輕鬆上雲，引領各行各業數字化轉型 中國移動國際（CMI）於2021年11月至2022年1月31日盛大召開年度“mCloud上雲狂歡節”。備受期待的第二屆上雲狂歡節將展示CMI最新的雲網解決方案和多雲服務，分享行業發展，並提供超值優惠助力企業把握雲網時代紅利，加速數位化轉型。 隨著人工智慧、機器學習、大資料、物聯網等新興技術不斷湧現以及5G網路技術發展，企業為擁抱科技紅利紛紛加速商業模式轉型，全球企業上雲需求激增。 依託自身廣泛的全球基礎設施，CMI雲網融合解決方案與業界領先雲服務提供者緊密合作，通過將網路服務與雲服務的無縫結合，為企業客戶提供技術賦能、以及提升業務靈活性。CMI通過80多個雲連接網路節點和160多個預先連接線路，可以為用戶實現快速 、便捷的上雲連接。 豐富的合作夥伴生態賦能高效多雲部署 最近的研究表明，超過92%的企業正通過多雲策略來優化核心應用的性能、降低成本、提升靈活性、抗逆力和競爭力。然而，多雲服務橫跨多個雲平台和位置，操作十分複雜，因此企業需要一個可靠的合作夥伴為其提供一站式多雲管理服務。 mCloud就是這樣的一個產品，集廣泛的雲合作生態、先進的託管服務和便捷的線上平台於一體，專為計畫上雲或已經上雲的企業而設計，打造供應商中立的整體雲解決方案。自2019年5月推出以來，CMI 雲網解決方案及mCloud 平台已幫助17,000多名企業用戶加速了上雲步伐。 目前，CMI已與亞馬遜雲、阿里雲、百度雲、Google Cloud、華為雲、IBM Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud、騰訊雲和UCloud等全球領先的10家雲服務提供者緊密合作，憑藉自動化、智慧化的雲網產品mCloud，能夠幫助企業將上雲部署時間從傳統的兩個月縮短至30秒，有效提升了現有雲網服務的管理效率。 客戶可免費試用雲網解決方案並享有特別優惠* mCloud上雲狂歡節期間，CMI還精心定制了一系列免費試用機會和特別優惠，使企業能夠體驗豐富的雲網產品和服務，打造量身定制的解決方案： 1. 通過mCloud上雲狂歡節網站註冊的企業客戶將獲得價值最高達1,400美元的多雲服務代金券： • …

內部威脅 (insider threat) 一向是企業最頭痛的問題，因為員工雖然未必一定有心將公司機密外洩，但卻會因網絡安全意識不足，如開啟釣魚電郵、可疑檔案，親手為黑客打開入侵公司的大門。Microsoft 帶來好消息，旗下 Microsoft 365 將會客戶推出新服務，令 IT 部門更易發現可疑行為，及早制止慘劇發生！ 顧名思義，內部威脅指的是企業員工帶來的威脅，它可以是將機密資料外洩，又或「協助」黑客於內部網絡安裝惡意軟件如後門等，不過，員工未必有心做，很可能只是墮入釣魚電郵陷阱，或使用了一些未被允許的影子IT工具，因而令公司蒙受損失。要避免內部威脅降臨到自己身上，企業管理者除了要引入足夠的防護工具外，更需注重員工的安全意識培訓。美國網絡安全機構 CISA 早前亦推出新工具，協助美國私人或公營企業評估自家網絡安全性，由此可見內部威脅情況的確相當嚴重。 最近 Microsoft 就為客戶帶來 Insider Risk Management 新服務，提升…

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…

為了令受害者誤以為正在登入或瀏覽官方網站，高質素的黑客會盡力將釣魚網站製作至以假亂真的地步。如果要交由防毒軟件識別當中差誤，現有方法較為費時，準確度亦未算高。由大學研究人員開發的機器學習技術，會自動將官網的程式碼轉變為圖像數據，跟虛假網站進行比對，從而減少所需的運算資源及縮短比對時間，以另類視覺分辦真假。 要分辨是否虛假網站，一般人只能靠肉眼找出可疑之處，以 Office 365 登入頁面為例，網址列、網頁設計、圖像擺位、文字有否文法或串字問題等，都必須小心留意。不過，如果並非專家或老手，單靠肉眼絕不可靠，因而必須借助防毒軟件或網絡安全工具代為分析。然而，大部分安全工具的識別效能除了上述的條件外，主要建基於資料庫上的記錄，例如架設該網頁的伺服器或 IP 位置是否可疑？種種因素令比對工作需要耗用大量資源，因此只能於雲伺服器上進行分析，從而令比對需要一定的時間。 由英國 University of Plymouth 及 University of Portsmouth 研究人員合作研究的人工智能分析技術，便以創新的角度進行分析。研究人員首先將大量官方網站及虛假網站的程式碼轉換成視覺化的圖像數據，歸納出各自的獨特之處，然後再這套數據模型交由人工智能的機器學習進一步自行訓練，自行修正當中的差異，演變成一套更成熟的分析系統。為了加強分析工具的可用性，研究團隊刻意選用了一套名為 MobileNet 的神經元網絡系統，它不似得其他神經元網絡需要龐大的運算資源，因而可以在一般電腦設備上運行。研究員指出，現時系統在分析虛假網頁的準確度已達94%，而且還在每日進化中。 不過，現階段新技術仍未可推出市面，因為研究人員正在改良系統操作，讓它成為一套可被普遍使用的工具。研究員更有信心這套系統最終可達 100%…

雲端安全解決方案供應商 Barracuda 日前公布一項關於惡意機器人程式（Bad Bots）及自動化攻擊演變模式的報告，探討網絡流量模式的轉變和機器人行為，透過分析機器人攻擊的實際例子，了解自動化攻擊的最新趨勢。報告揭示，機器人程式佔用近三份之二的總網絡流量，而電子商貿應用程式及登入門戶，是先進機器人程式持續攻擊的主要目標。 《機器人程式攻擊：主要威脅和趨勢觀察報告》以網絡機器人行為和偵測的實際例子分析最新網絡流量趨勢，Barracuda 研究人員分析 2021 年 1 月至 6 月的網絡流量模式，包括惡意機器人程式相關的網絡流量、起源、每日攻擊次數和規律，同時剖析真實案例，發現機器人程式佔用近三份之二的網絡流量，其中惡意機器人程式佔總流量達四成，當中包括網絡爬蟲、自動攻擊程式等先進機器人程式。 報告亦指出，67%惡意機器人網絡流量由北美地區輸出，並主要來自公共數據中心，歐洲及亞洲地區分別佔 22% 及 8%。機器人流量主要來自 AWS 及 Microsoft Azure 兩大公用雲端，兩者比例大致相約。來自歐洲的惡意機器人程式流量，部分更有可能源自網絡供應商或住宅 IP…

隨物聯網、雲端運算、新DevOps流程應運而生，既迎來新機遇，亦減低了可見度形成新漏洞，黑客不再只局限於惡意軟件、供應鏈威脅及內部攻擊。為更有效對抗日新月異的威脅，有行業分析師指出採用新興的網絡偵測與回應(Network Detection and Response，NDR)，是企業保障資安的首要任務。 企業想從網絡流量發現異常及加以反應，以往可能需要多種系統，但現今只需採用NDR，即可在單一系統中綜覽網絡上的威脅態勢。所謂NDR，即利用即時側錄或截取的網絡流量，透過機器學習或人工智能機制，加以解析流量的中繼資料(Metadata)，從而尋找異常行為。此類新興防護措施，與近年較多企業偏重的EDR(Endpoint Detection and Response)概念相同，同樣要達致「偵測」與「回應」，不過EDR是透過端點的層面下手，NDR則是透過網絡流量。 Arista與SiS攜手合作，為發展NDR 揭開新一頁 因應現代IT環境不斷演變，並非每個異常活動都是惡意，亦並非每個惡意活動都是異常，系統必須具備區分好壞的能力。以「工作如人腦」為賣點的Arista Awake Security與SiS攜手合作，為發展NDR 揭開新一頁，僅在幾秒內即能完成「偵測」及「回應」。Awake Security的NDR系統有如人類思維，利用感官及認知識別危機並做出反應，分析涵蓋「新網絡」，包括數據中心、校園、物聯網、IoT以及雲端工作負載網絡和SaaS應用，解析超過3000個網絡通訊協定(Protocols)並處理第2層到第7層數據。 系統由全球首創的私隱意識安全決策「Ava」支援，結合幾種不同人工智能技術，數據基礎設施比其他現代安全系統能截取、處理和儲存多100倍實時數據，在網絡安全、分散式運算等領域更擁有超過100項美國專利。 獨立機構Tolly Group早前曾測試5種攻擊場景，均是NDR需要應付的主要問題，包括偵測物聯網威脅、數據盜竊和外洩、內部威脅及認證竊取，結果Awake Security能識別所有攻擊場面，惟同類型產品不但只能識別2種，更產生逾50個無效警報，遠比Awake Security僅1個為多。對企業而言，產生過多警報百害而無一利，Awake…

網絡威脅無孔不入，其中透過電郵入侵更是常見的手法，在疫情影響下，對網絡及雲端環境的依賴，令危機擴大。電郵安全公司 Green Radar 劍達（香港）有限公司發表香港首份電郵威脅指數報告，第二季指數顯示為 63 分（最高為 100 分），反映企業面臨的風險水平維持高位，當中釣魚電郵（Phishing Email）及商務電郵詐騙（BEC）處於高風險水平，惡意軟件（Malware）的威脅則處於中風險水平，企業應保持高度警覺。 Kenneth 指，商務電郵詐騙（BEC）屬新型威脅，處於高風險水平。 報告公布 2021 年第二季度首個電郵威脅指數 Green Radar Email Threat Index（GRETI），有別於一般以全球數字作基準的分析，Green Radar…

新冠疫情不單只加速企業數據轉型，亦同時加速尋常百姓使用網上服務比例，例如網購、線上學習、收睇網上節目、視像聚會等等，網絡攻擊的機會大增，大部分黑客並非採用石破天驚的新手法入侵，而只是稍稍改動現有攻擊方式，又或作出掩護攻擊，例如以 DDoS 攻擊分散安全團隊的注意力，乘機潛入內部網絡安裝各種惡意軟件等。而在疫情爆發的 18 個月期間，大家應該汲取教訓，改變網絡安全防禦的心態。 不少企業被迫使用遙距工作模式，讓員工在家工作，因此針對雲端服務攻擊的頻率愈來愈高。最常見的方法是通過釣魚電郵竊取帳戶登入資料，從而盜取數據及執行勒索程式，這些攻擊都有可能影響業務流程和商譽。員工需要持續的安全意識培訓和更新設備系統，令遙距工作也能得到一定的安全保障。引入機器學習和分析數據傳輸，是維持網絡最佳狀態的必要元素，同時收集到的資料亦有助安全團隊快速因應變化作出反應。 既然企業必須採用雲端應用服務，因此必須為安全遷移做足準備，最基本要保持所使用的應用服務在最新系統版本，以及採用有信譽的服務供應商。而在轉移雲端之前，亦有一些安全建議可以參考。 慎選供應商：確保雲服務供應商將安全放在首位，最好能將現有數據中心安全性擴展到雲端服務。這樣做可以縮短安全團隊的學習時間，減少錯誤發生，並可以在物理和雲基礎架構採用相同的開發和部署策略。 釐清服務協議：就停機時間、修補漏洞和安全更新達成嚴格的安全服務級別協議 （SLA），確保供應商如何處理 DDoS 攻擊或數據外洩，以掌握清晰的處理流程。 加密至上：確保服務供應商支援最高級別的加密及身份驗證技術，有助減少入侵及，而在即使資料外洩，黑客也無法輕易破解。 雖然要阻止網絡入侵，很多時都要依賴網絡安全工具及人工智能技術，不過最有效的安全策略卻是創建網絡安全文化，讓員工領略強密碼和多重身份驗證的好處，才可真正改變他們日常使用密碼的習慣。而在家庭方面，物聯網（IoT）設備極可能是一大弱點，因為一般家庭用家偏用使用出廠密碼，這種習慣將讓黑客可以輕易入侵，造成財物或私隱外洩等損失。 對於投放了各種先進安全工具的企業來說，仍然必須定期審查和更新安全政策以阻止攻擊者找到新的突破口入侵。正因為雲端應用服務是不可抗逆的發展趨勢，要善用雲的靈活性，便必須同時重視雲的安全性。 資料來源：https://bit.ly/3mdlwDm

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…

企業依賴不同網絡安全服務供應商維護，但黑客攻擊一樣都有服務提供！犯罪即服務 (Crime-as-a-Service, CaaS) 是有經驗的網絡犯罪分子，出售對執行網絡犯罪所需的工具和知識，並多見於發動網絡釣魚攻擊。CaaS 可謂是令人人都可以成為攻擊者的途徑！ 對於黑客來說，利用網絡釣魚手法，是竊取組織的數據最簡單方法之一，但一般而言，成功發起網絡釣魚活動的網絡攻擊者，需具備技術和社交工程知識相關經驗。但隨 CaaS 的出現，幾乎任何人都可以通過支付些微費用，搖身一變成為網絡釣魚高手。 CaaS 服務供應商會向業餘攻擊者，提供讓他們能自己成功發動網絡釣魚攻擊所需的一切，包括詳盡的攻擊目標列表、電郵模板等。攻擊者甚至可以支付存取已被入侵的伺服器，以更容易隱藏痕迹，在入侵時的障礙減少，將令網絡釣魚攻擊變得更易，對被針對的目標組織來說將會是很大的難題。CaaS 令網絡釣魚成為一種對網絡犯罪分子而言，更具吸引力的攻擊方法，因為它更易存取資料，兼且勞動力低。當攻擊者可使用現成的網絡釣魚攻擊，來攻擊目標機構的安全漏洞時，就不需花費數月時間尋找漏洞，更可令網絡釣魚活動更容易擴展，換言之犯罪分子執行攻擊所需的時間和精力將減少。 CaaS 具有可下載的模板，令缺乏相關知識的攻擊者同樣可發動攻擊，提升釣魚電郵成功進入企業員工的電郵信箱的機會，例如內容加密、隱藏附件中的 URL 來逃避檢測。由於攻擊者能夠執行大量技術複雜的攻擊，因此對組織的威脅是顯而易見的。最令人企業擔憂的是，這些釣魚活動易於執行且非常有效。 由於使用 CaaS 工具執行的網絡釣魚攻擊大多針對員工，付企業及組織更難解決問題。他們使用社交工程策略來欺騙終端用戶，大多是透過欺騙信任和緊迫性的手段。他們可以使用公開的情報，例如從公司網站、社交媒體資料和過去的數據洩露中收集數據，以製作可信的魚叉式網絡釣魚活動。 在 CaaS…