一項調查顯示，80% 企業管理者表示有限的數據透明度，令他們無法確實掌握員工的應用軟件使用狀況，意味著即使有內部威脅 (Insider threat) 存在，他們也難以發現，令企業置身於被入侵的高風險之中…… 隨著企業踏上數碼轉型旅程，採用雲端應用服務的比重亦愈來愈高。雲端應用服務雖然有靈活及增加生產力的優點，但由於工作流程由以往的內部網絡轉移至外部，如企業沒有足夠的網絡安全管理，一旦員工的操作發生錯誤，或安全設定出現漏洞，便很容易發生網絡入侵事故。為了解企業的網絡安全狀況，CyberArk 早前便進行了一項全球企業問卷調查，收集 900 多間企業網絡安全管理者的回應。結果發現，約有 80% 企業表示過去一年曾發生員工誤用或濫用應用軟件的情況，而有 48% 企業表示主要原因與數據透明度有關，導致網絡安全監測出現盲點。 從調查中可見，70% 企業表示每個員工平均會使用超過 10 種應用軟件，部分軟件會應用於處理重要的資料，例如財務記錄、客戶私隱及知識產權等。這些資料都有非常高的價值，因此容易成為黑客攻擊的目標。而在眾多應用服務之中，管理者最關注 IT 管理工具如 ServiceNow、雲端服務如…

網絡安全行業現時非常看重「零信任」（Zero Trust）防禦概念，即對所有網絡連線及活動保持懷疑態度，不再單純依賴已知的病毒資料去預防入侵。與此同時，被視為網絡安全明日之星的 AI（人工智能）技術，卻建基於「可信任」的數據包作為訓練材料，兩者應該如何共存？ 將 AI 技術引入網絡安全用途，帶來的好處極多，例如可以快速處理各種安全警報，阻止惡意軟件入侵，減少人力需求。另外，經訓練的 AI 模型還會不斷提升防禦能力。不過，由於 AI 技術非常複雜，持續發展過程到底是否仍能符合網絡安全法規？如缺乏適當的監管，相信業界仍難言可以 AI 完全取代網絡安全專家。 發展 AI 技術的主要障礙之一是數據，更具體地說，是確保數據的質量和完整性，畢竟 AI 模型的好壞完全取決於數據包的質量。基於 AI 的網絡安全系統，在匯入數據方面正面臨種種挑戰： 數據污染：不法人士可以通過操縱…