近年，利用「加密電郵附件」來發動惡意攻擊有趨升之勢，一般都會以 DOC、XLS、PDF 文件等形式發出，並會在電郵正文告知你附件的密碼。當你收到這類電郵時，請注意，因為它很可能是惡意電郵！ 如果只看電郵原文內容，一般是看不出有任何不妥，附件也是收據、發票、逾期欠款、財務報告、簡歷等，但當你輸入密碼、打開附件，你的軟件（例如 DOC 文件則為 Microsoft Word）將詢問您是否要 Enable Editing。如果你容許及啟動 Macros，就可能中招了。 為何黑客會使用這種方式去散播惡意軟件？ 1. 容易避開電郵過濾檢測 從罪犯角度看，使用受密碼保護的電郵附件，是有效避開電郵過濾檢測的方法。雖然電郵網關安全掃描能夠檢測和刪除惡意附件，但如果附件是加密文件，大部份的電郵過濾器是束手無策的。 2. 易於發動 導致電郵附件惡意程式普及的另一個原因，是創建這些附件相對容易。惡意 Macros 可以使用 Microsoft Visual Basic 或 JavaScript 編寫，技術門檻較低。 3. 利用人性弱點 惡意程式通過令人信服的附件進行發放，這些附件看起來像業務相關的文檔。更重要的是，添加密碼保護會產生安全感和真實性，令用戶放下戒心，打開文件。…

面對各式各樣的網絡攻擊，在敵暗我明的劣勢之下，作為負責防守的 security 人員，往往處於被動的局面。要爭取主動，就要懂得運用 Threat Intelligence（威脅情報），從而制定合適的安全決策，提高企業的整體安全防禦，達到「知己知彼，百戰不殆」。 實用情報的三個重點 情報是運用相關知識對大量信息進行分析後產出的結果，可以用於判斷現狀與趨勢，並可進一步找出機遇和威脅。情報不是越多就越好，合適的情報才是有效。由於每個企業的安全環境不一樣，我們必需把實用的情報落地。怎樣才算是實用情報呢？就必需符合以下三個重點： Accuracy 準確性：情報是否足夠詳細和可靠。因為如果情報不準確，不但沒有價值，反而會對企業的安全決策會造成負面影響。 Relevance 相關性：情報是否可適用於你的業務或行業。在大數據的時代，每日都產生海量的數據和情報，不是所有的情報都對你有用的，大量非相關性的情報只會浪費你的時間，並容易令你把真正相關及有價值的情報忽略。 Timeliness 時效性：在你獲得那些情報前，情報是否已經失效？因為情報是有時效性的。特別是在當今瞬息萬變的時代，情報的有效時間往往很短，攻擊者也經常變換工具和手法來隱藏蹤跡及避過防禦。 要想更好發揮情報的作用，企業就需要選擇合適的實用情報了。

數據化時代更需要「社交技巧」 個人電腦的普及約有 30 年，Internet 的普及也有 20 年，到智能手機的普及也有10 年了。在一個又一個的數據化的時代，企業對管理階層應具備的能力也有改變。總括來講，硬技巧的要求減少了，軟技巧的要求就不斷遞增。管理者更需要熟悉運用「社交技巧」來處理同事的情緒、要務的優先安排、和促使人們更善於合作。 熟練「社交技巧」的 3 個重要原因 在數據化的過程中，為什麼管理者需要有更熟練的「社交技巧」，有 3 個重要原因： 首先，也是最明顯的原因是。這個世界比從前複雜、變化快速，想要在這樣的世界中生存，就需要大量持續的商議和協調。而這些工作，並不能全部於社交平台交談解決。管理者就要運用「協商」技巧，跟上下溝通、協商、討論，務求把問題解決，從而把事情移入正軌，令到運作正常。 「社交技巧」依然很有價值的第二個原因是，大多數人不會看到一堆統計數字就會被說服。相反，我們會被一個引人入勝的故事所感動。因此，如果管理者有超強的「遊說」技巧，不僅能說服顧客，更能說服員工。 最後一個原因，也是最不明顯，但可能是最重要的，就是「凝聚力」。因為我們是群體，在一大班人裡，每人扮演著不同的角色，一起合力辦好一件事，那種感覺是很難形容。群眾需要領導，好的領導需要極高的「社交技巧」。若帶領的效果不理想，群眾表現不滿，領導者可能被趕下台；相反，當領導者表現出色，就會贏得群眾，也會凝聚出卓越的組織。

一般公司在準備每年 IT Security budget 時，除了行業法規、內部合規及安全架構相關的預算比較容易規劃之外，最難做的就是對新安全技術採用的那一部份。原因是 Security 變化較快，解決方案也五花八門，很難將個plan做得仔細。若碰上突發安全事故，原本 planned 咗嘅項目又會有更改。所以，很多公司會在整年的IT Security Budget 裡，預留固定百分比作新安全技術的花費。 今晚買乜餸 有了這筆預算，花在哪些新的安全技術？有時也挺傷腦筋的，情況就好似今晚買乜餸一樣。在「買餸錢」就只係得咁多嘅情況之下，就是一班 IT Security 同業各出奇謀嘅表演時間，努力去爭取客戶採購佢哋所提供的產品或服務。 諗住買本地肉蟹，變咗買北海道長腳蟹 情況就有如去街市買餸一樣，今天都唔知買乜好？諗住買海鮮，去咗海鮮檔區域，就一大堆海鮮檔擺喺你面前，每檔都話佢啲海鮮最平最靚。原本諗住買本地肉蟹，俾海鮮檔主 sell…

IT 的普及也只是約 30 年歷史，大部在 IT 行業打滾的都是男性。從 Mainframe、UNIX、PC、Web 到手機年代，在科技洪流的衝擊之下，要保持競爭力，實在不簡單。 初入行的 10 年在基本功上的耕耘，很快便會步入下個的關鍵 10 年，若沒有什麼突破，就很擔心進入「逆流大叔」期。一般人對「大叔」的感覺是：學習能力減慢、戰鬥力變弱、創新力欠奉等等… 有點像阻住地球轉似的。若自信心不足，很容易感覺到所謂的「中年危機」，一大堆的無奈，總是天天困擾著自己呢。 假如你有 40 年的工作生涯，首 20 年就像「上山」一樣，慢慢步進工作生涯的高峰。站在高峰的心態應是喜悅，也更應該花點時間在山頂上享受，因為這是經過 20…

大量安全監控只得到一大堆 alerts 傳統 IT Security 防護的處理方法，主要偏重在事前的預防。從近年發生的各式安全事故來看，企業也逐漸意識到，光是事前的預防，已經不足以阻擋各式各樣的網絡安全威脅。即使企業投放大量資源去設立不同形式的安全監控， 往往只得到一大堆 security alerts， 不但數量繁多，alert 的內容也不易理解和處理。 若不幸碰到事故，要找出根源（包括：還原攻擊事件的原貌，以及對事故的調查與分析），往往需要高度專業人才來處理。在整個行業都缺乏IT Security人才的情況之下，實在令企業頭痛。 新型服務 — MDR 因此，近年冒起了新型的安全防禦服務，稱為 MDR (Managed Detection…

近年碰到 IT 行家，總是為招聘人手而煩惱，得到的答案一定是「好難請到合適的人」。如果再問一個求職者，工作容易找嗎？回答也會是「好嘅工作太難找了」。 其實一份工作好不好，有一個「好老闆」至少要佔到一大半的影響。當然有些人總是把焦點放在薪金、員工福利等東西上，而忽略了有個「好老闆」的重要性。薪金雖然重要（其實一般也不會相差太多），如果你只睇短期利益，咁就難免會失去一些長期看來更有價值的東西。 馬雲也說過：「30歲之前，追隨一個好老闆，比進入一個好公司更重要。」因為跟著一個「好老闆」，就等於為你的長期收益揾到一個合適的「槓桿」，再押上你的才幹和時間，用「槓桿」大幅度提高你的贏出率。 這個世界很公平，你揀老闆時，老闆也揀你。「好老闆」也會罵人，給你鍛煉的機會，有時候讓你在痛苦中成長，並令你的潛能得以發揮。 員工不會因為公司差而離開，大部份離職原因都是頂唔順老闆。很多時候，員工與公司存在的問題與分歧，都是跟他們的老闆有關，而令到雙方缺乏信任和尊重。 所以，員工是極渴望得到「好老闆」，甚至比加薪更吸引。試問你每天都花很長時間與老闆一起工作，如果工作得不開心，肯定比死更難受。相反，一個好老闆是保持員工快樂和敬業的最佳激勵之一。 一個真正的好「好老闆」雖然很難找到，但也很難分開（你會渴望追隨），更不可能忘記的。

一般稱為 3D 的工作，所指是：乏味(Dull)、骯髒(Dirty)、及危險(Dangerous) 的任務 ，我們會盡量使用機械人、無人機等來執行。原因是很難揾人去做這些工作，所以才顯出機器在這領域的優越執行能力。 機器的創作力也越來越逼近人 在digital transformation的大環境下，世界正在不斷地自動化及虛擬化，需要人力處理的機會就越來越少了，這亦是大勢所趨。況且機器可掌握大量數據及過往記錄，與人手執行相比，可能出錯率還低呢。 還好，我們在「敏捷性」與「靈巧度」都比機械人高得多，可以說在短期內，機器仍取代不了我們在這方面的優勢。此外，「創作力」亦是我們認為比機器優勝的地方，但請不要太自恃，機器創作的能力也越來越逼近(你試問一問那些作曲家，他們大多數也用電腦來先行創作，然後再由人手修改)。其他專業領域也有差不多的變化，建築師也用電腦來創作建築物。說不定，很快就連律師、醫生也會倚賴機器幫他們處理日常個案及診症。 將來的工廠只請兩名工人：狗及負責餵狗的 我聽過有一個幾誇張的比喻，講到將來的自動化工廠只需請兩名工人，一個名額畀「惡犬」霸咗 ，因為惡犬要負責看管住那些機器（擔心有人破壞），另一個名額就請「人類」來做，職責只是負責餵那頭惡犬而已。 結合社交技巧與量化技巧，就會獲得最高報酬 往後人類和機器的分工將會有改變，這一點，我們一定要理解和接受。但機器是不擅長滿足人類的心理需求，因此，那些需要運用到同理心、領導力、團隊合作等的工作，都不是機器能取代的。隨著科技進步，高層次的「社交技巧」，可能變得比高級的「量化技巧」更有價值。學懂如何結合「社交技巧」與「量化技巧」，才會獲得最高報酬。

最近睇過一篇文章，內容是講述「人腦」和「機器」應該如何分工做判斷。先講 20 年前，分工大致是：機器負責基本計算、存儲記錄、資料傳輸；人類就負責做分析和決策。現今電腦運算能力提升，究竟「分析」和「決策」，由機器還是人腦處理比較出色呢？這並不是簡單一個 Yes 或 No 的答案，而應是「人腦」和「機器」兩者如何分工和重新定位的問題。 人類判斷有兩套系統 首先，人類是如何作出判斷，簡單來說：有兩套系統。 「系統一」是憑直覺及過往經驗，也是人腦的強項。「系統二」是靠資料來演算，就是機器的優勢所在。大量證據顯示，若有得選擇的話，單靠「系統二」得到的決策和預測（即是全由機器來決定），通常比「系統一」的判斷更優勝。 機器判斷更優勝 點解？因為即使資料不足或 algorithm 尚欠成熟，要作出修改實在不難，也可隨時再演算一次。但要推翻最高領導的主觀決定，就複雜得多了。所以，奉勸各位領導，如果是機器可以處理的判斷，就應由機器去處理。天氣預測就是一個好例子，每日每分每秒大量的不同的氣象數據，由電腦機器預測出來的天氣，肯定比氣象學家來得準確。 不要依賴最高領導人 在這似乎講到人腦決策價值不大，當然不是啦。在某些情況中，仍然應該運用人類主觀判斷，只是比重倒轉（把你的主觀判斷，量化成機器決定的參數），或去處理一些更深層問題。隨著科技發展與普及，我們要擺脫對機器作為主導分析的抗拒，更不要依賴最高領導人的決定，因為機器的判斷不會比他們差呢。

【智能「領」航】「雲移物大智」加速了 Digital Transformation 「雲」雲端運算（Cloud Computing）、「移」5G 移動技術、「物」物聯網（IoT）、「大」大數據（Big Data）、及「智」人工智能（AI）可稱為近年 IT 界最 Hot 的 5 大技術領域，也彷彿成為業界必需理解的科技趨勢。集合「雲移物大智」所帶來的優勢，令企業的 Digital Transformation（DT）加速。 DT 是第二次工業革命 如果話 IT 時代（由電腦的應用到互聯網的普及）是標誌著信息化，整個階段就可用第一次工業革命來形容。那麼自…