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。

網絡安全解決方案供應商 Sophos 發布《2026 年 AI 安全報告》，揭示黑客正將人工智能（AI）實際應用於網絡攻擊中，原本需時數星期的攻擊流程現在可大幅縮短至數日完成。報告指出，對網絡犯罪而言，現階段 AI 能顯著加快攻擊速度，並增加了以身份作為主要初始存取途徑（IAV）的攻擊。但在創造全新的攻擊類型方面，AI 的應用仍有限。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 報告建基於 Sophos X-Ops 託管式偵測與回應（MDR）團隊處理的攻擊個案、SophosLabs 分析、Sophos Counter Threat Unit（CTU）威脅情報、Sophos AI 研究，以及從全球超過 62.5 萬名客戶的端點和網絡觀察所得的研究結果。 《Sophos 2026…

近年販售入侵工具的黑客爭相標榜內置人工智能功能，最新登場的 Dolphin X 遠端木馬程式（RAT）便是以「AI Profiler」功能作為賣點的工具，聲稱能為受感染電腦自動評分，協助網絡犯罪份子按優先次序攻擊目標。這種將 AI 用於「篩選受害者」而非直接發動攻擊的手法，再次引起業界對 AI 工具被濫用的關注。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 逾 300 項功能涵蓋 9 款瀏覽器 安全公司 Varonis Threat Labs 研究員…

OpenAI 近日承認，旗下用於內部網安測試的一個自主 AI 代理，在受控環境中意外「失控」，並突破隔離機制，入侵 AI 開源平台 Hugging Face 的基礎設施。OpenAI 形容，今次事件屬於「前所未有的網絡安全事故」，反映出高能力 AI 模型在長時間自主執行任務時，可能出現超出人類預期的行為模式。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ Hugging Face 本身並非一般的 AI 公司，而是一個深受業界歡迎的開源人工智能平台，讓研究人員、開發者和企業可以分享、託管及使用模型、資料集和相關工具。由於平台聚集了大量 AI 社群資源，Hugging…

香港電訊舉辦一連五日的 Tech Week 2026，並發布最新企業人工智能（AI）應用調查結果。調查顯示，AI 正迅速成為企業發展的核心工具，不僅已有企業落地應用，更有超過八成受訪機構計劃於未來 12 個月增加 AI 投資。 根據調查，約 67% 受訪企業表示已採用、試行或正計劃導入 AI，其中大型企業的採用比例達 79%，明顯高於整體水平。企業導入 AI 的首要動機為提升營運效率，比例遠高於日常流程自動化（11%）及成本節省（11%），反映企業更重視 AI 帶來的整體業務效益。 想知最新行內動態？立即免費訂閱！ 儘管企業投資意欲強勁，但在實際部署上仍面對挑戰。約…

有網絡安全專家指出，亞太區企業普遍存在「假韌性」（Resilience Illusion）現象，雖然 90% 企業領袖認為自己已準備好應對網絡攻擊，但只有 69% 認為可達到復原時間目標（RTO）。一旦在事故出現時復原失敗，影響將會透過跨境業務網絡進一步放大。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 不足三成企業　能完全復原受影響數據 Veeam Software 產品策略副總裁 Rick Vanover 在外國媒體上撰文，指出亞太經濟合作組織（APEC）中的 21 個成員，為全球貢獻了約 60% GDP 及 47%…