數據外洩威脅急劇上升，保護數據庫變得日漸重要。現時網絡安全界已使用多種技術來保護數據，複雜性也在不斷發展，例如同態加密（Homomorphic encryption）、混入假數據等等，無非都是為了阻止黑客入侵。 最簡單的保護數據庫方法之一，是將數據資料分開儲存。研究人員只可以讀取第一個數據庫，具有完整資料的數據庫就會儲存於其他地方，檢查數據時必須利用演算法去還原完整數據，免除研究人員遺失數據的責任。同態加密是比較複雜的保護數據方案，系統會將敏感資料完全加密，研究人員要調用真實數據時，系統便會進行同態運算，令數據在毋須解密下都可被搜尋。十多年來，IBM 一直在為同態加密技術作出貢獻，例如提供適用於 Linux、iOS 和 MacOS 的工具包，以及安全儲存和處理數據的雲端環境。不過，同態加密還未成熟，因為需要太多運算，拖慢檢索速度，如要在大型數據庫使用便難以負荷。 現時數據保護服務供應商採用的加密方法，主要是加密數據庫內的資料，不過並非全面加密，而是平衡保密與共享原則，只向研究人員透露非私密訊息，減低運算負荷。一般的做法是加密姓名、地址等個人敏感資料，只有獲得演算法密鑰的特定人員可以訪問，其他用戶只可讀取未加密的部分。單向函數密鑰（如 SHA256 hash 算法）是最常用的演算技術，如欠缺這條密鑰，攻擊者便無法逆轉計算出原來的數據。 將假數據混入數據庫也是另一種常用手段，因為隨機噪音（random noise）可令識別個人記錄變得困難。Google最近便將名為 Privacy-on-Beam 的內部工具變成開源技術，用戶可以將噪音混入數據庫，然後才儲存到 Google Cloud 數據庫。不過當噪音資料被混合在數據庫內，有可能令資料準確度出現問題，因此最近微軟亦提供了一個與哈佛大學科學家合作開發的差異私隱（Differential Privacy）工具包，它可被應用於訓練人工智能或分析營銷活動數據，而不被噪音影響準確度。…

人工智能（Artificial Intelligence，AI）和機器學習（Machine Learning，ML）的應用愈趨廣泛。以電子商貿起家的亞馬遜，旗下的雲端運算業務　Amazon Web Services（AWS）港台銷售總監翁宇強接受訪問時表示，AI 及機器學習科技革新了零售、金融等傳統行業，集團亦力拓相關業務，單是去年，集團已有超過 250 種 AI 及機器學習相關服務新推出市場。 翁宇強表示，集團提供的 AI 及機器學習服務，主要協助企業預測產品市場反應、精準營銷，以至整理非結構化數據（Unstructured Data）、偵測程式碼漏洞等。針對本身已有 AI 及數據專家的企業，集團亦提供不同機器學習工具，讓企業建立、訓練和部署機器學習模型，或者搜尋所需的演算法，藉以加快 AI 系統開發進度。 他續指，以電商起家的亞馬遜其實早於廿多年前已涉足 AI…

要發展創新科技，人才培育至關重要。香港科技園公司宣布，推出「深科技人才培訓計劃」（DeepTech Talents Training Programme，DTT），重點培育人工智能（AI）及數據科學專才。計劃費用全免，由即日起至本月 14 日期間接受申請，對 AI 及數據科學等深科技領域感興趣的大專生或畢業生，均可透過香港科技園創科學院（HKSTP InnoAcademy）網站報名。 根據科技園提供的資料，DTT 計劃參加者，需要先完成一系列網上自學課程，學習 Python 編程、雲端運算、機器學習概念等知識，之後參加網上測試，成績最佳的 100 名參加者，將可參與下月中舉行的 6 天密集式「深科技訓練營」（DeepTech Bootcamp），進一步學習 AI、機器學習、人工神經網絡、深度學習演算法等方面的知識，最後從一眾參加者中選出 50…

人工智能(AI)當中的智能，絕非無中生有，而是必須依賴人類為其提供養分，即將不同的datasets輸入系統，才能讓人工智能從中深度學習，完善它的演算法準確度。不過，港人最愛的「F牌社交平台」的人工智能系統已毋須依賴這些datasets，它只須使用同公司的大熱「I牌社交平台」上的用戶私人相片，便能提升辦識事物準確度。為了文明進步，大家繼續upload相吧！ 人工智能的用途非常廣泛，以影像辨識為例，發展速度極快，應用方案亦不少，例如自動辨識影像內包含的事物如人類、各種動物、風景等，便可用於影像分類儲存方面，以及影像編修工作。Adobe亦曾不只一次於科技會議上展示其人工智能執相能力，以及將一些簡陋風景畫變成真實風景的技術。而現時令人極為頭痛的Deepfake影片，先後將美國總統、荷里活明星以至F牌社交平台主席樣貌移植至不相干的影片中，這些幾可亂真的影片亦多次於社交網絡上被瘋傳。 雖然上述的人工智能技術令人歎為觀止，不過背後必須經過長期訓練工作，以影像內容辨識為例，便首先要為人工智能提供多套資料準確的datasets，即已經人類確認及標籤了影像內的事物，才能供人工智能深度學習，掌握各種事物在不同角度、剪裁下的形象，最終才可提升其辨識準確度及執相能力。 F牌社交平台的人工智能系統卻免除了準備dataset的需要，因為該人工智能具備的自主學習功能，它利用了I牌社交平台上用家上載的數以十億計影像，作為深度學習的材料，據稱該AI識別事物的準確度已高達84.5%，換言之，它（他！？）的演算法已可從圖像中不同像素(pixel)的組合，去識別到底代表的是什麼東西，毋須再從已有的datasets中逐一學習，減少人力介入的需要。專家指該人工智能的自主學習能力，可大大影響AI的發展。 雖然F牌社交平台的AI在學術研究上有不少正評，但亦同時惹來私隱關注，因為不少I牌社交平台用家均未曾想像到自己上載的相片或影片會被F牌社交平台使用，當然F牌社交平台方面早已將相關條款寫進私隱政策上，只是用家登記帳戶時未有檢查清楚。所以話，免費服務絕非免費，背後一定有代價。

Deep Learning 輔助下，AI 加速進化，數年間，AlphaGo 已經捉贏地上最強圍棋棋士，Facebook 開發的 DeepFace 人臉識別準繩度達 97.4％，逼近人類平均值 97.5％ ，進度超出預期。 科學家下一個目標，是公認難以征服的語言。 主流語言最少過百、口音文法、一字多義、同義詞，加上字義不斷變化等，種種不確定性令 AI 未能參透人類語言 。Siri、Alexa、Cortana 當下的有限應對能力，就是最佳寫照。雖然困難重重，世界各地研究員卻相當堅持，一旦 AI 掌握語言，其用途將相當廣泛。例子之一係再多客服來電，AI 都能應付自如，甚至不單電話，WhatsApp、Email、Facebook…

好消息，網絡安全公司 Bitdefender 剛釋出其中一款勒索軟件 (ransomware) ── Darkside 的免費破解方法，而且適用於多國語言版本，如果曾不幸中招，就可以用來復原被鎖死的檔案。 勒索軟件 (ransomware) 是當今最令人頭痛的網絡攻擊，因為用於加密檔案的演算法極難破解，除非有做好備份，否則復原機會極微。現時不少受害者只能期望由歐洲刑警開設的 nomoreransom.org 網站或其他網絡安全公司，可以早日釋出相關勒索軟件的破解方法。 網絡安全公司 Bitdefender 就剛提供了勒索軟件 Darkside 的免費破解方法，這隻由去年夏季開始活動的勒索軟件，負責開發的黑客集團以 ransomware-as-a-service 形式，在各大地下討論區大賣廣告，客戶在購買服務後，不但可以簡單地選取多種預設的攻擊方式，更可自訂勒索金額，當客戶成功入侵一間企業及盜取了機密檔案後，Darkside 集團更會提供專用網站，供客戶將部分資料刊登，迫使受害企業交贖金，完全提供勒索軟件一條龍服務！…

持續創新一直是企業突圍而出的致勝條件，特別是在新冠疫情下各行各業均遭受打擊，前景亦陰霾滿佈，如只是消極地死守本業，估計將難以跨過疫境。早前 ICT 服務供應商中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）舉辦的研討會，就以「Leading Business Innovation in the New Normal Digital Era」為主題，邀請了多位企業客戶的IT精英，與現場觀眾分享其創新精神，以及善用科技達成轉型目標的經驗。 推出外賣自取平台 助業界解困 OpenRice 行政總裁 Joe Yau 指，OpenRice…

企業擷取和儲存資料量隨需求持續增加，傳統的 IT 儲存架構，已經無法滿足企業服務資料存取速度的要求，新興儲存技術全快閃儲存陣列(AFA，All Flash Array)，適用於大量虛擬化環境、桌面虛擬化(VDI)與數據庫等應用，具備低延遲、高 IOPS 效能、價錢親民等特性，是近年大熱的儲存技術。全球網絡儲存伺服器領導品牌 Synology 能助你實現全快閃儲存架構，達致效能及預算的平衡，解決在虛擬化應用效能所面對的瓶頸。 各種虛擬應用 I/O 效能需求大不相同，例如 ERP 資料庫所需效能約 1500 – 2500 IOPS、一般 Windows 虛擬機 I/O 需求則落在…

無論甚麼話題，AI 都係一個萬能 Solution；編輯？律師？醫生？會計？教師？司機？廚師？將來都係 AI 黎㗎啦。的確，將來咩都有機會係 AI Driven，首當其衝仲會係高薪專業，因為最有取代價值；律司點記 Court Case，都唔會夠 AI 個 Database 龐大，夠快夠準摷到正確 Reference 打官司。問題係，幾時？ 芬蘭係個好重視 Digitization 嘅國家，2019 年推出一個免費網上課程《Elements of…

睇過「竊聽風雲」嘅朋友，都會覺得原來偷聽係要咁大陣象，真係無「國安級」嘅設備，可能都未必做到。不過有研究人員就發現，有不法之徒利用高清通話（透過 4G LTE 網絡所連接嘅通話服務）存在嘅漏洞，偷聽手機對話，而用嚟偷聽嘅裝置費用，只係需要 7000 美金，即係大約 54000 蚊港紙。 一般流動電訊商都會用相同嘅加密金鑰，嚟保護透過同一手機訊號發射站，進行嘅多個 4G 語音通話。而研究人員就發現，當流動電訊商用一樣嘅金鑰嚟做加密，或者手機訊號發射站會重複用同一個密碼，又或者用可預測的AI演算法生成加密金鑰，就好容易成為竊聽者攻擊嘅對象。 竊聽者嘅攻擊分為兩個主要階段，第一個階段係記錄階段，透過截取目標裝置嘅加密無線訊號（亦稱為第一個通話），記錄低目標裝置同受害者之間嘅加密訊號，喺呢個階段，竊聽者要有一部可以偵察到無線電層傳輸方向嘅裝置，唔知鴨記有無得賣，不過部嘢真係唔洗 1400 蚊美金就做到。當偵察到目標配置，竊聽者可以對目標無線電嘅配置記錄進行解碼，直到拎到佢嘅加密資料(PDCP)。 當第一個通話結束，竊聽者就會進行第二步：呼叫階段，就算竊聽者手上並無受害者嘅任何金鑰解碼嘅材料，竊聽者都可以係第二階段用一部商用現成電話，知道受害者嘅電話號碼同佢而家嘅位置，然後打畀受害進行第二次通話，再用第二次用到嘅加密流量同第一次通話嘅流量進行比較，從而推斷出加密金鑰嘅位置，一旦有咗呢段「金鑰流」，竊聽者就可以利用佢嚟恢復返第一次通話嘅內容，專家將呢個漏洞命名為 ReVoLTE。（詳情參看下圖） 研究人員亦都提醒，竊聽者與受害者傾電話嘅時間越長，佢可以能夠解密先前對話嘅內容就越多，又指出發起 ReVoLTE 攻擊嘅設備成本只係需要 7000…