第 四 題

非對稱式加密（Asymmetric Encryption，又稱公開金鑰加密）是一種使用一對非對稱金鑰（公鑰 Public Key 與私鑰 Private Key）進行加解密的密碼學機制。公鑰可公開給任何人用來對資料進行加密，但加密後的資料只能用對應且嚴密保管的私鑰才能解密。此機制解決了金鑰配送的安全性問題，並廣泛應用於數位簽章與安全通訊協定（如 SSL/TLS）中。

機器學習（Machine Learning）是人工智慧的一個分支領域，主要探討如何透過設計演算法與模型，使電腦系統能夠利用歷史資料進行「學習」，從中發掘隱藏的模式或規律，進而在不需事先進行明確程式撰寫的情況下，對未知資料進行預測、分類或決策。常見的機器學習方法包含監督式學習、非監督式學習及強化學習等。

區塊鏈（Block Chain）是一種去中心化的分散式帳本技術，透過密碼學將資料打包成「區塊」，並依時間順序將其鏈結起來。其主要特性包含資料不可竄改、公開透明、去中心化與可追溯性，廣泛應用於加密貨幣、智慧合約以及供應鏈管理等領域以確保交易的安全性與信任度。

邊緣運算（Edge Computing）是一種分散式運算架構，將資料處理、儲存與運算能力從中央的雲端伺服器推向資料產生的「邊緣」終端設備（如物聯網裝置或近端伺服器）。藉此架構可大幅降低資料傳輸延遲、節省網路頻寬消耗，並提升系統的即時回應能力，特別適用於自動駕駛、智慧工廠等需要低延遲處理的場域。