我哋 Sangfor 應急響應團隊喺 2026 年 3 月處理多宗企業入侵個案時，留意到一個幾值得警惕的趨勢：黑客開始將「AI 工具熱潮」變成釣魚入口，而且手法比以往更加隱蔽、更加貼近用戶行為。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 老實講，呢個已經唔單止係技術升級咁簡單。我自己比較在意的一點係——黑客其實係利用緊企業對「新工具」嘅容忍度。好多公司對未知 AI 工具未有清晰管控，但員工又急於試新嘢，結果就形成一個非常理想嘅攻擊面。 今次呢單所謂「OpenClaw AI」事件，我認為幾有代表性。表面睇係下載一個 AI 工具，但實際上係一條設計得相當完整嘅攻擊鏈，由誘導下載到記憶體執行，全程自動化，而且快到你未必察覺。 我想藉住呢個案例，拆解整個攻擊過程，同時分享幾個我自己喺實戰中嘅判斷。 入侵流程解析：由「搵工具」到「記憶體入侵」 根據我哋實際捕捉到嘅數據，整個攻擊由用戶下載，到觸發 EDR…

在 AI 主導的時代下，資料量年復一年快速擴張。全球資料管理領導品牌 Synology 在 2025 年度全球供應儲存容量總計高達 43.8EB。面對容量需求倍增的挑戰，香港企業目前仍欠缺合適的資料基礎架構以安全地導入 AI。有見及此，Synology 將於 2026 年第二季度在港推出全新的 PAS7700 系列以及 ActiveProtect，協助企業應對現代網絡韌性所帶來的各項挑戰。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 企業面臨 AI 導入壓力　資料準備度不足 Synology…

Sangfor 應急響應工程師近期在處理多宗應急響應（Incident Response）個案時，發現一個值得企業高度重視的趨勢：黑客的入侵手法，正由傳統電郵釣魚，逐步轉向更具欺騙性、也更貼近日常工作流程的協作平台攻擊。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 作為 Sangfor IR Team 的其中一員，在筆者看來，這不是一次簡單的攻擊手法升級，而是黑客對企業防守習慣的一次精準利用。很多企業已經在郵件安全、防毒、連結檢測上投入大量資源，但對 Microsoft Teams 這類日常協作工具的警覺性，仍然明顯不足。黑客正是看準了這個心理落差，繞過傳統郵件安全過濾系統，直接把攻擊送到員工最習慣、也最容易放下戒心的地方。 本文希望拆解這條從「會議邀約」到「財務詐騙」的完整攻擊鏈，同時分享對這類事件的幾點實務判斷，提醒企業管理層、資訊保安負責人，以及前線員工，不要再把協作平台視為天然可信的內部空間。 入侵流程解析：從線上會議到帳戶劫持 從近期觀察到的個案來看，黑客的攻擊路徑已經相當成熟，而且每一步都圍繞一個核心原則：不急於破壞，而是先取得信任，再利用信任變現。 1. 突破常規：Teams 會議邀約釣魚 黑客先註冊合法的微軟帳號，成為 Teams…

在過去幾年中，通信行業的焦點一直集中在 「AI for Network」。我們利用機器學習優化頻譜、預測故障。然而，隨著大模型（LLM）進入工業化階段，我們正迎來一個更為關鍵的範式轉移：「Network for AI」。 作為 CTO，我認為當前技術戰略的核心在於如何通過高效的通信（Connectivity），解鎖強大的算力（Computing），最終轉化為普惠的智能（Intelligence）。這三者的深度融合，將決定 AI 能否真正實現商業落地。 一、 通信：從「管道」進化為算力的「內部總線」 過去的網絡設計是為了應對人與人的通訊，但 Network for AI 要求網絡成為 AI 算力集群的延伸。 當前，大規模 GPU 集群的協同工作對網絡提出了極苛刻的要求。在 OFC 2026 中，ETSI…

隨著人工智能 (AI) 的應用成為具備自主執行能力的代理角色，互聯網正邁向與 AI 更深度融合的 Web4.0。Akamai Technologies 率先在全球部署 NVIDIA AI Grid，利用創新智能工作負載協調系統，將日益重要的 AI 推理工作負載，從孤立的 AI 工廠，擴展至統一的分散式網格上執行，使企業用戶能同時以環球網絡的規模與本地運算的反應速度，執行代理式及物理 AI。 想知最新科技產品方案？立即免費訂閱！ 按照此新延展策略，Akamai Inference Cloud…

四月香港，創科氛圍熾熱。今年，我們托寶智能方案（Tobot Solution）聯乘 Smart Site（智建系統有限公司），於 InnoEX 2026 RoboPark 專區，為大家帶來一場融合 AI 機械人與可持續發展的技術盛宴。我們展示了多款服務機械人，更重點呈獻正代表公司角逐「B4B 大數據商業應用挑戰賽 2025-26 碳科技獎項」的「AI GreenGuard 設施套件」。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 過去幾年，房地產及建造業面臨的痛點日益尖銳：前線勞動力短缺、能源消耗居高不下、ESG 數據難以量化。我們一直在思考，機械人技術不應只是噱頭，而必須是能解決這些真實難題的「得力助手」。AI GreenGuard 正是這理念的結晶。…

AI 生態系統不斷轉型，由以往的「AI 輔助」正逐漸轉向「 AI-Native（AI 原生）」，這轉變不止是技術上的升級，更重塑了企業運作模式。兩大國際級頂尖公司 Palo Alto Networks 及 IBM，聯手透過深度整合，以平台化、一體性方案保障企業應用 AI Agents 的安全，助客戶實現 AI-Native。 IBM 與 Palo Alto Networks 的夥伴關係建立在共同目標之上，包括資源互補，以及簡化網絡安全複雜性。Palo Alto Networks 提供網絡安全技術，包括基於 Precision AI 的 Cortex XSIAM 平台、專注 AI 安全的 Prisma AIRS 2.0 等；而 IBM…

《保護關鍵基礎設施（電腦系統）條例》（第 653 章，以下簡稱《條例》）自 2026 年 1 月 1 日正式生效已過兩個多月。關鍵基礎設施（電腦系統安全）專員辦公室（OCCICS）於同日發布通用《實務守則》（Code of Practice），能源界別專門守則亦於 1 月 28 日公布。此條例旨在強化香港關鍵電腦系統的安全防護，更有助提升整體數碼韌性，增強外資對香港作為國際金融及科技中心的信心。 隨著 AI 技術急速普及，2026 年的網絡安全危機正急劇升級。近年本地及全球網絡攻擊事件持續攀升，AI 已成為黑客強大的工具，能自動化目標偵察、生成高度逼真的釣魚內容、自主調整攻擊策略，甚至針對供應鏈漏洞發動大規模連鎖攻擊。AI…

每逢農曆新年過後，企業界往往開始討論新一年的發展計劃與增長策略。但對建築、工程及物業管理等行業而言，在談市場機會之前，也許更值得先思考一個問題：企業是否真正做好了安全管理？ 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 近年與樓宇及工程相關的事故時有發生。樓宇老化、工程密集、人手緊張，再加上極端天氣愈來愈頻繁，使整體安全風險變得更加難以預測。在這樣的情況下，如果企業只着眼成本與進度，安全問題往往只是被延後，而不是被真正解決。企業當然需要盈利，但同時也有責任確保員工與公眾在安全環境中工作與生活。 科技是工具，但制度更重要 近年建築業開始引入各種科技，例如物聯網（IoT）、數據平台與資產管理系統。政府在最新《財政預算案》中亦提出推動建造機械人應用，並向「建造業創新及科技基金」注資 10 億元，以支持智慧工地系統及人工智能發展。在企業層面，一些公司已利用 RFID 或 QR Code 系統追蹤建材及設備的使用與維修記錄，從而減少管理盲點並提升效率。 然而，科技始終只是工具。如果沒有制度、流程與責任分工，再先進的技術也可能被忽略或被繞過。現實中，我們經常看到企業在事故發生之後才急忙檢討制度並增加措施。但安全管理不應該是一項「事後工程」。企業更應該在日常管理中建立清晰架構，例如設立安全主任、制定標準流程，以及定期檢視安全制度是否真正落實。 一個醫療科技的例子 筆者過去曾參與醫療資訊系統相關項目，其中 UPI（病人識別系統）的應用是一個很具啟發性的案例。在早期醫療系統中，醫護人員主要依賴人手核對資料，因此曾出現錯誤配藥甚至輸錯血的情況。後來透過條碼與身份識別技術，可以確保「對的病人、對的藥物、對的流程」，從而大幅減少人為錯誤。 這個案例其實說明了一件事情：科技只有在制度與流程配合下，才能真正發揮作用。如果缺乏清晰流程與責任分工，再好的系統也可能被忽略。這與建築安全管理其實非常相似。 安全，是企業長遠競爭力的一部分 不少企業在預算規劃時，對安全投資仍然較為保守。但一次事故帶來的經濟成本、法律責任與品牌影響，往往遠高於日常安全投入。 更重要的是，安全是一種企業文化。當企業建立清晰制度與責任分工，員工自然會更重視安全，很多風險也可以在事故發生之前就被避免。安全做好了，不但保障員工，也保護企業。…

2026 年央視春晚的機械人武術表演成為熱話，數十台人形機械人與武術演員同台，動作整齊、步伐一致，確實令人眼前一亮。這場演出讓大眾見識到中國在機械本體、運動控制與群體協調領域的快速進展，也引發業界內外無限遐想。 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 然而，作為一家專注應用落地與產業化的科技公司負責人，我更關心的不是「跳得有多齊」，而是「這些機械人有多聰明」。掌聲過後，真正值得追問的問題是：它們有多少是具身智能，有多少只是將動作編寫得更精準？ 表演是壓力測試，不是終點 首先必須肯定，春晚的舞台從來不易駕馭。要在億萬觀眾面前完成高難度表演，對機械人的可靠性、同步性、抗干擾能力都是極致考驗。從這個角度看，這場「秀」其實是一場高規格的壓力測試，成功展示出中國機械人技術在結構化場景中的控制能力，對工廠、倉儲等環境的應用同樣具有參考價值。 但問題在於：「動得好」與「用得起、用得穩、用得懂」之間，存在一道根本分野。控制能力可以透過大量排練與精準編程來實現，但真正的具身智能要面對的，是充滿不確定性的現實世界。正如不少工程師社群觀察到，這類表演很可能建基於預設程式的固定套路——機械人能自我平衡，但行為仍以編排為主，並非真正理解環境並自主決策。 就在剛剛過去的農曆新年，南京一場企業年會上，人形機械人表演後需要工作人員抱離現場，這段影片在網上引起熱議。我認為，這類片段的價值不在於「嘲笑誰翻車」，而在於它們提醒我們：現階段許多展示仍停留在「可控場景」的成果，一旦離開場控、標定、重複排練與人工介入，真正的商業考驗才剛剛開始。 我們要的不是更整齊，而是更聰明 具身智能不是一句口號，它至少包含三個層次的現場能力：感知（知道發生甚麼）、理解（知道這代表甚麼）、決策（知道接着做甚麼），並將決策安全地落實到物理世界。如果機械人仍主要依靠人手操控，或只能在固定腳本中執行指令，那麼即使它再精準，也只是在「表演級自動化」上更進一步，離真正的商業應用仍有距離。 更現實的問題是：即使控制與機械本體達標，如果無法在複雜動態環境中穩定自主運作，企業就需要為「例外處理」配置大量人力，最終單位經濟效益很難成立。所以我更願意把春晚看作「上半場」——它證明了本體與控制的進步；但「下半場」的勝負手，仍在於 AI 大腦與場景落地。當全球都在為這個「大腦」苦惱時，這正是香港切入的絕佳時機。 香港近三年：政策已鋪路，角色要更清晰 如果香港要在這一輪機械人商業化浪潮中找到自己的位置，最務實的切入點不是與別人比拼硬件量產，而是將香港打造成「可把 AI 大腦裝進不同機械人本體」的研發與轉化中心。 回看過去三年，特區政府其實已做出一系列「可落地」的鋪路動作，足以支撐業界把研發做深、把試點做大：從 2024 年投入…