自從Amazon 話事人Jeff Bezos手機被黑客入侵一事被公開，大家都想知呢位網購大亨嘅手機保安咁嚴密，點解都會出事？上星期聯合國終於出咗調查報告，交代事件來龍去脈，先知原來件事唔係咁簡單！ 報告話原來 Bezos 係收到沙地阿拉伯王儲穆罕默德（Mohammed bin Salman）喺 WhatsApp 傳嚟嘅一條片出事，因為就喺收到呢條片之後幾個鐘，Bezos 部 iPhone 就開始有大量不明資料傳送嘅動作，估計係黑客偷緊手機資料。大家可能會問，點解王儲好地地要搞Bezos呢？ 咁就要回一下帶，話說 Bezos 部手機係 2018 年 5 月…

有請過人嘅都知，面試係好浪費時間嘅事，一傾就成粒鐘，仲多數你唔會只係見一個，搞完一大餐冇咗大半日，可能都搵唔到心水人選，結果第二日又輪迴多一次，成本效益十分低。 有好多科技公司研發咗用人工智能代替真人面試，一來求職者唔使親自嚟公司，打開電腦對住鏡頭就可以遙距面試，而請人嘅亦可以唔使再浪費時間，交晒俾電腦做。香港有冇公司用緊就未知，但係最近路透社報導就話南韓好多公司用緊，據當地經濟研究所統計，131間南韓大企業中有接近四分一話用緊或打算會用AI面試，好似好受歡迎咁。 正因為咁多人用，有唔少南韓生意人就靈機一觸，索性開補習社，教人點樣攻破AI面試系統，呢類雞精班收費唔算貴，三小時課程只係10萬韓元（大約港幣六百幾蚊），因此吸引咗好多啱啱畢業嘅同學仔參加，事關佢哋搵工成功率好低，據統計每四個年輕人只有一個成功搵到工，而南韓補習社文化根深蒂固，十個學生有八個幫襯過補習社，所以用雞精班形式就最適合佢哋。 咁到底面試時會做啲咩？路透社就搵記者試咗一次，首先會叫你介紹自己，人工智能從而分析求職者嘅用字，同埋記錄低開心同埋驚驚嘅反應；然後就會開始問啲比較複雜嘅問題，例如「你公幹時見到上司用公司信用卡買私人嘢，你會點做？」之類，從而測試解難嘅能力；最後就會安排一啲簡單遊戲俾求職者玩，通過遊戲測試出求職者37種能力，從而評估佢有幾適合做呢份工，一啲都唔簡單。 補習社負責人就話，其實無論面試問題同埋玩遊戲，都冇固定答案，所以唔需要特別去記住傳統嘅應對方法，最緊要係控制面部表情，用表情嚟令AI覺得你好有信心，例如唔好咧起咀嚟笑，因為咁樣會令系統覺得你太假，應該改用雙眼嚟笑之類，咁樣系統就會覺得你係發自內心嘅笑，成功加分。另外補習班仲有其他小技巧，搏取面試系統俾高啲分，佢話去年已教超過700個大學生，好多都成功搵到工。相信AI面試都會成為新趨勢，特別係應付一啲大型跨國公司嘅網上面試添。各位IT界朋友，預早學返幾招，話唔定好快用得著㗎！ 資料來源：https://reut.rs/2ROkYms 相關新聞：【新年新開始】Facebook打假 AI人樣帳戶大掃除

Nick sir強調Cyber Range不同於workshop，因為除了會教參加者如何使用網絡安全工具，最重要的部分是要參加者思考在不同情況下應如何使用，非常用腦。 分享FacebookTwitterEmail 近年網絡安全界經常舉辦 Capture The Flag（CTF）奪旗賽，一方面希望能夠提升業界的技術水平，另一方面亦希望從參賽者中找出有能之士，彌補業界專才不足的窘境。不過，正所謂遠水救不了近火，企業在嚴重「缺人」的情況下，應該如何提升現職員工的網絡安全水平？Cyber Range 網絡攻防訓練營，正好可以讓員工進行密集式特訓，Fortinet香港、澳門及蒙古區網絡安全方案經理吳維穎（Nick sir）說相比起奪旗賽的技術較量，Cyber Range 則更重視分析及改善安全觀念，而且更可以增加非 IT 部門員工的網絡安全思維。他更透露，有香港紀律部隊參加過後，表示有興趣買起 Fortinet 整套 Cyber Range 系統作日常訓練，只是因為「武器庫」內藏有真的病毒，殺傷力太大，所以…

最近金價高到得人驚，日日係咁升，好似 2019 年全年金價就升咗19%，跑贏恒指，再次證明黃金依然係避險之王。大家唔好誤會，以為去錯咗財經版，只係近年好多人都話「data is gold」，喺呢個年代，數據價值唔會差得過黃金，但係數據會唔會好似黃金咁樣，有完善嘅機制監管佢嘅買賣同埋升跌呢？睇完以下三篇報導，你或者會有答案。 第一篇係《華盛頓郵報》上月初嘅報導，內容係講微定向（micro-targeting）呢家嘢，近年被政黨廣泛應用，用佢嚟追蹤特定選民，收集並建立數據庫，再靠數據分析嚟設計競選活動。2016年美國大選時，侵侵俾錢請嘅「劍橋分析」（Cambridge Analytica）就係玩微定向嘅高手，因而俾唔少人質疑微定向改寫咗選舉結果。Google 同埋 Twitter 早前已公布，佢哋唔再俾微定向用喺政治用途，唯獨係 Facebook 企硬唔肯咁做，《華盛頓郵報》仲訪問咗 Facebook 前資訊保安總監 Alex Stamos，佢話微定向唔係追蹤一、兩個美國人，而係成千上萬人，咁樣做其實係扼殺緊真正嘅民主。 另一篇報導嚟自《Politico》，又係追住 Facebook 而嚟，佢哋嘅記者調查之後發現，有 265…

寫關於網絡安全事故嘅新聞，每日都要面對一個心理關口：想篇文多人like多人share，當然要單料夠爆先得，但見到發生嘅災難規模以幾何級數咁膨脹，又真係唔想佢發生，好矛盾！ 點解突然間咁感觸？係因為今次呢單事故真係好恐怖，有成 12 億人嘅資料外洩，其實而家全世界人口都只係得 70 幾億，即係話差唔多每 6 個人就有 1 個人嘅資料，喺今次事件中外洩，聽落都幾得人驚！咁到底洩漏咗乜嘢呢？原來總共外洩咗 4TB 嘅資料，有齊晒受害人嘅電郵地址、Facebook、Twitter 同埋 LinkedIn 戶口，不幸中之大幸，係入面完全冇密碼同埋信用卡等敏感資料，否則就更加冇眼睇！ 發現呢件事嘅，係網絡安全專家 Bob Diachenko 同埋 Vinny…

Facebook 早兩星期先向以色列公司 NSO Group 提出起訴，指佢哋非法利用 WhatsApp 漏洞去竊取用家私隱。話口未完，早幾日 Facebook 公布叫用家更新 WhatsApp，用嚟修復另一個漏洞，只要用家開啟咗一個惡意 MP4 檔案，就有可能俾黑客入侵，發動阻斷式服務或遙距執行程式碼等攻擊。唔知你呢排有無收同開過可疑嘅 MP4 檔案呢？ 今次 WhatsApp 被利用嘅漏洞，屬於堆疊緩衝區溢位（stack-based buffer overflow），當 WhatsApp…

WhatsApp 係今年 4 月 29 日至 5 月 10 日期間，曾經俾以色列公司 NSO Group 開發嘅軟件天馬（Pegasus）利用軟件漏洞，透過撥打 Video Call 去控制對方手機，進行竊取資訊及監控嘅行為。之前收購咗 WhatsApp 嘅 Facebook 話，受影響嘅只得少部分人，但經過內部深入調查後，有指今次事件應該唔止影響…

好多人都會用打機嚟減壓或 kill time，雖然只係娛樂嚟，但大家都唔好忽視佢嘅安全性。Cyware 網絡安全分析師就近發表一篇文章就指出，無論係玩家抑或遊戲開發商，都要改變一下大家嘅想法，否則好易造成個人私隱外洩，後果可以好嚴重咁話。 其實大家間唔中都會聽到玩家帳戶被搶嘅消息，除咗因為廠方管理玩家嘅私隱不善導致外洩，例如上個月手機遊戲開發商 Zynga就洩露咗兩億玩家帳戶資料，另外亦可能同玩家設定嘅密碼太過簡單有關。專家 Ryan Stewart 解釋，唔少玩家覺得打機只係娛樂，認為無乜特別風險，為咗快速登入帳戶，所以傾向選擇簡單嘅密碼組合，就算廠方提供雙重認證登入方法，都唔會特別選用。Ryan 亦指出加上大部分玩家都係青少年，佢哋亦唔認為個人私隱有幾重要，所以對守護帳戶疏於防範。 Ryan 話如提升打機嘅安全性，無論玩家或開發商都要有所提升。首先係玩家方面，其實資深玩家嘅帳戶係地下市場有市有價，而且有時帳戶入面仲會有玩家嘅信用卡資料，所以絕對會成為黑客攻擊嘅目標，所以玩家一定要設定複雜嘅密碼，同時唔好同其他帳戶共用密碼，絕對唔好貪方便直接用Facebook 或 Google 帳戶嚟登入，萬一私隱外洩就有可能令呢啲帳戶同時失守。如果打機嘅裝置有防毒軟件，玩家亦應該考慮安裝。 至於遊戲開發商方面，Ryan 話應該主動提醒玩家安全事項同提供實際做法俾玩家參考，自己亦要做好防禦工作，以免將玩家資料外洩。仲有一點較為特別，就係開發商應引入行為分析工具，當發現玩家嘅行為出現異常，例如短時間內登入位置過遠、登入時間大幅度改變，都有可能係帳戶被黑客攻擊嘅徵兆，咁就可以為玩家提供多一重保障。簡單哋講句，即係玩都要玩得專業啦。 資料來源：https://bit.ly/2OPkoF1

雖然好多調查報告話，企業網絡安全事故多數由打工仔助攻，但街訪時打工人就完全唔同意，話有問題檔案可 del 就 del，但如果因工焗開而中毒，責任應該喺公司身上。 有邊啲檔案真係唔開唔得？舉兩個例子就明。 個案一：來歷不明電郵 但凡公司請人，人事部都會收到大量來自陌生人發出嘅CV。如果唔開電郵附件，點樣篩選適合人選嚟面試？ 個案二：日常往來伙伴 採購部日常工作就係收客戶訂單同邀請廠方報價，全部靠收發文件檔案去確認交易內容。即使係合作開嘅伙伴發出嘅電郵，點樣確認對方電腦系統仲係安全？ 有乜方法可以令員工安心打開檔案做嘢？答案就係 Content Disarm & Reconstruction（CDR）技術，即刻參加 ReSec 實戰工作坊，即可了解重建檔案技術點樣快速摘除隱藏陷阱，一次過提升公司網絡安全同埋員工嘅工作效率。 日期：10 月 15 日（星期二）時間：2:30pm…

近年推同科技有關嘅產品，只要加人工智能或 AI 字眼，身價即時上升。不過到底點先算係人工智能？然後機器學習（Machine Learning，簡稱ML）功能又係咩嚟呢？擁有機器學習功能就一定有 AI？下面就為大家一次過解答。 要解釋人工智能同機器學習嘅分別，首先就要回一回帶重溫歷史。如果有睇過幾年前《解碼遊戲》呢部戲，男主角 Alan Turing 一直都俾人叫做「電腦之父」，其實佢亦係第一個提出人工智能概念嘅人。佢喺上世紀 50 年代寫咗篇論文，用一個簡單測試去分辨機器識唔識得思考。方法好簡單，只要將相同問題搵人同電腦解答，得出嚟嘅答案係分唔到由邊個解答，就代表部電腦能夠思考擁有智慧，後世就叫呢個做 Turing Test。 呢個測試好有代表性，因為佢將人工智能嘅概念規範化，不過直到今時今日，都未有人可以百分百做到一部符合 Turing Test 要求嘅電腦，所以為咗貼地少少，有人就將人工智能定義收窄少少，只要電腦可以自行完成單一工作，而且做得比人類好，就叫人工智能喇！然後喺呢個狹義嘅人工智能定義下，又衍生咗機器學習呢個分類。1959年，當時喺 IBM 做工程師嘅 Arthur…