近年推同科技有關嘅產品，只要加人工智能或 AI 字眼，身價即時上升。不過到底點先算係人工智能？然後機器學習（Machine Learning，簡稱ML）功能又係咩嚟呢？擁有機器學習功能就一定有 AI？下面就為大家一次過解答。 要解釋人工智能同機器學習嘅分別，首先就要回一回帶重溫歷史。如果有睇過幾年前《解碼遊戲》呢部戲，男主角 Alan Turing 一直都俾人叫做「電腦之父」，其實佢亦係第一個提出人工智能概念嘅人。佢喺上世紀 50 年代寫咗篇論文，用一個簡單測試去分辨機器識唔識得思考。方法好簡單，只要將相同問題搵人同電腦解答，得出嚟嘅答案係分唔到由邊個解答，就代表部電腦能夠思考擁有智慧，後世就叫呢個做 Turing Test。 呢個測試好有代表性，因為佢將人工智能嘅概念規範化，不過直到今時今日，都未有人可以百分百做到一部符合 Turing Test 要求嘅電腦，所以為咗貼地少少，有人就將人工智能定義收窄少少，只要電腦可以自行完成單一工作，而且做得比人類好，就叫人工智能喇！然後喺呢個狹義嘅人工智能定義下，又衍生咗機器學習呢個分類。1959年，當時喺 IBM 做工程師嘅 Arthur…

單係電話騙案已經好難防備，如果再加埋人工智能嚟扮聲扮口音，中招風險肯肯定大增。以為好難攞到你把聲？少年，你太年輕了。 而家最多人討論嘅欺詐科技，一定係 Deepfake 技術，透過 AI 模擬技術，就可以令浸浸、朱克伯格等名人，喺影片中講出你想佢講嘅說話，要製造災難性假新聞真係一啲都唔難，跟車太貼嘅個案亦只會愈嚟愈多。不過，現階段模擬像真度都仲有啲瑕疵，小心留意絕對可以發現唔自然嘅地方。 語音分析提升像真度 如果唔睇畫面，淨係聽聲又如何？相信會仲多人中招。好似今年三月英國一間能源公司嘅 CEO，就因為收到德國母公司上司一通電話，就將 200 萬港幣轉咗去匈牙利供應商嘅戶口。呢個 CEO 事後話騙徒唔單只把聲同佢上司一模一樣，而且仲連語氣、口音都無分別，所以就咁上當，如果唔係對方幾分鐘內又再要求過數令佢起疑，隨時會二次中招添。 欺詐案調查專家 Rudiger Kirsch 喺收到承保嘅保險公司委托，經調查後發現今次唔單只係一般電話騙案，仲係加入咗人工智能元素。由於保險公司從未處理過同 AI 有關嘅個案，所以先搵佢幫手。佢話自己都測試過一啲黑客用嚟模擬語音嘅軟件，像真度極高，而且唔難買到，所以預期呢類騙案會大幅增加。 其實上年網絡安全公司…

Fact check 真係好緊要，不過假新聞發佈速度咁快，唔係下下都 check 到。試諗下，新聞都咁難 Fact check，如果換成一條片，要睇下佢有無造假，就更加需要大量功夫啦！ 科技發展得咁快，而家開個手機 app 都可以隨時換臉，要變成明星定一隻兔仔都冇難度，最火熱嘅話題叫 deepfakes，就算真人無講過佢說話，都可以用 A.I. 將影片加工，做到真嘅一樣。其中一個 deepfakes 高手德籍華人科學家黎顥，最近接受訪問時就話佢愈做愈驚，仲喺上月中國大連舉行嘅世界經濟論壇搞咗個攤位，俾嚟參加論壇嘅國家元首同富豪「體驗」一下換面係幾咁容易，希望藉此提醒佢哋關注 deepfakes 問題。 黎顥接受訪問時話，原來好細個已對電腦影像有興趣，12 歲睇《侏羅紀公園》，對電腦可以畫出世界上唔存在嘅恐龍表示非常震驚，所以佢一直立志要從事電腦影像嘅工作，喺端士讀完碩士就加入咗電腦影像行業，代表作係後前製作幫《狂野時速7》加入大量 Paul…

上星期一份針對港台加密趨勢嘅調查報告顯示，近半數（48%）港台企業認為員工疏忽係數據安全嘅最大威脅。由於員工嘅安全意識不足，就算企業已安裝防火牆、防毒軟件，亦可能只係阻截到外來攻擊，但就未必能阻止員工「主動」製造漏洞，防止機密外洩。 過時防禦策略 唔少企業管理者可能都會問，點解投入咗大量資源喺網絡保安上，都仲係咁唔安全？其實同採用產品嘅防禦策略有好大關係。傳統網絡防禦方法係透過比對病毒數據庫資料，當發現網絡上出現被標記嘅行為，例如有病毒或惡意軟件企圖喺端點電腦進行安裝，又或有大量數據由內部網絡送出，先會觸發保安系統進行攔截。不過，黑客深明當中漏洞，於是透過改變攻擊模式，例如毋須安裝惡意軟件的無檔案惡意程式（Fileless Malware），或以不定時、每次只傳出少量數據嘅傳送模式等，將惡意傳輸隱藏於企業正常嘅網絡活動之中。更重要嘅問題係，當有事故發生，即使網絡保安系統有 log ，要喺短時間內以人肉搜尋方式完成作業，相信就連網絡保安專家都要投降。 分析行為調整防禦策略 其實只要借助 User and Entity Behavior Analytics (UEBA) 自動化記錄分析工具，唔單只可以好快咁搵出端點電腦嘅微細異常行為，更可以將事故發生時每部電腦及登入帳戶正在進行嘅活動，包括睇緊嘅網站、開緊嘅電郵，以及同網絡內電腦嘅互動，全部清清楚楚咁展示出嚟，對防止惡意軟件擴散及預防事故發生，都有好大嘅幫助。喺「Edvance Beacon 2019」安全峰會上，網絡保安專家將會親身示範點樣借助呢啲分析工具，去鎖定有問題嘅網絡活動，無論係內聯絡抑或雲端應用，都可以通過中央介面管理。作為企業管理人，又或係網絡安全把關者，就要即刻報名參加，喺採用自動化防禦產品前，都可以向人工智能借鑑，留意返一直遺漏嘅地方，緊急調整企業防禦策略，減少保安事故發生！ Edvance Beacon 2019日期：2019…

近年常常聽到「人工智能」一詞，好像潮語一樣，並代表著「高科技」的意思。一些產品含有自動調節功能，就以誇張宣傳手法說是「人工智能」，這根本不符合「人工智能」的定義。 「人工智能」已有幾十年歷史，早在八十年代初，電腦科學家便開始設計能學習和模仿人類行為的程式。在電影裏，如《Terminator》、《Matrix》或《Ex Machina》所描述的「人工智能」，都擁有觀察和感知能力，並可以做到推理和解決問題，這類可稱為「強」人工智能，但是現今技術水平仍未有效實現。 目前的科學研究工作都是集中在「弱」人工智能這部份，並取得重大突破。智能是從何而來呢？讓我們先理解「人工智能」、「機器學習」和「深度學習」的區別和關係。 「人工智能」的領域中，「機器學習」是其中一種方法；在「機器學習」的技術中，通過使用大量樣本作訓練而積累的智能，就稱為「深度學習」。 在使用電腦的過程中，大家會不知不覺地留下大量數據及電子足跡，這給予「深度學習」在訓練時所需之用；此外，系統運算速度的提升，令「機器學習」時間大大加快。綜合這兩個主要因素，終於令「機器學習」成熟起來，在「人工智能」的應用邁進了一大步。 同樣，近年一些高端網絡安全產品也採用「機器學習」去處理大量電腦使用者的日常行為，並作深入分析。即使黑客成功盜取了用戶的帳號及密碼，保安系統也會跟用戶日常使用方式作出對比，如發現有明顯偏差，就會發出警示或作出攔截。一幕幕兵賊鬥智（人工智能）的場面，已在網絡安全領域中展開。

隨著香港在日益互聯的環境中加速數碼轉型，保障高風險數據已成為一項超越傳統邊界防禦的必要任務。在我負責本地身份安全工作的角色中，有一個事實變得非常明確：身份已成為網絡安全的第一道防線。無論是人類身份（如員工、供應商、合作夥伴）還是非人類身份（如自動化系統），在人工智能驅動的網絡威脅日益加劇的時代，身份已成為新的攻擊媒介。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ 隨著自動化和人工智能的興起，身份生態系統在複雜性和規模上顯著增長。數以千計的身份需要在雲端、本地和混合環境中被安全管理，而機構必須意識到非人類實體同樣需要像人類身份一樣嚴格的治理。 逾七成機構未有移除離職員工權限 SailPoint 的研究顯示，72% 的機構曾意外授予對敏感數據的不當存取權限，超過 70% 的機構未能在員工離職後移除其存取權限，導致合規風險和潛在的資料外洩。這些數據突顯了即時可視性和自動化生命週期管理的迫切需求，以防止權限過度分配並降低身份遭入侵的影響範圍。 威脅形勢不斷演變，對手利用人工智能進行高度針對性的網絡釣魚攻擊、憑證竊取和即時身份濫用。傳統的靜態角色存取控制已無法應對這些動態威脅。香港的機構必須採用人工智能驅動的統一身份安全解決方案，持續分析存取模式、挖掘角色、偵測異常並即時調整權限。這種方法以智能自動化取代被動治理，減少攻擊面，並提升預先識別受損帳戶的能力。 許多機構擁有如個人識別資訊（PII）、敏感資料和財務數據等的關鍵數據。這類高風險數據必須有效治理，並應成為全面身份安全策略的第一步。若在治理生命週期中缺乏對敏感資產的可視性，當安全團隊在資訊不足的情況下運作時，可能導致合規漏洞。因此，了解誰在存取敏感數據以及其使用方式至關重要。將操作人員的背景資訊（如所屬部門、存取概況、地點或生命週期狀態）進行關聯，有助於區分合法與高風險的存取行為。 機構須採取統一身份安全策略 香港要求對敏感數據的存取進行全面可視化和問責的監管環境更增添了複雜性。機構必須採取統一的人工智能驅動身份安全策略，在機構變更發生時即時作出存取決策，而非依賴定期審查。這種主動的方法高度依賴維護良好且具背景資訊的數據，以建立和維持健康的存取模型，成為基於身份的存取的唯一真實來源。統一身份平台讓機構能夠主動監控敏感數據存取、執行最小權限政策並自動化修復流程。這種整合方法有助於加快合規準備並強化整體安全姿態。 展望未來，隨著高風險數據類型和身份（尤其是與物聯網和雲原生應用相關的身份）持續擴展，傳統安全模型將面臨更大挑戰。採用零信任原則，如最小權限存取、持續驗證和主動風險評估，不僅是防禦日益複雜攻擊的關鍵，更是推動安全創新和業務韌性的基石。 香港高風險數據安全的未來在於策略性轉變：在人工智能驅動的世界中，將身份視為真正的安全控制平面。能夠善用智能、適應性身份安全的機構，不僅能降低風險，更能建立持續信任、強化合規能力，並在日益數碼化的經濟中實現穩健成長。 撰文：SailPoint 香港、澳門及台灣副總裁戴健慶（Simon）欲觀看更多 Simon 撰寫的文章，可按此瀏覽。

2025 年即將過去，有公司發布過去一年度回顧，分析最熱門的網絡服務，以及過去一年的主要網絡趨勢、流量模式和網絡安全見解。其中 Google 和 Meta 繼續位居榜首，連續第四年成為全球最受歡迎的兩項網絡服務，而 ChatGPT 在蓬勃發展的生成式 AI 領域中保持首位。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 全球連通雲公司 Cloudflare 發佈第六份年度回顧，全面回顧 2025 年網絡運作情況觀察。報告亦聚焦最熱門的網絡服務，以及過去一年的主要網絡趨勢、流量模式和網絡安全的深入見解。 全球網絡流量按年增19% 網絡在個人及職業生活中發揮關鍵作用。在其顯著發展及重大技術變革的驅動下，今年社會對網絡的依賴程度產生顯著變化。全球網絡流量按年增加 19%。人工智能（AI）領域迎來重大變化和進階功能。 與此同時，網絡安全領域也迎來重要里程碑：後量子加密技術現已為…

2025 年，對第一線（DYXnet）而言，是承先啟後的一年，在鞏固傳統網絡與雲端服務優勢的同時，全面加速人工智能布局，以「AI+雲網安」多管齊下的策略，協助企業在瞬息萬變的數碼環境中穩步前行。這一年，第一線不僅延續了高可靠性的服務承諾，將網絡骨幹延伸至更多亞太熱點，更將人工智能從概念帶到實務，讓客戶真正感受到 AI 帶來的效率提升與商業價值。 網絡如磐石，五年零故障守護無虞 穩定如山，是第一線對每一位客戶的堅定承諾。2025 年，第一線第五度以完美姿態通過德國電信「T-Systems 零故障認證計劃」，連續五年獲得「零故障服務提供商」認證（Approved Zero Outage Supplier）。這項全球供應商的「壓力測試」，涵蓋危機應變、供應鏈管理與維修保養等全方位評估，第一線能夠屢戰屢勝，不僅彰顯其網絡服務已躋身世界一流，更成為香港企業出海的堅實後盾。 在基礎設施層面，第一線亦保持持續擴張節奏，全年優化全球骨幹網絡，新增及升級多個亞太核心節點，其中包括將 PoP 服務正式覆蓋至印度孟買，並同步提升東南亞與大灣區節點的連接速度與穩定性，讓企業無論身處香港、內地還是新興市場，都能享有同樣低延遲、高可靠的跨境連接，為客戶出海提供更強大的數碼後盾。 國際級認證與獎項，肯定AI前進方向 在人工智能領域，第一線更獲得里程碑式的國際認證──由全球領先的認證公司 SGS 頒發 ISO/IEC 42001…

隨人工智能（AI）、自動化與網絡犯罪供應鏈日趨成熟，網絡犯罪將變成全面工業化。Fortinet 預計將出現新一代攻擊手法，如專門設計、支援網絡犯罪營運的 AI 代理程式，而網絡安全的勝負，在於將情報轉化為行動的速度，正如 Fortinet 北亞區資訊安全總監鄺偉基（Daniel）所言：「時間性最緊要！」 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 2025 年 AI 及自動化發展日益蓬勃，Daniel 指出，現時以 AI 為基礎的釣魚電郵已幾可亂真，能做到以目標為本，網絡犯罪即服務（Crime as a Service，CaaS）越來越成熟，甚至變為行業。Daniel 強調，Fortinet觀察到「攻防速度戰」的形勢越趨明顯，黑客透過 AI 增強攻擊效率，防守方亦必須以…

代理式人工智能（Agentic AI）近年成投資焦點，超過一半亞太地區與日本企業計劃於 2026 年底前部署。UiPath 近日公布 2026 年六大關鍵趨勢，相信 AI 會進一步帶來投資回報及擴大業務影響力，未來職場工作將由人類、人工智能代理及機械人分擔，「協調」將會成為企業重點。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 要提高生產力、效率，工作流程順暢且自動化，UiPath 香港高級銷售工程師劉銘賢指出：「唔係所有位都擺 AI 就得。」背後尚有各式各樣的系統、API，故必須引入「協調」概念。即使企業想擴大規模，「唔一定要用好多 Agent，但要協調」。 UiPath 大中華區區域副總裁陳名璋則認為，未來職場將由人工智能代理（AI Agent）負責思考，機械人（Robot）負責執行，而人類（People）則負責領導，能夠協調三者的完整解決方案是未來趨勢。 預測 2026…