因為最近發現入侵檢測系統 (Intrusion Detection System, IDS) 有人工智慧可以發揮的空間，所以發一篇文來研究研究。

這一篇算是絕密武學，因為內容很長很多，所以我寫得很精鍊，請各位要有心理準備。不過有武功底子的人，應該一眼就能明白箇中奧妙了。首先，我先來揭示進階機器人 (Advanced Robotics) 的三個基本定義：

1. 靈巧、敏捷、熟練 (Dexterity)：這是屬於機械系的進階領域。
2. 智慧、智能 (Intelligence)：這是屬於資工系的進階領域。
3. 強感測、多感測 (Sensing)：這是屬於電子系的進階領域。

審計跟蹤 (Audit Trail)

我講 審計跟蹤 大家比較容易懂，也比較容易入手。

越來越多的人類活動和隨之產生之複合結果現象，形成了數位麵包屑。這數位足跡有三個用處：

1. 可以了解複合系統的本質 (Nature)：
   我們對於 A 了解，對於 B 了解，對於 C 了解，但對於 A+B+C 表現出的系統現象和本質卻不甚了解。這個「對於本質上的了解」，足夠安總發一生的論文了。
2. 使其複雜性可管理 (Complexity)
3. 可以預測其本質之演化 (Prediction)

最近正在做數據科學的讀者們，看到這裡將會很有共鳴。這種數據來源通常有三種特性，先了解您才不會意外而躊躇不前，勇敢前進吧，我的勇士們：

1. 異質性 (Heterogeneous)：
   資料從 A 系統來，又從 B 系統來，由從 C 系統來。
2. 量很大 (Large)：
   「再大也不會太大」，這是安總的名言。
3. 極端動態 (Dynamically)：
   注意，這裡是副詞喔，也就是說如果您的個性是不喜歡擁抱變化、享受變化，可能您在處理大數據的工作不會快樂。「工作嘛，快樂是最重要的。」

好，以上是讓各位習慣這篇的濃度，習慣這裡的靈子濃度了嗎？(死神梗)

數據增加的機緣

因為安總是仙俠小說愛好者，所以底下用一些仙俠式的比喻來說明。所謂機緣嘛，就是可遇不可求囉。遇到的時候要好好把握，不過做生意的機會就像公車，錯過了永遠還有下一班。所以千萬不要失了各位的道心啊！「您要保守您的心勝過保守一切，因為一生的果效是由心發出」。

數據增加的機緣通常，很現實地，有兩種：

1. 經濟效應 (Economy)：
   感測器很便宜，就在設計時順手加進去了，什麼時候有這個指令可以問都不知道，忽然就有了。
2. 策略價值 (Strategy)：
   經營層永遠有 Guts 決定要加很多新的感測器，所以數據也是從一開始就知道有的。

越是真理越明瞭，越是大道越簡捷；真理往往平凡得像陽光、空氣和水。

有了數據之後，接下來我們來談「智慧型代理人 (Intelligent Agents)」的創造。安總的人工智慧恩師，就是國內首屈一指的「智慧型代理人」先驅，當時受到其很大的啟發與指導，吾人由衷感謝敬佩。

從數據、資訊、知識，到人工智慧

這四項其實是我們各要面對的挑戰，這四個問題，分別對應四種解決方案，以下是我個人的小小建議。順帶一提，這四個挑戰，也是我們所面臨的四個泡沫，我的總建議是：做人工智慧的科學家們，要貼近真實。所謂「修真者」，就是要修真，越來越真，越來越貼近真實。請各位注意標題的順序，數據 → 資訊 → 知識 → 人工智慧：

1. 您有數據嗎 (Data)：
   • 電子的資料包括物理九軸資訊 (哪九軸？)、電壓電流溫度、韌體所能從電路中取得的所有量測資料；
   • 機械的資訊包括作動狀態回報、機架狀態感測、溫度與環境資訊；
   • 資工的資料包括影、音、數位訊號、使用者記錄、錯誤記錄等。
2. 您有資訊嗎 (Information)：
   • 「我專攻機器學習和人工智慧，但我不會寫程式也沒生過數據。」
   • 沒有數據文化和軟體文化，要怎麼做機器學習和人工智慧？
3. 您有知識嗎 (Knowledge)：
   • Absence of Domain Knowledge 一直是軟體工程最大的弊病；軟體是一種技術，用在金融就是金融軟體，用在能源就是能源軟體，同樣的技術、用在不同領域，就成了截然不同的應用，中間過程差距十分巨大。
   • 「我們做產品要有根」，沒有根的產品，風一吹、輕輕一拔就沒了。
4. 您有智慧嗎 (Intelligence)：
   • 智慧跟智商的差別：您個人的成就，是靠高智慧不是靠高智商。我寧可您傻傻的，傻人有傻福，付出不亞於任何人的努力，勤勤懇懇做好品質，客人閉著眼睛都能買您的產品、信任您的服務，很不好意思地給出小費，聚少成多，也不願意您貪小便宜，用各種藏起來的方法賺錢。
   • 企業要賺錢，八成是 Dirty Work，大概只有兩成是我們研究所裡面用到的 Fancy Technology。Dirty Work 則像是跑會計事務所、跑法律事務所、跑報關行，還有傾聽同事的心聲，栽培、影響、包容、以行動去愛各種您恨鐵不成鋼的子弟。

細談智慧 (Intelligence)

接下來，我們來討論最精華的部分囉，就是「方法論 (Methodologies)」。當異質系統合成後，我們就需要系統工程的方法論，包含系統管理 (Management)、系統處理 (Processing)、系統傳輸 (Transmission)、系統抽象化與資料分析 (Visualization and Analysis)。了解這些關鍵後，您的修仙之路就能準備飛升上界啦。

所謂上界，就是原本在中域的稀世之寶，到了上界不過是雜草；上界隨處可見的草衣，到了下界可能都是聖器、仙器。

1. 讓它可能可以學習 (make it possible learning)
2. 讓它可能可以自動控制 (make it possible automatic control)
3. 讓它可能可以模擬智慧系統的行為 (make it possible for simulation of complex intelligent systems)

入侵檢測系統 (Intrusion Detection System)

這一條修仙之路，還真是漫長啊。最後我們終於走到了應用，從心法 → 數據 → 資訊 → 知識 → 人工智慧 → 價值應用。原本不屬於長壽派的獸人族，卻跟著象族、龜族活了 500 年。對於沒有那個本命目標的王啊，又何嘗不是一種折磨？(New Gate 漫畫梗)

您生命中的命定與價值圖像清楚了嗎？ (Destiny & Value) 如果還不清楚，我建議，先去做做看吧。有什麼想法就先做什麼，往前推進一碼是一碼，但務必記住，務本，打好您的基本功；務實，實實在在地活著。記住：

君子務本，本立而道生。尊師重道，就是仁義的根本吧。

1. 主機型入侵偵測系統 (Host-based Intrusion Detection System, HIDS)：
   在第一層 (Tier-1) 可以擺一個智慧型代理人。
2. 網路型入侵偵測系統 (Network-based Intrusion Detection System, NIDS)：
   在第二層 (Tier-2) 可以再擺一個智慧型代理人。
3. 主動預防入侵偵測系統 (Intrusion Detection and Prevention Systems, IDPS)：
   在第三層 (Tier-3) 可以再擺一個智慧型代理人，這裡就是資料科學 (Data Science) 的最高境界了；與己和，與人和，與天地萬物和。

《Python 機器學習》是朋友推薦看的，所以根據買書不手軟的原則，買了，而且想起另一位熱愛 Python 的同事，所以買了兩本，送了他一本。
《人類簡史》赫拉利說，人類之所以與動物有別，是在於他們虛構的能力。藉由說故事，號召眾人有同一異象歸宗，組織起來成為巨大的力量進而取得壓倒性地位。
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