需先检视使用条款及GPT品牌指引确保其Chatbot有确实符合。其次应确认开发者资料页、验证姓名及网站，最後公开出版其GPTs（若选择「任何具有连结的人员」则不会显示在GPT Store中）。

不过GPT Store上架客制化Chatbot的价格、分润方式，或是推出地区等细节，目前尚不清楚。…

Amazon

节约架构的第一部分聚焦在软体架构设计阶段，包括将成本意识融入软体架构设计的每一个环节、确保系统成本支出与营收成长呈正相关，以及保持软体架构可以持续进化和改善。第二部分则是软体服务上线後，需要进行的量测（Measure）工作。

Vogels指出，第四项法则是：「无法量测的系统必有隐藏的成本」。他以1970年代发生石油危机时，他所生长的荷兰为例，说明透过量测将资讯视觉化，有助於改变人们的行为。在全球性能源危机发生的当时，虽然人们普遍意识到节能省电的必要性，不过有一项调查却发现两栋规模大小雷同的楼房，用电量却有很大的差异。细究之下发现，耗电量较少的那栋楼房，其电表安装在一楼出入口，而耗电量较多的那栋楼房，电表则是安装在地下室，这代表住户每天出入时从电表看到耗电量，有助於提升用电意识，进而改善节能省电的作为。

然而软体使用成本该如何量测？如何设计量测指标呢？身为亚马逊技术长的Vogels，进一步以自家电商网站的经验说明量测指标。由於亚马逊购物网站已经是一个高度微服务化（Microservices）的软体架构，其网页上的诸多功能，如商品资讯、评比推荐、预估送达时间、购物车、搜寻与使用者体验等功能，每一个服务皆由後端上百个微服务组合起来运行，因此为了掌握成本，第一步必须先从微服务层级量测每一个微服务的运算成本，接着是依照网页上的各项功能，加总计算其所需微服务的运算成本，据此计算如购物车、预估送达时间或评比推荐等属於系统层级功能的成本。

有了微服务与网站功能的成本数据，再除以网页浏览量，就可得知以每一个网页读取为单位来计算之下，各个微服务与网站功能的单位运算成本。有了每读取一个网页的单位运算成本，再搭配每读取一个网页的下单转换率，则可画出网页成本与转换率关系图：以每读取一个网页的成本为X轴、以每读取一个网页的下单转换率为Y轴，如此即可用於分析网页增加新功能的成本与效益。

由於X轴所代表的是随网页增加功能而递增的运算成本，对照着Y轴所代表的下单转换率，据此画出来的折线图若呈现45度上升直线，就代表随着新功能增多，下单转换率也提高了，亦即成本与效益保持正向发展的健康趋势，证明新功能有助於提升营收；若折线图呈现波动的曲线甚至是下降趋势，即代表新功能无助於下单转换率，必须思考是否该为新功能付出额外的成本。

成本效益分析除了可用於开发新功能的策略，也可以做为系统效能改善的衡量基准。众所皆知网页载入速度会影响使用者体验，对电商而言甚至会冲击业绩营收，然而在提升网页载入速度时，到底该改善到什麽程度，才能刚好有助於提升营收，而又不会因为改善过头而付出过多无谓的运算成本，就可以利用运算成本与营收分析做为判断基准。Vogels表示，由於电商的利润空间很薄，所以亚马逊必须无时无刻控制整体成本，对於软体开发与营运应该投入多少资源，是否增加新功能，或是增加用户体验效果等，都必须基於成本效益的决策，若营收随着新功能而增加，即代表运算成本的投资有正向回报。

有了量测指标，就可以依据成本效益与永续指标订定基准，接下来则必须藉由建立成本控制措施来落实。Vogels观察到：「有成本意识的架构必有成本控制措施」，这也就是节约架构的第五项法则。他指出，所谓的成本控制措施，一方面要先将软体功能依其商业价值分级，另一方面则是打造可调式架构，让软体功能的运作可如电源开关与音量旋钮一样切换与调节，例如软体各项功能的启用、预载、监测数据与Log记录的数量增减等等，皆可依据成本与业务需求而自由调整。

以亚马逊电商网站的首页为例，网页上的各项功能均依其与下单交易的关系分成不同等级，第一级功能属於下单交易必备的功能，如商品资讯、搜寻、用户评论、购物车、结帐等，少了任何一项就无法让消费者完成下单交易；第二级功能则如相关商品、推荐商品等有助於销售，但并非下单交易必备的功能，第三级功能则可能是辅助销售的功能，如陈列同厂牌的其他产品等。一旦各个功能的重要性与价值区分出优先次序，在投入相关资源时就能有所依据，例如要提升网站的可用性，显然强化第一级功能的可用性必须优先於第三级的功能，如此就能将资源花在刀口上，兼顾成本效益。

Vogels建议软体功能要基於商业价值来分级，不仅要提供如电源开关一样的控制按钮，而且更重要的是，要交由业务团队依据商业需求决定如何操控这些功能，而不是从技术的角度来决定。

继续阅读 → Part 3 节约架构最佳化篇

节约架构 Frugal Architect

设计

I. 成本是必要的非功能性需求
II. 系统成本必须与公司获利保持一致
III. 架构设计是一连串的权衡与取舍

量测

IV. 无法量测的系统必有隐藏的成本
V. 有成本意识的架构必有成本控制措施

最佳化

VI. 成本最佳化是渐进的
VII. 无庸置疑的成功必将导致错误的臆断

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奥义智慧

用生成式AI帮助资安应用，不只是微软与Google的一举一动受广大关注，在迈向2024年之际，我们更是可以发现，已有几家台湾资安业者率先投入发展，并且实际端出可应用的产品。这不仅突显台湾资安业者的技术实力，也显示他们及早布局、持续关注之余，也累积实作经验，才能在技术浪潮的一开始，就有了相关成果与进展。

有哪些台湾业者行动最积极？早在2023年5月台湾资安大会，也就是微软预告推出Security Copilot没多久，知名资安新创奥义智慧就展示，将AI虚拟分析助手导入新的XCockpit平台，能提供中文案情摘要与处置建议，7月上线。

接下来是趋势科技，6月宣布Trend Vision One整合式资安平台，将提供自然语言聊天介面的AI助手Companion，7月开放部分客户使用，最近11月27日，已正式向所有客户开放这项应用。

另外，资安监控委外服务商安碁资讯在本月举行的年度媒体资安讲堂，也首度透露，他们要用ChatGPT帮助资安服务与资安工作，并制订3大发展方向，目前发展进度已达到7成。

显然，在许多资安业者都高喊AI资安，以及国际大厂陆续用生成式AI帮助资安之下，我们确实看到台湾已有资安业者，同样看好新技术带来的创新与机会，并在2023年已积极展开相关行动，未来2024年，我们也期盼更多台湾资安业者能够需与时俱进，善用特性以提升效率。毕竟，在骇客积极利用生成式AI的状况之下，如果国内资安业者没有善用AI自动化的做法，很有可能更无法跟上日益加剧的威胁态势。

基於厂商公开展示与揭露这些功能的时机都在2023年的条件限制，这次探讨AI资安的封面故事，我们特别选择奥义智慧、趋势科技、安碁资讯这3家业者，与他们一起探讨最新的发展态势。

与工作流程整合是关键，从解决用户问题的角度出发

关於用生成式AI帮助资安这件事，奥义智慧有很深刻的想法，该公司创办人邱铭彰特别说明了他们的发展策略。

他指出，应从解决前线人员问题的目标开始设想。因为，目前资安人员使用资安系统时，面对各种警示，通常会看到介面上有相当多的资料需要解读，因此，这里的最大挑战在於，未完成充足训练的人员根本看不懂，即便厂商培养这方面的人才，也很容易被挖角。

所以，现在如果能在资安领域善用生成式AI技术，可以快速产生事件摘要、建议措施，将能直接解决使用者的需求。更重要的是，可藉此大幅减少平均侦测时间（MTTD）、平均调查时间（MTTI），并且使事件本身的解读更有意义。

同时，这也将改变资安团队运作效率的量测。而在奥义智慧自家的XCockpit介面上，已经将这两项指标直接显示於首页仪表板，作为重要观测指标。

关於生成式AI在操作体验上带来的简化，其实我们陆续从各家厂商发展看到例子，并认为可能带来新的变革，像是可藉由一问一答方式查询，也能点击AI给出的建议按钮执行，还有AI自动建议通知的形式，让相关设定与操作变得更简化与不同。

邱铭彰也有同样看法，他认为，最大的变化就是发生在使用者体验，他预见资安系统UI介面将朝向更简洁发展，因为过往资安系统的介面很复杂，需要显示相当多的资料，但从用户角度而言，只要能够解决问题就好，这才是根本。

此见解可从奥义智慧展示的XCockpit平台介面得到印证，我们发现，当中并未特别设计自然语言输入的对话框。

邱铭彰表示，他们的工单管理系统已能自动整并案件，使用者只需要点击，就可以看到自动化调查的结果，包括手法、攻击来源与出建议等，即便一段Base 64编码的内容、命令列的指令内容的分析，也只要点击选项，就会提供简显易懂的说明。

他并以近期向客户展示的经验为例，当时他们进行红蓝队演练，AI资安系统可以做到「当侦测到攻击发生到哪，针对攻击的解说也就可以到哪」，这样的呈现方式彷佛游戏直播。

邱铭彰强调，现在很多业者的生成式AI应用，都是产生威胁情资的辅助说明，但整合在工作流程才是关键，并且要让生成式AI能做资安决策，并不只是单纯提供操作辅助，如同自驾车Level 2与Level 3的差异。他认为，这是台湾资安厂商发展AI功能时可以思考的方向。

如此看来，奥义智慧已设想将生成式AI与工作流程深度整合。不过，对於交由AI来进行决策，我们也忧心这麽做真的可行吗？邱铭彰表示，用於资安是可以的，但与人命相关的请不要交给AI。

另一个我们好奇的问题是：过往资安业者就已经在使用AI/ML模型，与生成式AI相比，究竟有何具体差异？

邱铭彰解释，以奥义智慧而言，他们过去开发三个AI小模型，以此来让案情分析做到更准确，第一个AI模型帮助挑出重要的事件，第二个AI模型可组成案情结构并将事件轴串起，第三个AI模型能将案情解说成中文并产生建议，而他们的CyCraftGPT，目前版本是基於可商用LLM模型Mistral而打造，当中还有以台湾习惯用语来训练。

总合而言，CyCraftGPT与先前AI模型的使用并不冲突，而是可以更好将多个AI模型的效果串联起来。

另外，邱铭彰也预测，不仅资安系统UI会朝向简洁设计，还会出现很多聊天机器人，这就如同ChatGPT服务，介面其实就只是对话框的形式，并没有复杂的UI设计。

他还透露，公司目前最想解决的两个问题：一是用於产品手册与说明书的查询；另一是国外资安情资新闻的汇整，这将能帮助资安长更好理解，也是改进资安服务的体验。

值得一提的是，在2023年底，奥义智慧也在日本资安大会SECCON发表适用於资安产业的AI评估标准，名为Adaptive Evaluation Security Guard（AESG），其作用为减缓大型语言模型相关风险，包括资料外泄、Prompt攻击、以及AI幻想等问题，以及确保他们另一项生成式检索增强（RAG）系统CyberSensei的可使用性及正确性。

建构高度弹性的介面，资安的新手、老手，以及资安长都可受益

很早就从台湾跃上国际资安舞台的趋势科技，他们的资安产品线可说是相当庞大，因此，他们在2021年就打造Trend Vision One整合式资安平台，当中以XDR为核心，并结合更多产品功能，随着2023年AI资安助手Trend Companion的推出，将能够带来哪些助益？

他们表示，Trend …

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