企業經常面對各式各樣的網絡攻擊，因此對能快速回應，同時能應用在 hybrid 工作環境、保護「天上地下」雲端及 on premises的伺服器及系統的解決方案，自然是企業趨之若鶩渴望部署的「守護神」。由英國劍橋數學家創立、擁有領先全球 AI Learning 技術的網絡安全公司 Darktrace，提供精準 AI 分析，為每個客戶作獨立行為分析，持續學習使用行為，以數學計算揪出異常行為，幾秒內快速回應惡意攻擊，甚至能以單一平台，多防線保護企業客戶在雲上、SaaS 應用程式、end-point 裝置、on premise 等的資料的安全，為企業佈下全方位 AI 防護網。 可部署在不同裝置及環境 勒索軟件是其中一種最普遍的網絡攻擊手法，特徵是攻擊快速，能在數秒間將受害企業的資料加密，未作回應已整個伺服器遭黑客鎖上，令企業頭痛非常。Darktrace Country Manager (North Asia) Cyrus Tang 指，其他廠商的產品或只能提醒面臨攻擊，但該公司的 Autonomous Response Module 能偵測及自動嚮應作防禦，應對事故。即使是較複雜、針對跨國企業及跨平台的供應鏈攻擊，Darktrace 的 AI 防禦技術都能提供保護，部署在天上地下的平台。 另一個企業經常面對的攻擊是釣魚電郵，Cyrus 指現時全世界有 94% 的網絡攻擊來自釣魚電郵，而當中最可怕的是偽冒身份的電郵，黑客也會運用 AI 學習企業員工或客戶電郵來往的模式。他舉例指，有客人曾收要求改繳費戶口號碼，但由於過往溝通沒有提及銀行帳戶的行為，因此 Darktrace 的 AI 成功揪出異常之處。 能離線使用 隔離數據不經網絡 以前應對攻擊企業或會採用 Rule-based / Signature-based 解決方案，以攻擊的特徵作記認，依賴前人中招才有記錄並作偵測，但隨著攻擊變種加快，這些傳統技術便不足以應付。Cyrus 指 Darktrace 的 AI 技術，能有效偵測出第一次出現的Zero Day攻擊，攔截異常行為。不過 Cyrus 亦強調，Rule-based…

各國政府為了防止新冠疫情爆發，或多或少都實施了各種社交限聚令，網民為了安撫自己的寂寞的心，導致網上約會 app 的使用量大增。不過，並非所有人都懂得網上調情之道，有學者就嘗試引入人工智能演算法，測試 AI 是否有能力代替人類，運用語言令對方心如鹿撞。 網上情緣詐騙的成功率，直接取決於騙徒是否擁有高超的社交工程（Social Engineering）技巧。而在相關領域之中，尼日利亞的騙徒一向被公認為詐騙之霸，特別是他們深諳調情之道，令塵世間不少男男女女墮入陷阱，損失大量金錢。美國一個科學家 Janelle Shane 忽發奇想，希望測試人工智能的調情潛力，於是就以四個版本的 GPT-3 人工智能技術包括 DaVinci、Curie、Babbage 及 Ada，測試它們在各自的演算法下，是否能創造出令人心動的深情說話。研究員指出，揀選 GPT-3 的原因，在於它早已被應用於網站設計、寫文等用途上，而其人工智能技術的學習能力來自模仿人類的神經網絡 (neural network)，它可以在分析各種語言範例後，自動撰寫出與人類相似的句子，雖然它本身並無法理解句子的含義。 為了令…

「跌倒」是導致長者受傷和死亡的重要原因之一，本港 65 歲及以上的社區長者，每年約五人便有一人跌倒，當中更有四分之三長者因此骨折及傷及頭部。傳統的跌倒預防測試，是使用問卷調查及肉眼觀察，前者易因患者的主觀回答導致誤判，後者的精準度存疑。本地初創公司步固（Booguu）因此研發了一套智能防跌系統 Aspire，結合人工智能（AI）及大數據科技，提供準確可靠的評估方法和指數，辨別長者及中老年人的跌倒風險。 AI收集百分之一秒身體數據　雲端運算分析步姿 Aspire 使用一個輕便的裝置，讓受試者在約 5 分鐘內，完成三組測試動作，包括行走、睜眼及閉眼分別站立 30 秒，及於 15 秒內反覆坐下起立 5 次，AI 在綜合各種因素後，再使用雲端（cloud）計算，最後得出智能評估報告。 步固行政總裁 Gary Jin 表示，很多老人沒有明顯的跌倒症狀，甚至在行山時健步如飛，自己也不察覺有跌倒風險，但…

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…

成日聽到評論話某個人好有創造力，其實要衡量創造力好主觀，點先可以標準化地進行評估？有研究員就開發了一個四分鐘測試，利用人工智能的深度學習 (Deep Learning) 能力，計算參加者在兩項遊戲中的表現，而衡量標準就是基於人類的擴散性思考 (Divergent thinking) 方法。 擴散性思考能力，是一種以問題為中心，透過多方向思考討論各種處理問題的方法，從中得到創意概念。因此，擴散性思考屬於非線性思維，而且透過多方向思考，有可能在討論過程中發現不同解決方案的關聯性，比起傳統的線性聯想模式更有機會想出新點子。思考過程可以幻想為衛星城市發展模式，都市化由中心出發擴散至週邊地區，而衛星都市之間又有可能存在連繫。 由於在擴散性思考中，問題與答案未必一定存在相關性，就如人類大腦的大型神經網絡運作情況一樣，無時無刻都存在各種概念，所以研究人員在開發這個創意評估遊戲時，便利用了相關的數據樣本去評估參加者的創意。研究員首先將數據樣本訓練人工智能，經深度學習後調查出更準確的演算法。研究人員特別指出，交由人工智能分析的原因有兩方點，第一是數據量非常龐大，單靠人力將花費很多時間，其次人類對事物存在偏見，而且思維亦受過往經歷所局限，難以客觀地整理出結果。 而由 McGill University、Harvard University 及 University of Melbourne 科學家創建的 Divergent Association…

在開發新產品前，傳統方法是收集問卷調查，或搞 focus group 了解目標客戶的真正需要。不過，現時已有不少公司引入人工智能，好似飲品生產商 PepsiCo，無論開發飲品抑或小食，都已套用 AI 工具協助分析。再發展落去，大家可能無機會再靠填問卷或出席意見調查會賺錢…… 雖然 PepsiCo 本身也有收集大數據 (Big Data)，但由於這些數據大部分來自自己的客戶，因此未必能完全代表整體市場的喜好變化，因此 PepsiCo 也有採用一些現成服務，例如由 Google 前員工開發的 Tastewise，一款以演算法去分析及預測口味轉變及原因的工具。據稱 Tastewise 內收藏及監察的數據量非常豐富，當中包括 9,500…

網絡安全公司 Bitdefender 最近發現一種透過搜索結果中的廣告，傳播給受害者的新型惡意軟件 MosaicLoader，被用作竊取密碼、安裝加密貨幣礦工和傳播另外的木馬惡意程或的途徑。Bitdefender 指，這種針對 Windows 的惡意軟件已令世界各地的受害者電腦感染病毒，並試圖侵害更多的電腦系統。 MosaicLoader 可用於將各種的惡意程式，下載到受感染的電腦中，包括一種名為 Glupteba 的惡意軟件，它可以在受感染的系統上創建後門，然後竊取敏感資料，包括用戶名、密碼以及財務資料等。 MosaicLoader 與一般透過網絡釣魚攻擊，或未修補的軟件漏洞傳播的惡意軟件不同，它是透過受害者使用搜尋引擎廣告接觸受害者。例如當受害者在搜索常用軟件的破解版時，導向惡意軟件的連結就會出現在搜索結果的頂部，這些連結出現在搜尋的自動化系統中的廣告欄位，意味著除了攻擊者之外，其他人都不知道廣告是導向惡意連結，非常客易中伏。 Bitdefender 的威脅研究和報告主管 Bogdan Botezatu 表示，在家工作的員工下載破解軟件的風險比較高，並指最有可能的是攻擊者正在通過下游廣告網絡購買廣告，小型廣告網絡將廣告流量傳輸到愈來愈大的提供商。攻擊者一般會在周末這樣做，因為人工廣告審查人員有限，較難發現。 惡意軟件其實可以被防病毒軟件檢測出來，但許多下載非法破解軟件的用戶，或因關閉保護以安裝下載程式。為了讓用戶以為下載的程式安全可靠，這些假的破解軟件會模仿真實軟件的文件資料，甚至包括文件夾中的名稱和描述。而實際上受害人只是下載了 MosaicLoader，並為攻擊者提供入侵電腦的缺口，並獲得存取權限。研究人員指出，攻擊者試圖竊取用戶名和密碼，以及操作加密貨幣礦工，並投放木馬惡意軟件以獲得對電腦後門的訪問權限。…

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…

Google 為了設計出自家電腦處理器，出動應用於機械學習的 TPU 處理器。TPU 現時已為多個行業提供演算法服務，包括醫療、網絡安全等等，而 Google 搜尋器及翻譯工具背後的演算法亦是由 TPU 負責，專家估計，TPU 不單可加快設計出自己的下一代，而下一代亦可再設計出後繼處理器……最終咪會變成天網 (Skynet)！ 傳統的處理器晶片設計，最大難度在於如何編排晶片上的數百萬個組件，因為處理器的運算速度，直接取決於各種組件的佈局，設計者不單要考慮組件擺放的距離，更要考慮運算過程中所產生的熱力。而且視乎處理器將會應用於哪一種產品，設計亦有很大分別，例如手機處理器會較講究節能，相反數據中心則強調速度優先，因此設計過程往往需要耗用數月以上，才能得出理想的最終電路圖。 而 Google 的研究團隊就利用自家的 TPU (Tensor Processing Unit) 機械學習處理器，將組件規劃的問題交由神經元網絡…

與 Facebook 不同，Instagram 較受青少年用家歡迎，因此不少性罪犯都會利用該平台，私下接觸未成年用家。Facebook 為了保障這些用家，便交由人工智能技術去評估帳戶持有人的真實年齡，如發現是用家「扮後生」，便會阻止他們與青少年用家接觸。究竟如何執行？ 人工智能 (Artificial Intelligence) 的用途非常廣泛，它可以應用於工業、醫療、交通網絡、教育等範疇。而今次 Facebook 套用於 Instagram 的 AI 技術，便是為了防止青少年受到性侵，可說是非常特別的用途。近年不少性罪犯轉移使用社交平台或即時通訊的私訊功能，扮演成不同角色接觸青少年，混熟後便露出獠牙，或約青少年外出性侵，或取得青少年的私密相片勒索。有研究報告顯示，過去兩年超過七成的青少年性侵事故都是藉由Facebook、Messenger、Instagram、WhatsApp 或 Snapchat 等通訊工具作為起點，當中約 25% 性罪犯更是使用…