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    Microsoft 即將為 Office 365 用家提供進階電郵防護服務,用家可以預覽被隔離電郵的內容,系統會抽走一切有可疑的圖像、檔案及追蹤 pixel,確保用家不會因為打開電郵而中招,而發信者亦無法通過 pixel 得知電郵有否被打開,保障用家的私隱。 多項研究發現,9 成以上網絡入侵事故由釣魚電郵發起,因此攔截可疑電郵便非常重要。不過,由於攔截準確度並非百分百準確,加上企業員工因工作需要 (如人事部收到求職信),即使電郵有可疑被隔離,亦必須要打開閱讀,所以在安全上仍然存在漏洞。Microsoft 即將於 Microsoft Defender for Office 365 新增的預覽隔離電郵新服務,便可有助企業版用家解決以上難題。 預覽電郵的運作原理非常簡單,如果用家想打開被隔離的電郵,Office 365…

    最近有研究人員在軟體開發套件(Software Development Kit, SDK)中,發現有專門針對流動裝置的自定義 WhatsApp 構建 Triada 惡意木馬程式。Triada 早於 2016 年被 Kaspersky 研究人員發現,如今再次出現,今次被發現隱藏於一個 WhatsApp 改良版應用程式、名為 FM WhatsApp 的應用程式的廣告組件中。 該惡意軟件為受害者帶來大量不需要的木馬病毒,最新版本的 Triada…

    65 個採用 Realtek 開發者套件嘅 IoT (物聯網) 產品生產商今次大件事,由於套件存在漏洞,可讓黑客通過網頁版管理介面遙距入侵產品,所以超過 200 款產品都有問題,受影響品牌包括 Asus、Belkin、D-Link、Netgear、ZTE 等等…..用家快啲檢查下有無更新檔喇! 不少 IoT 產品都有採用 Realtek 的開發產組件 (SDK),但有 IoT 安全研究員就發現,它的網頁版管理介面存在漏洞,由於可令大量面向互聯網的無線產品如家用 router、隨身…

    成日聽到評論話某個人好有創造力,其實要衡量創造力好主觀,點先可以標準化地進行評估?有研究員就開發了一個四分鐘測試,利用人工智能的深度學習 (Deep Learning) 能力,計算參加者在兩項遊戲中的表現,而衡量標準就是基於人類的擴散性思考 (Divergent thinking) 方法。 擴散性思考能力,是一種以問題為中心,透過多方向思考討論各種處理問題的方法,從中得到創意概念。因此,擴散性思考屬於非線性思維,而且透過多方向思考,有可能在討論過程中發現不同解決方案的關聯性,比起傳統的線性聯想模式更有機會想出新點子。思考過程可以幻想為衛星城市發展模式,都市化由中心出發擴散至週邊地區,而衛星都市之間又有可能存在連繫。 由於在擴散性思考中,問題與答案未必一定存在相關性,就如人類大腦的大型神經網絡運作情況一樣,無時無刻都存在各種概念,所以研究人員在開發這個創意評估遊戲時,便利用了相關的數據樣本去評估參加者的創意。研究員首先將數據樣本訓練人工智能,經深度學習後調查出更準確的演算法。研究人員特別指出,交由人工智能分析的原因有兩方點,第一是數據量非常龐大,單靠人力將花費很多時間,其次人類對事物存在偏見,而且思維亦受過往經歷所局限,難以客觀地整理出結果。 而由 McGill University、Harvard University 及 University of Melbourne 科學家創建的 Divergent Association…

    研究發現,71% 企業或機構曾在過去一年遭受商業電郵詐騙攻擊 (BEC),而美國 FBI 在過去一年接獲的 19,369 求助中,計算中企業或機構的累計損失高達 18 億美元,屬 2020 年最昂貴的網絡攻擊。而要阻止 BEC,不能單靠電郵防護系統或員工,更重要是結合行政管制政策,全方位堵塞漏洞出現。 商業電郵詐騙攻擊 (Business Email Compromise) 的攻擊手法大致可分為三類,分別是假扮寄件人,或盜用帳戶進行各種詐騙手段,例如轉帳金錢、開啟釣魚網站連結或打開惡意軟件。BEC 相較一般釣魚電郵的不同之處在於它並非漁翁撒網,而是有目標地攻擊企業或機構內的職員。為了假扮成公司內的高層或員工,BEC 罪犯通常會潛伏在內部網絡或電郵系統內一段較長時間,以了解內部架構、生意夥伴的合作業務等情報,甚至偽裝目標的慣常用字,提高詐騙電郵的成功率。以涉及金錢轉帳的騙案為例,日本媒體 Nikkei…

    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

    正所謂「敵暗我明」,敵人暗中在策劃的行動難以預計,但即便如此,在明的調查一方也不可能公開地表明:「我懷疑緊你同查緊你!」不過最近一名研究人員竟然發現, FBI 恐怖分子篩查中心(Terrorist Screening Center, TSC)的數據緩存,可在沒有密碼或身份驗證的情況下讀取! 該名研究人員透露,早前發現了一個聯邦恐怖分子觀察名單,內含 190 萬條紀錄,這些紀錄可在沒有任何安全保護措施下直接在線上獲取,而國土安全部 (Department of Homeland Security, DHS) 在獲悉事故後,有關數據仍然持續在網上暴露了足足三周的時間。 Comparitech 的安全研究主管 Volodymyr Diachenko 在…

    勒索軟件入侵政府機構或公營基建令人憂慮,一項由 Philips 和 Cyber​​MDX 的最新研究揭示,近一半 (48%) 受訪的美國醫院,在過去六個月內曾因勒索軟件而需要中斷網絡連接,隨時影響救治病人的程序! 這份醫療安全報告,是由兩所機構早前訪問 130 位 IT 和網絡安全醫院管理人員,以及生物醫學工程師和技術人員所得出的結果。調查結果顯示,在新冠肺炎爆發的最初幾個月,勒索軟件攻擊頻繁,對醫療保健組織 (Healthcare Organization, HCO) 造成巨大影響。承認因勒索軟件而關閉網絡的受訪者中,主動關閉網絡的人是為了避免漏洞,也有因惡意軟件嚴重感染系統而被迫關掉網絡。 研究發現,中型醫院最受此類型的攻擊影響。因外部因素而需停機的受訪者中,院內大型設施平均停機 6.2 小時,而每小時成本為 21,500…

    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…