網絡安全公司 Hunt.io 近日披露一宗泰國財政部網絡系統疑似被入侵事件，研究員指攻擊者在過程中使用開源 AI 代理工具 Hermes，並在「YOLO 模式」下自動執行入侵及後續行動。事件被視為 AI 代理被武器化用於實際網絡攻擊的最新例證，反映 AI 技術正逐步改寫網絡攻防的遊戲規則。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 香港伺服器曝露未設防目錄 Hunt.io 在 7 月 9 日至 13…

金管局日前發表《香港銀行業量子準備度白皮書》，並首度公布量子準備度指數。該指數主要從認知、規劃、試行及實務準備四方面進行評估，銀行業首個評分僅 2.3 分（10 分為滿分），反映銀行業在量子技術的部署處於初步階段。 此外，32% 受訪銀行尚未展開過渡至後量子密碼學（PQC）的工作，銀行業在過渡至 PQC 方面的準備程度亦不一，約半數受訪銀行尚未正式制訂後量子規劃。 Thales 提供 PQC Pilot 計劃 量子安全迫在眉睫，企業必須提升準備度，在 2030 年前準備就緒，實現加密敏捷化、降低「先竊取、後解密（ Harvest Now, Decrypt Later，HNDL）」的風險。 領先全球嘅網絡安全企業 Thales，為金融機構進行量子安全轉型，提供實際行動框架。在電子書中，Thales 以 NIST 標準為基礎，建議採用通過 FIPS…

踏入 Agentic AI 時代，面對日益複雜的網絡安全威脅，企業必須重新思考和重塑整體安全架構。第二集《Fortinet – Agentic AI 安全攻防戰》，Fortinet 北亞區首席信息安全官鄺偉基（Daniel）將視點由基建平台延伸至整體架構層面，拆解在應用安全層（Application Security Level）中的「安全鐵三角」，讓企業更清楚如何在 Agentic AI 的應用場景中，構建實用且嚴密的安全防線。 Daniel指出，一個完整且可落地的 Agentic AI 安全架構， 至少需涵蓋三個核心層級：基礎建設（Infrastructure）、應用（Application）以及數據與治理（Data and…

網絡安全解決方案供應商 Sophos 發布《2026 年 AI 安全報告》，揭示黑客正將人工智能（AI）實際應用於網絡攻擊中，原本需時數星期的攻擊流程現在可大幅縮短至數日完成。報告指出，對網絡犯罪而言，現階段 AI 能顯著加快攻擊速度，並增加了以身份作為主要初始存取途徑（IAV）的攻擊。但在創造全新的攻擊類型方面，AI 的應用仍有限。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 報告建基於 Sophos X-Ops 託管式偵測與回應（MDR）團隊處理的攻擊個案、SophosLabs 分析、Sophos Counter Threat Unit（CTU）威脅情報、Sophos AI 研究，以及從全球超過 62.5 萬名客戶的端點和網絡觀察所得的研究結果。 《Sophos 2026…

近年販售入侵工具的黑客爭相標榜內置人工智能功能，最新登場的 Dolphin X 遠端木馬程式（RAT）便是以「AI Profiler」功能作為賣點的工具，聲稱能為受感染電腦自動評分，協助網絡犯罪份子按優先次序攻擊目標。這種將 AI 用於「篩選受害者」而非直接發動攻擊的手法，再次引起業界對 AI 工具被濫用的關注。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 逾 300 項功能涵蓋 9 款瀏覽器 安全公司 Varonis Threat Labs 研究員…

面對極端氣候挑戰，傳統防災思維仍偏向災後補救與被動應對。斜坡加固工程慣用大規模剛性混凝土灌漿及打泥釘，此類「硬碰硬」手法雖具成效，卻耗用大量物料、工期冗長，且對前線工人構成安全隱患。更根本的問題在於，暴雨頻率與強度持續上升，剛性結構易因內部積水積壓誘發二次崩塌。值得深思的是，我們究竟應繼續「抵擋」災害，抑或應構建一套能與極端天氣共存的「韌性」系統？ 想睇更多專家見解，立即免費訂閱！ 回答這個問題前，先看清香港面對的真實處境。香港依山而建，空間極度狹窄，極端天氣的頻率與強度已遠超歷史經驗。2023 年 9 月「世紀暴雨」襲港，天文台錄得一小時 158.1 毫米雨量，創下紀錄，黑色暴雨警告維持 16 小時 35 分鐘；去年全港共 257 宗山泥傾瀉事故，高於近年年均約 200 宗。超強颱風與極端暴雨不再是偶發事件，而是城市營運必須納入常態考量的風險變數。 數據主導・因地制宜：從進口依賴到本地智能斜坡防護的轉型之路 歐美進口防護產品難以靈活適應本地施工環境，船期亦無法應付突發需求。這驅使我們從根本研發更切合本地環境的解決方案。 而要突破傳統思維，關鍵在於引入新的決策工具。 過去數年，我們與本地及內地大學科研團隊合作，將智能演算技術導入斜坡防護設計。傳統做法倚賴工程師現場經驗，面對香港密集複雜的地形，人腦終究有限。新系統以數據模擬不同地質與地形的受力狀況，精確計算重點加固位置與可簡化區域，一切由數據主導，既確保安全，亦避免大規模土方工程造成的資源浪費。 這套從研發走到落地的理念，去年於薄扶林斜坡工程迎來首次實戰考驗，在符合所有安全標準下，防護網成本顯著降低，施工周期亦大幅縮短。…

OpenAI 近日承認，旗下用於內部網安測試的一個自主 AI 代理，在受控環境中意外「失控」，並突破隔離機制，入侵 AI 開源平台 Hugging Face 的基礎設施。OpenAI 形容，今次事件屬於「前所未有的網絡安全事故」，反映出高能力 AI 模型在長時間自主執行任務時，可能出現超出人類預期的行為模式。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ Hugging Face 本身並非一般的 AI 公司，而是一個深受業界歡迎的開源人工智能平台，讓研究人員、開發者和企業可以分享、託管及使用模型、資料集和相關工具。由於平台聚集了大量 AI 社群資源，Hugging…

AI 是科技界增長最快的領域，但在背後支撐其運作的數據中心，卻與傳統數據中心有很大分別。AI 數據中心不單耗電量驚人，而且亦有完全不同的新架構及數據傳輸規格。現實情況是在市場需求急升的情況下，不少建造商都要全力趕工興建。最近就有安全機構發表研究報告，指建造商未必真正明白 AI 數據中心與傳統版本有何分別，結果興建出來的新設施便直接曝露在網絡攻擊的風險之中。 AI 數據中心似共享辦公室 到底傳統數據中心與 AI 數據中心有什麼不同？傳統數據中心的架構就像傳統貨倉，內裏有一排排獨立儲物櫃，各自存放不同客戶的貨物，由於客戶已知，因此可在可控的基礎設施下運作。相反 AI 數據中心卻像共享辦公室，租戶來自五湖四海，但卻共用同一組硬件，一旦其中一個環節出事，全條生產線都會受影響。 負責《十大數據中心與 AI 基建安全風險》研究報告的安全機構 Lava Labs 就指出，當原本數據中心的架構是為「熟客」設計，如今卻要應付「陌生人」的工作，風險自然大增。研究員舉例說，AI 數據中心的 GPU…

一、從 GenAI 到 Agentic AI 的典範轉移 過去兩年，我們經歷了 Generative AI（生成式 AI）的爆發——ChatGPT、Claude、Gemini 等工具讓每個人都能產生文字、程式碼、圖像。但這只是序幕。 Agentic AI（智能體 AI）的本質差異在於：它不只是回答，而是行動。Agentic AI 具備規劃、使用工具、執行多步驟任務、並在過程中自我修正的能力。從「幫你寫郵件」到「幫你發郵件、追蹤回覆、並根據回覆內容安排日程」——這中間的距離，就是 GenAI 與 Agentic AI…

有網絡安全專家指出，亞太區企業普遍存在「假韌性」（Resilience Illusion）現象，雖然 90% 企業領袖認為自己已準備好應對網絡攻擊，但只有 69% 認為可達到復原時間目標（RTO）。一旦在事故出現時復原失敗，影響將會透過跨境業務網絡進一步放大。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 不足三成企業　能完全復原受影響數據 Veeam Software 產品策略副總裁 Rick Vanover 在外國媒體上撰文，指出亞太經濟合作組織（APEC）中的 21 個成員，為全球貢獻了約 60% GDP 及 47%…