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2020年9月18日 星期五
‧ 2020\09\18\3S MARKET Daily 智慧產業新資訊
．易受網路攻擊的智慧建築自動化系統
Smart Building Cybersecurity
根據網路安全公司 ForeScout Technologies Inc. 的研究，用於監視建築系統和營運的大量 IoT 設備，使智慧建築更容易受到網路攻擊。
ForeScout 發現，醫院和學校中的建築自動化系統，特別容易受到惡意行為者的網路攻擊。
ForeScout 工業 OT 技術高級總監 Elisa Costante 表示：「在過去兩年中，已發現的建築自動化系統中的漏洞，數量不斷增加，這顯示 BAS 所有者，迫切需要加強其系統，以抵抗內部或外部網路威脅。
該公司表示，惡意行為者極有可能在 2019 年的一次重大公共勒索軟體攻擊中，利用建築自動化系統（BAS）。
儘管物聯網設備（例如智慧電錶，HVAC 單元甚至自動售貨機）不是為瀏覽網頁而設計的，但它們通常為了控制和分析的目的，而連接到網路，並構成了嚴重的安全威脅，直接網路訪問的隱晦性，通常使它們成為被駭客入侵的主要目標。
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| https://securityledger.com/2016/02/ibm-research-calls-out-smart-building-risks/ |
Secura 在年度安全會議上說：「近年來，駭客的攻擊變得越來越複雜，如今，他們已經具備了辨識和定位，大多數業務和消費者技術中的漏洞的能力。」
根據 ForeScout 的說法，智慧建築物內的 IoT 設備（包括自動執行供暖和通風的設備）通常不受駭客保護。
ForeScout 發現，供暖、通風和空調（HVAC）系統中，數千個易受攻擊的 IoT 設備，容易受到網路攻擊。
研究人員發現，將近 8,000 個設備非常容易受到網路攻擊，這些設備主要在醫院和學校中受到攻擊，未經授權的訪問可以使駭客完全控制設備，並對患者和兒童採取惡意措施。
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| https://www.nozominetworks.com/blog/cybersecurity-for-building-automation-systems/ |
在 76％ 的設備實例中，還發現了較低敏感度的漏洞，例如訪問敏感數據、分發惡意軟體、刪除文件和繞過身份驗證。
該公司表示，透過操縱 HVAC 系統，攻擊者可以獲取大型公司在數據中心儲存，和處理的未經授權的離線數據，從而使攻擊者可以訪問私人財務資訊，並有可能傷害設施人員。
使智慧建築越來越容易受到網路攻擊的特徵之一，是建築子系統整合度的提高。
隨著越來越多的智慧建築，開始自動運行，以預測並自動設置室溫、照明控制，和其他系統以滿足居住者的舒適度，它們需要跨建築系統進行整合，這種整合（如果不能正確保護的話）會使整個系統更容易受到攻擊， Costante 說。
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| https://www.scadafence.com/solution-industry-bms/ |
防止智慧建築自動化系統中的網路攻擊
Costante 說，辨識漏洞和攻擊的關鍵，是創建一個完全可見的 BAS 系統。
「透過網路監視來增強安全性，可以使組織對 BAS 環境，及其連接有透徹的瞭解。這使設計有效的安全體系結構，辨識攻擊媒介和定位盲點，變得更加容易。」
改進的 BAS 可見性，還使安全管理人員能夠解決，未知和未經檢查的操作安全問題、配置錯誤、違反策略、錯誤的設計，以及計劃外或未經授權的更改，這些警告可以警告某些問題。
增加 BAS 可見性的一種方法，是採用專為建築自動化而設計的高級網路監控和態勢感知平台。
這些工具可提供對 BAS 的急需可見性，並在網路上出現新節點或通信模式，變得異常或危險，或者不遵守內部網路和維護策略（例如未授權的憑據或異常登錄）時，立即發出警報和未經授權的時間。
【任何經過翻譯或轉載之中文資訊，我們為了盡量使用台灣常用相關名詞與慣用語法，將與原中文有所變更，但不改內容意義 – 3S MARKET】
．是的，中國可能正在透過物聯網設備監視著美國家庭
Somebody Is Watching You Right Now
您的手機/筆電/家庭監控攝影機，是否在為中國政府從事間諜活動？
喔，這是有可能的。
你會在乎嗎？
是的 …… 但是，我們能有多少選擇呢？
物聯網（IoT）設備安全 - 尤其是在 Wyze、Aqara 和 Ring 等家庭安全攝影機系統中 - 一直是熱門話題。 反覆證明這些設備充其量是洩漏和不安全的，沒有兩因素身份驗證或加密。 這導致了許多事件，其中駭客已經控制，並威脅了人們的數位生活。
缺乏整體的方法
但是，更大的問題是，可能仍然正在發生的被動觀看。許多設備使用中國零件在中國組裝。 即使這些公司不是明確的中國公司，也構成了威脅。如此之多，以至於美國內政部在一月底，對中國製造的無人機和無人機的零件，實施了禁令，原因是擔心該技術，可能會將資訊發送回中國政府。
以色列網路安全公司 Sternum 的首席執行官，兼聯合創始人 Natali Tshuva 說：「總體而言，物聯網設備包含許多第三方組件，和不同的通信套組，這為惡意方提供了多種入侵方法。」 在發送給 Digital Trends 的電子郵件中，連接 IoT 設備。
舒瓦說，這種情況有所改變。 她說，物聯網系統中的常見漏洞（例如 Elasticsearch 數據資料庫）在沒有憑據的情況下，開放供訪問，這是有問題的。這強調了端到端加密的必要性。
Tshuva 寫道：「公司正在採取措施，來增強其設備的安全性，但他們缺乏一種涵蓋其設備，所有安全方面的整體方法，為攻擊者提供了利用它們的機會。」 「隨著現在和未來幾年數十億物聯網設備的上市，每個設備都必須嵌入安全性，這一點非常重要。」
價格驅動效應
Positive Technologies 的電信網路安全專家 Jimmy Jones 說，問題在於這些公司最關心的是搶先進入市場，這意味著削減成本，只為了市佔率。「一切都是由價格驅動的。人們不想支付這筆額外的錢。」瓊斯對《數位趨勢》表示。「因此，他們（公司）最終使用了第三方軟體和第三方組件。 問題是，很多 [設備] 確實來自中國。」
「很難說出什麼是惡意軟體，什麼才是不稱職的軟體，」前國家安全局白帽駭客，網路安全新創企業的現任投資者羅恩·古拉（Ron Gula）說。 他說：「可以說有些公司的設備，具有完善的安全性，但它們仍位於中國。」「他們收集的所有數據，中國政府可以要求獲得。 或者它甚至可能暗含訪問權限，他們不必告訴我們。」
那麼，中國到底在監視誰？ 瓊斯說：「總之，間接地，也許所有人。」 「但這不一定會引起警報； 這是一種信任的情況。」
現在，我們的大部分生活產品都在中國生產。 瓊斯問，我們在哪裡劃定了，我們願意從那裡接受什麼產品的界限。 「這是汽車嗎？ 它是無人駕駛飛機嗎？ 是燈泡嗎？ 它是中央供暖系統嗎？」 瓊斯說，他指出了兩個故事，一個是關於芬蘭的 DDOS 攻擊，該事件關閉了一個城市的中央供暖系統，另一個是關於智慧燈泡洩漏 Wi-Fi 憑據的故事。
瓊斯說：「我們已經在華為身上看到了這一點。」瓊斯指的是這家中國手機製造巨頭，這已經成為川普政府大怒的目標。這些公司或其控股公司全部歸行業協會會所有。中共實質上是協會的負責人，所以實際上，每個人離中國政府所有，只有兩步之遙。」
瓊斯說：「必須有一個信任需要優先的點。」「或者，我們是否會創建一個新的超級大國，來製造我們的東西，然後在十年之內，我們決定我們也不信任他們？」
他說：老實說，古拉說，要求在美國製造所有東西，並非真的可行。他說：「我們的 iPhone 是在中國製造的。」 ，這並不重要。目前最好的解毒劑，就是教育公眾。
他說：「當您的數據位於雲中時，希望它受到保護，但實際上要遵守託管位置的法律。」然後是一個問題，即透過這些設備傳輸的數據儲存在哪裡。 位置以及有權訪問的人非常重要。」
古拉說：「我不想看到'中國製造'的標籤。」「我想看'中國託管的數據'標籤。」
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．以色列醫學影像新創 Zebra 獲政府支持，與三家醫療機構合作，觸達全國 90% 患者
The Israeli health care system
- an overview
leiphone 作者：刘思思
近日，以色列醫療影像分析公司 Zebra Medical Vision 宣佈獲得了來自以色列創新局（the Israel Innovation Authority）的政府支持，將與以色列 Ichilov 醫院、Maccabi Healthcare 醫療中心和 Clalit 組織展開合作。
據小編瞭解，以上這三家機構，管理著以色列 90% 以上的患者。Zebra 計劃將其人工智慧算法，應用於 Ichilov 醫院的緊急情況處理；Maccabi Healthcare 醫療中心的早期乳癌檢測；Clalit 的骨質疏鬆早期檢測中。
以色列明星 AI 醫學影像新創
Zebra 於 2014 年在以色列成立，是一家不折不扣的明星創企。在外媒 FastCompany「2017 年最具創新性十大公司」評選中，Zebra 僅次於 Google、IBM、百度、SoundHound，排名人工智慧領域第五；2017 年也被財富雜誌評為 50 家引領 AI 革命的公司之一。
Zebra 擁有數百萬張醫療影像建構的專有數據庫，透過機器學習和深度學習算法，創建影像分析工具，為放射科醫師提供輔助診斷系統，減輕醫師工作負載。
據小編瞭解，目前 Zebra 的算法已經應用在骨骼、肝臟、肺臟和心血管分析檢測領域。其中腦出血自動辨識算法，已於 2018 年 3 月獲得了歐盟 CE 批准，冠狀鈣評分算法於同年 7 月獲得美國 FDA 510（k）許可。
2018 年 6 月，Zebra 獲得由衛生技術基金 aMoon Ventures 領投的 3000 萬美元 C 輪融資，至此已從投資者手中，共籌集累計 5000 萬美元資金，用於佈局 AI 醫療影像監測與分析。
算法應用以色列三大醫療機構
以色列創新局（Israel Innovation Authority）首席執行官阿哈隆‧阿哈隆（Aharon Aharon）認為，數位健康對於整個以色列經濟來說，是一個勢在必行的策略性成長引擎，因此政府正積極推動與公司間的合作試點計劃，而此次 Zebra 獲得政府支持正是由於該計劃的實施。
本次合作中，Zebra 將其人工智慧算法，應用於以色列三大醫療機構：
Ichilov Hospital —— 以色列最大的急診醫院。Zebra 將其人工智慧算法，嵌入到該院放射科醫生的工作流程中，按病情輕重智慧地為醫生安排診療優先級，確保危重病人優先得到診治。
Maccabi Healthcare Services —— 以色列最大的私人醫療中心。Zebra 將為該院提供其基於深度學習的乳腺癌算法，輔助醫生閱片，降低誤診風險。
Clalit Health Services —— 以色列最大的保健組織。Zebra 的技術為該組織提供檢測骨質疏鬆症，和心臟病的早期症狀的能力，協助社區醫生進行疾病早篩。
「數位健康之國」以色列
以色列被稱為「第二矽谷」。近年來，在政府的大力支持下，孵化出不少 AI 創業公司。
據小編瞭解，在以色列大約有超過 400 家以 AI 為核心技術的初創公司，其中有 15% 集中在醫療、生物領域，包括廣為業界所熟知的 RadLogics、DreaMed以及Aidoc。
大批醫療 AI 新創的出現，得益於以色列位於全球首列的醫療發展水準。在所有經合組織國家中，以色列擁有最完善的數位醫療保健系統。
據以色列衛生部國家數位化項目部門，負責人 Itzik Levy 介紹，以色列居民的健康數據資訊蒐集工作已開展 20 年，99% 的以色列居民都有自己的 HMO（衛生維護組織），還有自己的電子病歷。
另外，以色列還構建了醫療資訊交換平台 HIE，所有醫院、醫生都被納入平台中，實現資訊共享。
更重要的是，以色列全民擁有健康保險，這意味著 AI 醫療技術，在落地以色列的過程中，無需面對複雜的商業環境。
總的來說，政府政策的支持、數據的累積和打通、商業環境的單一化，都直接為以色列醫療 AI 新創的發展，提供絕佳的土壤。
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．「人工智慧+醫療保險」的四大應用場景
How A.I. Is Transforming
the Insurance Industry
來源：动脉网
1970 年，美國人在醫療保健上的支出為 745 億美元 —— 相當於今天的 4480 億美元。到 2017 年，由於醫療保險和醫療救助的存在，患者、醫療服務提供商，以及製藥公司各方在醫療保健方面的支出，已飆升至 3.5 萬億美元。
根據非營利性機構平價醫療委員會的數據，想要維持美國醫療體系正常運轉，總共需要 60 億筆保險交易（比 2016 年增加了 12 億筆）。這意味著，每分鐘新增保單近 11450 件。
對於保險公司來說，整個醫療保險體系較為複雜。而人工智慧（AI）技術的介入，能否幫助保險業控制不斷上升的成本，處理大量複雜繁瑣的工作呢？小編翻譯了福布斯發佈的相關文章，力求深度解析「人工智慧＋醫療保險」的發展前景。
首先，人工智慧可以幫助保險公司降低成本。埃森哲最近的一項研究顯示，透過簡化管理流程，保險公司可以利用人工智慧技術，在 18 個月內節省 70 億美元。具體來說，對於 100 名全職員工，如果僅僅是將日常任務自動化，健康保險公司就可以節省 1500 萬美元。
此外，人工智慧可以幫助保險公司，改善消費者的整體健康狀況。安永會計師事務所 的醫療數據和分析咨詢主管 Christer Johnson 表示：「我們可以看到，越來越多的保險公司開始對人工智慧進行投資，他們這樣做是為了給客戶帶來更好的體驗，不斷改善患者的健康結果。」
健康保險公司已經意識到了人工智慧技術的潛力，並且已經有所行動。埃森哲的一項調查顯示，72％ 的醫療保險公司高管表示，投資人工智慧將是他們明年的三大策略重點之一。
雖然醫療保險行業的領導者們，還是著眼於長期的成本節約效果以及改善患者健康，但人工智慧已經對整個行業，產生了一定影響。具體來說，科技帶來的轉變可分為以下四個領域。
AI 聊天機器人：人機互動新模式開啓個性化體驗
作為中國最大的保險公司，眾安保險提供了醫保申請、福利查詢、醫療索賠等服務。而客戶可以直接與人工智慧聊天機器人溝通。數據顯示，客戶有 97％ 的時間，都在與人工智慧聊天機器人互動。只有遇到最棘手的問題時，才會咨詢人工客服。
未來，基於人工智慧的客戶互動，將成為普遍情況，而不是個例。麥肯錫的一份報告顯示，到 2030 年，聊天機器人將成為大多數保險客戶的主要接觸對象。與 2018 年相比，人工客服將減少 70％ 至 90％。
埃森哲的一項調查發現，目前，68％ 的保險公司，已經在其業務的各個領域，使用聊天機器人。透過使用人工智慧來管理客戶互動，健康保險公司每年可以節省 20 多億美元。
Premera Blue Cross 的創新和策略投資副總裁 Torben Nielsen 表示：「醫療保險客戶越來越適應，這種人機互動的模式。我們對用戶體驗做了大量研究之後發現，越來越多的人非常樂於採用這種技術解決方案，而不是直接與人進行溝通。」
Premera 是太平洋西北地區最大的健康保險公司，擁有近 220 萬名會員。2017 年，該公司推出了 Premera Scout，這是一款全天候的聊天機器人，可以幫助客戶快速獲取索賠、福利和其他 Premera 服務的資訊。
Torben Nielsen 解釋道，「會員們想要的是一種個性化的體驗。人工智慧讓我們能夠獲取複雜的數據，並以更個性化的方式從中獲得價值。」
信諾（Cigna）和Humana等大型醫療保險公司，也在利用機器人來提供服務。信諾推出了 Answers 聊天機器人，它可以使用自然語言處理來理解，和回答 150 多個常見問題，並提供個性化的福利資訊。由於推出了 Answers 聊天機器人，和 Digital One Guide 服務平台，在 2017 年，信諾的客戶滿意度上升了 20％。
儘管目前機器人主要處理基本的客戶互動，Torben Nielsen 預計，「未來，機器人將訪問客戶的個人健康資訊，並找出被忽略的醫療保健漏洞。最終，它們可以為客戶提供客制化、數據驅動的健康指導。」
機器學習：更快、更智慧的索賠管理，減少醫保欺詐行為
麥肯錫的一項研究顯示，每 10 起醫療保險索賠中，保險公司通常會將 8 起列，為醫療保險欺詐行為。這意味著，多達 80％ 的索賠必須由理算員進行審核，這一過程會耗費大量的時間、金錢和人力。
然而，人工智能正在改變整個保險業的索賠處理方式，因為算法能夠在幾秒內就發現異常，而不需要幾天、幾周或幾個月的時間。
「多年來，接受還是拒絕索賠，主要是基於處理系統中硬編碼的既定規則，」安永會計師事務所的 Johnson 解釋說，「現在技術人員開始嵌入更多的機器學習模型，這些模型可以考慮多種因素，而不是僅僅依靠硬性、快速的規則。」
美國反保險詐欺聯盟表示，在將人工智慧技術引入保險業的過程中，詐欺檢測是投資最多的領域之一。在 2016 年，超過 75％ 的保險公司，使用機器學習算法，來辨識醫療保險欺詐行為。
更快的詐欺檢測，意味著更快的處理過程。一項由保誠集團牽頭的新加坡試點項目證明：人工慧將處理索賠的時間縮短了75％，曾經花了九天時間處理的索賠，現在只需 2.3 秒就能解決。
然而，Johnson 發現，由於受到多種因素的限制，比如收集、整理來自醫院、醫生辦公室和藥店等不同地方的非結構化數據，索賠處理中的人工智慧自動化，比許多人想像中要慢。
預測分析：準確預測疾病發生，提早做好預防措施
許多大型保險公司正在探索，如何利用人工智慧解決方案，來預防疾病的發生。同時，它們也投資於科技新創企業，計劃利用其創新分析技術。
例如，2017 年，Premera Blue Cross 投資了 Cardinal Analytx。這家醫療人工智慧新創企業由史丹佛大學孵化，它可以利用預測模型，在患者生病或者出現其他身體緊急情況之前，推薦干預措施。
Torben Nielsen 表示：「Cardinal Analytx 能夠非常準確地預測出患者何時會出現嚴重的健康問題，從而避免一些重大且棘手的事情。同時，這一技術也可以幫助我們降低成本。」
同樣，信諾也投資了 Prognos，該公司將人工智慧用於實驗室診斷。透過分析擁有 140 億份醫療記錄的數據庫，Prognos 可以預測客戶最有可能什麼時候去急診室，或者進行髖關節、膝關節置換，還可以提前三個月準確診斷出抑鬱症。
早期干預有很多益處，特別是對於慢性病患者來說。Christer Johnson 引用疾病預防控制中心的研究說：「目前，大約 75％ 的醫療支出與慢性疾病有關，如非終末期癌症和糖尿病。」
Johnson 進一步解釋道，「基於各項指標的預測分析，比如患者在網路搜索症狀資訊或拜訪專家等，可以預測即將發生的負面事件。透過及早採取乾預措施，保險公司可以提前提供相應的醫療服務。」
「對於患有慢性疾病的人來說，有了人工智慧，他可以即時收到提示，然後向醫療服務提供者或保險公司尋求幫助。我們可以看到，如果在正確的時間尋求幫助，那麼患者的參與度可以提高 800％ 以上。」 Johnson 說到。
遠端資訊技術：基於客戶行為的保險模式成未來趨勢
在 2014 年，美國前進保險公司推出了一款手機應用 APP，用於其 Snapshot 項目。透過人工智慧對數百萬個超速、急剎車或開車時發簡訊等數據點的分析，該應用 APP 可以為遵章守法的駕駛員，提供降低保費的服務。好事達、State Farm 和 Nationwide 等大型保險公司，也根據遠端數據提供了類似的激勵措施，為客戶節省了數十億美元的保費。
在這一過程中，汽車保險公司也節省了數十億美元的事故賠償費用。相關研究表明，車輛遠端資訊技術，可以減少 60％ 的超速事件，對於年輕司機來說，這一技術可以讓大型事故發生率降低 35％。
鑒於可穿戴傳感器的普及，比如 Fitbit，以及透過智慧手機追蹤健康數據等，基於客戶行為的保險模式，似乎是醫療保險的必然選擇。
Torben Nielsen 表示：「我們可以看到，一些保險公司已經開始嘗試這種模式。比如，針對運動步數的獎勵措施。」
2018 年，美國保險巨頭恆康保險宣佈，將停止承保傳統人壽保險，只銷售透過智慧手機和可穿戴設備，追蹤健康數據的 「互動式」保單。這家保險公司的首席執行官 Brooks Tingle 向《紐約時報》解釋說：「人們活得越久，我們賺的錢就越多。」
但是，Torben Nielsen 強調，「在健康保險領域，基於客戶行為的保險模式，還處於早期發展階段。目前，行業相關人員還無法確定，是否應該將這種模式進一步推廣。」
就消費者而言，他們似乎非常願意用個人數據，換取更便宜的保險。Troubadour Research 對 1194 名美國消費者進行了調查，近一半的人表示，他們願意向醫療保險公司，提供自己的生物特徵數據，以換取保費折扣。
當大型健康保險公司正關注基於行為的保險模式時，一些保險技術新創公司已經研發了相關的產品。
BioBeats 和 FitSense 正利用人工智慧技術，對健身可穿戴設備生成的數據進行處理，以提供個性化的員工健康計劃。其他 AI 醫療保險新創公司也在不斷創新，推出更加個性化的產品，比如 Collective health、Bind 和 Oscar。
Torben Nielsen 認為，「這些科技公司會使所有的醫療保險公司及其客戶受益。新創公司進入醫療保險市場，會帶來積極的影響，因為他們帶來了新的思維，這讓我們能夠真正深入瞭解我們的核心競爭力是什麼，並確保我們開發的醫療產品，是適應未來趨勢的。」
最終，向個性化的轉變會從根本上，改變健康保險公司的傳統業務模式。長久以來，保險公司的承保範圍，都是基於使用統計抽樣構建的風險池。現在，人工智慧可以幫助他們即時挖掘大量數據集，預測單個消費者（而非群體）的健康狀況。
Torben Nielsen 表示：「自然語言處理、機器人技術、機器學習 —— 這些人工智慧技術，不僅可以幫助保險公司提高效率，也可以為消費者創造更好的體驗，讓他們過上更健康的生活。」
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