Page 41 - 清流雙月刊 NO.12
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駭客入侵 無孔不入的國安危機







                 資 料 分 析 是 關 鍵 所
            在，現在最受歡迎的技術
            是基於類神經網路（Neural

            Network）而發展出來的深

            度 學 習（Deep Learning）
            技 術。 拜 AlphaGo 屢 屢 擊

            敗圍棋高手所賜，深度學
            習 這 個 詞 彙 常 見 諸 於 新

            聞 媒 體 上。 身 為 資 料 探
            勘（Data Mining） 中 分 類

            （Classification） 技 術 的 一
                                             埃及「茉莉花革命」和臺灣「太陽花學
            種，深度學習並不限於下                      運」都仰賴社群軟體串聯響應。（圖片

            圍棋的應用上，而是可以                      來源：右上圖美國之音湯蕙芸，https://
                                             www.voacantonese.com/a/march-supporting-
            廣泛地運用在任何需要依                      taiwan-students-20140330/1882358.html；
                                             右下圖黑色島國青年陣線臉書）
            靠電腦自動判斷並分類的
            應用中。如前述文章中所

            提，語意分析是當電腦讀取一段文章後自                                  出，從最基本 Excel 所提供的製圖工具到專
            動判斷出文章的屬性。舉例來說，我們想                                  為資料科學而生的程式語言（Python 或 R

            要做的分析是判斷某一段文章是否與恐怖                                  Language），甚至是網頁程式的 D3.js（Data-
            攻擊有所關聯，所以當電腦讀了一段文章                                  Driven Document JavaScript package） 都 可 以

            後，程式必須決定該段文章是屬於恐怖攻                                  輕鬆地輸出專業且美觀的視覺資料。
            擊正相關屬性或者是低相關屬性，按照這

            種模式，我們可以把這個問題歸類成分類                                  結語
            的應用，於是乎深度學習便躍於資料分析
                                                                     隨著犯罪智慧化，網路已經成為犯罪
            的舞臺上。
                                                                的重要媒介之一，因此網路情蒐也是接下

                 資料呈現主要著重在資料視覺化呈                                來重要的犯罪預防手段，若能早期發現可
            現。當完成上述 3 個步驟之後，最後只差                                疑的犯罪行為，執法機關才得以籌劃對策，

            如何將結果具體且顯著地讓第三方知道。                                  防範於未然。社群網路的蓬勃發展已是不
            傳統報表式的數據雖然可以做到不失真，                                  可擋的趨勢，當然它提高了犯罪的隱蔽性，

            但是失去了吸引讀者以及達到一目瞭然的                                  但同時也提供了執法者發掘案源的全新管
            效果，於是乎以圖形取代冰冷冷的數字已                                  道，若是能夠善用社群網路情蒐這個工具，

            經成為一種顯學。幸運地，資料視覺化相                                  原本看似危機的新科技，換個角度，卻是
            關的套件有如雨後春筍般一個接著一個推                                  嶄新的轉機。







                                                                                       No.12 NOV. 2017. MJIB  39
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