香港金管局去年發出第三級數據備份指引，要求金融機構要為重要資料做好備份，惟不少機構都未必了解指引詳情，更不知如何選擇技術供應商。有本地知名銀行最近便採用了 Dell Technologies 網絡恢復解決方案應對指引，方案除了技術成熟、定期更新、大量實證成功個案，更是目前唯一獲認可符合美國業界標準，其中一項技術更冠絕業界，值得金融機構注意。 香港金融管理局（HKMA）與香港銀行公會（HKAB）去年 4 月發出 Secure Tertiary Data Backup（STDB）Guideline（下稱指引），要求金融機構為重要資料做好備份，確保受到網絡攻擊時，能恢復數據且有效運作，並要做好風險評估。 銀行須界定重要資料放入「保險庫」 Dell Technologies 數據保護顧問系統工程師鄭仲宇（Patrick）指出，指引對金融機構來說，是一個陌生的概念，不同以往著重預防網絡攻擊，「指引著重的是機構的 Cyber Resilience（網絡還原力），即一旦受到網絡攻擊導致資料損失，有冇能力去復原資料。」 他續稱以銀行為例，須先弄清楚哪些是必須受保護和確保能復原的重要資料；將其儲存在一個備妥的「資料儲存保險庫」中，做好隔離（Air-gapped）措施；亦要制定 Recovery Plan，定期演習。金管局未有「一刀切」定下死線，反而讓不同機構於各自期限前，確保符合指引要求。…

「有外國人面孔都幾好，去外國、歐遊亦不怕，又有點像吉卜賽人，（別人）不敢偷我的東西。」頂着一頭長曲髮、貌似外國人的梁栢謙（Issac）用「安全」形容自己外貌，他在大學實習時視察工地卻「險死」，該段經歷推動他研究工地安全，設計出全新人工智能系統，當偵測到工地人員有潛在危險就發警報，配合數碼工程監督系統作大數據安全分析和風險評估，目標將學界研究結果帶入業界。 24 歲的 Issac 在中學時代，未有機會接觸 STEM 課程，但他打機時，喜歡「開外掛」、改遊戲參數，「例如（打 GTA）改個數值令架車行快啲，咁就玩得易啲」，這是他最初接觸編碼的體驗，直至升讀科技大學土木工程系學士課程時，終有機會接觸相關課程，課餘亦自學編程。 險被挖泥機倒車撞倒 升讀大學四年級前的暑假，Issac 到一間工程顧問公司實習，某次到建築工地視察，他前方的挖泥機突然倒車，在場 4 名工友大聲喝止，挖泥機手卻聽不到，Issac 後方就是斜坡，走投無路險被撞倒之際，幸好挖泥機壓到他前面一台小型運貨手推車後停下。這次驚險遭遇，令他更關注工地安全，畢業論文亦以此為題。 大部分土木工程學系畢業生，以考工程師牌為目標，但 Issac 在 2019 年大學畢業短暫加入大型承建商公司後，即重返校園修讀土木工程哲學碩士至今。他解釋，因為發現部分工作流程缺乏效率，掣肘多、不夠新穎，公司投放很多時間和人手視察地盤、拍攝工地環境、 寫報告，而他認為流程應可適度自動化，望將新技術帶入建築業。…

近年企業加快數碼轉型（Digital Transformation）步伐，以享受轉型為企業帶來的靈活性、高效率及成本效益。要在旅程中穩步邁進，企業管理者首先要贏在起跑線，為新生的在地、多雲混合架構打好樁腳，嚴控網絡連線及安全問題，日後才有條件開拓無限商機。早前 ICT 服務供應商中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）舉辦了「Solutions Day 2021」座談會，以「Looking Beyond the Possibilities」為主題，分享如何借助各種解決方案及新科技，讓企業有力迎接不同挑戰，開拓商機。 當日座談會亦舉辦專題討論，請來中信國際電訊 CPC 戰略總裁 Taylor Lam 、LVMH Perfumes & Cosmetics 亞太地區技術總監…

「跌倒」是導致長者受傷和死亡的重要原因之一，本港 65 歲及以上的社區長者，每年約五人便有一人跌倒，當中更有四分之三長者因此骨折及傷及頭部。傳統的跌倒預防測試，是使用問卷調查及肉眼觀察，前者易因患者的主觀回答導致誤判，後者的精準度存疑。本地初創公司步固（Booguu）因此研發了一套智能防跌系統 Aspire，結合人工智能（AI）及大數據科技，提供準確可靠的評估方法和指數，辨別長者及中老年人的跌倒風險。 AI收集百分之一秒身體數據　雲端運算分析步姿 Aspire 使用一個輕便的裝置，讓受試者在約 5 分鐘內，完成三組測試動作，包括行走、睜眼及閉眼分別站立 30 秒，及於 15 秒內反覆坐下起立 5 次，AI 在綜合各種因素後，再使用雲端（cloud）計算，最後得出智能評估報告。 步固行政總裁 Gary Jin 表示，很多老人沒有明顯的跌倒症狀，甚至在行山時健步如飛，自己也不察覺有跌倒風險，但…

網絡安全行業現時非常看重「零信任」（Zero Trust）防禦概念，即對所有網絡連線及活動保持懷疑態度，不再單純依賴已知的病毒資料去預防入侵。與此同時，被視為網絡安全明日之星的 AI（人工智能）技術，卻建基於「可信任」的數據包作為訓練材料，兩者應該如何共存？ 將 AI 技術引入網絡安全用途，帶來的好處極多，例如可以快速處理各種安全警報，阻止惡意軟件入侵，減少人力需求。另外，經訓練的 AI 模型還會不斷提升防禦能力。不過，由於 AI 技術非常複雜，持續發展過程到底是否仍能符合網絡安全法規？如缺乏適當的監管，相信業界仍難言可以 AI 完全取代網絡安全專家。 發展 AI 技術的主要障礙之一是數據，更具體地說，是確保數據的質量和完整性，畢竟 AI 模型的好壞完全取決於數據包的質量。基於 AI 的網絡安全系統，在匯入數據方面正面臨種種挑戰： 數據污染：不法人士可以通過操縱…

除了 Bill Gates，《槍炮、病菌與鋼鐵》經典名著都警告過大家，別看輕傳染病的破壞力，不過全球精英學者專家，只有寥寥幾位能夠準確預測 COVID-19 下的 New Normal，但 New Normal 伴隨的重大資安危機與未明前景，早已淘汰了一群應變失敗的 IT 管理層。另一方面，具前瞻力的企管人，已經居安思危，正推敲下一個 New Normal 及其生存法則。 2015-2019 年及 2010-2019 年的平均溫度分別是有記錄以來最高的五年平均和十年平均，冰川融化水位上升，1／4 國土低於海平面的荷蘭，很有機會比馬爾代夫更早陸沉，介時被迫難開家鄉的氣候難民，將會加添收容國的資源分配壓力。要說…

香港金融管理局 (HKMA) 於去年 11 月推出的加強版網路防衛評估架構「C-RAF 2.0」，特別在產品開發周期上提升了合規要求。全球第七大軟件公司 Micro Focus 夥拍香港系統整合商 Resolve Technology，推出 Fortify 解決方案，可確保金融業將安全性在開發流程中的位置「左移」(shift left)，貫通整個流程，金融業就可放心推出新服務，提升競爭力。 新服務成金融業致勝關鍵 作為亞洲金融中心，香港的金融業均積極引入各種金融科技，同時致力縮短產品開發周期回應市場的需求。不過，企業安全產品代理商 B & Data 總經理…

Philip Hue、Amazon Kindle、Apple Watch、Google Home Voice Controller、August Smart Lock、Kuri Mobile Robot、Dyson Pure Cool Link Air Purifer、NEST T3021US Learning Thermostat、WeMo Insight…

後疫情催生無限危與機，資安界都有無數「不容錯過」Buzzword，當中 Secure Access Service Edge（SASE）獲 Gartner 等資安權威平台加持，原因同企業雲端化熱潮息息相關。科技資訊分析機構 Canalys 統計，雲端化企業數目在 2019 年增長 30％，資安平台 IDG 則大膽預測相關增幅在 2021 超過達 50％。 雲端化優點相信大家相當清楚，但於企業與雲服務平台間、資安責任誰屬上，暫時難以統一區分，黑客間接有機可趁，尤其企業發展猛迅的情況下，情況越兇險。幸而，在客戶資料外洩、非授權登入、介面漏洞等問題上，SASE 能夠靈活應對，有 SASE…

威脅模型分析（Threat Modeling）是尋找系統潛在威脅，按風險評估，擬定對抗策略，再分配資源建立防禦系統。守護機密資料係所有資安團隊的終極目標，法規與監管有助企業尋找數據化年代的營運方式，資安風險層出不窮，風險不一，Threat Modeling 以系統性方法，偵測系統的潛在威脅，堵塞漏洞守護系統。 現時的 Therat Modeling 大致歸納為 3 類，第一種是軟體導向（Software-Centric Approach），以系統的設計方式與運作目的為基礎，尋找對此系統或其內部模組相關類型的攻擊方式，Microsoft Security Development Lifecycle 便是利用此方式；第 2 種是資產導向（Asset-Centric Approach），以系統管理的資訊為基礎，分析資訊敏感度再作部署，資安專家會建立 Attack Trees…