彤彤理財分享

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隨著房屋價格的上升，許多人都選擇貸款購房。然而，隨著時間的推移，房屋貸款利率可能不再符合借款人的需求。在這種情況下，借款人可以考慮轉貸，以獲得更有利的利率。

房貸轉貸利率是指轉換現有房貸到另一家銀行或金融機構，以獲得更低利率的行為。在當今市場上，各銀行和金融機構都提供不同的利率和條件，借款人可根據自己的需求和經濟狀況進行選擇。

房貸轉貸利率的選擇對借款人有著重大的影響。首先，更低的利率意味著更低的月供，從而減少每月的負擔。這對於借款人的家庭財務狀況來說無疑是一個好消息。其次，更低的利率也意味著借款人支付的利息更少，從而總共需要支付的款項也會減少。

然而，借款人在選擇房貸轉貸利率時也需要注意。低利率可能伴隨著其他費用和條件的增加，這需要借款人做出全面的評估。此外，借款人也需要考慮到個人的經濟狀況和未來規劃，以確保自己能夠承擔轉貸所帶來的負擔和風險。

總結來說，房貸轉貸利率的選擇對於借款人來說非常重要。借款人應該根據自己的需求和經濟狀況選擇最適合自己的利率和條件。同時，借款人也應該充分評估轉貸所帶來的負擔和風險，以做出明智的決策。只有在全面考慮之後，借款人才能夠獲得最有利的房貸轉貸利率。

房屋共同持有銀行貸款

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房屋轉貸是一種將現有房屋抵押讓與其他金融機構的貸款選項。它提供了一種便捷的方式，讓房主們能夠最大限度地利用他們的資產價值，並從中獲得一些額外的好處。以下將詳細介紹房屋轉貸的好處以及申請流程。

首先，房屋轉貸可以幫助房主降低月供。通過轉貸，房主可以重新協商貸款利率和還款期限，以獲得更有利的條款。這樣一來，他們就可以減少每月的負擔，同時也能節省更多的利息。

其次，房屋轉貸還可以獲得較低的利率。如果市場上的貸款利率下降，房主可以利用這一機會轉貸，以取得更低的利率。這樣一來，他們可以節省大量的利息費用，並加速還款進度。

另外，房屋轉貸還可以提供更多的資金來滿足個人或家庭的需求。通過轉貸，房主可以借取一部分現金，用於支付其他費用，例如孩子的教育費用、旅遊費用或家庭裝修費用等。這樣一來，他們可以更好地改善生活品質，滿足自己的各種需求。

關於申請流程，房主需要提供一些必要的文件，例如身份證明、房屋所有權證書和收入證明等，以證明他們的資格。接下來，他們需要與選定的金融機構進行面談，並填寫相應的申請表格。一旦審核通過，房主就可以與原貸款機構解除合同並與新的貸款機構簽訂合同。

總結而言，房屋轉貸是一個有利可圖的選擇。它不僅可以幫助房主降低月供，獲得較低的利率，還可以提供額外的資金來滿足各種需求。通過適當的文件提供和與金融機構的合作，申請流程也相對簡單。因此，房主們可以考慮房屋轉貸作為一種資產管理的有效方式，從而實現更好的財務規劃。

整修貸款

AI 模型攻擊是一個相當危險、需要及早關注的議題。（圖片來源／Pixabay）

生成式 AI 的出現，快速推動社會進步同時，也有越來越多人開始反思「AI 安全」的重要性。隨著駭客攻擊手法升級，攻擊的目的不再是竊取資料，還能做到混淆 AI 的眼睛，例如讓自駕車 AI 模型把紅燈辨識成綠燈，造成生命安全的威脅。如何保護 AI 模型的安全，成為 AI 發展延伸的重要資安議題。

「就像人腦一樣，AI 機器大腦也可能會被誤導，」國立中央大學機械工程學系林智揚教授形容，AI 就像一個聰明又單純的大學生，腦袋和能力很好，但因為缺乏社會經驗所以很容易被騙，而在現實中有很多種方式都可能會影響 AI 的辨識能力，使其做出不正確的判斷。

以攻擊模式、目標及場景區分的 6 種 AI 模型攻擊

究竟 AI 模型可能會遇到哪些攻擊？林智揚認為，從攻擊模式、攻擊目標及攻擊場景三個面向分類，共有 6 種 AI 模型攻擊。以攻擊模式而言，可以分成「黑箱攻擊」與「白箱攻擊」。黑箱攻擊是指攻擊者在不知道 AI 模型架構、參重權數等資訊的情況下發動攻擊；而白箱攻擊主要針對已經公開數據資訊的 AI 模型進行攻擊，模型訓練細節的開放不僅會提升攻擊成功率，受歡迎的 AI 模型也會遭受較高的攻擊風險。

從攻擊目標來看，可以分成「無目標攻擊」與「有目標攻擊」。無目標攻擊是指透過攻擊影響 AI 模型的辨識能力，例如：讓一個負責識別汽車的 AI 模型，將汽車識別成蘋果、動物等其他物品；而有目標攻擊不只影響 AI 模型的辨識能力，更進一步要求 AI 需辨識成特定物品，延續前面汽車辨識 AI 模型的例子，有目標攻擊會指定將汽車辨識成蘋果。林智揚表示，有目標攻擊的安全風險很高，尤其現今很多汽車都導入影像辨識系統，協助判斷車外的道路狀況，如果有心人士攻擊這些影像辨識模型，使其將紅燈辨識成綠燈、將有人經過辨識成無人經過等，將會造成交通大亂，甚至威脅生命安全。

從攻擊場景來看，可以分成「數位世界攻擊」與「實體世界攻擊」。數位世界攻擊是指攻擊目標或場景在數位世界之中，例如：在一張熊貓影像加入肉眼看不出來的雜訊，就能讓 AI 模型將熊貓辨識成長臂猿；而實體世界攻擊則將攻擊目標或場景限縮在實體世界，例如：拿著印有人臉的紙張去誤導臉部辨識模型，又如讓 AI 模型把實體 STOP 號誌牌辨識成鳥巢或其他物體。

攻擊者透過實體世界攻擊，使 AI 模型將實體 STOP 號誌牌辨識成鳥巢或其他物體，造成交通混亂。（影像來源：Adversarial Camouflage: Hiding Physical-World Attacks With Natural Styles）

及早預防駭客攻擊，打造 AI 防禦安全網

為了進一步瞭解 AI 模型攻擊可能產生的風險，林智揚以臉部辨識模型進行攻擊測試，結果發現無論選擇數位世界或實體世界、針對單支或兩支攝影機的應用場景，都可以成功發動攻擊，讓 AI 將學生 A 辨識成學生 B。林智揚指出，現今臉部辨識模型通常應用於進出管制，且應用場域相當廣，如：手機或平板電腦開機、公司差勤、門禁管理等，倘若有心人士應用此類攻擊手法，讓 AI 把人臉辨識成另外一個人，建立在臉部辨識模型上的管控機制會失去其功能，故人們不可不慎重對待。

也因此，林智揚率領團隊投入 AI 模型防禦研究，並提出兩種破解攻擊的做法：一是去除攻擊資訊，由於雜訊是造成 AI 誤判的原因，過去許多研究者選擇想辦法直接去除雜訊，然而此種方式較為困難且跟不上攻擊更新速度，因此，林智揚逆向思考，運用煉鋼過程加入特定物質去除雜質的概念，先加上更強的雜訊後再一起去除雜訊。二是惡意樣本訓練法，針對每一種攻擊手法去產生惡意影像，使 AI 模型能夠辨別受到攻擊的圖片。

「雖然目前尚未傳出大型 AI 攻擊事件，也沒有造成社會重大影響，但 AI 模型攻擊其實是一個相當危險、需要及早關注的議題，」林智揚強調，產官學必須在 AI 模型攻擊造成大量傷亡前，事先築好防禦安全網，如：與學界進行技術合作，將 AI 攻擊防禦的研究成果整合至 AI 模型中，提升 AI 的防禦能力，讓人們可以安心享受 AI 帶來的便利。

(原始連結)

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買房對於許多人來說是一生中最重要的決策之一，而其中涉及到的房貸問題則是必須認真考慮的一部分。在購房過程中，首付和房貸分別是兩個關鍵的方面。

首付是購房者必須支付的一部分金額，一般以房屋總價的一定比例而定。一般來說，首付金額越高，購房者將會有更多的選擇和更有利的貸款條件。此外，高首付也意味著負債較少，貸款額度也會相應減少，從而減輕了購房者的經濟壓力。

而房貸則是購房者通過貸款機構獲得的，用於支付房屋價格的資金。購房者可以選擇不同類型的房貸產品，包括固定利率貸款和浮動利率貸款等。選擇適合自己的還款方式和期限，能夠説明購房者更好地規劃自己的財務狀況。

在決定首付和房貸時，購房者需要綜合考慮自身的財務狀況、未來的發展前景以及對房屋的需求等因素。此外，購房者還需要瞭解相關的購房政策和貸款條件，以便做出正確的決策。

總之，購房首付和房貸是買房過程中不可忽視的重要環節。購房者應該根據自身情況做出明智的選擇，確保能夠有效管理自己的財務狀況，並順利實現購房夢想。