遙距辦工、跨地域數據互通等已成為企業日常營運模式，對於跨國企業來說，如何保障機密數據分享的安全，就更顯重要。早前全球頂尖互連及數據中心公司 Equinix及網絡安全服務供應商 Fortinet，推出集合兩家公司的旗艦產品—Equinix Network Edge 與 Fortinet Secure SD-WAN solution 的聯合方案，得到不同客戶支持，包括一間以香港為總部的跨國零售大企業所採用。該企業在全球擁有 200 個零售點，遍布亞洲、歐洲及美洲，他們先在三個主要核心站點透過 Equinix Network Edge 安裝 Fortinet Secure SD-WAN，再讓分散各地的零售點使用。…

雲端安全解決方案供應商 Barracuda 日前公布一項關於惡意機器人程式（Bad Bots）及自動化攻擊演變模式的報告，探討網絡流量模式的轉變和機器人行為，透過分析機器人攻擊的實際例子，了解自動化攻擊的最新趨勢。報告揭示，機器人程式佔用近三份之二的總網絡流量，而電子商貿應用程式及登入門戶，是先進機器人程式持續攻擊的主要目標。 《機器人程式攻擊：主要威脅和趨勢觀察報告》以網絡機器人行為和偵測的實際例子分析最新網絡流量趨勢，Barracuda 研究人員分析 2021 年 1 月至 6 月的網絡流量模式，包括惡意機器人程式相關的網絡流量、起源、每日攻擊次數和規律，同時剖析真實案例，發現機器人程式佔用近三份之二的網絡流量，其中惡意機器人程式佔總流量達四成，當中包括網絡爬蟲、自動攻擊程式等先進機器人程式。 報告亦指出，67%惡意機器人網絡流量由北美地區輸出，並主要來自公共數據中心，歐洲及亞洲地區分別佔 22% 及 8%。機器人流量主要來自 AWS 及 Microsoft Azure 兩大公用雲端，兩者比例大致相約。來自歐洲的惡意機器人程式流量，部分更有可能源自網絡供應商或住宅 IP…

隨物聯網、雲端運算、新DevOps流程應運而生，既迎來新機遇，亦減低了可見度形成新漏洞，黑客不再只局限於惡意軟件、供應鏈威脅及內部攻擊。為更有效對抗日新月異的威脅，有行業分析師指出採用新興的網絡偵測與回應(Network Detection and Response，NDR)，是企業保障資安的首要任務。 企業想從網絡流量發現異常及加以反應，以往可能需要多種系統，但現今只需採用NDR，即可在單一系統中綜覽網絡上的威脅態勢。所謂NDR，即利用即時側錄或截取的網絡流量，透過機器學習或人工智能機制，加以解析流量的中繼資料(Metadata)，從而尋找異常行為。此類新興防護措施，與近年較多企業偏重的EDR(Endpoint Detection and Response)概念相同，同樣要達致「偵測」與「回應」，不過EDR是透過端點的層面下手，NDR則是透過網絡流量。 Arista與SiS攜手合作，為發展NDR 揭開新一頁 因應現代IT環境不斷演變，並非每個異常活動都是惡意，亦並非每個惡意活動都是異常，系統必須具備區分好壞的能力。以「工作如人腦」為賣點的Arista Awake Security與SiS攜手合作，為發展NDR 揭開新一頁，僅在幾秒內即能完成「偵測」及「回應」。Awake Security的NDR系統有如人類思維，利用感官及認知識別危機並做出反應，分析涵蓋「新網絡」，包括數據中心、校園、物聯網、IoT以及雲端工作負載網絡和SaaS應用，解析超過3000個網絡通訊協定(Protocols)並處理第2層到第7層數據。 系統由全球首創的私隱意識安全決策「Ava」支援，結合幾種不同人工智能技術，數據基礎設施比其他現代安全系統能截取、處理和儲存多100倍實時數據，在網絡安全、分散式運算等領域更擁有超過100項美國專利。 獨立機構Tolly Group早前曾測試5種攻擊場景，均是NDR需要應付的主要問題，包括偵測物聯網威脅、數據盜竊和外洩、內部威脅及認證竊取，結果Awake Security能識別所有攻擊場面，惟同類型產品不但只能識別2種，更產生逾50個無效警報，遠比Awake Security僅1個為多。對企業而言，產生過多警報百害而無一利，Awake…

有調查指，全球每 11 秒便有機構受勒索軟件攻擊，平均勒索金額高達 200 萬美金，導致企業平均 downtime 23 日。有駭客甚至針對 backup 及雲端數據展開攻擊，即使有備份都恢復不到數據。 針對一般企業應對駭客攻擊的不足之處，數據保護領域先驅 Veritas 香港及澳門總經理 Willie Hung 表示，由於企業儲存的數據資料愈來愈多，儲存於 premises、cloud 甚至 edge server，因此被駭客攻擊的…

黑客無孔不入，招數亦愈來愈高明，究竟本地企業能否招架得住呢？電郵安全公司 Green Radar日前發表本港首份電郵威脅指數報告，與坊間以全球數據作為基礎的報告不同，Green Radar 半年前籌劃一份針對香港電郵威脅狀況的報告，當中的數據以Green Radar 的 電郵安全監控中心 (SOC) 每日收數以百萬封電郵配合 AI 分析數據，從而得出指數（相關報道：https://bit.ly/3kjSK1a）。 GR 的電郵威脅指數 Green Radar Email Threat Index（GRETI）集中分析釣魚電郵（Phishing Email）、商務電郵詐騙（BEC）及惡意軟件（Malware）的攻擊，Green…

美國網絡及基礎設施安全機構 (CISA) 發出非常危險行為注意目錄，呼籲企業或機構必須特別提防及避免讓員工犯錯，今次小編就帶大家一齊睇睇，當中有邊幾個項目要盡快達標。 近年勒索軟件事故頻頻發生，特別是美國企業及機構就經常受到攻擊。雖然近來勒索軟件集團的氣焰稍為放緩，不過美國的 CISA 未有放下戒心，反而全速製作一份高風險行為手冊，讓企業或機構能按著手冊內的重點，重新審視現時採用的安全措施是否足夠，以減少美國企業或機構遭受攻擊的機會。當中有三項行為被列為超高風險： 單因素驗證：即在登入帳戶時，IT 系統只要求員工使用其用戶名稱及對應密碼登入。由於大部分人為了貪方便，都傾向採甪簡單的密碼組合及與其他帳戶共用同一密碼，因此只要黑客使用暴力破解 (bruteforce) 便能輕易入侵；而後者亦容易因員工其中一個帳戶登入資料被外洩，繼而引發公司帳戶被入侵。研究發現，如採用多重因素驗證 (multi-factors authentication) 已可阻止 99% 帳戶入侵事件，因此企業或機構應盡快採用。 弱密碼：基本上比起採用單因素驗證更高風險，因為員工如自設的密碼夠強，例如採用無意義的英文字串，加插大小楷及數字符號，黑客要暴力破解也不容易。但如員工採用 password、12345678 或偶像英文名作為密碼，黑客便能瞬間破解。解決辦法是鼓勵企業採用多重因素驗證之餘，可讓員工使用密碼管理器，這樣員工才不會因要記住複雜密碼而頭痛，亦可令他們更易接受為每個帳戶採用不同密碼。 過期軟硬件：又一嚴重危險行為，如企業所使用的軟硬件已停止生產，而製造商或開發商亦停止繼續為產品提供支援，屆時如被發現安全漏洞，企業也不會得到任何保護，而黑客便可利用漏洞大舉入侵。企業應盡早做好升級準備方案，如已知悉產品將被停止支援，便應即時跟進。 資料來源：https://zd.net/3jDVvLA

最近有研究人員在軟體開發套件（Software Development Kit, SDK）中，發現有專門針對流動裝置的自定義 WhatsApp 構建 Triada 惡意木馬程式。Triada 早於 2016 年被 Kaspersky 研究人員發現，如今再次出現，今次被發現隱藏於一個 WhatsApp 改良版應用程式、名為 FM WhatsApp 的應用程式的廣告組件中。 該惡意軟件為受害者帶來大量不需要的木馬病毒，最新版本的 Triada…

網絡威脅無孔不入，其中透過電郵入侵更是常見的手法，在疫情影響下，對網絡及雲端環境的依賴，令危機擴大。電郵安全公司 Green Radar 劍達（香港）有限公司發表香港首份電郵威脅指數報告，第二季指數顯示為 63 分（最高為 100 分），反映企業面臨的風險水平維持高位，當中釣魚電郵（Phishing Email）及商務電郵詐騙（BEC）處於高風險水平，惡意軟件（Malware）的威脅則處於中風險水平，企業應保持高度警覺。 Kenneth 指，商務電郵詐騙（BEC）屬新型威脅，處於高風險水平。 報告公布 2021 年第二季度首個電郵威脅指數 Green Radar Email Threat Index（GRETI），有別於一般以全球數字作基準的分析，Green Radar…

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…