全聯全電商升級數位零售核心平臺，AI、RMN、物流深化OMO布局

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177733

在完成大潤發整合、擴大實體零售規模後，全聯今天(7/29）宣布全電商的OMO布局方向，將AI、RMN零售媒體聯播網、物流升級列為三大布局重點，並結合會員與支付數據，深化OMO發展。

在完成大潤發整合、持續擴大零售規模後，全聯旗下的電商平臺全電商，目前商品數已突破70萬件，合作超過5,000個品牌，為持續擴大OMO生態圈，下一階段目標不只是購物服務，而是希望從購物平臺發展為品牌成長平臺，進一步串聯線上線下資源。

相較於純電商業者，全聯的優勢來自多年累積的實體零售基礎，包括遍布全臺的門市、會員體系及物流網路。全聯下一階段將透過OMO串聯線上與線下資源，深化AI、物流及零售媒體等能力。

全聯定下今年全電商的營收為挑戰50億元，顯示電商業務將成為全聯未來的重要布局方向。

以實體零售優勢為基礎，持續強化OMO能力

這次全聯公布的策略中，OMO是其整體布局的核心。

對全聯而言，發展電商並非取代實體門市，而是希望透過線上與線下整合，讓既有零售資源發揮更大效益。例如，小時達、門市取貨、線上下單等服務，都建立在既有門市及物流體系之上，讓不同通路彼此協作發展，轉化為其電商的競爭力。

全聯提出的深化AI、數據分析及物流能力，全力發展OMO，AI應用方向包括會員經營、商品分析及營運效率提升等場景。此外，運用數據平臺來整合會員及交易資訊，物流能力則用來強化履約服務，三者相輔相成共同支撐全通路營運。

為強化OMO布局，全聯也宣布和AWS、全家、金盛世、跨境豐收、工研院、Going Cloud、騏瑋等業者合作，涵蓋AI應用、智慧物流、跨境供應鏈及零售科技等能力。

在AI方面，全聯將AI用於優化營運效率與消費者體驗，包括提升零售服務與營運管理能力。目的是將AI應用於提升零售營運效率與消費體驗。

第一方數據成為RMN布局的重要基礎

在累積會員與支付資料後，RMN則是數據應用的場景之一。

RMN近年已成為國際零售業發展的重要方向，主要利用零售商掌握的第一方數據，協助品牌更精準接觸目標客群。

全聯表示，未來將透過會員、交易及支付等數據基礎，協助發展RMN服務，提供品牌更有效率的數位行銷能力，作為全電商從單純的購物平臺走向品牌成長平臺的基礎。

目前零售業者先後導入RMN，目的是利用累積的數據，包括會員、交易及支付等資訊，協助品牌更精準掌握消費者需求與行銷觸達機會，透過精準行銷與商品推廣，提高品牌經營效率。對全聯而言，這也代表全電商從商品交易平臺延伸到品牌經營平臺。

值得一提的是，全聯除了既有的龐大會員基礎，全聯旗下的電子支付服務全支付，載至目前為止，用戶數已突破600萬，因此除了用於全聯及大全聯外，更拓展至其他生活消費場景，擴大消費行為的數據來源。

透過結合會員及電子支付數據，未來可能進一步的AI應用、會員經營或是品牌媒體行銷。

強化物流支撐全通路服務

除了AI與數據能力，物流仍是支撐OMO的重要基礎。

面對全電商、小時達及線上訂單需求，物流能力將成為支撐OMO的重要基礎，透過提升商品配送及履約效率，支援不同通路的服務需求。

全聯的布局是以其建立的龐大實體零售基礎，持續強化AI、數據分析、物流及RMN等能力，支撐線上與線下整合的OMO發展，希望在實體零售優勢之外，逐步擴大電商市場的競爭力。

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Apple同步更新macOS Tahoe、Sequoia與Sonoma三大分支，包含逾400個漏洞修補項目

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177735

除了更新iOS與iPadOS外，Apple於7月27日也同步發布macOS Tahoe 26.6、Sequoia 15.7.8與Sonoma 14.8.8安全更新，包含共通漏洞在內，三份公告合計涉及逾400個修補項目，其中Tahoe 26.6涵蓋155個漏洞，Sequoia 15.7.8與Sonoma 14.8.8也各自包含138個與127個漏洞。

就漏洞涉及的元件來看，Tahoe 26.6的漏洞主要集中於Kernel、Model I/O、WebKit與ImageIO等元件，至於Sequoia 15.7.8與Sonoma 14.8.8的漏洞，則以涉及Kernel、Model I/O、SceneKit與Screen Sharing Server等元件居多，無論哪個版本，都以Kernel相關漏洞最多，都超過20個。另外這次三個版本的更新，也包含許多第三方與開源元件的修補，如Apache、curl、libarchive、libc與libxslt等。

而就漏洞類型而言，這次macOS的修補是以記憶體安全類型為最大宗，涵蓋越界寫入與讀取、記憶體損毀、記憶體已釋放卻仍被使用（UAF）等；次之是權限、隔離與繞過安全機制問題，包含沙箱逃逸、權限提升、繞過Mac Gatekeeper等。

值得注意的是，這次macOS修補的部分漏洞是在AI工具協助下發現，例如涉及WebKit、WebDAV與SMB等元件的部分漏洞，都有Claude參與研究。

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上銀公告義大利子公司部分資訊系統遭到攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177734

線性傳動元件與工業機器人廠商上銀科技（2049）7月28日晚間於股市公開資訊觀測站發布重大訊息，義大利子公司資訊系統遭到攻擊，資訊部門於第一時間偵測異常後，立即啟動資安應變程序。

目前上銀正對相關系統進行全面性資安掃描與檢測，並在確認資訊安全無虞的情況下，利用備份資料復原系統運作。根據上銀的初步評估，本起事故對公司營運無重大影響。

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美國醫學中心用生成式AI改造醫療傳真流程，每月處理超過10萬份文件

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177732

醫療數位化發展多年的美國，不同醫療體系醫院之間的系統串接複雜，每年仍有上百萬份檢驗報告、轉診單或病歷文件得靠傳真交換。而美國德州大學休士頓醫學中心（UTHealth Houston）找到解法，打造一套生成式AI醫療傳真處理系統iDFax，歷時2年多，將原本每月處理2,800份傳真的小規模試點，擴大部署到100多間診所、每月處理超過10萬份。iDFax整合了光學字元辨識（OCR）和公雲基礎模型，可自動執行文件分類、拆分、移除重複文件、擷取病患資料，並將結果傳送到醫院的Epic電子病歷系統，每份傳真處理時間更節省了50%到70%。

每份傳真最多花3分鐘，3年前開始自動化整條流程

儘管美國推動醫療數位化多年，許多醫療機構仍仰賴傳真交換轉診單、檢驗報告和其他病歷文件。原因之一是不同機構使用的系統、資料格式和交換網路都不一樣，所以透過傳真來跨院所傳遞文件。

但傳真送到醫院後，後續處理高度仰賴人工作業。過去，UTHealth Houston人員收到傳真後，必須逐份閱讀、判斷文件類型，再交給相對應的單位，並將資料輸入Epic電子病歷系統。

根據公開資料，光處理一份傳真，就需要82至150秒；如果還得查找醫師及病患身分、確認對應病歷，再把資料登錄進系統，每份甚至可能花上2至3分鐘。面對一年數十萬份的傳真，這套人工流程也成為沉重的行政負擔。

為自動化這些工作，UTHealth Houston旗下McWilliams生物醫學資訊學院和數位醫療創新中心，聯手院內IT團隊和AWS，來打造iDFax，並在2023年6月從少數據點開始試用。

iDFax做的不只是把傳真影像轉成文字，而是接手文件進入醫院後的一連串處理流程。收到傳真後，系統會判斷文件類型，將混在同一份傳真中的不同文件拆開，找出並移除重複內容，再透過影像校正和手寫文字辨識，處理品質不一的醫療文件。

完成辨識後，iDFax還會從文件中擷取醫師及病患資料，用來查找身分、比對既有病歷，再將處理結果送進Epic或其他院內系統。UTHealth Houston表示，系統的OCR辨識準確率維持在95%以上，即使後來擴大部署，仍維持相同水準。

到了2026年，團隊又加入Transcribe Order功能，可從轉介文件中讀取並轉錄醫囑，進一步減少工作人員將資料逐欄輸入Epic的不便。這也代表iDFax的自動化範圍，已從文件整理及病歷歸檔，進一步延伸到轉介作業。

從少數據點試用，兩年多擴大到100多間診所

UTHealth Houston先從少數據點測試iDFax，再逐步擴大。第一階段從2023年6月持續到12月，月處理量從2,800份增加到7,800份。團隊在這個階段，先驗證系統是否可行，並建立處理時間及辨識準確率等效能基準。

到了2024年，iDFax陸續擴展到UTHealth Houston旗下UT Physicians更多診所和科別，月處理量從9,100份傳真增加到2.3萬份，全年共處理超過25.3萬份傳真。團隊也在這段期間調整雲端架構，為後續大規模部署做準備。

2025年，iDFax正式進入大規模部署階段，涵蓋UT Physicians旗下100多間診所，服務超過1,200名醫師和診所工作人員。到了2026年2月，每月處理量突破10萬份，約試用初期的35倍。院方預計，全面部署後，每年可處理超過120萬份傳真。

2026年起，團隊的工作重點也從擴大部署，轉向改善既有流程，並加入Transcribe Order等轉介自動化功能。可以說，iDFax不再只是驗證AI能否處理醫療文件，而是進入持續擴充的階段。

用SQS暫存大量工作，支援35倍處理量

iDFax能從每月數千份傳真，擴大到超過10萬份，背後也仰賴一套可隨文件量增加而擴充的雲端架構。

院內收到電子傳真後，會透過專用網路連線服務AWS Direct Connect，以接近即時的方式送到獨立AWS帳號中的Amazon S3儲存服務，再由訊息佇列服務Amazon SQS，把待處理的傳真依序排入佇列。

Direct Connect可在醫院內部環境與AWS之間建立固定、容易管理的資料傳輸路徑。除了將傳真送至AWS，這條連線也用於AWS環境和院內電子病歷等系統之間的資料交換。

另一方面，UTHealth Houston將iDFax應用程式封裝成Docker容器，部署在Amazon EC2執行個體上，由後端程式逐一從SQS取出文件並處理。Amazon DynamoDB則負責儲存文件的中繼資料，並記錄每份文件目前處理到哪個階段。

這套架構的關鍵，是把「收到文件」和「實際處理文件」拆成兩個環節。即使短時間內湧入大量傳真，系統也能先將工作排入SQS，不必在收到文件的當下全部處理；後端再依工作量增加運算資源，逐步消化佇列中的文件。

在AI處理環節，Amazon Bedrock上的基礎模型負責文件分類及內容分析。處理完成後，iDFax再將結果送至Epic等院內系統，或依需求保留在AWS環境中。

處理時間縮短一半，每年估省1.9萬小時

導入iDFax後，每份傳真的處理時間從原本的82至150秒，降至28至68秒，縮短約5到7成的時間。

AWS以每年處理100萬份傳真、每份平均節省68秒估算，iDFax每年可省下約1.9萬小時的行政工時。若以每小時48.05美元的醫療行政人力成本計算，光是人力成本，每年可節省90.8萬美元。

若再把作業成本、錯誤減少及法遵風險降低等效益納入計算，AWS估計，iDFax每年帶來的總節省金額可超過200萬美元，約3至4個月可回收成本。

不過，AWS並未公布作業成本、錯誤及法遵風險等項目的詳細算法，因此，200萬美元節省金額仍屬UTHealth Houston和AWS的案例估算。

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伊朗駭客組織UNC1549散布後門程式NightLedger，並透過隧道工具從事隱密活動

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177731

資安公司卡巴斯基近日指出，外號為UNC1549、Smoke Sandstorm、Nimbus Manticore、Mirage Kitten的伊朗駭客組織，近期使用後門程式NightLedger，並搭配以WebSocket為基礎的隧道程式ArcBridge和BridgeHead，針對中東及非洲航太、航空、國防及電信產業從事網路間諜活動，並確認有埃及、約旦、坦尚尼亞的中小企業及政府環境，以及巴基斯坦航空機構、衣索比亞電信公司、布吉納法索金融部門受害。

這波活動駭客使用的後門程式NightLedger，是卡巴斯基確認相關活動由UNC1549發動的依據，此後門程式通常會偽裝成Windows內部元件SspiCli.dll，利用DLL搜尋順序挾持手法，透過合法執行檔AppVShNotify.exe匯入的RPCRT4.dll，在需要進行身分驗證的流程藉由特定API載入運作，此後門程式會定期以HTTPS向C2發出請求，並在收到回應後解析酬載的內容。

NightLedger支援的命令涵蓋收集使用者與主機身分資訊、執行程式、列出資料夾、下載檔案、複製檔案、擷取螢幕截圖、載入DLL、終止程序、刪除檔案、終止執行緒、上傳檔案至C2、列出所有邏輯磁碟機，以及列出處理程序名單等功能，其中有一種功能較為少見，就是專門收集Windows電腦在加入或退出網域、工作群組的過程裡，所產生的診斷記錄檔案。

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