展望 2019 年，有保安方案商預期將出現以機器學習（Machine Learning；ML）找出系統中「零日攻擊（Zero--day Attack）」的漏洞，就如 Fortinet 曾預期「ZeroDay Mining」或會在明年快速興起，黑客可通過模糊化的攻擊與試探方式，更快找尋企業系統與平台上的漏洞。
ML 攻擊普及
機器學習雖然能減少消耗辦公室人手，讓員工做更多具價值的事情，但是技術上非完整，更有一個重大缺陷：這項技術不是真正的人類，所以仍有在其他軟件或運算平台般「中毒」的機會存在。
機器學習一般需要大量數據建模，當有心人植入有導向的資料，令軟件作出錯誤的運算決定並非難事。除此之外，「Swarm as a Service」與「A-la-Swarms」也有機會出現，後者正是黑客預先於系統「種下」ML 的惡意軟件（Malware），未來更會在暗網（Dark Web）買賣上盛行。雖然黑客將廣泛使用機器學習，但用戶同樣也可以其人之道，還治其人之身。
區塊鏈催谷新能源
就算除去加密貨幣對投資市場衝擊，區塊鏈（Blockchain）貢獻一樣巨大。去年年中有研究估計，比特幣（Bitcoin）掘礦會佔全球用電量的 0.5%，其最低電力要求達 2.55 千兆瓦（gigawatt），即相等於愛爾蘭整個國家的用電量。幸而 Bitcoin 價格在 2018 年大跌，或已令實際電力需求大為降低。
不過，以區塊鏈為技術基礎的「去中央化」交易應用，耗電量依然十分驚人，就如在運算平台上達成 1 宗區塊鏈交易，所消耗電源其實足以讓 1 個家庭的房屋整日使用，絕不環保。目前大部分區塊鏈用電來自包括「煤炭」在內的火電，假如這項技術能夠持續成長，甚至是加密貨幣再次崛起，或會促成新的潔淨能源開發項目，包括水力與地熱發電成長。
Photo：陳裕邦、法新社、Brian Solis
Source：ezone.hk