Cambridge Quantum Computing (CQC) 的科學家稱已經開發出方法，證明量子機器可以學習從非常普遍的概率推理模型中推斷出隱藏的資訊。這些方法在改善複雜系統的推理和量化不確定性等廣泛應用方面至關重要， 例如醫療診斷、關鍵任務機器的故障檢測或投資管理的財務預測。 在印刷前檔案庫 arXiv 上發表的本論文中，CQC 研究人員確定了量子電腦可以學習處理現實世界中一般的不確定性，而人類通常可以直截處理這些不確定性。研究團隊由 Marcello Benedetti 博士領導，聯同合著人 Brian Coyle、 Michael Lubasch 博士及 Matthias Rosenkranz…

【Microsoft Online Tech Forum】Low-code 可成事 Azure Synapse 機器學習簡易接通分散數據 – 網上報名：https://bit.ly/3awZSRJ 不少人都知道 Data 的重要性，但想利用手頭上數據，結合其他公開數據進行分析，實在談何容易？單是要將不同來源、格式的數據匯入一併使用，已經令數據工程師（Data Engineer）叫苦連天，更遑論完全不懂使用諸如 SQL、Python、Scala 等程式語言的用家。Microsoft 於去年推出的 Azure Synpase Analytics，就是一款 code…

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…

近年常常聽到「人工智能」一詞，好像潮語一樣，並代表著「高科技」的意思。一些產品含有自動調節功能，就以誇張宣傳手法說是「人工智能」，這根本不符合「人工智能」的定義。 「人工智能」已有幾十年歷史，早在八十年代初，電腦科學家便開始設計能學習和模仿人類行為的程式。在電影裏，如《Terminator》、《Matrix》或《Ex Machina》所描述的「人工智能」，都擁有觀察和感知能力，並可以做到推理和解決問題，這類可稱為「強」人工智能，但是現今技術水平仍未有效實現。 目前的科學研究工作都是集中在「弱」人工智能這部份，並取得重大突破。智能是從何而來呢？讓我們先理解「人工智能」、「機器學習」和「深度學習」的區別和關係。 「人工智能」的領域中，「機器學習」是其中一種方法；在「機器學習」的技術中，通過使用大量樣本作訓練而積累的智能，就稱為「深度學習」。 在使用電腦的過程中，大家會不知不覺地留下大量數據及電子足跡，這給予「深度學習」在訓練時所需之用；此外，系統運算速度的提升，令「機器學習」時間大大加快。綜合這兩個主要因素，終於令「機器學習」成熟起來，在「人工智能」的應用邁進了一大步。 同樣，近年一些高端網絡安全產品也採用「機器學習」去處理大量電腦使用者的日常行為，並作深入分析。即使黑客成功盜取了用戶的帳號及密碼，保安系統也會跟用戶日常使用方式作出對比，如發現有明顯偏差，就會發出警示或作出攔截。一幕幕兵賊鬥智（人工智能）的場面，已在網絡安全領域中展開。

香港網絡安全事故協調中心（HKCERT）早前公布，網絡釣魚佔 2024 年全年處理的保安事故總宗數逾六成，情況為五年來最嚴重，而去年惡意軟件數量亦顯著上升，當中大部分更屬於引誘用戶安裝的木馬程式。對企業來說，以上發現反映出端點漏洞仍是黑客偏愛利用的一大保安弱點。致力協助機構推行數碼轉型的 HCLSoftware 就此提醒本港企業，端點安全固然要重視，但數字經濟的急速發展亦令端點類型與數目激增，為企業的 IT 團隊帶來額外沉重的支援和管理壓力。因此，企業引進一個可以跨平台監察、管理和保護各式端點的一站式解決方案實在刻不容緩。 綜合管理提升效率保障安全 端點泛指連接到電腦網絡並與其交換數據的實體裝置，除了管理層一般認知的流動裝置、桌上型電腦，其實還包括伺服器，甚至銷售點（POS）系統、數碼顯示屏以及各種物聯網（IoT）設備。若 IT 團隊沒有自動化解決方案的協助，需用人手逐一為這些端點進行風險審查和緩解漏洞，費時失事之餘更會令黑客有機可乘。 事實上，由港府「數字政策辦公室」制定的《資訊科技保安指引》（G3）不僅要求政府各決策局或部門在所有伺服器、工作站和流動裝置中部署「端點偵測與回應」解決方案，更已規定各決策局或部門採用風險為本的方法，以「一致及有效的方式」為 IT 系統識別保安風險，訂定應對風險的緩急次序和應對有關風險。換言之，要貫徹風險為本的安全策略，自動化端點管理的常規程序便應結合掃描識別、評估、追蹤和緩解漏洞（包括修補程式管理程序以安裝必要的更新，限定授權軟件安裝，以及調整己置設定）等程序，以確保任何新洞在被利用前得以及時識別和修復，達到增強整體 IT 基礎設施安全勢態的目標。 HCLSoftware 大中華區總經理 Terry Leung…

在數碼轉型浪潮中，資訊安全的挑戰與日俱增。有市場報告預計在 2025 年，全球會有超過 500 億部設備連接互聯網，可以想像網絡安全的覆蓋面有多廣闊及複雜。不過，只要做好以下四大防護，便可以建立「數碼護城河」，無論是對內抑或對外，都可以阻止攻擊發生。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 近年不少調查數據均顯示網絡攻擊的數量及造成的損失都有升無跌，在攻擊數量方面，自從 ChatGPT 等生成式 AI 面世，網路釣魚攻擊便暴增了4,151%！在損失方面，最新統計亦顯示平均每宗資安事件都會造成高達 480 萬美元的損失，較去年上升 10%。企業若要遠離網絡攻擊，便要參考如何做好四大防護工作。 風險管理框架 有效的風險管理框架不僅能夠迅速應對突發事件，還可以主動識別弱點和降低漏洞風險。全面的風險管理策略應以保護關鍵業務和數據私隱為核心，當中必須具備透明度，掌握數據的儲存位置、存取者的身份及適當分配權限，時刻以「零信任」和「設計安全」為原則，持續評估風險和保持靈活的思維。另外，要確保快速應對入侵事件，必須設立事故響應團隊，並清晰指定主要聯絡人及各部門的職責。高層管理人員如 CTO、CIO 和 CISO 須互相協調目標，定期評估資安計劃，良好的溝通和共享威脅情報有助於提高應對能力。…

企業要應對無日無之和日趨複雜的網絡攻擊，擁有先進防護必不可少。作為國際性網絡安全產品及解決方案供應商，CrowdStrike 以保護最關鍵的風險領域聞名，其中端點偵測與回應（Endpoint Detection and Response ，EDR）解決方案更是皇牌中的皇牌，榮獲多個第三方機構肯定，備受用戶讚賞，成為港澳客戶的最佳選擇。 各項關鍵防護技術　獲第三方機構高度評價 CrowdStrike 在成立的短短十多年，已發展成為全球 Fortune 100 企業，業務遍佈全球 37 個地方。 透過統一原生雲平台，CrowdStrike 提供新世代防毒軟件產品，在端點（Endpoint）、雲端（Cloud）、身分認證（Identity）、數據（Data）及 SIEM 等關鍵防護領域都有出色表現。特別是其進階 EDR 技術，連續五年獲…

網絡安全是一個充滿變動的行業。新趨勢、新技術以及新手法正以驚人的速度重塑著整個行業的格局，這也使得跟上時代的步伐變得極具挑戰性。邁入 2025 年，應用程式和 API 安全的重要性從未像現在這樣明顯。2024 年，API 鞏固了其作為數字創新核心支柱的地位。然而，API 採用率的激增也擴大了攻擊面，其中有 27% 的 API 攻擊針對業務邏輯漏洞，比前一年增加了 10%。作爲現代企業營運的核心驅動力之一，數據保護也將繼續成為 2025 年企業的首要關注點。 數據安全展望 全球數據隱私法規趨勢 根據聯合國貿易與發展會議（UNCTAD）的統計，目前全球 80% 的國家已經制定或正在推動數據保護與隱私相關法規。這些法規要求數據必須在特定的管轄範圍內儲存和處理，以應對與國際執法相關的風險。雲服務供應商和企業必須遵守當地的數據主權法律，同時企業必須在新系統和應用中做到「隱私保護融入設計」。比如，2024…

踏入 2025 年，主導科技發展的技術估計仍是人工智能（AI），雖然 AI 有助提升網絡安全的格局，但亦為網絡罪犯帶來更強大及方便的力量，對企業和機構造成莫大威脅。而在 AI 帶來的網絡安全威脅中，專家認為主要表現在以下幾個方面，管理者必須及早認清弱點，防患於未然。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 首先在勒索軟件方面，專家指在 2025 年，這種攻擊手法不再局限於加密數據或勒索金錢，而是逐漸演變為一種系統性破壞的工具。未來的攻擊還可能會專注於刪除或篡改機密數據，破壞數據的完整性，例如黑客有可能篡改醫療記錄，或者跨國銀行的財務數據等，比起單純導致金錢上或營運中斷所帶來的損失，新的攻擊方法還會危害生命，又或令公眾對金融機構失去信任，造成更大的威脅。 而在攻擊方面，去年勒索軟件出現了許多新技術，大大提升攻擊的複雜與多樣化，例如新的攻擊已顯示黑客會濫用合法工具，並在最後階段才引入惡意軟件，而這些攻擊都可以透過 AI 和自動化技術，實現更快及精準的攻擊。 另一個 AI 帶來的影響，在於黑客可用來設計高針對性的網絡釣魚攻擊、開發先進的惡意軟件，以生成式 AI 為例，早前香港一間跨國企業的員工便遭受深偽技術（deepfake）所騙，令公司損失兩億港元，專家警告這種技術將會發展得愈來愈成熟，讓網絡罪犯可以輕易繞過身分驗證系統，或散播錯誤訊息。 第三個…

2024 年香港網絡安全事故協調中心（HKCERT）處理的保安事故總數，已經超過 12,000 宗，創下歷史新高。然而，私隱專員公署與生產力促進局聯合公布的「香港企業網絡保安準備指數」卻顯示，本地企業的網絡安全準備，平均僅維持於「具基本措施」級別 ，可見各行業普遍未有足夠決心防禦日益猖獗的網絡攻擊。事實上，隨著人工智能（AI）的應用日漸普及，全球企業在 2025 年，將要面臨更大的網絡安全風險，所以環球雲端交付及網絡安全平台 Akamai 提醒各界在防範網絡攻擊措施方面，必須有更周全的考慮和更嚴格的執行。 GenAI令網絡攻擊更高效 Akamai 行政總裁兼聯合創始人 Tom Leighton 在早前的國際傳媒訪問中指出，目前仍屬發展初期的生成式人工智能（GenAI），對網絡安全的潛在影響力，已首先體現在攻擊者一方。黑客現可借助系統，訓練開發出非常複雜的惡意軟件和相關變種，成功逃避目標機構的防禦措施。此外，GenAI 還令非常逼真的深偽技術橫行，讓黑客輕易偽造聲音、影像和文字去假冒別人身分，並透過電郵、視像通話等不同媒介欺騙目標，提升攻擊的滲透率和影響範圍。 據 Akamai 專家團隊的預測，利用這類 AI…