【台湾资安大会直击】国内加密货币交易所XREX打造威胁引擎,快一步揪出诈骗、洗钱帐户

在加密货币交易所中,用户随时都能进行交易,这样的特性虽然带来便利,却也被诈骗组织用来快速转移非法资金。除了设置基础安全机制增加防御,交易所主要透过KYC和链上分析工具,来确认用户真实性和分析资金流向,抵御诈欺洗钱犯罪。但是,随着诈骗和洗钱手法不断升级,既有工具的功能有限,难以因应趋势变化,成为交易所侦测诈骗和洗钱行为的一大挑战。

开发威胁引擎,快速辨识可疑帐户

在台湾资安大会上,国内加密货币交易所XREX分享自家的风控机制。他们开发了一套威胁引擎,整合了用户交易前、交易中、和交易後的资讯,并提供风险评估,协助内部团队更快速针对犯罪行为做出应变。

这款威胁引擎包含多个模组,能分析KYC、交易行为等资讯,并进行交易监控与性质分析等。引擎在每个阶段蒐集的资讯都会分为多个属性,并针对各别属性进行风险评估。XREX首席资安工程师Wolf Chen解释,当模型侦测到异常活动或明显犯罪态样,威胁引擎就会启动分析,并采取必要控管机制。例如,用户的IP位址在短时间内出现在不同地区,又或是用户在交易时,其资金与高风险钱包有互动。

最後,威胁引擎会针对多个属性进行评估,依风险高低将帐户分为低风险、中风险和高风险三种类型,并产出每日报表,供内部团队快速辨识可疑帐户。

情资蒐集:分析现有的诈骗、洗钱模式

除了打造威胁引擎加快预警步调,XREX内部也有金融犯罪调查团队,负责情资蒐集,追踪新形态的诈骗、洗钱模式。

XREX区块链金融犯罪调查师陈梅慧表示,目前与虚币投资相关的骗局中,诈骗组织通常会锁定初次接触虚拟货币的民众,诱导其开立虚拟货币帐户,将法币转换为USDT(泰达币),再转帐至诈骗钱包。陈梅慧指出,当大量受害者同时掉入此骗局,并进行相同操作时,就会触发交易所的风控机制。

「但是,犯罪方也有应变措施去突破风控。」陈梅慧解释,当交易被风控阻挡,诈骗组织会转而诱导被害人转往其他路径,从本地交易所转至境外交易所帐户,或是个人钱包,最後再打入诈骗钱包。若这套模式仍旧被风控阻挡,诈骗组织就会引导被害人至实体店面,将资金汇入诈骗钱包。由於实体店面的情蒐能力较弱,较难阻止被害人继续上当受骗。

除了虚拟货币投资骗局,许多诈骗组织骗取法币後,也会透过区块链洗钱,将非法资金转为虚拟货币,最後转至诈骗钱包。陈梅慧说明,洗钱方通常会在多家本地交易所开设多个人头帐户,短时间内多次全额转入和转出不法资金。

若交易所察觉这类操作,就会启动风控机制。不过,洗钱方也会有应变措施,如同投资诈骗模式,利用境外交易所来规避监控。

建立交易所、银行和执法单位三方联防机制至关重要

当交易所进行足够的情蒐後,要如何实际因应复杂的犯罪模式?陈梅慧认为,交易所、银行,和执法单位的联防至关重要,「当我们知道银行端的用户是警示户,就可以快一步拦截资金。」她也期望,未来境外交易所也能加入联防体系,共同提升加密货币交易所产业的防御力道。…

微软Teams、Word、Excel、PowerPoint与Copilot程式,将登上Apple Vision Pro程式商店

微软

苹果售价高达3,499美元的空间运算设备Apple Vision Pro即将在本周五(2/2)於美国市场上架,微软则宣布,当天该公司的Microsoft Teams、Copilot、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、OneNote和Loop等程式就会登上Apple Vision Pro程式商店,成为首波支援该装置的应用。

图片来源/微软

微软表示,过去一直与苹果合作,在iPhone、iPad与Mac上提供出色的Microsoft 365体验,而出现在Apple Vision Pro的上述应用,将可利用空间运算的无限画布,同时可以任何比例并排出现,展现令人难以置信的多工能力。

例如PowerPoint on Apple Vision的客制化沈浸式环境,让使用者可以如同向群众展示一般地进行排练;Excel同样可利用Vision Pro全新的多工模式来提高工作效率,并分析、处理及可视化资料;启用Vision Pro的沈浸式环境与Word的专注模式,就能在优美的景色中专心处理文件。

比较特别的是Apple Vision Pro中的Microsoft Teams,在Teams的视讯通话中,穿戴Vision Pro的使用者会被当作一个角色,并以数位形式呈现该角色的脸部表情与手部动作。

此外,由於Teams定位为通讯与协作平台,可充分发挥Apple Vision Pro的无限画布功能(如下图示意),同时打开Word、Excel和PowerPoint等应用,把它们放置在任何位置、缩放到任意大小,以於通讯期间直接存取。

图片来源/苹果

Apple Vision Pro上的Microsoft Copilot允许使用者以文字及语音来控制,包括请求Copilot来起草、建立、编辑或摘录文字内容,也可利用它来分析与探索资料。

除了上述的生产力应用之外,微软亦计画在一年之内让旗下的混合实境平台Microsoft Mesh进驻Vision Pro。…

OpenAI可分享客制化AI Chatbot的GPT Store将开幕

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。…

抢救 IT 失传技艺,亚马逊技术长倡议节约架构 (Part 2 量测篇)

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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用生成式AI帮助资安蔚为风潮,台湾有资安业者已跟上技术主流

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 …

Stability AI开发者平台开始提供影片生成模型API服务

Stability AI在其开发者平台新增Stable Video Diffusion基础模型,提供影片生成服务。Stable Video Diffusion API能在平均41秒内,生成包括25影格(Frame)由模型生成的画面,还有24个由FILM(Frame Interpolation for Large Motion)内插产生的影格画面,形成一段连续的2秒影片。

Stable Video Diffusion是Stability AI才刚推出的新模型,以扩散模型为基础,可接受使用者文字指令生成影片。该模型采用原本用於2D图像生成的潜在扩散模型(Latent Diffusion Model,LDM),加入时间层,并使用小型、高品质的资料集加以训练而成。

Stability AI当初发布两个版本的Stable Video Diffusion模型,分别是能够生成14影格与25影格的影片,而现在最新释出的API服务,则是采用25影格的版本。Stable Video Diffusion API可应用在广告、行销、电视、和游戏各领域,供开发者以程式化的方式存取影片生成模型。

官方指出,Stable Video Diffusion的重点在於效能和安全性,除了加入24影格的FILM内插画面,使影片看起来更加顺畅之外,还采用浮水印安全措施。透过新API,开发人员可以使用该模型的所有功能,包括控制运动强度、支援各种布局与解析度,以1024×576、768×768和576×1024解析度生成影片,并相容於jpg和png等影像格式。另外,开发者也可以运用种子相关(Seed-based)基础,选择重复或随机生成影片,最终的影片输出为MP4格式,以满足发布於各种应用和平台的需求。

FILM内插是一种影像处理技术,目的是要在两个既有的影格中间,生成一个或是多个中间影格,该技术主要用於提高影片的影格数,使运动看起来更加流畅,或是用於制作慢动作特效。FILM内插特别适合处理画面中物体移动较快的场景,因为该演算法能够估算物体在连续影格中的运动路径,并根据估算生成新影格,如此不只可增强视觉效果,也可在维持影片品质的前提下,让动作更加顺畅。

当前的影像生成模型大都以扩散模型作为基础,包括Meta的影片生成模型Emu Video。不过,Google最新的VideoPoet模型则采用不同策略,藉由扩展多模态大型语言模型的能力来生成影片,Google指出,因为大型语言模型在多种模态上优秀的学习能力,因此单一模型就能执行各种影片生成任务,包括文字转影片、图片转影片、影片风格化,影片补绘与扩绘,甚至是影片转音讯等。…

英国最高法院驳回AI系统DABUS作为发明人的专利申请

自2019年即开始挑战全球专利规定,企图以AI系统DABUS当作专利发明人的申请,本周再度被英国最高法院驳回。

此事源於一名AI研究人员Stephen Thaler开发了一个人工智慧系统DABUS,再由DABUS发明了两项技术,一项涉及可变换外型的食物容器,另一项是紧急手电筒,Thaler同时向欧盟、美国、英国、德国、纽西兰、印度、韩国、以色列、澳洲与南非提出了专利申请,由Thaler担任专利所有人,但发明人为DABUS。

迄今仅有南非同意让DABUS成为专利发明人,包括欧盟、美国、澳洲与台湾都否决了相关的专利申请,原因皆是专利发明人应为自然人,但AI并不是。

至於英国同样也驳回了Thaler的申请,只是Thaler不断提出上诉,一直到本周英国最高法院判定AI不得为专利发明人。英国最高法院表示,此次的裁判并不涉及由AI创造的技术能否申请专利,主要是厘清专利法中的发明人身分,而该法院认为,法规中所指的发明人必须是自然人。

英国最高法院还认为,由於缺乏发明人,使得Thaler也无法申请由DABUS产出的技术专利。…

微软Xbox Cloud Gaming、PowerPoint、Excel与Word正式登上Meta Quest Store

Meta

微软与Meta在去年10月携手宣布,要将Xbox Cloud Gaming、Microsoft Teams与Microsoft Windows 365带到Meta Quest虚拟实境装置上,而一直到了上周三(12/13),微软终於在Meta Quest Store释出了Xbox Cloud Gaming,隔天便接着推出支援Meta Quest的Word、Excel与PowerPoint。

其中,Word、Excel与PowerPoint支援了所有的Meta Quest装置,从早期的Meta Quest、Meta Quest 2、Meta Quest 3到最高阶的Meta Quest Pro,Xbox Cloud Gaming则仅支援Meta Quest 2、Meta Quest 3与Meta Quest Pro。

出现在Meta Quest Store中的Xbox Cloud Gaming仍是测试版,Meta Quest用户下载後可先与蓝牙游戏控制器配对,之後再登入微软帐号,透过有效的Xbox Game Pass Ultimate会员资格执行游戏,或是注册试用Xbox Game …

Google Cloud提供智财免责防护,让客户使用AI服务不用担心被告

Google

为让企业用户安心使用AI服务,Google Cloud宣布提供AI免责防护,让客户不用担心使用到版权内容被告。

今年8月Google推出付费Duet AI服务,是整合到Google Cloud产品从Workspace到Cloud Platform的AI助理,也强化了AI模型服务Vertex AI,协助用户运用及训练基础模型。这些服务能让企业运用AI生成,像是行销文案、广告图片、或是电子邮件等等。最新服务则再进一步,防止客户遭遇到版权方面的法律责任。

新服务包含二部分。第一部分和Google使用的训练资料有关,第二部分则着重基础模型的生成产物。训练资料的免责涵括所有Google用来打造其生成模型的资料集,当有第三方单位宣称客户侵害了其智财权,责任全由Google承担。

第二部分则是当用户使用Google AI服务的输出结果被第三方单位宣称侵害其版权时,责任归属在Google。这项免责防护适用於Google Workspace及各种Google Cloud服务使用的Duet AI,涵括Google Docs和Gmail(产出物为文字)、Google Slides、Google Meet(产出为图片)中的Duet AI、协助开发App的Google Cloud Duet AI、Vertex AI Search、Vertex AI Conversation、Vertex AI Text Embedding API/Multimodal Embeddings、Vertex AI的Visual Captioning视觉字幕/Visual Q&A,以及Codey API等。

不过Google强调,免责的前提是企业用户本身没有侵权意图,而且在负责任的AI使用下,有使用现有或发展中的工具加以引述来源。

透过在Google Workspace及Google Cloud新增的免责防护,客户无需修改现有合约,也能自动获得免责防护。Google表示这只是第一步,该公司正在研发让用户安心使用其AI服务的方法。…

OpenAI推出ChatGPT Enterprise服务

OpenAI本周一(8/29)正式发表了ChatGPT Enterprise,提供基於GPT-4的企业等级ChatGPT服务,除了支援无限的GPT-4存取能力,更长的输入/输出,以及进阶的资料分析能力之外,它还具备企业所需的安全及隐私功能。

OpenAI於去年11月发表的ChatGPT为一基於大型语言模型的聊天机器人,它不仅在上线两个月就吸引了全球逾1亿用户,迄今也有超过8成的财星500强(Fortune 500)企业采用了ChatGPT。

不过,免费版的ChatGPT并没有任何的服务保证,在尖峰时段可能无法存取,或是反应变慢,并有输入限制,今年2月上线的付费版ChatGPT Plus移除了相关限制,本周的ChatGPT Enterprise则嵌入了企业所需的安全、隐私与其它进阶功能。

根据OpenAI的说明,ChatGPT Enterprise具备大规模部署能力,将移除所有使用限制,且执行速度可达免费版的两倍快,并支援长达32k Token的输入,是免费版的4倍,可无限存取先前称为Code Interpreter的资料分析服务,可共享的聊天范本,以及免费的APIs使用额度。

此外,OpenAI也承诺不会使用ChatGPT Enterprise客户的资料来训练模型,不管是静态或传输中的资料都是加密的,亦符合系统与组织控制的SOC 2标准。

微软在今年7月也发表了基於GPT-4的Bing Chat Enterprise,现为Microsoft 365 E3、E5及Business Standard、Business Premium版本的内建功能,并计画推出可单独订阅的Bing Chat Enterprise,每月订阅费用为5美元。至於OpenAI则尚未公布ChatGPT Enterprise的价格。…