IBM Security 發表的數據外洩成本調查報告指出，疫情令不少企業大量採用軟件即服務 (Software-as-a-Service)，但相關的網絡攻擊風險亦大增 630%。報告顯示如果企業能夠在 200日內發現及控制外洩事故，平均便可以減少 100 萬美元處理成本，但實際上平均處理時間卻需 280 日……加強SaaS防禦能力，刻不容緩。 IBM Security 發表的 2020 Cost of a Data Breach Report，主要顯示疫情期間企業或機構發生的數據外洩情況及處理效率。由於遙距工作急升，雲應用服務使用率錄得…

人工智能(AI)當中的智能，絕非無中生有，而是必須依賴人類為其提供養分，即將不同的datasets輸入系統，才能讓人工智能從中深度學習，完善它的演算法準確度。不過，港人最愛的「F牌社交平台」的人工智能系統已毋須依賴這些datasets，它只須使用同公司的大熱「I牌社交平台」上的用戶私人相片，便能提升辦識事物準確度。為了文明進步，大家繼續upload相吧！ 人工智能的用途非常廣泛，以影像辨識為例，發展速度極快，應用方案亦不少，例如自動辨識影像內包含的事物如人類、各種動物、風景等，便可用於影像分類儲存方面，以及影像編修工作。Adobe亦曾不只一次於科技會議上展示其人工智能執相能力，以及將一些簡陋風景畫變成真實風景的技術。而現時令人極為頭痛的Deepfake影片，先後將美國總統、荷里活明星以至F牌社交平台主席樣貌移植至不相干的影片中，這些幾可亂真的影片亦多次於社交網絡上被瘋傳。 雖然上述的人工智能技術令人歎為觀止，不過背後必須經過長期訓練工作，以影像內容辨識為例，便首先要為人工智能提供多套資料準確的datasets，即已經人類確認及標籤了影像內的事物，才能供人工智能深度學習，掌握各種事物在不同角度、剪裁下的形象，最終才可提升其辨識準確度及執相能力。 F牌社交平台的人工智能系統卻免除了準備dataset的需要，因為該人工智能具備的自主學習功能，它利用了I牌社交平台上用家上載的數以十億計影像，作為深度學習的材料，據稱該AI識別事物的準確度已高達84.5%，換言之，它（他！？）的演算法已可從圖像中不同像素(pixel)的組合，去識別到底代表的是什麼東西，毋須再從已有的datasets中逐一學習，減少人力介入的需要。專家指該人工智能的自主學習能力，可大大影響AI的發展。 雖然F牌社交平台的AI在學術研究上有不少正評，但亦同時惹來私隱關注，因為不少I牌社交平台用家均未曾想像到自己上載的相片或影片會被F牌社交平台使用，當然F牌社交平台方面早已將相關條款寫進私隱政策上，只是用家登記帳戶時未有檢查清楚。所以話，免費服務絕非免費，背後一定有代價。

混合辦公模式大行其道，員工可隨時隨地工作而不影響效率；但另一方面，企業要面對更多新挑戰，例如 User Data 大增、雲儲存系統的各種限制等。 今次由 VDI 專家 Amidas 及 數據管理專家 NetApp 合辦的 Webinar，將會以「VDI on Hybrid Cloud 策略」為主題，介紹如何在雲端有效運行 VDI 策略，從而做到數據保護、高擴展性、高儲存效率等，同時確保雲端及 On-premises…

在新冠疫情下，可能你都試過通過網上會議見工，但你又有否想過，畫面上雖然只得一個人事部職員同你會面，但背後原來還有一個隱形面試官？無錯，全球各大企業已陸續引入人工智能 (AI) 技術去篩選求職者，不幸求職失敗，分分鐘只是栽在機械人手上。 人工智能招聘 (AI recruitment) 技術，最大的好處是可以減少人事部的工作量，通過精準的大數據 (Big Data) 分析資料庫，從數以千計的求職申請中找出合適的人選，減少因人手不足而走漏人才的風險。專家指出，由於人力資源始終有限，人事部員工往往未能詳細閱讀所有求職者的個人履歷，而且又無法安排所有達標人士接受面試，而可以 7/24 工作的人工智能機械人，便不會受到這方面的影響，而且態度亦較為持平，減少先入為主的偏見，適合用於初選階段。 到底人工智能在篩選時，會用哪些方法去測試求職者的能力？一般來說，現時人工智能招聘會以兩種方法進行評估。 遊戲測試 以美國公司 Pymetrics 為例，其測試手法是讓求職者接受一個為時約 25 分鐘的遊戲，例如計數、配對詞語、限時內完成指定任務等，目的在於測試求職者的個性及危機處理能力。據知目前大企業如 McDonald’s、JP…

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…

COVID19 推動 Work From Anywhere，打工仔覺得更有效率，但管理層覺得屏幕濾走積極與熱情，畢竟值班行山這類例子並不罕見，特別疫下百業蕭條，中層更加需要證據證明大家盡忠職守，每日最早與早夜的電郵收發時間已不能成為勤力指標，遠程工作下應有另一套管理規範，但員工老闆們暫時未必有共識。 新一代「提升效率工具」，讓僱主可以全方位洞察員工如何運用工作時間，包括瀏覽歷史、App Screen Time、甚至微管理至 Keystrokes Logging 與 Desktop Session，換句話可說是「攞正牌的黑客」。Skillcast 與 YouGov 2020 年 12 月調查顯示，20％ 僱主正在或有意引入監察員工線上活動工具；英國的…

早在Facebook Messenger應用程式被指索出過多用戶手機權限，引起侵犯用戶私隱危機，2018 年時，Facebook 已爆出「劍橋分析」（Cambridge Anakytica）事件，用一個叫「thisisyourdigitalife」的心理測試應用程式，收集5,000萬用戶數據，引起全球譁然。當事件已被淡忘之際，又到Facebook Messenger 出事！ 除了 WhatsApp日前宣布更改私隱條款，指將會與母公司Facebook共享用戶的個人資料，倘用戶不接受，將會無法繼續使用該應用程式，結果令大量用戶轉會至 Signal 或 Telegram。正當大眾焦點放在 WhatsApp的時候，原來 Facebook Messenger 應用程式所索取的權限比 WhatsApp 更多！Facebook 為了要確保用家遵守其政策，甚至承認有監控用戶訊息的內容。 根據…

今時今日，人工智能 (A.I.) 的應用已經遍布各行各業，因為只要結合優質的大數據 （Big Data）作分析，便可提供各種洞察力報告，讓企業更能掌握市場即時狀況，為現有顧客打造更適合的服務，甚至發掘出潛在客戶，提升營業額。而在內容行銷 (Content Marketing) 方面，人工智能更可提供行銷計劃一條龍服務，不過大前提是所採用的大數據必須乾淨及優質。 自動產生熱門內容 外國不少媒體其實已引入人工智能技術撰寫文章，以炮製出更能吸引讀者的內容。因為以往要寫出一篇具話題性的文章，非常倚賴編輯或記者的經驗及對市場的觸覺，例如通過大量資料搜集去掌握熱門話題，或將熱搜關鍵字融入內容，以增加文章的曝光率。而在人工智能的參與下，它懂得自動從網絡上的社交平台、討論區、搜尋字眼等因素去理解現時哪類題材最多人關注，然後自動產生高質素的內容，滿足讀者的需要，同時可保持統一的風格，大大減省專業人士參與的需要，無論在成本及效率上都得以提升。以國內百度的AI智能創作平台為例，它便可協助用戶創作不同類型的文章，由詩歌、小說以至新聞都能一一勝任。 內容策劃更有效率 內容行銷最講求時間性及準確度，對於應該在什麼時間、以哪種方式向特定客戶群推送有價值的內容，才能達到最佳成效，這些工作都必須交由市場推廣專業人士去分析，過程耗時又複雜。通過人工智能收集不同客戶群的資料，便能清晰掌握各類客戶群的需要，自動提交完整行銷計劃報告，包括推廣目標、內容創作、發佈渠道及成效預估，減輕行銷人員的工作負擔，專注人工智能或機械人無法處理的工作，例如建立客戶關係等。 污染數據 雖然人工智能看似完美，不過在安全性上仍有隱憂，就以上述個案為例，人工智能要演算出準確有效的結果，都必須有乾淨及優質的大數據輔助。一旦提供給機械學習 (Machine Learning) 的數據庫受到惡意污染，分析結果便會有所偏差甚至完全相反，令內容行銷無法達到預期效果。因此現時網上雖然有不少大數據共享資料庫，企業在運用前亦要特別小心，情況一如開源應用軟件 (open source application)…

世界正全速進入「Data Age」，香港企業要配合新常態就必須做好Cloud Migration（雲端搬遷） 及懂得妥善管理雲端上的數據。然而，由於數據爆炸性增長，企業要面對的挑戰包括：大量服務需要監控及保障網絡安全；大量無法預計的故障點及被攻擊風險；還有因引入新工具而做成的「數據孤島」，變得難以管理。今次由Splunk 主辦的Webinar 將以Cloud Migration 為主題，專為香港企業介紹如何正確選擇數據平台，從而有效解決「雲端搬遷」過程中隨時發生的各種問題。 主題：Splunk – Migration to the Cloud 網絡研討會 日期：2021 年 2 月 26…

如果有人問你，你有做好保護自己在網上的個人隱私嗎？有採取甚麼措施去保護私隱？你會如何回答呢？美國數據隱私公司 Entrust，早前在世界國際數據隱私日（Data Privacy Day 2021）公布一項在英美兩國進行，與數據隱私相關的調查結果，發現這班擁有智能電話受訪者，有近 8 成人認為自己關注個人資料數據，但只有少數人有為保護私隱改變習慣。看來身處地球另一端的我們，也該反省一下是否有誤判自己在保護私隱時的力度。 Entrust 的調查訪問了 500 名英國人及 500 名美國人，有 83% 人認為自己有積極維護自己的數據，但是卻連最基本的保護措施也沒有採取，這個結果反映他們缺乏相關保護隱私的教育，但其對防護私隱的信心值卻沒有下降。調查更發現，有64％的人願意為了更方便地使用重要服務，而分享個人資料，更有高達 83％ 的人表示，他們接受讓應用程式或第三方身份驗證系統（例如機場的應用程序）等，來儲存生物特徵資料。 雖然他們關注數據隱私問題，但亦不代表一眾受訪者會採取必要行動，來保護自己的資料。即使 82% 人認為自己至少在維護數據隱私方面有些主動，但有…