數碼轉型（Digital Transformation）是近年業界最熱門的話題，能否成功轉型，幾乎已跟企業存亡畫上等號。企業解決方案供應商 ACW Distribution 早前舉辦的「Solutions Day 2019」大會，便以「Sustaining Business Transformation with Cloud」為主題，邀請不同專家詳細講解企業將會在數碼轉型中遇到哪些問題，釋除企業管理者的疑問。 ACW group 行政總裁 Andy Lau 認為，如管理者能夠全面掌握轉型的歷程，預先確認未來每一步挑戰，自然便能釐清如何開展及持續營運等問題。 對於數碼轉型，企業管理者各有不同看法，部分認為純粹只是將數據移雲及以虛擬設備取代購買硬件；亦有管理者憂慮數據外移會削弱安全性，以至遲遲未敢踏出第一步。ACW group 行政總裁劉國威在大會上致辭時說，ACW一直與時並進，因應市場和客戶的需求，作出轉變，除了ACWD以外，現已衍生出專業服務的 ACW Services、企業營運解決方案的 ACW Solutions、提供整合式雲端解決方案的 CloudHUB Asia，以及一站式企業項目顧問服務的 ASF Consultancy 等子公司。他表示，雲業務在這幾年已經作出迅速發展，市場人士應該及早了解市場需要，早著先機，他相信混合雲和相關的雲解決方案，將會在未來的5-10年持續增長；ACW定會與各客戶合作，以迎接IT市場的種種轉變和所帶來的挑戰。 快速付運迎雲端需求 針對企業轉型時普遍會遇到的問題，記者邀請了專門協助企業移雲的服務供應商 CloudHUB…

日本機械人酒店 ヘンナホテル（Henna Hotel），早前被發現客房內嘅機械人助理存在漏洞，好明顯係因為營運者為咗方便客人使用，無好清楚咁試用過，結果反而害咗人哋啦，各位營運者真係要考慮清楚每項功能，會唔會存在網絡安全漏洞先好用呀！ 2015 年開業嘅 ヘンナホテル，係由母公司 H.I.S. 集團主導嘅主題酒店項目。酒店最大嘅特色，就係由前台接待、check in、搬行李，一概由機械人包辦，大大減省咗人力成本。對客人嚟講，有無人接待唔緊要，最緊要係可以喺社交平台打卡，同埋機械人唔好太蠢就得。 今次嘅漏洞係由網絡安全工程師 Lance R. Vick 所發現，Lance 入住期間發現床邊有部 Tapia 機械人，只要用手機經 NFC 同 Tapia 配對，安裝咗一個第三方應用程式，之後就可以無線串流播放音樂，或透過佢嚟視像對話。用 NFC…

習慣每天拿著智能手機、流動裝置上網的用家，今年最熱切期待的技術必定是 Wi-Fi 6，不單傳輸速度比現有的 802.11ac 大幅提升，同時更有高傳輸容量及低延時優勢。不過，Wi-Fi 技術升級並不一定等於用戶體驗能夠同步提升，只要系統無法因應用戶需要，有效分配上網資源，一樣會令人用到一肚氣。Juniper Networks 今年三月將 Wi-Fi 技術供應商 Mist 收歸旗下，就是看中其人工智能管理的優勢！ 網絡質素有數得計 「雖然 Mist 成立於 2016 年，但技術已廣受企業客戶認同，現時 Fortune 頭 500 位企業之中，已有 25 間採用其產品，當中更有 3 間的排名在頭十位內。」 Juniper Networks 香港高級系統工程師鄭健豪解釋，「不論是固網或無線網絡，一般用家其實只會察覺到有否斷線及速度快慢。即使網速變慢，他們也無法知道背後原因；真正要了解問題的是網絡管理員，例如到底是分配 IP 位址、認證出錯，還是硬件或訊號干擾出現問題，都要由網絡管理員採集不同的 log 分析，找出問題才能解決，過程非常耗時。」相反，他說 Mist 的人工智能技術卻可自動調整無線網絡資源，原理是 Mist 透過製定不同的 SLE（Service Level Expectation）指標，以評估每個用家及 Access Point 的連線表現。「以往商用 Wi-Fi系統如要量度網絡表現，讓網絡管理員調配網速，一般會採用 overlay 解決方案，即外加一個裝置扮演用戶角色，定時向 AP 發出連線要求；但由於收集的並非真正用戶的數據，所以量度的數據只能作為參考。」 Mist 透過製定不同的 SLE（Service Level Expectation）指標，以評估每個用家及 Access Point 的連線表現。 Mist 的量度數據則採集自真正的連線表現，鄭健豪舉例說其中一個指標是用戶連線時間，如超過 2 秒便等於差，「Mist 預先製定了超過 180 種 SLE 指標，當中包括頻寬、訊號接收、連線時間等，採集到的數據會全部傳送至它的雲端系統，以人工智能分析並自動調配網絡資源，令所有用戶都能享受到最佳的連線效果。」他認為 Mist 在業內的最大優勢是令到 Wi-Fi表現變得可以量度及可視化，網絡管理員不用再「估估吓」；而收集的數據亦足以讓人工智能預早發現問題所在，主動作出修復或調配上網資源，所以即使企業安裝大量 AP（其中一個客戶安裝了 30 萬個 AP），也不用編配大量人手管理。他說通過採集大量優質數據，Mist 的人工智能分析便會愈見準確；而為了進一步支援網絡管理員，Mist 配備 Marvis 助理，可以用自然語言向系統查詢問題所在及解決方法，快速於控制介面不同的 dashboard 找出所需的資訊。 室內定位一體化 Mist 還有另一強大武器，就是無線網絡裝置中內建 vBLE 室內定位技術，鄭健豪說這項專利技術，比起現時主流採用的Beacon 感應器更準確及方便。「首先現時的 Beacon 需要獨立安裝，例如要在商場追蹤客戶的位置，便要在商場各處安裝大量 Beacon，才能提升準確度。不過，這些 Beacon 感應器每隔年半至兩年便須更換電池，考慮到安裝位置一般難以靠近，便會花費很多人力資源。」Mist 的 vBLE 由於已整合在 AP 內，不用擔心電源問題，而且控制系統亦與 Wi-Fi 介面統一，所以亦易於管理，減少網絡管理員的工作負擔。 有了 Mist 的高速實時定位技術，當客戶在商場的手機應用程式內呼喚協助，職員便能快速找出求助客戶，提升客戶體驗。 準確的定位技術，可增加企業提供的服務內容，提升 customer engagement。「Mist 每個 AP 均提供 16 個指向性天線，以供vBLE使用；Mist 亦放棄採用傳統的三角定位技術，開發出基於機率曲面（Probability Surface）的專利技術，進一步提升定位的速度及準確度，令到可提供的服務內容大增。」他以商場應用為例子，說以往的 Beacon 由於定位緩慢，往往在計算出客戶位置時，真人已移動到別處，「有了 Mist 的高速實時定位技術，當客戶在商場的手機應用程式內呼喚協助，職員便能快速找出求助客戶，提升客戶體驗。」他補充說室內定位服務內容因而變得更多樣化，只要企業客戶構思出來，便有機會化不可能為可能。…

成日講某某機構遭受黑客攻擊，其實同大家有乜直接關係呢？舉例如果公共運輸交通系統遭受黑客攻擊，可能要用返現金付款，又或轉搭其他交通工具；櫃員機無錢撳，就要走去銀行排隊攞錢。不過如果係醫院遭受攻擊，原來就唔可以再接收新症，即使病人情況危急，就要跨區去第二間醫院睇急症，隨時會因為咁而失救！ 好似美國阿拉巴馬州（Alabama）三間採用 DCH 醫療系統嘅醫院，現時就因為系統受到黑客嘅勒索軟件攻擊，導致無法啟用系統，為求診病人登錄資料或翻閱病歷，搞到醫院唔再接受新症，除咗急症病人外，所有病人都被轉介去其他醫院治療，其他預約咗檢查服務或手術嘅病人，亦由於醫院睇唔返病歷，有需要為病人安排改期。澳洲方面亦有七間維多利亞州嘅醫院中招，政府發言人話由於受到黑客攻擊，令到系統無法查閱病歷、覆診預約及管理服務，所以同樣要為病人重新排期，部分醫院更加回復到人手預約模式，認真濕滯。 一半機構唔達標 黑客對醫療機構嘅資料愈嚟愈有興趣，其實已經唔係乜嘢秘密。網絡安全評級機構 BitSight，上個月亦發表咗一份關於醫療機構安全性嘅調查報告，結果相當令人失望。BitSight 專家指出只得一半醫療機構達到優異評級，同時亦有 51% 採用緊過期系統或已停止支援嘅裝置，呢啲都係有助黑客發動攻擊嘅利好因素。 除咗勒索軟件攻擊，黑客亦好努力咁去 hack 入系統，因為入面嘅病歷資料非常值錢。除咗可以幫黑客提升社交工程嘅成功率，入面仲可能有名人嘅病歷，例如上年新加坡醫療機構 SingHealth 被黑客盜取嘅 150 萬個病歷中，更包括總理李顯龍，所以先至咁值錢。另外，上月FireEye 專家發表利用隔離系統放置誘餌文件嘅報告，指出黑客對癌症會議文件特別有興趣，相信有關企業係想僱用黑客集團了解美國治癌嘅最新發展，希望可以搶先喺市場上推出新藥物。 資料來源：https://bit.ly/2OusgvK 、 https://bbc.in/2MqN98t

近年推同科技有關嘅產品，只要加人工智能或 AI 字眼，身價即時上升。不過到底點先算係人工智能？然後機器學習（Machine Learning，簡稱ML）功能又係咩嚟呢？擁有機器學習功能就一定有 AI？下面就為大家一次過解答。 要解釋人工智能同機器學習嘅分別，首先就要回一回帶重溫歷史。如果有睇過幾年前《解碼遊戲》呢部戲，男主角 Alan Turing 一直都俾人叫做「電腦之父」，其實佢亦係第一個提出人工智能概念嘅人。佢喺上世紀 50 年代寫咗篇論文，用一個簡單測試去分辨機器識唔識得思考。方法好簡單，只要將相同問題搵人同電腦解答，得出嚟嘅答案係分唔到由邊個解答，就代表部電腦能夠思考擁有智慧，後世就叫呢個做 Turing Test。 呢個測試好有代表性，因為佢將人工智能嘅概念規範化，不過直到今時今日，都未有人可以百分百做到一部符合 Turing Test 要求嘅電腦，所以為咗貼地少少，有人就將人工智能定義收窄少少，只要電腦可以自行完成單一工作，而且做得比人類好，就叫人工智能喇！然後喺呢個狹義嘅人工智能定義下，又衍生咗機器學習呢個分類。1959年，當時喺 IBM 做工程師嘅 Arthur…

其實人臉識別技術仍未成熟，但世界各地執法機關已經一致看好，中國就係其中一個？究竟人臉識別技術會令世界更加美好，抑或變得縛手縛腳？背後有何隱憂？最近科技網站 ZDNet 發表咗一篇關於澳洲政府看待人臉識別嘅文章，睇下有乜嘢啟示同借鑑？ 反恐為由，硬推人臉識別 唔少政權都喜歡以「反恐」為由去提升國防、安檢權限同技術。昆士蘭州警察局（QPS）於去年黃金海岸嘅英聯邦運動會（Gold Coast Commonwealth Games）推出人臉識別系統，作為防範恐怖襲擊之用。點知轉個頭，已經被警方用來進行一般警務調查；雖然被權限所約束，只能接觸有限資料，但已夠引起大眾關注及不安。 如果話套架生未發展成熟，又未諗到全個配套，貿然上馬絕對不智。昆士蘭大學資訊科技及電機工程學系 Brian Lovell 直斥當局呢個決定 complete failure，徹底失敗。Brian Lovell 指，昆士蘭州警察局完全無喺 deployment 下工夫，完全無認真咁為鏡頭擺位、部署考慮過，而且背後亦無做好基建 support，反而會製造出私隱危機。Brian Lovell…

呢個世界好難有完美嘅事，就算你砌咗隊好勁嘅班底去搞 app，出嚟嘅製成品都總會有瑕疵。不過，其實大家都接受晒啲 app 有 bug，最重要係開發商反應夠快兼唔好推三推四，先至唔會釀成關公災難！ 講緊嘅係 Uber，呢間今年 IPO 集資最多嘅創科企業，絕對有資格請最好嘅工程師同埋程式員去做好隻 app 啦，但係都唔保證唔會出事，好似 2016 年 Uber 已經衰過一鑊，將幾百萬司機同乘客嘅個人資料外洩，結果要賠成 1.48 億美元先平息到件事，但賠錢事小，商譽受損事大，當時行政總裁 Dara Khosrowshahi 就話會積極補救，去挽回顧客信心。 當然啦，呢啲門面說話係…

係囉，錯就要認，知錯就改，咁就抵讚！密碼管理工具 LastPass 被發現有漏洞，用戶有可能俾黑客盜取最近一次嘅登入憑證。LastPass 收到通知，立即回應，火速修復，抵讚！ 密碼管理工具絕對係現代人嘅必備，全靠佢，先可以應付日常海量密碼登入帳號之苦。事關網絡安全專家建議大家唔好重用密碼，以免其中一個帳戶嘅登入資料被盜取，就會波及其他帳戶。不過一個正常人又點記得咁多複雜密碼？為免大家被密碼折磨，網上就出現咗好多密碼管理工具，而 LastPass 就係最受歡迎嘅工具之一。較早前，Google 嘅網絡安全工程師 Tavis Ormandy 發現 LastPass 有一個漏洞，黑客可以利用一個有效嘅 clickjacking 手法，引導用戶利用 LastPass 登入個人帳戶，然後轉移到惡意網站，截取資料。 雖然此漏洞只出現於 Google Chrome 及…

做咗資安專家咁多年，經驗話俾我知，一間公司無論做咗幾多網絡保安措施同買咗幾多防毒軟硬件，最尾都有可能係衰喺員工手上！最近 Proofpoint 出咗份報告就係最佳例證，喺過去 18 個月入面，專家發現超過 99% 含間諜軟件嘅電郵，都係全靠員工打開先會成功㗎咋！ Proofpoint 專家 Chris Dawson 指出，而家黑客嘅入侵已經唔係以前漁翁撤網咁，而係針對性有目標咁做，例如見到近年好多公司都轉晒用雲端服務，所以黑客就順勢用電郵「分享」Office 365 同埋 Dropbox 嘅連結。Chris 雖然好多人都留意到寄件人好生面口，但係因為成日開慣呢類雲端網站連結，潛意識都係會撳落去先，於是就係咁中招。 公司咁大，邊類員工先係最易中招目標呢？Chris 就話好多人以為管理層先係黑客目標，因為佢哋掌管公司咁多資料，被入侵嘅價值自然高啲；但研究發現只得 7% 入侵個案係針對佢哋，反而有 36%…

網絡安全公司 Arkose Labs 剛推出 2019 年第三季 《Fraud and Abuse Report》 ，調查結果顯示，有超過一半（53％）社交媒體嘅登入都係機械人製造出嚟；而所有新開嘅帳戶中，亦有 25% 係假嘅，情況愈來愈嚴重。Arkose Labs 指出愈來愈多社交媒體攻擊，如帳戶盜用、假帳戶、垃圾訊息等，唔單只由黑客或騙徒操作，仲有 75% 會靠機械人執行，真係非常誇張。 Arkose Lab 指帳戶盜用問題之所以特別猖獗，皆因門檻不高，而且唔少人會以社交媒體帳戶登入其他服務，奪取到帳戶就可以攞到好多個人資料，成本效益更高。Arkose…