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#科技新知 #MITTechnologyReview
💡Deepfake 在醫療影像上的新應用
Deepfake 為透過 AI 及人體圖像合成的影像疊加技術，由於具有強大竄改性，該技術的使用在過去有許多爭議。
近期，德國盧貝克大學醫療資訊學系研究員 Hristina Uzunova 與團隊為該技術找到新的應用─透過 Deepfake 背後的生成對抗網絡演算法 (Generative Adversarial Network，GAN)，合成出大量的醫療影像，提供深度學習足量資訊進行分析，同時避免隱私疑慮。
實驗證實，此方法能在不增加成本及運算空間的情況下，生成高解析度的 2D、3D 影像，未來可應用於建立龐大醫療影像資料庫，並協助疾病診斷。
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💡電子神經系統 - 提升電子皮膚感知能力
電子皮膚為義肢發展的重點技術之一，但複雜的電路卻是最大的缺點。為解決此問題，新加坡大學材料工程學系助理教授 Benjamin Tee 與團隊模擬人類神經系統，研究出異步編碼電子皮膚 Asynchronous Coded Electronic Skin (ACES)。ACES 的感應速度為人類神經系統的 1,000 倍，大幅提升系統精準度、速度及抗破壞性，且能與任何類型的感測器皮膚層配對。
此技術已取得專利、進入臨床實驗，預計於明年開始人體試驗，未來可望應用於義肢、機器人及其他人機接口。
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🔐資安科技：反覆隨機化加密晶片🔐
資料與網路安全一直是資訊金融產業密切關注的議題。美國密西根大學教授 Todd Austin 開發出一款以 Morpheus 方法為基礎的晶片，可以將儲存的資料經過加密及移位處理，每 50 毫秒「翻轉」一次，產生新的加密值。即使駭客發現漏洞，所得到的資訊也會在眨眼之間消失。
經過原型測試，此晶片已成功抵制一種被廣泛使用的駭客攻擊技術「控制流攻擊(Control-Flow attack)」。未來，可以應用在伺服器、電腦與行動裝置，及物聯網、資訊金融、醫療、軍事等產業，保護大量機密資料、避免遭受駭客攻擊。
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