雲端安全解決方案供應商 Barracuda 日前公布一項關於惡意機器人程式（Bad Bots）及自動化攻擊演變模式的報告，探討網絡流量模式的轉變和機器人行為，透過分析機器人攻擊的實際例子，了解自動化攻擊的最新趨勢。報告揭示，機器人程式佔用近三份之二的總網絡流量，而電子商貿應用程式及登入門戶，是先進機器人程式持續攻擊的主要目標。 《機器人程式攻擊：主要威脅和趨勢觀察報告》以網絡機器人行為和偵測的實際例子分析最新網絡流量趨勢，Barracuda 研究人員分析 2021 年 1 月至 6 月的網絡流量模式，包括惡意機器人程式相關的網絡流量、起源、每日攻擊次數和規律，同時剖析真實案例，發現機器人程式佔用近三份之二的網絡流量，其中惡意機器人程式佔總流量達四成，當中包括網絡爬蟲、自動攻擊程式等先進機器人程式。 報告亦指出，67%惡意機器人網絡流量由北美地區輸出，並主要來自公共數據中心，歐洲及亞洲地區分別佔 22% 及 8%。機器人流量主要來自 AWS 及 Microsoft Azure 兩大公用雲端，兩者比例大致相約。來自歐洲的惡意機器人程式流量，部分更有可能源自網絡供應商或住宅 IP…

隨物聯網、雲端運算、新DevOps流程應運而生，既迎來新機遇，亦減低了可見度形成新漏洞，黑客不再只局限於惡意軟件、供應鏈威脅及內部攻擊。為更有效對抗日新月異的威脅，有行業分析師指出採用新興的網絡偵測與回應(Network Detection and Response，NDR)，是企業保障資安的首要任務。 企業想從網絡流量發現異常及加以反應，以往可能需要多種系統，但現今只需採用NDR，即可在單一系統中綜覽網絡上的威脅態勢。所謂NDR，即利用即時側錄或截取的網絡流量，透過機器學習或人工智能機制，加以解析流量的中繼資料(Metadata)，從而尋找異常行為。此類新興防護措施，與近年較多企業偏重的EDR(Endpoint Detection and Response)概念相同，同樣要達致「偵測」與「回應」，不過EDR是透過端點的層面下手，NDR則是透過網絡流量。 Arista與SiS攜手合作，為發展NDR 揭開新一頁 因應現代IT環境不斷演變，並非每個異常活動都是惡意，亦並非每個惡意活動都是異常，系統必須具備區分好壞的能力。以「工作如人腦」為賣點的Arista Awake Security與SiS攜手合作，為發展NDR 揭開新一頁，僅在幾秒內即能完成「偵測」及「回應」。Awake Security的NDR系統有如人類思維，利用感官及認知識別危機並做出反應，分析涵蓋「新網絡」，包括數據中心、校園、物聯網、IoT以及雲端工作負載網絡和SaaS應用，解析超過3000個網絡通訊協定(Protocols)並處理第2層到第7層數據。 系統由全球首創的私隱意識安全決策「Ava」支援，結合幾種不同人工智能技術，數據基礎設施比其他現代安全系統能截取、處理和儲存多100倍實時數據，在網絡安全、分散式運算等領域更擁有超過100項美國專利。 獨立機構Tolly Group早前曾測試5種攻擊場景，均是NDR需要應付的主要問題，包括偵測物聯網威脅、數據盜竊和外洩、內部威脅及認證竊取，結果Awake Security能識別所有攻擊場面，惟同類型產品不但只能識別2種，更產生逾50個無效警報，遠比Awake Security僅1個為多。對企業而言，產生過多警報百害而無一利，Awake…

有調查指，全球每 11 秒便有機構受勒索軟件攻擊，平均勒索金額高達 200 萬美金，導致企業平均 downtime 23 日。有駭客甚至針對 backup 及雲端數據展開攻擊，即使有備份都恢復不到數據。 針對一般企業應對駭客攻擊的不足之處，數據保護領域先驅 Veritas 香港及澳門總經理 Willie Hung 表示，由於企業儲存的數據資料愈來愈多，儲存於 premises、cloud 甚至 edge server，因此被駭客攻擊的…

網絡安全研究員警告，雖然最近有不少知名的勒索軟件集團消失無蹤，但同時亦有新力軍加入，當中有四個新興勒索軟件集團非常值得注意，好有可能成為下一個REvil、DarkSide，成為企業網絡安全的重大威脅。 勒索軟件是現時全球企業面臨的最危險網絡攻擊之一，因為犯罪分子不但會加密企業的資料庫及網絡設備，更會以所取得的機密數據向企業敲詐，勒索數以百萬贖金。由於贖金收益龐大，因此吸引不少網絡犯罪分子加入，企圖在市場上分一杯羹，再加上有犯罪分子會提供 RaaS（Ransomware-as-a-Service）服務，將勒索軟件租借給其他不懂編程及編程的用家，因此要加入也不難。 雖然近月一些知名的勒索軟件集團似乎消失，部分更盛傳已被執法機關取締，但 Palo Alto Networks 安全專家警告，新或舊的勒索軟件集團正在填補市場上出現的空位，當中有四個集團特別值得關注。 LockBit LockBit 成立於 2019 年 9 月，提供 RaaS 服務，自從今年推出 LockBit 2.0 後，隨即引起犯罪分子的注意。新版本提供更多功能，而在更在數個月之間成功入侵了…

Microsoft 即將為 Office 365 用家提供進階電郵防護服務，用家可以預覽被隔離電郵的內容，系統會抽走一切有可疑的圖像、檔案及追蹤 pixel，確保用家不會因為打開電郵而中招，而發信者亦無法通過 pixel 得知電郵有否被打開，保障用家的私隱。 多項研究發現，9 成以上網絡入侵事故由釣魚電郵發起，因此攔截可疑電郵便非常重要。不過，由於攔截準確度並非百分百準確，加上企業員工因工作需要 (如人事部收到求職信)，即使電郵有可疑被隔離，亦必須要打開閱讀，所以在安全上仍然存在漏洞。Microsoft 即將於 Microsoft Defender for Office 365 新增的預覽隔離電郵新服務，便可有助企業版用家解決以上難題。 預覽電郵的運作原理非常簡單，如果用家想打開被隔離的電郵，Office 365…

研究發現，71% 企業或機構曾在過去一年遭受商業電郵詐騙攻擊 (BEC)，而美國 FBI 在過去一年接獲的 19,369 求助中，計算中企業或機構的累計損失高達 18 億美元，屬 2020 年最昂貴的網絡攻擊。而要阻止 BEC，不能單靠電郵防護系統或員工，更重要是結合行政管制政策，全方位堵塞漏洞出現。 商業電郵詐騙攻擊 (Business Email Compromise) 的攻擊手法大致可分為三類，分別是假扮寄件人，或盜用帳戶進行各種詐騙手段，例如轉帳金錢、開啟釣魚網站連結或打開惡意軟件。BEC 相較一般釣魚電郵的不同之處在於它並非漁翁撒網，而是有目標地攻擊企業或機構內的職員。為了假扮成公司內的高層或員工，BEC 罪犯通常會潛伏在內部網絡或電郵系統內一段較長時間，以了解內部架構、生意夥伴的合作業務等情報，甚至偽裝目標的慣常用字，提高詐騙電郵的成功率。以涉及金錢轉帳的騙案為例，日本媒體 Nikkei…

新冠疫情不單只加速企業數據轉型，亦同時加速尋常百姓使用網上服務比例，例如網購、線上學習、收睇網上節目、視像聚會等等，網絡攻擊的機會大增，大部分黑客並非採用石破天驚的新手法入侵，而只是稍稍改動現有攻擊方式，又或作出掩護攻擊，例如以 DDoS 攻擊分散安全團隊的注意力，乘機潛入內部網絡安裝各種惡意軟件等。而在疫情爆發的 18 個月期間，大家應該汲取教訓，改變網絡安全防禦的心態。 不少企業被迫使用遙距工作模式，讓員工在家工作，因此針對雲端服務攻擊的頻率愈來愈高。最常見的方法是通過釣魚電郵竊取帳戶登入資料，從而盜取數據及執行勒索程式，這些攻擊都有可能影響業務流程和商譽。員工需要持續的安全意識培訓和更新設備系統，令遙距工作也能得到一定的安全保障。引入機器學習和分析數據傳輸，是維持網絡最佳狀態的必要元素，同時收集到的資料亦有助安全團隊快速因應變化作出反應。 既然企業必須採用雲端應用服務，因此必須為安全遷移做足準備，最基本要保持所使用的應用服務在最新系統版本，以及採用有信譽的服務供應商。而在轉移雲端之前，亦有一些安全建議可以參考。 慎選供應商：確保雲服務供應商將安全放在首位，最好能將現有數據中心安全性擴展到雲端服務。這樣做可以縮短安全團隊的學習時間，減少錯誤發生，並可以在物理和雲基礎架構採用相同的開發和部署策略。 釐清服務協議：就停機時間、修補漏洞和安全更新達成嚴格的安全服務級別協議 （SLA），確保供應商如何處理 DDoS 攻擊或數據外洩，以掌握清晰的處理流程。 加密至上：確保服務供應商支援最高級別的加密及身份驗證技術，有助減少入侵及，而在即使資料外洩，黑客也無法輕易破解。 雖然要阻止網絡入侵，很多時都要依賴網絡安全工具及人工智能技術，不過最有效的安全策略卻是創建網絡安全文化，讓員工領略強密碼和多重身份驗證的好處，才可真正改變他們日常使用密碼的習慣。而在家庭方面，物聯網（IoT）設備極可能是一大弱點，因為一般家庭用家偏用使用出廠密碼，這種習慣將讓黑客可以輕易入侵，造成財物或私隱外洩等損失。 對於投放了各種先進安全工具的企業來說，仍然必須定期審查和更新安全政策以阻止攻擊者找到新的突破口入侵。正因為雲端應用服務是不可抗逆的發展趨勢，要善用雲的靈活性，便必須同時重視雲的安全性。 資料來源：https://bit.ly/3mdlwDm

正所謂「敵暗我明」，敵人暗中在策劃的行動難以預計，但即便如此，在明的調查一方也不可能公開地表明：「我懷疑緊你同查緊你！」不過最近一名研究人員竟然發現， FBI 恐怖分子篩查中心（Terrorist Screening Center, TSC）的數據緩存，可在沒有密碼或身份驗證的情況下讀取！ 該名研究人員透露，早前發現了一個聯邦恐怖分子觀察名單，內含 190 萬條紀錄，這些紀錄可在沒有任何安全保護措施下直接在線上獲取，而國土安全部 (Department of Homeland Security, DHS) 在獲悉事故後，有關數據仍然持續在網上暴露了足足三周的時間。 Comparitech 的安全研究主管 Volodymyr Diachenko 在…

認真大件事，美國 Dallas 警方在今年四月一次數碼轉移作業中，竟然有 22TB 資料不翼而飛！當中包含大量案件調查的相、片、錄音同口供，雖然最後搵得返 14TB，但仲有 8TB 數據流失。成件事錯在負責轉移工作的 IT 人員未有跟足作業流程，今次點收科？ 不少企業都在進行數碼轉型 (Digital Transformation)，當中有不少原因需要同時轉移數據 (data migration)，例如採用更先進的儲存陣列、由本地數據中心轉移雲端數據庫，又或將應用程式轉移至另一個工作環境等等。不過，部分企業管理者認為數據轉移只是簡單工作，情況就有如硬碟抄硬碟，㩒幾個掣就等完成。實際上數據轉移工作非常複雜，因為新的基礎架構必定要舊系統有分別，而且在數據轉移前亦必須確認現有數據的完整性，否則在過程中絕對會發生意外，或出現數據轉移不完整情況。業內人士估計，即使只是小企規模，規劃數據轉移的事前作業至少要花一天時間，大型企業更可能要數個月以上，反覆驗證所有流程後，還必須由專業人士嚴格執行，才能確保百無一失。 今次 Dallas 警方的數據遺失事故，便由於執行轉移作業的IT員工出錯。有關部門在今年四月開始，由雲端數據庫轉移至當地數據中心，起初公布的損失數字高達 22TB，當中包括 2020…

人工智能可取代大量人力工作，但與此同時好多人最驚 AI 連人力市場都一併取代。到底廣泛使用AI會否增加失業率，還是可以提高個人生產力？就要視乎雇主同僱員點樣應對這種變化。 軟件開發商 InRule 最新一項調查發現，隨著機器學習（Machine Learning）和其他形式的人工智能應用愈趨普遍，近三分之二的企業決策者擔心工作不保。他們不僅擔心輸給機器人，同時亦憂慮人工智能可能存在數據分析缺陷或判斷錯誤，導致他們使用了錯誤的分析作決策，有可能被追究責任。研究員認為這種想法源自決策者對人工智能的誤會太深，他們仍以為人工智能必須由數據科學家等專家才能駕馭，同時仍從取代人類勞動力去評估AI的「危險性」，因此打從心底對AI存有戒心。事實上，人工智能並不一定擔當淘汰人力的壞角，它可以幫助組織各級員工，提高他們的生產力。 SymphonyAI 的專家 Pradyut Shah 說，當企業或組織決定引入人工智能時，它不可能一開始便懂得自己要做什麼事，反而須由人去教懂它。這方面數據科學家將承擔大部分責任，但打後人工智能便會交由低級別員工管理，擔起重複性及無聊的任務。在已經受到 AI 影響的員工中，75% 的人表示 AI 正在幫助他們做出更好的決策，而且不少人認為人類和 AI 合作，雙方都會獲得提升。專家認為單純為了減少人手而部署 AI…