網絡釣魚（Phishing）及商業電郵詐騙（BEC）攻擊無日無之，專注電郵安全的本地網絡安全公司Green Radar，發布 2023 電子郵件威脅指數（Green Radar Email Threat Index，下稱 GRETI），年度指數比去年高，反映電郵威脅風險持續上升。報告又揭露黑客頻密的進化手法，包括假冒香港終審法院、將二維碼（QR Code）「搓圓撳扁」等，藉此提高詐騙成功率。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 根據 2023 年本地數據分析，GRETI 年度指數為 69.7 分，比去年 66.5 分略為上升，本年度的網絡釣魚（Phishing）及商業電郵詐騙（BEC）攻擊繼續處於「高」風險級別水平，企業及機構應保持警惕。 Green…

網絡安全機構 Group-IB 發表調查報告，揭露一個以騙取泰國及越南市民人臉數據及身分證明文件的中國黑客組織 GoldFactory 的詐騙手法。黑客會誘騙目標人安裝 iOS 或 Android 木馬程式，從而暗中盜取這些資料，再利用 deepfake 技術去進行金融詐騙。研究員指現時攻擊仍然持續，香港用家亦要小心防範。 Deepfake 深度造假技術相信大家都耳熟能詳，早前香港就有一間跨國公司的員工受騙，導致公司損失過億港元。而這次被 Group-IB 研究員發現的黑客組織 GoldFactory，過往亦有開發一系列的惡意軟件，如 GoldDigger、GoldKefu 等，但在最新的惡意軟件 GoldPickaxe 中，還加入了盜取目標人物的生物辨識數據的功能。…

近年人工智能（AI）技術發展蓬勃，各種應用服務如雨後春筍般湧現。不過，人工智能可說是一把兩刃劍，如落在黑客手上，便會帶來非常強大的破壞力。有見及此，中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）作為企業的 TechOps 信息安全賦能者，早前便舉辦了一場 CyberSecurity ReDEFINED 研討會，以人工智能重新定義信息安全為主題，邀請嘉賓分享人工智能攻防心得，讓業界及早為部署及提升整體防禦做好準備。 人工智能開拓企業商機 專才短缺引發安全風險 今次研討會的主題是重新定義信息安全，而當中人工智能技術更是不可或缺。經濟學人智庫總監 Edward Chui 指出，在過去的這一年，大家都親身感受到人工智能的快速發展，由以往相對簡單的應用如 Siri 智能助手、Netflix 的影片推薦功能，到過去一年的 ChatGPT 及各種生成式 AI…

雖則全球每日都在發生入侵企業事故，不過，其實很多時黑客並非通過搜尋 IT 漏洞達成任務，而是用更簡單的方法，例如花點時間騙取目標企業員工的帳戶登入資料，或索性用暴力破解（brute force）或密碼噴灑（password spraying）猜測帳戶密碼。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ 根據《2023 年 Verizon 數據洩漏調查報告》提及，在 2021 年 11 月至 2022 年 10 月期間發生的數據外洩事件中，有 83%…

由 Deepfake（深度偽造）到虛擬貨幣騙案，不少黑客都會利用名人的熱度，透過用戶搜尋時，誘騙他們墮入騙局。McAfee 發布 2023 年黑客最常利用的名人排行榜，冠軍由《Barbie 芭比》中飾演 Ken 的 Ryan Gosling 奪得。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ 排行榜屬 McAfee 的年度研究，旨在揭示哪位明星或名人的搜索，常常連接到惡意軟件及不安全網站，以便黑客獲取受害人的個人訊息，或利用惡意軟件感染裝置，而今年的研究更包羅了 Deepfake 及其他 AI 內容中發現的名人。…

在手機利用人臉識別技術登入 Apps，毋須再打密碼，看似方便又安全。不過香港中文大學有研究團隊發現，市場上 18 個人臉識別流動應用模組中，竟然有 11 個存有安全漏洞！而企業級的 Wi-Fi 及 VPN 服務，同樣存在缺陷和漏洞，或會為用戶帶來安全風險。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ 人臉識別系統漏洞繞過活體檢測 用戶的個人資料和自拍照片很容易被盜用及作非法販賣，繼而被不當使用。為防止駭客盜用他人圖像進行身分欺騙或建立傀儡賬戶，大部分人臉識別系統要求用戶在建立賬戶時完成眨眼、搖頭等動作，即所謂「活體檢測」。儘管過往有不少研究通過 3D 打印面具或 deepfake（深度偽造）等手段，利用機器學習模型弱點攻破人臉識別系統，但甚少人研究人臉識別系統設計與程式代碼之中的弱點。 中大工程學院信息工程學系劉永昌教授領導的研究團隊，深入分析檢測了市場上 18 個人臉識別服務供應商提供的流動應用模組，發現其中…

社交平台 TikTok 最近被歐盟指控保護兒童私隱不力，判處罰款 3 億歐元，原來同期在平台上亦發生一波大規模的加密貨幣贈送（Giveaway）詐騙活動。安全專家指平台出現大量 Deepfake 生成的 Elon Musk 訪問影片，聲稱免費送 Bitcoins，實則引人入金呃錢。 大家以為這類騙局應該好少人上當？但專家估計自 2020 年開始至今，騙徒已至少騙走 8000 萬美元，更預言這類騙局會持續在社交平台氾濫，很難阻止。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ 被黑客假借身份進行加密貨幣詐騙已非首次，無論是比特幣於前年升至 6…

美國 FBI 上星期發出新警報，指網絡罪犯利用視像會議工具如 Zoom、Microsoft Team 等進行金錢詐騙的個案有上升趨勢，罪犯不單只會利用相片假扮公司高層，甚至會利用 deepfake 技術假扮高層的聲音，用各種藉口指示員工轉帳，防不勝防。 新冠病毒改變了全球企業的運作模式，企業因允許員工在家工作，因此工作期間便須使用各種網上協作工具，以及以視像會議取代日常開會。根據 Zoom 及 Microsoft Team 的公布，疫情下令雙方的用家數量激增數千萬。網絡罪犯亦看準這個機會，利用這些視像會議工具竊聽情報，開設虛假的會議或混入會議中，由於參與人數眾多，公司方面未必能即時識別有外人混合，特別是如罪犯盜用了員工的公司帳戶就更難防。 而 FBI 的警報就揭示了網絡罪犯的新趨勢，官方指罪犯結合了商業詐騙電郵 (BEC) 技術，令員工更易上當將金錢存入罪犯的銀行帳戶中。BEC 指的是罪犯透過各種手法預先摸清目標企業的員工架構及商業夥伴電郵往來的內容，了解公司的日常商業運作，在真正攻擊時便會假冒上司，就著某宗交易要求員工將金錢改存入其他帳戶，整個攻擊過程必須長時間部署，才能令員工更易上當。…

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。

香港生產力促進局轄下香港電腦保安事故協調中心（HKCERT）早前發表2019年網絡保安事故報告，指整體事故達9,458宗，較2018年下跌6%！難道香港人的網絡安全意識大幅提升，同時又採用更先進精密的網絡安全工具？答案竟然是⋯⋯ 生產力局首席數碼總監黎少斌開估，關鍵是惡意軟件事故大幅下跌，但他說原因是惡意軟件變得更隱密，難以被發現而且勒索軟件攻擊亦由漁翁撒網改變為企業鎖定，所以先出現下跌現象，但合共佔79% 網絡事故的殭屍網絡及網絡釣魚攻擊，就分別增加 30% 及 23%，可見實際上網絡安全意識未有太大改變。 生產力局首席數碼總監黎少斌（左）與高級顧問梁兆昌早前發表香港資訊保安展望2020報告，為企業提出多項安全建議。 除了公布「全年業積」，HKCERT 亦發表「未來報告」，分析未來一年將會面對的新挑戰。他估計，2020 年借助人工智能如 Deepfake 等技術行騙的事故將會增多，罪犯會模擬企業高層的視頻或聲音，誤導員工執行轉帳或交出登入資料。另外，物聯網及 5G 的普及應用，亦令網絡接觸面及數據流量大增，潛在的漏洞將製造更多網絡安全事故。此外，Windows 7、Windows Server 2008 及 TLS 1.0/1.1…