人工智能（AI）浪潮席捲全球，由個人用擴展到企業用，AI 既成企業推動業務不可或缺的一部分，同時為企業帶來數據外洩等隱憂。本地專業 IT 解決方案供應商 Amidas 深明企業需要，開發首個自家產品 Amidas AI，為企業建構獨家資料庫，將 AI 變成最熟悉企業內部的「超級員工」。透過 Amidas AI，管理層可掌握員工使用 AI 狀況、敏感資料使用權限等，助企業進一步提升工作效率之餘，又能確保數據安全，達致智能化營運。 提升 AI 效能　兼顧數據安全 為免競爭力下降，不少企業已應用最基本的問答式 AI，惟經過數年時間後，企業都期望使用 AI…

在當今節奏急速的業務環境中，企業需要一個高效且安全的網絡來支持混合工作模式，應對物聯網（IoT）設備的快速增長及數碼轉型的需求。領先全球的雲網絡解決方案供應商 Arista Networks 推出其 Cognitive Campus Network，內建 Arista Multi-Domain Segmentation Service™ (MSS)（多領域分割服務），僅需端到端添加 Arista 交換器即可在現有園區網絡上實現智能化，高安全且易於管理的解決方案。 這不僅大幅降低運營成本，提升員工生產力，還能保護您的業務免受網絡威脅，而使用MSS無需複雜的專業知識，亦無需全面替換基礎設施。Arista Cognitive Campus 讓企業輕鬆實現零信任網絡，加速市場反應、增強客戶信任並提升競爭優勢，助您專注於業務增長。 智慧園區網絡：無縫升級現有網絡，應對新時代挑戰 隨著混合雲架構、遠程工作模式及大量…

企業開源解決⽅案供應商紅帽，正式推出紅帽企業 Linux 10，屬全球領先企業 Linux 平台的新版本，旨在應對混合雲時代動態需求與 AI 變⾰浪潮。紅帽企業 Linux 10 不僅是版本升級，⽽為企業 IT 提供策略性和智慧性的⽀柱，以應對⽇益複雜的環境、加速創新，同時為未來建立更安全的運算基礎。 紅帽企業 Linux 副總裁兼總經理 Gunnar Hellekson 表⽰：「紅帽企業 Linux 10…

在科技浪潮不斷推動下，生成式人工智慧（Generative AI）迅速成為企業與教育領域的數位轉型關鍵。其憑藉強大的自動生成能力，不止突破傳統運作框架，更為工作效率和創意提供了無限可能。近日，筆者與團隊有幸蒞臨 Google 香港辦公室，親身體驗 NotebookLM、Veo 等多款前瞻性 AI 工具，使我深刻體會生成式 AI 對組織競爭力的深遠影響。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ AI 成為實務利器　打造智慧學習場景 以往，人工智慧在企業的應用往往停留在概念與研發階段，研究人員專注於演算法優化與數據模型訓練，但真正融入日常營運的案例並不多。生成式 AI 的出現解開了這一局面，憑藉其「即用即配」的特性，從行銷宣傳到銷售分析，再到軟件開發，生成式 AI 正在為企業提供切實可行的解決方案。 在市場行銷領域，傳統的文案撰寫與視覺素材設計往往需要數天才能完成。如今，行銷團隊只需在 AI…

UiPath 上周在香港舉行了年度 Agentic Automation Summit，正式推出其新一代企業級代理式自動化平台——UiPath Platform，利用代理式自動化（Agentic Automation）融合人工智能代理（AI agents）、機械人（robots）及人類專業知識，協同優化企業工作流程，推動業務革新與增長。而與 UiPath 合作多年的國泰航空，亦分享其與 UiPath 合作的成功經驗，展示代理式自動化在提升客戶體驗、安全合規、營運效率及生產力方面的顯著成效。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 所謂代理式自動化，即是將成熟的機械人流程自動化（RPA）、人工智能模型及人類專業知識整合於統一工作流程中，使人類、機械人及 AI 代理能協同工作，實現智能、適應性及可管理的流程，提升企業效率與可靠性。這種模式不僅強化自動化的能力，更確保其值得信賴與安全。 UiPath Platform是首個專為代理式自動化打造的企業級平台，核心由全新協調層 UiPath Maestro…

香港特別行政區立法會早前通過《保護關鍵基礎設施（電腦系統）條例》（以下簡稱《條例》），並預計明年 1 月 1 日實施。《條例》重點要求八大行業的企業進行全面風險評估，以識別高風險區域並採取相應安全措施。針對關鍵基礎設施訂立保障條例，八個規管界別包括：能源、資訊科技、銀行和金融服務、交通、醫療保健、通訊及廣播等，以維持關鍵社會和經濟活動。 新例下這些機構企業營運者要遵守法定責任，分為三大類：架構、預防、事故報告及回應，當中又包括：設立電腦系統安全部門、報告關鍵電腦系統的重大變化、制定安全管理計劃和應急計劃，如至少每兩年參與一次安全演習。條例亦訂明，若營運者未履行法定責任，最高可罰款 500 萬元及每日額外罰款 5 萬至 10 萬元。 馬凱雯指出並非所有系統都是「關鍵電腦系統」，企業先要做的是預先找專家為作全面風險評估，並列出一些高風險項目，降低黑客入侵風險。 尋找專家團隊 預檢系統安全基礎合規 Thales 應用與數據安全業務區域銷售總監馬凱雯（Sabrina）指出，《條例》所涉八大行業並非所有電腦系統都屬「關鍵電腦系統」，由於條例針對公司作監管，因此條例生效前，企業需要指派內部團隊或外判專家對系統全面評估，列出高風險項目，並檢查及降低被黑客入侵風險，尤其需重視分散式阻斷服務（DDoS）攻擊的潛在威脅，以及數據安全的整體防護，確保數據得到妥善保護。 Sabrina 提到，目前政府籌劃中的專責辦公室將根據企業的設施核心功能、系統中斷時可能造成的影響，以及營運商對系統的依賴程度等因素，判斷是否將企業的系統指定為「關鍵電腦系統」。因此，對已具備基礎保安措施的企業，現階段只需進一步檢視並提升現有系統安全性。特別是針對關鍵基礎設施的網絡韌性和數據傳輸加密（如國際標準的 TLS/SSL…

香港《財政預算案 2025》正式出台後，財政司司長陳茂波明確指出，人工智能（AI）、智慧製造與機械人技術，將是驅動經濟轉型的關鍵引擎。這份政策文件既為本地科技企業開闢了新前景，同時也帶來諸多考驗。 值得關注的是，工業貿易署近期對「BUD 專項基金」及「EMF 市場推廣基金」的資助條件作出調整，企業配套資金比例從 1:1 提高至 1:3，首期撥款比例更大幅下調至 20%。再加上政府擬在兩年內精簡一萬個公務員崗位，這些變化無疑為科技產業帶來更大挑戰。在此環境下，業界該如何轉危為機，開創新局？ 政策與產業契機 儘管部分補助政策趨嚴，新預算案仍為科技領域注入多項重要支持。亮點措施包括成立規模達 10 億港元的「香港人工智能研發中心」，以及撥款 1 億港元推行「智能製造升級試點計劃」。研發中心將促進 AI 技術從基礎研究到商業應用的完整發展，而升級計劃則為企業提供最高 25 萬港元的補助，助力改造智能化產線。 此外，規模達…

隨著生成式 AI 在香港日益普及，越來越多機構開始探索利用 AI 提升競爭力和促進數碼轉型。個人資料私隱專員公署（私隱公署）發布《僱員使用生成式 AI 的指引清單》（《指引》），以協助機構制定員工使用生成式 AI 的內部政策，保障個人資料私隱。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 私隱專員鍾麗玲表示，人工智能安全是國家安全的重要領域之一，國家一直強調發展與安全並重。為貫徹落實這一精神，私隱公署發布《指引》，以促進 AI 在香港安全健康地發展。 《指引》建議機構在制定內部政策時，應涵蓋以下內容： 獲准使用的 AI 工具和用途：明確指定可使用的生成式 AI 工具（包括公眾可用及內部開發的工具），以及允許的用途，如起草文件或總結資訊。個人資料保護：提供清晰指示，說明可輸入的資訊種類和數量，特別是涉及個人資料時須格外謹慎。合法使用和預防偏見：僱員不得利用 AI…

現今企業需要做到快速部署，同時提升資料防護能力，應對勒索病毒攻擊、資料洩漏，以及業務中斷風險。Synology 群暉科技針對香港企業資料保護市場，推出 ActiveProtect 備份專用一體機，協助企業做到以上目標。另外，隨著世界備份日（3 月 31 日）臨近，Synology 也呼籲中型至大型企業要更積極防範資料損失、洩漏和勒索病毒的事件發生。 Synology 獲全球逾半數《財富》500 強企業信賴，管理超過 520 EB（艾位元組）數據，覆蓋 1,300 萬部伺服器，並累積保護超過 2,500 萬個工作負載。 港企資料安全形勢嚴峻 2024 年，香港不少企業頻繁遭受網絡攻擊，導致大量個人資料外洩，當中有非牟利機構遭遇黑客攻擊，引致大量數據被盜取，受影響的個人資料更以數十萬計。同年，亦有私營機構遭勒索軟件入侵，導致大量客戶及內部員工資料資料遭到洩漏。這些事件突顯企業需建立完善的資料備份與防護機制，以防範網絡威脅。…

Arista Networks 作為雲端網絡解決方案的領導者，推出了其創新的零信任架構，旨在應對當今企業面臨的複雜網絡安全挑戰。這一強大的三層防禦系統通過利用 AI 驅動的能力顯著提升網絡安全性。 應對現代網絡挑戰 當前，企業正面臨日益複雜的網絡威脅，包括零日攻擊和進階持續性威脅（APT），同時還有不斷增長的動態接入需求（如遠端工作、IoT 設備和 AI 模型）。傳統的基於周界的安全措施，包括防火牆和 SIEM 系統，已無法有效對抗分散式攻擊的普遍性。缺乏對內部威脅的細粒度微分段保護進一步加劇了數據洩漏的風險。 為了應對這些挑戰，全球許多關鍵基礎設施的企業選擇與 Arista 合作，實施主動式威脅檢測和響應能力，簡化手動操作，確保即時、全面的網絡保護。 Arista Networks 香港及澳門總經理吳家輝（Francis Ng） 表示：「憑藉超過…