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…

認真大件事，美國 Dallas 警方在今年四月一次數碼轉移作業中，竟然有 22TB 資料不翼而飛！當中包含大量案件調查的相、片、錄音同口供，雖然最後搵得返 14TB，但仲有 8TB 數據流失。成件事錯在負責轉移工作的 IT 人員未有跟足作業流程，今次點收科？ 不少企業都在進行數碼轉型 (Digital Transformation)，當中有不少原因需要同時轉移數據 (data migration)，例如採用更先進的儲存陣列、由本地數據中心轉移雲端數據庫，又或將應用程式轉移至另一個工作環境等等。不過，部分企業管理者認為數據轉移只是簡單工作，情況就有如硬碟抄硬碟，㩒幾個掣就等完成。實際上數據轉移工作非常複雜，因為新的基礎架構必定要舊系統有分別，而且在數據轉移前亦必須確認現有數據的完整性，否則在過程中絕對會發生意外，或出現數據轉移不完整情況。業內人士估計，即使只是小企規模，規劃數據轉移的事前作業至少要花一天時間，大型企業更可能要數個月以上，反覆驗證所有流程後，還必須由專業人士嚴格執行，才能確保百無一失。 今次 Dallas 警方的數據遺失事故，便由於執行轉移作業的IT員工出錯。有關部門在今年四月開始，由雲端數據庫轉移至當地數據中心，起初公布的損失數字高達 22TB，當中包括 2020…

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。…

勒索軟件攻擊在新常態下爆炸性增長，但不少企業未有能力抵禦勒索軟件的加密入侵，隨時令企業蒙受數據被鎖的困境，影響營運效率之餘，得失客戶。雲端數據管理備份解決方案供應商 Veeam 推出最新 Backup & Replication v11 產品方案，具備 4合 1 主要功能：Storage Snapshots、Backup、Replication 及 Continuous Data Protection（CDP），保護備份資料，提升保護效益及彈性，配合 IT 企業方案服務供應商 Multisoft 的支援，助企業能以更高成本效益達到保護數據的最佳效果。 隔離外界攻擊 保護備份資料防遭加密 Veeam 台港澳資深總監 Joseph Chan 形容，如何做到無間斷的數據安全保護措施是市場趨勢，而備份及防護措施傾向一體化處理，在遇到勒索軟件攻擊之後，如何極速回復數據及讓備份數據不受攻擊，自然成為企業的「最後一根稻草」。Veeam Backup & Replication v11 其中一個主要功能是保護已備份的數據，不被 re-write 及加密，Joseph 形容原理是將數據放進 Veeam immutable storage 內，隔離外間攻擊，Multisoft 稍後舉辦的網上研討會設有demo section 作更詳盡介紹。 CDP技術回復數據極快 停機時間大減 Joseph 特別提到，勒索軟件攻擊是難以防備，只是多少數據遭到加密的分別，因此最好的方法是預先做好備份的工作，而 Veeam Backup & Replication v11 的 CDP技術令回復速度極快，其中 Recovery…

雲端安全解決方案供應商 Barracuda 公布「Spear Phishing: Top Threats and Trends Vol. 6 」報告，探討黑客的策略及目標對象，揭示對魚叉式網絡釣魚攻擊的最新趨勢，以及為機構提供最新保護措施。報告亦發現黑客的魚叉式網絡釣魚攻擊並非只針對企業的高管，所有員工亦需隨時防備。 報告重點包括： 機構平均每年受到超過 700 次社交工程攻擊77% 的商務電子郵件入侵(BEC)攻擊針對非財務和行政職位的員工43% 黑客冒充 Microsoft 進行網絡釣魚攻擊 研究報告指出，一般員工是多種網絡攻擊的目標，黑客現時更會採用熱門的魚叉式網絡釣魚攻擊方式繞過受害者的防禦。報告亦為機構提供建議如何抵擋這類攻擊的最佳方式和技術。…

Google 的 Cloud Armor 是專門用於對付分散式阻斷服務攻擊 (DDoS)，以及提供的豐富 Web Application Firewall 功能，可依賴人工智能 (AI) 技術徹底保護雲端應用服務及網站。Google 現在公布 Cloud Armor 的 Adaptive Protection 功能將會免費開放予客戶使用，對新冠疫情期間飽受 DDoS…

漏洞是黑客經常入侵的途徑，這個缺口一日不修補，仍然讓企業處於危險當中。雲端安全解決方案供應商 Barracuda 表示，在過去兩個月內，其安全防護系統阻截到的自動化掃描和攻擊，由每天數十萬次激增至數百萬次，當中更有每天數千個掃描是針對最近修補的 Microsoft 和 VMware 漏洞。 今年年初，全球數以萬計的電腦受到針對 Microsoft Exchange 電子郵件伺服器漏洞的攻擊影響，包括至少 30,000 個美國地方政府和跨國企業等組織的系統。這個名為 Hafnium 的漏洞於 2021 年 3 月被首次披露，透過 Exchange 伺服器中存在的伺服器端請求偽造 (SSRF) 漏洞，攻擊者能發送 HTTP 請求並向 Exchange 伺服器進行身份認證。從公開的資料可得知，Hafnium 能用作識別易受攻擊的系統，而其餘漏洞似乎與該漏洞有關連，包括將 web shell 放入被利用的系統中，以獲得存取權限作進一步的利用。 Barracuda 亞太區副總裁 James Forbes-May 指，軟件漏洞在修補程式和緩解措施發布後的一段長時間內，仍可被繼續掃描和利用。因為作為黑客知道防禦者不一定有時間或能力，隨時安裝最新的修補程式，變相提供一種輕鬆入侵網絡的方法。 攻擊者周末暫停攻擊 或因難隱藏易觸發警報 Barracuda 的研究人員透過分析攻擊模式，發現大多數攻擊者即使是執行自動化的攻擊，亦會在周末暫停攻擊。早前 Barracuda 亦發現機械人 (Bot) 會按照工作日來執行攻擊，原因可能是因為在工作日發動的攻擊，可更容易地隱藏在其他正常的工作中， 而在週末時向使用率較低的系統發動攻擊，更容易觸發警報。 就攻擊類型而言，以往 WordPress 是應用程式漏洞攻擊中的熱門目標。一般情況下， SQL 資料隱碼攻擊是最常見的，其次是命令注入攻擊，然後是其他類型的攻擊。 然而，今次研究發現命令注入攻擊最多，Barracuda 發現大量針對 Windows 的命令注入攻擊嘗試。 這些攻擊在 6 月的兩週內達到頂峰，然後又回落到正常的流量水平。 未修補軟件漏洞成目標 籲用 WAF-as-a-Service 或 WAAP 方案…

數碼系統整合商 Nexify 與 Kodak Alaris 已建立多年的合作關係，這份信任實是難能可貴。最近 Kodak Alaris 推出的企業級數碼化解決方案 INfuse，與 Nexify 文件管理系統 NEXTORE 整合。不但可透過人工智能進行文件分類，以提升文件管理的效能，更可為文件加密，保障資料安全。wepro180 記者為你解開這個完備的智能文件方案的秘密！ 支援連接雲端平台 隨時隨地存取文件 Nexify CEO Thomas 描述，INfuse Scanner（掃描器）體積細小且方便移動，以及無線支援的特性，打破了人們對…

根據雲端安全解決方案供應商 Barracuda 最新分析，在 2020 年 10 月至 2021 年 5 月期間，針對竊取比特幣的網絡釣魚（Phishing Impersonations）和商用電郵詐騙攻擊（Business Email Compromise, BEC）的攻擊激增了 192%，而過去八個月比特幣需求和價格亦呈現上漲，反映隨著比特幣價值上升，相關的攻擊也隨之而增加。分析披露，不法分子趁機利用魚叉式網路釣魚、商用電郵詐騙及勒索軟件攻擊欺騙潛在受害者。 研究發現，由於比特幣需求增加、價格估值上升以及加密貨幣持有者大幅提升，比特幣的價格在 2020 年 10 月至…

Google 為了設計出自家電腦處理器，出動應用於機械學習的 TPU 處理器。TPU 現時已為多個行業提供演算法服務，包括醫療、網絡安全等等，而 Google 搜尋器及翻譯工具背後的演算法亦是由 TPU 負責，專家估計，TPU 不單可加快設計出自己的下一代，而下一代亦可再設計出後繼處理器……最終咪會變成天網 (Skynet)！ 傳統的處理器晶片設計，最大難度在於如何編排晶片上的數百萬個組件，因為處理器的運算速度，直接取決於各種組件的佈局，設計者不單要考慮組件擺放的距離，更要考慮運算過程中所產生的熱力。而且視乎處理器將會應用於哪一種產品，設計亦有很大分別，例如手機處理器會較講究節能，相反數據中心則強調速度優先，因此設計過程往往需要耗用數月以上，才能得出理想的最終電路圖。 而 Google 的研究團隊就利用自家的 TPU (Tensor Processing Unit) 機械學習處理器，將組件規劃的問題交由神經元網絡…