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2025年1月8日 星期三

在DevOps導入「右移」策略,來預防軟體上線運作時的潛在威脅


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2025/01/09 第812期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份
  科技新知 在DevOps導入「右移」策略,來預防軟體上線運作時的潛在威脅
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在DevOps導入「右移」策略,來預防軟體上線運作時的潛在威脅
FIND研究員:李啟榮

在DevOps循環中,某些開發團隊導入「左移(Shift left)」策略,讓開發流程每個環節導入安全開發方法,希望從源頭把關來減少上線運作前的問題;雖然「左移」可以從源頭解決大部分的已知安全性問題,但軟體進入實際運作過程中,仍可能發生一些未知的風險。

為減少在軟體上線運作中的潛在風險,維運團隊可導入「右移(Shift right)」策略,在可能發生風險的節點進行測試和分析,來補強實際上線環境運作中的安全性。

技術發展背景

傳統的DevOps指的是開發團隊和維運團隊不間斷的協同作業,來找出問題並解決問題;軟體開發最忌諱一步錯、步步錯,造成覆水難收的後果,因此開發團隊會在開發環節上,事先考慮安全性的要素,並進行安全分析與測試,將整體的安全性環節「向左(前)」推移,希望從源頭把關安全性問題、減少後續事故發生機率。

除了開發階段的源頭把關、提升軟體品質和安全性之外,軟體是否能達到真正安全高效率,就需要在實際上線過程中驗證和觀察才能知道;然而,軟體開發過程中雖可在「左移」階段解決大部分的安全隱憂,但也有可能在實際上線運作階段,安全漏洞才會暴露出來,因此監控維運團隊可導入「右移」的概念,將運作過程中暴露出的安全漏洞及時阻斷,並爭取黃金修復時機。

技術介紹與應用現況

開發過程實施「右移」策略的目的,就是為了避免在軟體實際上線時發生意外事故,讓原先「左移」的努力前功盡棄、功虧一簣;而開發團隊也能在實際維運的同時,檢驗功能性、效能、容錯性和使用體驗。

例如RedHat團隊所彙整的「右移」策略,可包含如下方法:

1.SIEM(系統資訊和事件管理)工具,來檢測、分析威脅來源和種類,並做出相應措施。

2.SOAR(安全化統籌、自動化暨回應)工具,利用自動化工具進行維運管理和應變。

3.金絲雀部署(Canary deployment),軟體發布時可先進行少量初期部署上線,若發生問題就可以即時應變和處理,避免在完整版全面上線時,發生牽一髮而動全身的後續錯誤。

4.A/B測試,藉由實驗組和對照組兩相比較的方法,來驗證實際上線部署時可能遇到的問題,並著手預防和排除。

5.故障注入測試,藉由故意執行錯誤動作來判定軟體實際上線的可靠度。

6.API安全防護測試,藉此找出軟體API可能的漏洞或錯誤。

7.混沌工程,一種以人為方式有意無意地干擾、弄亂系統的完整性,讓系統陷入「混沌」狀態,藉此進行整體系統容錯率評估的方法。

8.藍綠部署,採用分流和雙環境部署的方式,先將一部分流量導入至測試中環境(藍色),待測試安全無虞後再導回實際上線(綠色)環境。

另外,DevOps以「右移」策略實施,能帶來如下效益:

1.減少「持續交付(CD)」過程中發生的風險。

2.確保軟體在實際運作版本(Live production)萬無一失。

3.藉由蒐集使用者意見回饋,讓開發團隊及時新增/移除/變更軟體特定機能。

4.增加軟體整體運作效率。

5.提升跨團隊協同作業效率,包含品管團隊、開發團隊、使用者體驗(UX)團隊、客服團隊等。

6.讓交付速率比以往更為快速。

7.及時發現Bug並予以排除,減少後續傷害。

未來展望/挑戰

DevOps團隊可藉由同時發揮「左移」和「右移」兩策略的特長,除了從源頭把關軟體安全之外,更要密切注意上線運作當下的突發狀況,來減少可觀的業務衝擊和災後復原成本。

未來接隨著進一步導入人工智慧,除了當作軟體開發的得力助手,也能及時對潛在威脅作出應變處置,阻斷並排除威脅,並藉由AI輔助下增進DevOps專案各別團隊的協同作業效率。

封面圖片來源: 123RF

參考資料來源:

1.Bernstein, C. (2024, August). What is shift-right testing? Retrieved from TechTarget: https://www.techtarget.com/searchsoftwarequality/definition/shift-right-testing

2.Gunja, S. (2024, May 21). Shift left vs shift right: A DevOps mystery solved. Retrieved from Dynatrace: https://www.dynatrace.com/news/blog/what-is-shift-left-and-what-is-shift-right/

3.(2024年3月19日). 簡單理解測試的左移與右移. 擷取自 RedHat: https://www.redhat.com/zh/topics/devops/shift-left-vs-shift-right

 
您了解您的客戶嗎?AI情緒分析增強企業溝通能力
FIND研究員:林孝鴻

在當今競爭激烈的商業環境中,能與客戶保持有效的溝通是企業成功的關鍵。然而,與客戶溝通僅僅傳遞資訊已經不再足夠,能理解和管理溝通中隱含的情緒也變得至關重要。透過AI的強化情緒分析,可了解客戶在各種場景情境的情緒,將成為企業強化與客戶溝通的有效工具。

AI情緒分析讓企業更貼近客戶需求

情緒分析(Sentiment Analysis),也稱為情感分析,是自然語言處理(NLP)的分支。它主要透過識別和提取文字、語音、圖片、即時影像、生理等數據中人類的情緒訊息,來判斷人想要表達的情緒傾向。這些情緒可以是正面的、負面的或中性的。情緒分析通常應用於社交媒體監控、品牌管理、客戶服務等領域,幫助企業了解客戶的情感反應,提出溝通應對之建議。

CallMiner是一家美國AI情緒分析軟體公司,在企業與其客戶之間發生的活動進行分析洞察,提供溝通應對建議資訊。

圖1:美國AI情緒分析軟體公司CallMiner

資料來源:CallMiner官網

下列整理應用在金融業,與企業客戶溝通相關解決方案之八項情緒分析

一、客戶反饋管理:

客戶反饋是企業了解市場需求和改進產品或服務的重要管道。透過情緒分析,企業可以自動化地處理大量的客戶反饋,快速識別其中的情緒傾向。例如,對於負面反饋,企業可以即時採取措施,解決客戶不滿,提升客戶滿意度。同樣,對於正面反饋,企業可以識別出成功的策略和產品特點,進一步鞏固和推廣。

二、品牌聲譽監控:

現今社交媒體與人們生活已息息相關,品牌聲譽相對於企業的影響更為巨大。情緒分析可以幫助企業監控社交媒體上的品牌提及,了解公眾對品牌的情緒反應。當出現負面情緒時,企業可以迅速反應,進行公關處理,減少潛在的品牌損害。反之,對於正面的品牌提及,企業可以利用這些訊息進行品牌宣傳和市場推廣。

三、員工溝通和管理:

情緒分析可以應用於員工的反饋和內部溝通,幫助管理層了解員工的情緒狀態和工作滿意度。例如,透過分析員工在內部論壇或調查中的意見,企業可以發現潛在的問題,進行管理調整,提升員工的工作積極性和忠誠度。

四、信用風險評估:

情緒分析可以透過分析借貸人或公司在社交媒體、新聞和其他公開平台上的言論或行為輪廓,輔助評估其信用風險。例如,如果某家公司頻繁出現負面新聞報導或負評,可能表明其經營狀況不佳,增加了信用風險。金融機構可以根據這些情緒分析數據,調整對該公司的信貸評級和貸款條件。

五、市場風險監控:

市場風險包括利率風險、匯率風險和股票價格波動風險等。情緒分析技術可以幫助金融機構監控市場情緒變化,即時預警潛在的市場風險。例如,在金融危機或重大事件發生前夕,市場情緒通常會發生顯著變化。透過即時捕捉這些變化,金融機構可以提前採取風險對沖措施,減少損失。

六、客戶服務優化:

金融機構可以透過情緒分析技術,分析客戶與客服於不同頻道互動中的情緒反應,進而改進服務品質。例如,銀行可以透過分析客戶在電話、電子郵件、社交媒體、視訊、臨櫃上的反饋,識別常見問題和客戶不滿,並即時進行改進。此外,情緒分析還可以幫助客服代表了解客戶情緒,提供更有針對性和人性化的服務。

七、客戶滿意度調查:

客戶滿意度是金融機構保持競爭力的關鍵指標。透過情緒分析,金融機構可以自動化處理客戶滿意度調查結果,快速識別客戶的情感傾向。例如,分析客戶對產品和服務的評論,了解客戶滿意度的變化趨勢,並針對性地調整產品和服務策略,提升客戶忠誠度。

八、個性化金融產品推廣:

金融機構可以利用情緒分析技術,了解不同客戶群體的情感需求,進而開發出更具針對性的個性化金融產品。例如,透過分析年輕人對投資理財產品的情感反饋,金融機構可以設計出更符合年輕人需求的產品,吸引更多潛在客戶。情緒分析還可以幫助金融機構制定更有效的市場行銷策略。例如,透過分析不同市場活動的情感反饋,了解哪種行銷手段最能引起目標客戶的共鳴,進而優化市場行銷活動,提升行銷效果。

情緒分析在企業溝通情境下的發展將有巨大的潛力,但其數據越來越多元,也讓此技術面臨一些挑戰與如何驗證AI分析結果帶來的正確性等議題。例如,客戶性格、環境文化、時空背景資訊差異等。此外,情緒的多樣性和複雜性也增加了分析的難度,也有許多學研機構運用更多模態進行情感分析。

未來,AI情緒分析將會改變企業現行的溝通方式。透過自動化和精確地識別和管理情感訊息,企業可以更好地了解客戶和員工的需求和反應,提升溝通效果和品牌形象。隨著技術的不斷進步,情緒分析將在更多領域發揮重要作用,成為企業溝通戰略中不可或缺的一部分。企業應積極探索和應用情緒分析技術,以增強其與客戶的溝通能力,為客戶帶來更好的價值。

封面圖片來源:本文作者自行繪製(輔以Copilot設計工具生成圖片)

參考資料來源:

1.Best sentiment analysis tools for 2024 and beyond

2.Sentiment Analysis: A Comprehensive, Data-Backed Guide for 2024

3.How To Make Informed Business Decisions With Sentiment Analysis In Financial Forecasting

4.Multimodal sentiment analysis: A survey - ScienceDirect

 
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FIND研究員:徐燁儀 繼2023年10月17日公告「金融業運用人工智慧(AI)之核心原則與相關推動政策」後,金管會再於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,該指引以六大核心原則為基礎,加以詳述對應之應注意事項及可行之措施 ...
 
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大型語言模型(Large Language Model, LLM)是一種基於人工智慧技術的語言模型,可以處理、產生出類似人類的文字。LLM 在經過特別訓練之後,可以處理大量的自然語言數據。致力於提高應用程式安全的組織 OWASP(Open Web Application Security Project)針對 LLM 的安全提出了一系列可以實做的安全指南。

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