在數碼轉型旅程中，不少企業會優先選擇將數據上雲，享受雲端儲存服務帶來的彈性及成本下降。不過，有調查顯示三分一採用雲儲存服務的企業表示，雲端儲存成本較預期高四成有多，而且更有進一步上漲趨勢！要有效地控制數據儲存的成本，就要借助人工智能 (A.I.) 將數據去蕪存菁。 根據業內人士估計，單在 2020 年全球產生的數據量便達一萬億 GB。而在現時全球企業追求大數據分析、人工智能運算的潮流下，可以預見數據量只會持續爆炸性上升，如何管理及儲存數據，便成為企業必須克服的重要任務。而在數碼轉型過程中，雲端儲存是較容易開展的一步，特別是不少服務供應商均向企業管理者展示各種轉型好處，例如儲存量可隨需要即時彈性擴充、節省人手管理及硬件採購成本等，令管理者在未能完全掌握公司的數據運用狀況下已優先採用服務，難怪有三分一企業在雲端儲存預算上會超支四成。 為了協助企業解決相關問題，市場上便出現了採用 A.I. 技術優化數據儲存的服務供應商，當中包括 Densify 及 Cast AI 等。這些供應商聲稱其人工智能演算法可替不同行業的客戶，自動計算出最適當的儲存計劃，例如應選擇哪一間雲端儲存服務供應商、採用哪一種先進的檔案壓縮技術、分類數據的重要性及成本效益。Densify 便曾在訪問中提及，人工智能可在首兩至四個星期內為客戶節省五成儲存成本，而且計劃還會持續優化，最終可在未來的兩至四個月內讓成本再減一半。 A.I. 管理數據服務亦照顧到在地及混合雲架構，例如 Accenture 提供的數據優化分析服務，便借助人工智能去了解企業的數據內容，自動為數據進行分類，搜尋出重複或接近重複的數據，協助企業客戶在適當時機將數據轉移或歸檔，令數據管理更有效率及省錢。除此之外，人工智能演算法還可更有效壓縮圖像及影片質素，令影像能在近乎保持原貌下儲存。在大數據時代，數據管理及儲存將會是企業另一個重大戰場。…

網絡攻擊花式愈來愈多，複雜度隨時日提升，企業費盡心思抵擋攻擊。新興的網絡偵測與回應 (Network Detection and Response, NDR) 就是一種被廣泛採用，以打擊企業範圍內安全漏洞遭攻擊的選擇。NDR 及其精準的偵測技術，讓企業的 IT管理層和網絡安全經理提供了最優質的安全基礎設施防禦，避免因數據洩漏帶來的巨額損失。 數據洩漏最令企業頭痛的原因，是花在金錢或是時間方面的代價，都極其昂貴。根據 IBM 發布的報告，2021年企業數據洩露的平均成本為 424 萬美元，較 2020 年平均成本 386 萬美元，上升近 10%，是 17…

AI 的理解能力愈來愈高，好似 Nvidia 的人工智能研究項目 GauGAN，前年示範時已可以將小學生塗鴉神奇地轉化為實物風景相。來到今年的 GauGAN2 就更得人驚，只要輸入描述文字例如「ocean waves hittingrocks on the beach」，期間 GauGAN 就會跟隨所輸入的字眼，由生成一張純海浪相片，逐漸變成石灘浪潮相，認真驚人！ GauGAN 是 Nvidia 一款專門研究將人工智能神經元網絡應用於繪畫、生成圖像的計劃，通過向人工智能系統提供大量圖像數據資料進行機械訓練，令系統建立起不同的關聯資料庫。以兩年前研究隊伍示範的 GauGAN 影片為例，只要研究員在電子畫板上繪畫出各種風景圖案，例如用綠色畫出一片草地、藍色畫出天空，GauGAN…

各國政府為了防止新冠疫情爆發，或多或少都實施了各種社交限聚令，網民為了安撫自己的寂寞的心，導致網上約會 app 的使用量大增。不過，並非所有人都懂得網上調情之道，有學者就嘗試引入人工智能演算法，測試 AI 是否有能力代替人類，運用語言令對方心如鹿撞。 網上情緣詐騙的成功率，直接取決於騙徒是否擁有高超的社交工程（Social Engineering）技巧。而在相關領域之中，尼日利亞的騙徒一向被公認為詐騙之霸，特別是他們深諳調情之道，令塵世間不少男男女女墮入陷阱，損失大量金錢。美國一個科學家 Janelle Shane 忽發奇想，希望測試人工智能的調情潛力，於是就以四個版本的 GPT-3 人工智能技術包括 DaVinci、Curie、Babbage 及 Ada，測試它們在各自的演算法下，是否能創造出令人心動的深情說話。研究員指出，揀選 GPT-3 的原因，在於它早已被應用於網站設計、寫文等用途上，而其人工智能技術的學習能力來自模仿人類的神經網絡 (neural network)，它可以在分析各種語言範例後，自動撰寫出與人類相似的句子，雖然它本身並無法理解句子的含義。 為了令…

人工智能技術提高攔截釣魚電郵的準確度，於是網絡罪犯又變陣，反利用人工智能盲點避開攔截。最新方式是利用算術符號取代知名品牌logo上的文字，例如美國電訊商 Verizon，就俾罪犯用平方根符號代替V字，驟眼睇好似 logo 原貌得來又有些微差別，令電郵呃到人又呃到人工智能，高招！ 網絡安全業界均肯定人工智能技術，必然有助提升惡意行為的攔截率，因為它具備機器學習功能，而且又能快速從不同渠道搜集網絡威脅資訊及趨勢，因此無論在調查及處理速度、標準化上，都較人類優勝。不過，始終人工智能的演算法都會依循一定規條，因此只要掌握它的規則，便有辦法找到入侵盲點。以這次打著 Verizon 旗號的釣魚電郵為例，一般人工智能技術都會著重檢查電郵內的品牌標誌是否偽造、內含的跳轉連結是否已被確認用於惡意行為等。網絡罪犯就利用這個規則，以平方根取代品牌的 V 字，令人工智能不會認為它是偽造的 Verizon 標誌，成功通過第一關。 不過，網絡罪犯當然不會單靠這招通關，這次發現的釣魚電郵攻擊還有其他招數。當收件者信以為真，點擊電郵內的語音留言 button，就會將收件者帶到一個虛假的 Verizon 網站。由於這次的目標是要令收件者以為正在瀏覽官方網站，所以網站的圖文排版都抄襲得一模一樣，專家指罪犯偷用了官方網站的 HTML 及 CSS 素材，因此才能令收件者信以為真。網絡罪犯亦特別利用新的 domain…

人工智能可取代大量人力工作，但與此同時好多人最驚 AI 連人力市場都一併取代。到底廣泛使用AI會否增加失業率，還是可以提高個人生產力？就要視乎雇主同僱員點樣應對這種變化。 軟件開發商 InRule 最新一項調查發現，隨著機器學習（Machine Learning）和其他形式的人工智能應用愈趨普遍，近三分之二的企業決策者擔心工作不保。他們不僅擔心輸給機器人，同時亦憂慮人工智能可能存在數據分析缺陷或判斷錯誤，導致他們使用了錯誤的分析作決策，有可能被追究責任。研究員認為這種想法源自決策者對人工智能的誤會太深，他們仍以為人工智能必須由數據科學家等專家才能駕馭，同時仍從取代人類勞動力去評估AI的「危險性」，因此打從心底對AI存有戒心。事實上，人工智能並不一定擔當淘汰人力的壞角，它可以幫助組織各級員工，提高他們的生產力。 SymphonyAI 的專家 Pradyut Shah 說，當企業或組織決定引入人工智能時，它不可能一開始便懂得自己要做什麼事，反而須由人去教懂它。這方面數據科學家將承擔大部分責任，但打後人工智能便會交由低級別員工管理，擔起重複性及無聊的任務。在已經受到 AI 影響的員工中，75% 的人表示 AI 正在幫助他們做出更好的決策，而且不少人認為人類和 AI 合作，雙方都會獲得提升。專家認為單純為了減少人手而部署 AI…

Microsoft 宣布旗下的 Azure Sentinel 雲原生 SIEM 平台將會加入勒索軟件的人工智能偵測技術，加強監察企業內部系統及雲端服務的數據傳輸，讓企業客戶能及早發現可疑活動。另外又提供多項處理懷疑勒索軟件入侵的流程建議，就算無用 Azure Sentinel，都值得大家參考。 在 Microsoft 新加入的勒索軟件偵測技術中，使用了 Azure Sentinel 內置的人工智能技術，快速分析大量的數據傳輸。Microsoft 方面指出快思邏輯 (Fusion) 技術可從收集到的數據中聯想出多種可能性，可捕捉及串連多種細微的可疑活動，早一步定性是否屬於勒索軟件活動，並向 IT 員工發出警報及分析報告。…

數據分析在企業數碼轉型旅程的重要性，已經不用多解釋，不過採集及管理數據，卻同時為企業帶來極大挑戰。早前由 ICT 服務供應商中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）及網絡安全服務供應商 Fortinet 合辦的午餐會，便跟與會人士分享了各自的心得，讓企業管理者能夠有效及安全利用數據創造真正的商業價值之餘，同時又能合規地管理數據，享受數碼轉型帶來的營運效益。 數據應用潛力無限 擬定法例防數據外洩 在企業數碼轉型的旅程中，不同種類的數據都可提升各行各業的市場洞察力。經濟學人首席貿易分析師 Nick Marro 舉例汽車業可利用數據分析為汽車加入自動導航、多媒體娛樂甚至無人駕駛功能，金融業可持續提供新的流動理財、程式盤買賣等服務。大數據分析讓企業能夠預視市場走向，靈活地修正營運方針，享受增加生產力、減少成本等成果，最終達到改善客戶體驗的終極轉型目標。 隨著全球不同國家開始立法管制數據採集， Nick 認為儲存數據及數據跨境問題將會變得非常重要，導致 ICT 服務供應商或客戶不能只採用單一數據管理政策，打後必須「因地制宜」。 不過，Nick 指出收集及管理數據的難度正在與日俱增，其中一個原因是不少國家正全力就數據管理訂立法例。他以中國為例，2017 年…

在開發新產品前，傳統方法是收集問卷調查，或搞 focus group 了解目標客戶的真正需要。不過，現時已有不少公司引入人工智能，好似飲品生產商 PepsiCo，無論開發飲品抑或小食，都已套用 AI 工具協助分析。再發展落去，大家可能無機會再靠填問卷或出席意見調查會賺錢…… 雖然 PepsiCo 本身也有收集大數據 (Big Data)，但由於這些數據大部分來自自己的客戶，因此未必能完全代表整體市場的喜好變化，因此 PepsiCo 也有採用一些現成服務，例如由 Google 前員工開發的 Tastewise，一款以演算法去分析及預測口味轉變及原因的工具。據稱 Tastewise 內收藏及監察的數據量非常豐富，當中包括 9,500…

新冠病毒加快企業數碼轉型，緊急採用遙距工作工具，結果亦同時令網絡安全事件增加。因為人類無法處理激增的數據點及數據，而擅長識別、過濾和確定威脅警告的優先次序的人工智能 (AI)，便被視為網絡安全界的明日之星。 由於大量員工在家工作，以往要處理的數據因而激增，傳統的 SIEM 工具便難以協助安全人員疏理問題。專家解釋，SIEM 只能過濾從 SOC 安全中心發出的數百萬警報，當中必須靠人力找到各種關連，否則只能獨立處理每個警報。人工智能則可以對警報進行分析，找出當中的細微關聯，快速分辦是否誤報，並自動結合威脅報告將警報按風險指數優先排序，安全人員便可將注意力集中在最緊急的問題上，而不用擔心被其他次要問題擾亂。 人工智能不單可分析即時遇到的問題，還可用於整體威脅情報預測，預視組織接下來可能面臨的攻擊時間、地點和類型，例如當系統發現近來針對醫療設施的攻擊加劇，而企業的業務領域又與之相關，便會發出警告，讓安全人員了解瞬息萬變的安全風險趨勢。雖然人工智能看似萬能，但網絡安全專家警告不能完全依賴它的能力，因為它只是整個安全武器庫的其中一部分。 現時最火熱的研究，並非如何利用人工智能完全取代人手監控，而是找出一個正確的平衡點，作出最好的風險管理。專家指出，人工智能亦有可能犯錯，因此不應將所有任務都交由它決定，特別是如相關錯誤有可能導致業務中斷或難以估計的損失，便應交由人手作出決策。人工智能在安全監控過程中，對重要環節應只負責提供安全建議，並將收集得來的底層數據，經整理後交由人類分析。 對於大多數公司來說，人工智能在初期最能顯示其效益的地方，是融入網絡安全架構後的事件監控領域。一旦引入人工智能，便可大幅減少誤報或重複性工作的數量，就算有黑客入侵事件，也能較以往更快發現及作出報告，讓企業能夠更快修正安全風險問題。而要確實發揮人工智能的效力，相關政策、教育和管理的實施亦非常重要。首先，嚴謹的政策將有助於推動和塑造業務流程；其次是必須讓員工得到充分培訓，才能正確地及最大限度地使用人工智能工具。最後，企業亦必須監控和評估人工智能對安全解決方案和整體安全態勢的影響，持續地進行改善，才能令人工智能繼續成長，發揮出更大效能。 資料來源：https://bit.ly/3hj6DfO