「有無Wi-Fi密碼？」 如果舊時代的世界末日是沒有電視看，那麼現代級的災難，肯定是無法上網。 家居、辦公室、商場，有線／無線網絡的應用無處不在，幾乎成為生活必需品之一。當我們對網絡的需求愈來愈高，例如用戶連接的穩定度，還有更高層次的用戶體驗等，作為供應鏈的上遊企業，注定要面對更多的維護成本問題。 Juniper Networks 作為 AI 驅動網絡的先驅，一直希望透過各種數據科學及機器學習技術來分析數據並提供可行的解決方案，其中Juniper Mist AI 正是當中的技術結晶。Juniper Networks 大中華區銷售工程師梁丰表示：「Juniper Mist AI 是第一個具有嵌入式人工智能引擎的網絡平台，能在大幅節省成本的前提下，解決當前，甚至下一個十年的網絡服務問題。」 節省高達 60% 維護成本 梁丰續稱，在自動化流程未出現之前，企業要偵錯解難，往往需要動用大量人力物力，當你有…

為降低數據儲存成本及提高靈活性，不少企業管理者已計劃將數據移雲。不過，管理者既要考慮供應商的安全性，亦要摸清各種收費項目，特別是某些行業還需滿足合規要求，難度極大。由 ICT 方案供應商中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）、雲端運算及虛擬化技術供應商 VMware 攜手推出的 SmartCLOUD™ Object Storage 對象儲存服務，便可一口氣掃除以上難題。 中信國際電訊 CPC 產品開發及管理部高級副總裁 Taylor 說，今年 CPC 正式成為 VMware 合作夥伴計劃中最高 Principal 級別的雲服務供應商，在亞太地區屬極少數，充分顯示出 CPC 的雲端服務獲得肯定。 數據由內移外 引伸收費及安全問題 數據儲存是企業數碼轉型（Digital…

疫情影響，企業加速 Digitization，AI 在當中有著重要角色。如果你有資源但不知應如何分配，可留意以下 3 個範疇。 (1)AI 實踐 AI 發展成熟，任何行業都可透過它大幅增值，加上 COVID-19 推波助瀾，Boston Consulting Group 報告指出，超過 80% 企業打算加快 Digitization，但只有 30% 能夠達到成效指標。首先，McKinsey 2020…

Deep Learning 輔助下，AI 加速進化，數年間，AlphaGo 已經捉贏地上最強圍棋棋士，Facebook 開發的 DeepFace 人臉識別準繩度達 97.4％，逼近人類平均值 97.5％ ，進度超出預期。 科學家下一個目標，是公認難以征服的語言。 主流語言最少過百、口音文法、一字多義、同義詞，加上字義不斷變化等，種種不確定性令 AI 未能參透人類語言 。Siri、Alexa、Cortana 當下的有限應對能力，就是最佳寫照。雖然困難重重，世界各地研究員卻相當堅持，一旦 AI 掌握語言，其用途將相當廣泛。例子之一係再多客服來電，AI 都能應付自如，甚至不單電話，WhatsApp、Email、Facebook…

要數到本港最多個人用戶的電郵供應商，相信 Google 旗下的 Gmail 必然是頭幾位。Google Account 當然不只電郵這個功能，其 Google Drive 儲存空間等亦大受歡迎，絕對配得起「大神」這個名字。隨著我們把放在 Google 的資料愈放愈多，要避免被入侵帳戶以至私隱盡失，就要必須學懂管理個人 Google Account。一齊來看看科技達人 Ed Bott 的貼士吧。 Ed Bott 認為，使用…

威脅模型分析（Threat Modeling）是尋找系統潛在威脅，按風險評估，擬定對抗策略，再分配資源建立防禦系統。守護機密資料係所有資安團隊的終極目標，法規與監管有助企業尋找數據化年代的營運方式，資安風險層出不窮，風險不一，Threat Modeling 以系統性方法，偵測系統的潛在威脅，堵塞漏洞守護系統。 現時的 Therat Modeling 大致歸納為 3 類，第一種是軟體導向（Software-Centric Approach），以系統的設計方式與運作目的為基礎，尋找對此系統或其內部模組相關類型的攻擊方式，Microsoft Security Development Lifecycle 便是利用此方式；第 2 種是資產導向（Asset-Centric Approach），以系統管理的資訊為基礎，分析資訊敏感度再作部署，資安專家會建立 Attack Trees…

在數碼轉型的大勢所趨之下，很多公司已將數據資料庫交由雲端處理，更有不少企業採用 Hybrid Cloud，運用多個 Public Cloud 及 Private Cloud，具有高度可靠性，讓企業能按安全性等考慮，靈活部署在公共或私有基礎架構（infrastructure）環境中的工作負載，根據需要將工作分散在不同的雲上，並滿足 Compliance 的要求。使用 Hybrid Cloud 時，企業或遇到以下幾個難處： 1.使用 Hybrid Cloud 時，企業最大的困擾必然是兼容性問題，例如最多企業使用的 AWS、Azure、Google Cloud 等，不同的雲端服務供應商有各自的管理平台及工具，未能集中管理。…

2020 年比特幣以及虛擬貨幣可算是特別的一年，幾年前首次代幣發行 (ICO) 的爆破，接踵而來的是去中心化金融 (Defi) 的興起，而上年美國上市公司微策略 (MicroStrategy) 大手買入比特幣，持倉量超越美國政府，投資總額超過 10 億，MicroStrategy 的股價亦一飛沖天。大勢所趨，虛擬貨幣以比特幣為首已經成為資產類別一部分，很多家庭基金以及機構投資者已經開始及計劃配置資產於虛擬貨幣上。但可惜的是，虛擬貨幣對於這些機構投資者而言，是一樣比較新的東西，要確立虛擬貨幣本身的擁有權，對於機構投資者已經是一大難題，所以對著這些虛擬貨幣，好多機構投資者都是有心無力。退而求其次，這些投資者會選擇買如 MicroStrategy 這樣的概念公司或相關挖礦的公司。 市場上都有投資虛擬貨幣相關的衍生產品，例如是芝加哥商業交易所上市的比特幣期貨，但對於一般大眾投資者而言，期貨是小眾的活動，所以都是以專業投資者為主。一般大眾投資者選擇的是購買 Grayscale 的虛擬貨幣信託基金，道理就是你買信託基金的單位，而信託基金就代你買相對的虛擬貨幣。這些信託基金對大眾參與虛擬貨幣市場、是一個極大的幫助，只要你有證券戶口就可以作買賣，不需要開設虛擬貨幣戶口，不需要解決重新入金的問題。 但是信託基金最大的問題就是基金架構，因為監管問題美國證監會未有批准成立 ETF（指數基金）型的基金形式，今天 Grayscale 用的還是信託基金形式。ETF…

分享FacebookTwitterWhatsApp 醫療事故不時涉及人為失誤，特別在香港的公營醫療體制下，前線經常人手不足，而為應付每天上門的大量病人，醫生亦無足夠時間詳細為病人問症，令病人接受不到適合治療的機會大增。結合人工智能 (AI) 及大數據分析，就可大大紓緩醫療機構的人手壓力，並提升各種病症的確診機會。 現時各種病症診斷，主要仍依賴醫生的經驗，雖然各種影像檢查技術如磁力共振 (MRI)、電腦掃描 (CT-SCAN)、正電子電腦掃描 (PET-SCAN) 均發展迅速，有助發現微細的徵狀，但最終醫生還須配合病人的病歷、家族遺傳等風險因素作評估，以決定整個治療方案。以癌症為例，影像檢查雖可及早發現微細的細胞異變，但部分器官位置如鼻咽、乳腺等腫瘤發展可以非常快速，再加上部分影像檢查始終有一定的輻射量，不能經常安排病人進行檢查，導致病人有可能延醫。 人工智能及大數據分析，便有助醫生及早找出高風險病人以便密切監察。研究員可以將病人資料庫的數據匯入系統，分析出不同的風險指數，包括年齡、性別、家族遺傳、運動量、生活習慣等，同樣以治療癌症為例，即使新求診的病人未有在影像檢查出發現異常，但如其病歷被人工智能系統判斷為高風險，便可安排病人進行後續檢查，盡早發現異變；如病人屬低風險則可安排較長的覆診期，紓緩醫療機構的工作壓力。IBM 的人工智能系統 Watson Genomics，便在乳癌、心臟病等病症評估上有很大的貢獻。 除此之外，穿戴科技如智能手表的普及，亦有助一般人及早找出潛在病症。通過收集及分析大量使用者的健康數據，同樣可讓人工智能系統識別各種健康指標，家庭醫生只要運用適當的工具，便可更準確發現求診者的異常之處，例如求診者的身體機能有否比同年齡層人士差，令醫生可以在「望聞問切」的傳統斷症方法上，得到更有力的數據支持。 資料來源：http://bit.ly/398yPgc

疫情下網購成為新常態，黑客自然會與時並進，利用相關付款工具發動釣魚攻擊。最近手法是透過 SMS 發出 PayPal 帳戶受限制的訊息，假扮官方通知用家的帳戶須重新驗證方可使用。PayPal 用家如收到類似短訊，切記直接刪除！ 釣魚攻擊 (Phishing) 主要是指透過虛假電郵或訊息，引誘收件人點擊內裏的連結，騙取帳戶登入資料。其中一種方式叫作 SMishing，即以 SMS 短訊為攻擊媒介，早前美國電訊商 Verizon 發表的 Mobile Security Index 2020，便指至少有 17% 的釣魚攻擊源自…