用技術實力展現產品價值，HCL AppScan即將重返榮耀

Gartner在最近發佈的應用程式安全檢測產品魔力象限報告中(Gartner Magic Quadrant for 2020 Application Security Testing)，將HCL AppScan產品從去年的挑戰者(Challengers)提升到遠見者(Visionaries)象限。Gartner表示HCL Software自從收購IBM AppScan產品之後，花費了大量的資源對產品線進行了重新設計與功能提升，此外AppScan也是最早運用機器學習(Machine Learning)技術提升應用程式安全檢測準確性以及對漏洞修復提供關鍵見解的產品。

自2017年3月以來，HCL已將AppScan研發團隊的規模擴大了2.5倍以上，將資安研究團隊的規模擴大了4倍，將產品管理團隊擴大了一倍。這些投資回應了客戶對於產品應用發展與技術創新的殷切期盼。AppScan V10的發表驗證了HCL對於AppScan產品線的重視，這是AppScan作為HCL品牌的第一個主要版本，它融合了DevSecOps的精神，提供靜態安全測試(SAST)、動態安全測試(DAST)、互動式安全測試(IAST)、行動應用程式分析、開放程式碼分析、軟體開發組件分析(SCA)等本地部署(On-Premises)和雲端服務(AppScan on Cloud)全方位解決方案。

HCL AppScan的蛻變來自於HCL Software對創新的承諾以及對技術的投入，儘管Gartner報告尚未以AppScan V10產品進行評鑑，HCL AppScan仍然在DAST和SAST這兩種最常見的掃描技術上獲得了很高的評價。在可預見的未來市場中，AppScan即將成為焦點，為了迎接這個即將振翅起飛的市場商機，北祥資訊積極投入資源並期望與更多合作夥伴共同努力在台灣市場中持續奮進。如果您願意，請隨時聯繫我們，讓我們一起攜手創造出AppScan的輝煌時代！

AI小學堂 – 今天教您「機器學習」

人工智慧時代來臨，面對市場需求的變化以及未來的無限商機，北祥資訊將與您一起學習，讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第一堂課，我們先為您介紹：機器學習(Machine Learning)。

機器學習是實現人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的一種技術及方法，主要是參考了人類的學習模式，讓機器(電腦)根據已知資料的特徵，運用統計或數學的演算法歸納出其中的規則，並使用這個規則來預測未知的資料。

機器學習可大致歸納為以下二種：

• 監督式學習(Supervised Learning)：把有解答的資料給電腦學習並找出規則，然後用這個規則來預測解答，例如：銀行手上有10萬筆包含有欠款與無欠款的信用卡客戶資料，透過機器學習可以歸納出一個模型來預測一個新的客戶會不會欠款(信用評分與評等)。
• 非監督式學習(Unsupervised Learning)：給電腦學習的資料中並沒有解答，電腦必須在沒有指導的情況下自行學習並找出期望的預測結果，例如：銀行把所有客戶的資料通通提供給電腦，讓電腦自動標記出具有相同交易習慣的客戶(顧客分群與貼標)。