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台灣微軟三箭齊發 打造半導體產業未來工廠
 

【CTIMES/SmartAuto 報導】   2019年09月20日 星期五

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台灣微軟一直以來致力於協助半導體廠商迎向智慧製造無限商機,透過客製化晶片提供穩定運算能力和巨量儲存空間,加以高安全性物聯網平台和資安監測系統,捍衛產業鏈上、中、下游廠商的生產數據和專利技術,9月更接連發佈多項進展,包含:Azure Sentinel正式在台上線,六大防護特點守禦企業資安;與製造業指標企業台達啟動三項戰略合作,透過微軟雲服務和人工智慧(AI)技術,助力台達加速布局全球。

台灣微軟更在SEMICON Taiwan國際半導體展,連續三天展出安全、可靠且具高擴充性的Azure雲端運算平台,並針對高速雲端運算、人工智慧物聯網(AIoT)和資安防護三大主題提出最新半導體智慧製造解決方案。同時展會上也展示智慧工廠油管報修情境,運用Hololens加上Dynamics 365 Connected Field Services,作遠端監控與製程事件突發管理的應用案例。20日Women in Tech論壇上,台灣微軟營運暨行銷事業群首席營運長何虹博士亦從女力角度,分享女性科技人如何在全球科技產業發揮影響力。

長期與台灣及全球頂尖的半導體產業客戶進行密切合作,微軟透過第一手的產業觀察,能更精確地以製造現場痛點出發,整合既有軟硬體實力提供高強度資安解決方案。舉例而言,微軟近期開發以硬體安全為首要考量的雲端物聯網平台Azure Sphere,針對物聯網情境提供最佳化作業系統及高彈性、高防禦力的線上服務。去年起亦攜手全球IC設計龍頭廠商聯發科推出專用於安全聯網的微控制器單元(MCU)MT3620,共同打造Microsoft Azure、地端和第三方雲端服務間的混合式端對端防禦鐵牆,無縫構建安全的物聯網生態系,作為半導體廠商最穩固的資安後盾。

除此之外,Azure Sphere近期已於各垂直產業落地應用,例如宜鼎推出獨家內建Azure Sphere的高安全度雲端管理InnoAGE SSD,成為全球首個專為人工智慧物聯網架構設計的SSD;而星巴克亦透過Azure Sphere及MT3620,控管全球近三萬家門市的咖啡機品質,降低設備維護成本,且經數據蒐集和分析提升客戶體驗。微軟相信未來將有更多合作夥伴,藉此平台提供更多客製化的聯網解決方案。

Azure Sentinel以AI等級SIEM串起半導體廠IT及OT資安防線

過去企業對於資訊技術(IT)和營運技術(OT)有著迥異的管理方法,但隨著現今企業作業系統逐漸納入多樣化IT技術,業務和營運資料也須互通以產出更有效的洞察,相關部門主管須擁有進階的資安思考模式。因應IT及OT逐漸整合的趨勢,微軟近年來推出人工智慧(AI)等級的安全資訊和事件管理服務(SIEM)解決方案Azure Sentinel。SEMICON Taiwan首日資安趨勢國際高峰論壇上,微軟全球資安技術長Diana Kelley指出,OT具有如系統較老舊、延遲性高、修補期長等特性,然而許多企業仍認為運作順暢的系統即不需要花太多心力處理,終使得OT面臨大量棘手的資安問題。

展會中Diana Kelley強調,企業應建立主動偵測、回應和保護的正向循環和標準化作業環境(standardized operating environment;SOE),其中資安監測即是不可或缺的一環。面對現今複雜的資安攻擊環境,僅使用network logs已無法充分、精準、快速地捕捉資安威脅。因此微軟今年9月正式在台灣推出高彈性、高整合性的Azure Sentinel,透過Microsoft Security Graph每日更新的萬億筆資料庫,配合大數據行為分析並藉機器學習理解常態資料行為,有效縱觀組織網路中的數據流量。當演算法發現異樣活動時,即能短時間偵測潛在攻擊、列出優先順序,警告IT人員甚或自動開啟處理流程,第一時間遏止威脅轉為危害,大幅降低IT成本。

微軟晶片提升雲端運算和儲存表現 提供多元客製化解決方案

面對實體運算資源與整體研發的限制,半導體客戶逐漸將資料上雲,以加速產品的設計和上市時間。微軟全球團隊合作夥伴硬體工程師Derek Chiou博士在今(20)日半導體先進製程科技論壇(IC Forum),以「Customizing for the Cloud」為題分析微軟如何透過FPGA佈署策略,提升Azure 軟體定義網路(SDN)效能,同步協助深度神經網路(DNN)降低延遲並提高吞吐量。Derek亦分享今年五月成功推出的Project Corsica ASIC,其中包含Project Zipline資料壓縮演算法、每秒100Gb的資料吞吐量,以及資料加密和完整性驗證功能,且進一步拆解微軟如何逐步以Corsica鏈起開源生態系,給予客戶更多元的客製化雲端解決方案。

關鍵字: Microsoft(微軟
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