全球網絡安全事故越趨頻繁，企業要預防數據外洩及保護系統，實施特權帳戶管理（Privileged Access Management，PAM）絕對是關鍵一步。來自美國的身分安全領導者Delinea，與本地解決方案分銷商Edvance Technology（下稱 edvance）攜手合作，為香港客戶帶來新世代 PAM 技術，並提供專業可靠的售前售後服務，供客戶安心選用。 Delinea 與 edvance 舉行活動，宣布建立戰略合作夥伴關係。 Delinea 與 edvance 日前於尖沙嘴舉行慶祝活動，宣布建立戰略合作夥伴關係，獲半百合作夥伴參加，場面熱鬧。Delinea 亞洲區副總裁 Jude Kannabiran 分享道，其旗艦產品 Secret…

網絡安全公司 Obsidian 發現首個公開記錄的自動化 SaaS 勒索軟件事件！有黑客組織入侵 Microsoft Global SaaS admin 的帳戶，對 SharePoint Online（Microsoft 365）進行勒索軟件攻擊，而毋需從用戶终端入手。換言之，即使不經電腦，黑客也可以植入勒索軟件。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ Obsidian 相信，今次攻擊由一個名為 Omega 的黑客組織發起。採用雙重勒索（勒索軟件及盜取數據）的 Omega，最早於 2022 年…

網絡安全公司 Fortinet 近日發出警告，一款專門盜取帳戶登入資料的惡意軟件 RedLine Stealer 的變播，正借助新冠病毒變種 Omicron 的驚人傳播力，提升自己感染電腦設備的機率。現時黑客的目標主要是電腦內的 VPN 服務帳號，不過既然已成功入侵，相信其他帳戶登入資料一樣危危乎。 新冠病毒變種 Omicron 再次令全球各地的感染率飊升，病毒傳播力驚人，有專家更指新病毒可以一傳三十！香港市民現時最想知道自己有否與感染者在同一時空出現，評估一下自己被感染的風險。正所謂人同此心，其他國家網民亦希望能儘快掌握疫情發展狀況，只要收到與 Omicron 有關的資訊，網絡安全意識都不會不自覺調低，而背後操縱 RedLine Stealer 的犯罪集團，便快速利用 Omicron 為主題廣發釣魚電郵，Fortinet…

美國燃料公司 Colonial Pipeline 勒索事件被二次利用，黑客以相關新聞作為釣魚電郵主題，「呼籲」收件人點擊安裝電腦系統更新檔案。如果黑客掌握到更多目標企業的內部資料，例如人事架構、IT 部門職員的電郵地址，相信會更易令員工中招！ Colonial Pipeline 今年五月初被勒索軟件 DarkSide 攻擊，導致美國東岸城市陷入燃油短缺危機，Colonial Pipeline 為了盡快回復業務運作，被迫繳付約 500 萬美元贖金。停運期間不單霸佔了時事、財經版的頭條新聞，就連其後勒索軟件集團 DarkSide 的基礎設施失守、被俄羅斯政府劃清界線等消失，亦於網上討論區瘋傳，因此以往就算未曾聽過 Colonial Pipeline 的人，現在都會知道它的存在，甚至會主動關心相關消息，作為茶餘飯後的討論話題。 難得有公司登上「全球熱搜榜」，黑客組織自然不會放過機會，網絡安全公司…

DarkSide 入侵美國燃料公司 Colonial Pipeline 事件可謂鋒迴路轉，美國司法部門最新宣布，已成功起回 Colonial Pipeline 交付的 440 萬 Bitcoins 贖金！雖然 Bitcoins 價格已由 5 月初跌近一半，但總好過無吖！ 5 月 7 日對…

隨著 5G 及 Wi-Fi 6 高速網絡傳輸技術的普及，市場預計將會有更多的 IoT（物聯網）及雲端應用服務使用案例出現，大大增加企業的數據流量及混合雲架構的複雜程度。同時間，不少網絡安全報告均指出黑客正以人工智能（AI）技術，向企業發動更精密的網絡攻擊，以突破網絡安全工具的防禦。面對著上述環境，不少企業雖然採用了安全資訊及事件管理系統（Security Information and Event Management, SIEM）工具，但暴增的數據流量及安全事件警報，將令網絡安全專家疲於奔命，花費大量時間分析警報及調查事件，拖慢應對事件的速度，更令專家難以處理其他更重要的工作。企業便須增聘人手以防出現人為疏忽，毋疑增加網絡安全的管理成本，同時也未必能達到預期效果。網絡保安協調、自動化和回應（Security Orchestration, Automation and Response, SOAR）工具的出現，便成為解救企業的「救命草」。 無限警報拖垮安全專才 早在 2017年，全球分析機構…

【Microsoft Online Tech Forum】Low-code 可成事 Azure Synapse 機器學習簡易接通分散數據 – 網上報名：https://bit.ly/3awZSRJ 不少人都知道 Data 的重要性，但想利用手頭上數據，結合其他公開數據進行分析，實在談何容易？單是要將不同來源、格式的數據匯入一併使用，已經令數據工程師（Data Engineer）叫苦連天，更遑論完全不懂使用諸如 SQL、Python、Scala 等程式語言的用家。Microsoft 於去年推出的 Azure Synpase Analytics，就是一款 code…

隨著電郵防護技術的提升，黑客亦在不斷改變攻擊方法。電郵防護服務供應商 Barracuda Networks 最近發表了一份研究報告，指黑客的 Quishing QR code 釣魚攻擊又滲入了新元素，以迴避一般防護工具的偵測。其中最顯著的情況是將惡意 QR code 隱藏在電郵附件的 PDF 文件內，企業有需要使用更先進的防護工具，同時加強員工的安全意識培訓，以應付數據安全的新挑戰。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 三個月內偵測超過 50 萬個攻擊 根據 Barracuda Networks…

網絡威脅日益增加，甚至有機會影響社會正常運作。政府於今年提出《保障關鍵基礎設施（電腦系統）條例草案》（下稱《擬議條例》），涵蓋八大產業，尤其是針對電腦系統的安全。近來，針對保障關鍵基礎設施（電腦系統）的條例草案已經引起了廣泛的討論和關注。主要是針對不斷增長的網絡攻擊和網絡罪案，保障關鍵基礎設施的安全不僅僅是一個單一機構或系統的問題，而是關乎整個香港社會和經濟運作的穩定性和安全性。 規管範疇甚廣需注意 《擬議條例》下的關鍵基礎設施，包括：為香港提供必要服務的基礎設施，如能源、資訊科技、銀行和金融服務、陸上交通、航空交通、海運、醫療保健、通訊和廣播；以及其他維持重要的社會和經濟活動的基礎設施，如大型體育／表演場地、科研園區等亦包括在內。 受規管的機構應及早部署，了解自身網絡安全架構之外，亦可選用合適網絡安全方案，滿足法例要求，避免違規。 關鍵基礎設施營運者的責任 上述營運者在架構、預防、事故通報及應對責任三大類別上，需履行法定責任，如無合理原因下未能符合即屬違規。以下列出部份類別上的營運者責任，對於受規管的機構而言，要在有限的人手下預防網絡威脅、制定電腦系統安全管理計劃，以及發生事故時能迅速應對、通報及提交書面報告，成為符合法規的關鍵要點。 針對條例類別    HKT 提供全面網安方案 雖然大部份基礎設施營運者機構均設有 IT 部門，但要專責處理《擬議條例》合乎要求，所需額外 IT 資源也不能低估。香港電訊（HKT）身為全港最大網絡服務供應商，在網絡層面上具備優勢，能快而準地掌握本地至全球網絡攻擊情報，加上在網絡安全範疇上經驗豐富，無論在《擬議條例》中的架構、預防或制定安全管理計劃方面，均能為企業及機構提供最佳方案，以符合新法例要求。 架構、預防及制管   一 一應對 在架構方面，無論在資金或人手上都需要投放大量資源，企業可採用網絡安全託管服務，將網絡安全工作外判，減輕企業負擔。HKT 透過注入 AI…

人工智能近年的蓬勃發展相信有目共賭。以往企業主要利用分析型人工智能（Analytical AI） 或符號人工智能（Symbolic AI）來提升效率和決策。如今，生成式人工智能（Generative AI）的進一步發展將解鎖更多新可能性，甚至開始廣泛應用於時裝、設計、媒體和娛樂等界別。 根據國際數據資訊公司 IDC（全球著名的資訊科技、電信行業和消費科技諮詢供應商）發表的數據，自 2023 年，亞太區七成企業已開始嘗試應用或投資生成式人工智能，員工也願意在工作中使用生成式人工智能等技術。UiPath 最新的一項調查反映，有六成香港員工會在工作時使用生成式人工智能，比率為全球最高的兩個市場之一。大多數香港員工（63%）普遍相信生成式人工智能工具的輸出結果，當中超過一半（52%）認為生成式人工智能工具可以創造更大的商業價值。 雖然各行各業都不斷在討論生成式人工智能對不同行業的衝擊及幫助，但我們不應該只停留於紙上談兵，而是需要更專注於如何提升其跨行業商業價值。值得注意的是，僅僅依賴人工智能已不足以實現全方位的數碼轉型。我們應該更適時地將人工智能技術應用並整合到更廣泛互通的商業計畫之中。 發揮生成式人工智能的最大潛力 人工智能的輸出結果與輸入的品質息息相關。維護完善的數據，確保資料從不同來源匯聚到統一可靠的數據庫中，是令數據變得更準確的正確方向。此外，我們還需要針對不同且複雜的業務功能訓練人工智能的模型，以降低依賴人工智能演算法而產生誤差的風險。這也正是我們和人工智能機器彼此相輔相成的地方，從而為強大的人工智能生態系統奠定穩固的基礎。 另一方面，雖然生成式人工智能可以理解和創造不同類型的內容，但仍缺乏一定程度的執行力。沒有自動化的人工智能就好比失去身體的大腦，可以思考，卻無法單憑洞察力做任何事。在企業數碼轉型的過程中，兩者缺一不可，惟有自動化和人工智能兼具才能有助企業加快進行重要決定。 事實上，一些金融和監管機構已經結合生成式人工智能和自動化，簡化識別可疑交易的流程，並加快預防和檢測詐騙交易，從而提高效率。香港銀行業界正利用生成式人工智能的力量，進一步加強風險管理、反詐騙工作和提升客戶體驗等領域。例如，香港金融管理局最近推出了新的生成式人工智能（Gen AI）沙盒，促進銀行業界進一步數碼轉型和負責任地發展創新人工智能。相似地，業界能結合自動化工作流程與生成式人工智能，向金融交易中的交易歷史和客戶行為等數據作自動分析，當異常的交易已被自動標記，分析師便可以更專注於驗證交易並及時處理詐騙案件。除此之外，人工智能機器人還能自動在更深入的應用程式中設定指標，以便在未來偵測到可疑情況時立即啟動警報程序。 自動化還可以幫助整理訓練數據（training data），在將數據輸入人工智能模型之前去除異常值和無關資訊。在自動化的幫助下，透過回饋訓練，企業可以反覆改善和更新人工智能模型，從而降低人工智能演算法失誤的風險。自動化的另一好處是可以識別造成錯誤預測的運作模式，並分析人工智能模型中的錯誤，企業因此可以更有效地找出錯判的根本原因，並對人工智能模型進行微調。簡而言之，結合自動化和人工智能可以幫助各行各業開拓商機、提高效率並推動行業創新發展。 融入生成式人工智能　實現數碼轉型 雖然生成式人工智能和自動化的協同作用蘊含著巨大潛力，但企業若不夠成熟就貿然採用新技術或會帶來反效果。在此之前，企業應先建立支援生成式人工智能和自動化功能的數據管理流程和基礎系統。…