最近有研究人員在軟體開發套件（Software Development Kit, SDK）中，發現有專門針對流動裝置的自定義 WhatsApp 構建 Triada 惡意木馬程式。Triada 早於 2016 年被 Kaspersky 研究人員發現，如今再次出現，今次被發現隱藏於一個 WhatsApp 改良版應用程式、名為 FM WhatsApp 的應用程式的廣告組件中。 該惡意軟件為受害者帶來大量不需要的木馬病毒，最新版本的 Triada…

網絡威脅無孔不入，其中透過電郵入侵更是常見的手法，在疫情影響下，對網絡及雲端環境的依賴，令危機擴大。電郵安全公司 Green Radar 劍達（香港）有限公司發表香港首份電郵威脅指數報告，第二季指數顯示為 63 分（最高為 100 分），反映企業面臨的風險水平維持高位，當中釣魚電郵（Phishing Email）及商務電郵詐騙（BEC）處於高風險水平，惡意軟件（Malware）的威脅則處於中風險水平，企業應保持高度警覺。 Kenneth 指，商務電郵詐騙（BEC）屬新型威脅，處於高風險水平。 報告公布 2021 年第二季度首個電郵威脅指數 Green Radar Email Threat Index（GRETI），有別於一般以全球數字作基準的分析，Green Radar…

65 個採用 Realtek 開發者套件嘅 IoT (物聯網) 產品生產商今次大件事，由於套件存在漏洞，可讓黑客通過網頁版管理介面遙距入侵產品，所以超過 200 款產品都有問題，受影響品牌包括 Asus、Belkin、D-Link、Netgear、ZTE 等等…..用家快啲檢查下有無更新檔喇！ 不少 IoT 產品都有採用 Realtek 的開發產組件 (SDK)，但有 IoT 安全研究員就發現，它的網頁版管理介面存在漏洞，由於可令大量面向互聯網的無線產品如家用 router、隨身…

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…

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…

網絡安全公司 Sophos 發表研究報告，指出網上遊戲社交平台 Discord 被濫用上載惡意軟件的情況大增，研究員偵測到的惡意軟件數量較去年同期飊升 140 倍，而且惡意軟件如果未被舉報或刪除，將可長久存在於平台上，玩家如誤信這些被包裝成遊戲數值修改器或免費道具的惡意軟件，便有可能下載使用，為黑客大開入侵之門！ Discord 是一個社交平台，創辦人在成立之初標榜為網絡遊戲玩家服務，讓玩家可以通過平台，在打機時進行語音聊天，亦可在聊天室與其他玩家分享打機心得。而在新冠疫情下由於全球各地都有限聚令甚至禁止市民外出，不少人轉移上網打機，令 Discord 用家數量直線上升。除此之外，其他網民亦開始利用平台辦工，例如進行線上會議等，Discord 即乘機轉型，轉移為更多網民服務，據指會員數量在過去一年大增一億。 Discord 快速冒起，自然引來更多黑客注意，借助平台擁有大量網絡遊戲玩家的「優勢」，將惡意軟件包裝成玩家有興趣下載的內容，例如遊戲數值修改器，讓玩家可作弊提升角色能力及取得稀有道具；又或癱瘓對手遊戲程式，讓玩家可享有比對手更快的連線反應，甚至將對手從虛擬遊戲房間踢出局等。始終玩家的課金能力以至打機技術各有不同，部分輸在起跑線的玩家，便希望能通過其他方法戰勝對手，因此研究員認為不少玩家都會上當，下載安裝這些惡意軟件。從數字上亦反映出被濫用的實況，研究員指平台上存在的惡意軟件數量較去年同期大升 140 倍，而存放著這些惡意軟件的IP更多達 17,000 個。 至於惡意軟件的種類，研究員說以帳戶竊取為主，例如記錄玩家輸入的密碼，其他還有截取網上理財的資料及木馬程式，專家警告如屬木馬程式，更代表黑客可隨時加入更多惡意功能，對玩家造成更大的損失。 Discord…

再有調查發現，愈來愈多黑客利用開源 Python 套件倉庫例如 PyPl 作為散播惡意軟件的工具，所使用的手法包括串字錯誤 (typosquatting)、依賴混淆 (dependency confustion) 或社交工程 (social engineering)，開發者如果隨便下載有問題的套件使用，廣大客戶將會受牽連！ 供應鏈攻擊 (supply chain attack) 是近年黑客愛用的其中一種網絡入侵方法，因為黑客只須入侵開發者的上游服務供應商，之後就可以感染其客戶及用家，性價比極高。供應鏈攻擊可以分兩種類，一種是非法入侵官方伺服器，利用其服務的漏洞發動攻擊，或將惡意軟件替換成官方的更新檔，借助自動更新功能大規模感染下游客戶的電腦設備；另一種則毋須入侵，黑客可以將惡意軟件偽裝成存放於開享資料庫上的共享套件，再靜候獵物上釣，而今次由 JFrog 網絡安全研究員發現的情況就屬於後者。 專家解釋，開源資料庫一般缺乏自動化安全控制功能，未有詳細驗證用家上載的共享檔案是否含有惡意功能，因此如應用服務開發者未有對共享檔案進行安全檢測就使用，便有可能直接將惡意功能引入自家的軟件中，推出後便有很大影響。JFrog 便在知名…

黑客為了避過電郵防護系統攔截，花招百出。最新方法是以多個壓縮檔及混淆化 (obfuscated) 含有下載惡意負載功能的 JavaScript，令防護系統誤會是正常電郵而放行，最終在電腦內安裝 BazarBackdoor 後門程式，企業一旦受感染，黑客就可在內部網絡為所欲為。 網絡安全公司 Cofense 警告，木馬程式 Trickbot 開發者又再利用新方法，提高 BazarBackdoor 惡意軟件避開電郵防護軟件攔截的成功率，而且手法更非常迂迴及複雜。Cofense 專家指出，他們是於今年 6 月 5 日世界環境日捕獲這次新攻擊。黑客在當時向不同企業發出有關世界環境日的釣魚電郵，內裡含有兩個分別為 ZIP 及…

一個存在了近 16 年的打印機驅動程式漏洞，最近被網絡安全組織 SentinelOne 公諸於世，受影響的打印機品牌包括 HP、Samsung 及 Xerox，只要黑客取得本機帳戶登入資料，就可借漏洞提升至最高權限，過程中完全毋須電腦用家參與，而且防毒軟件亦無法阻止其他惡意軟件繼續進入，估計有數以百萬計用家有被入侵風險…… 由 SentinelOne 發現的有問題打印機驅動程式檔名為 SSPORT.SYS，專家發現只要它被安裝在 Windows 作業系統後，即使在未有接駁打印機的情況下，每次開機時都會首先被執行，因而成為絕佳的攻擊弱點。發動攻擊的必要條件是黑客必須首先取得本機的基本帳戶權限，然後就可利用漏洞引發緩衝記憶體溢滿 (buffer overflow)，進而提升至最高帳戶權戶，於 Kernel mode 執行惡意編碼，從而繞過防毒軟件的攔截，繼續引入其他惡意軟件。 專家指出，當黑客提升帳戶權限後，就可安裝任何程式、編輯電腦內的檔案，甚至執行加密程序，後果可大可小。而又因為…

網絡安全行業現時非常看重「零信任」（Zero Trust）防禦概念，即對所有網絡連線及活動保持懷疑態度，不再單純依賴已知的病毒資料去預防入侵。與此同時，被視為網絡安全明日之星的 AI（人工智能）技術，卻建基於「可信任」的數據包作為訓練材料，兩者應該如何共存？ 將 AI 技術引入網絡安全用途，帶來的好處極多，例如可以快速處理各種安全警報，阻止惡意軟件入侵，減少人力需求。另外，經訓練的 AI 模型還會不斷提升防禦能力。不過，由於 AI 技術非常複雜，持續發展過程到底是否仍能符合網絡安全法規？如缺乏適當的監管，相信業界仍難言可以 AI 完全取代網絡安全專家。 發展 AI 技術的主要障礙之一是數據，更具體地說，是確保數據的質量和完整性，畢竟 AI 模型的好壞完全取決於數據包的質量。基於 AI 的網絡安全系統，在匯入數據方面正面臨種種挑戰： 數據污染：不法人士可以通過操縱…