正所謂能力愈大，責任愈大，而網絡安全公司 Sophos 同 ReversingLabs 就作出最佳示範，星期一合作免費推出內容超豐富的惡意軟件研究數據合集，內裏不但有多達 2,000 萬個 Windows Portable Executable (PE) 檔案，當中更有 1,000 萬個已被去除執行能力的惡意軟件樣本，以及一套已受基本訓練的機械學習模型，最終目的？當然是提升業界主動防禦網絡攻擊的能力！ 翻查資料，免費開放有關網絡攻擊資料合集已非首次，兩年前就有一套包含 110 萬個含惡意編碼的 PE 檔案樣本── Ember…

喺《Matrix》電影入面，Agent Smith 原本嘅職責係消除系統唔穩定嘅因素，以及清理漏洞 Neo，可以話係維穩工具。不過，最近網絡安全研究員就發現咗一種新嘅手機惡意軟件變種，已經感染咗約 2500 萬部 Android 裝置，而佢嘅名就係「Agent Smith」！ Agent Smith 係一種識得透過偽裝手法，令到其他手機應用軟件變成同黨，齊齊顯示指定廣告以增加廣告收入嘅惡意軟件。Check Point 研究員發現，Agent Smith 攻擊主要針對印度、巴基斯坦、尼泊爾等亞洲地區，但美國、澳洲、英國亦有唔少用家中招。Agent Smith 會分三階段嚟達成攻擊，首先需要引誘用家下載及安裝含有 dropper 嘅軟件，例如係免費遊戲、應用軟件或成人娛樂等，進入手機系統後就會自動解碼，並利用數個已知嘅…

近年常常聽到「人工智能」一詞，好像潮語一樣，並代表著「高科技」的意思。一些產品含有自動調節功能，就以誇張宣傳手法說是「人工智能」，這根本不符合「人工智能」的定義。 「人工智能」已有幾十年歷史，早在八十年代初，電腦科學家便開始設計能學習和模仿人類行為的程式。在電影裏，如《Terminator》、《Matrix》或《Ex Machina》所描述的「人工智能」，都擁有觀察和感知能力，並可以做到推理和解決問題，這類可稱為「強」人工智能，但是現今技術水平仍未有效實現。 目前的科學研究工作都是集中在「弱」人工智能這部份，並取得重大突破。智能是從何而來呢？讓我們先理解「人工智能」、「機器學習」和「深度學習」的區別和關係。 「人工智能」的領域中，「機器學習」是其中一種方法；在「機器學習」的技術中，通過使用大量樣本作訓練而積累的智能，就稱為「深度學習」。 在使用電腦的過程中，大家會不知不覺地留下大量數據及電子足跡，這給予「深度學習」在訓練時所需之用；此外，系統運算速度的提升，令「機器學習」時間大大加快。綜合這兩個主要因素，終於令「機器學習」成熟起來，在「人工智能」的應用邁進了一大步。 同樣，近年一些高端網絡安全產品也採用「機器學習」去處理大量電腦使用者的日常行為，並作深入分析。即使黑客成功盜取了用戶的帳號及密碼，保安系統也會跟用戶日常使用方式作出對比，如發現有明顯偏差，就會發出警示或作出攔截。一幕幕兵賊鬥智（人工智能）的場面，已在網絡安全領域中展開。