資料遺失防護（ Data Loss Prevention，DLP）對企業至關重要，專攻 DLP 的 NextGuard Technology Limited（下稱 NextGuard），以全新姿態進軍香港市場！NextGuard 團隊具備逾 20 年 DLP 功力，傳承 SkyGuard 超過 10 年本地數據安全經驗，在 AI 時代下與各大夥伴如 Systex、HKT、Amidas、Nexify、GTI、Boardware HK等攜手，為香港企業帶來更自主可控、合規及本地化的替換選擇。 重構獨立自主公司　面向海外 NextGuard 源自 SkyGuard，其核心團隊成員在香港深耕超過 10 年，包括 NextGuard 創辦人兼首席技術長黃軍（Harvey）。他表示 SkyGuard 從 2016 年起探索本地市場，當時團隊不算太獨立及國際化，雖然於翌年成功贏得香港大型銀行的首個項目，令團隊非常鼓舞，但他坦言：「嬴得很辛苦，我們也意識到客戶要求很高，直接跟國外產品競爭，他們是那些 Top1、Gartner Leader，經過大量市場檢驗，不是這麼容易被打敗。」 了解到海外市場對產品穩定性、技術深度和交付能力的要求，團隊亦深明出海絕非只是單單換個英文版、在香港設置辦公室便可，「這種 Design update 的思維，Road map也不是很 Open，其實很難應對這種競爭」。 抱持這種初衷，國隊決心實行面對未來的重構，造就 NextGuard 的誕生——以獨立的 R&D 加技術授權，從分公司級別升級至獨立實體。「Next」代表下一代、下一階段的發展方向，聚焦 AI 時代的下一代數據安全；「Guard」則象徵對客戶與數據資產的持續守護，是團隊一直堅持不變的承諾。 NextGuard 以全新姿態進軍香港，管理層強調絕非「Copy and Paste」，而是一次面向國際的重構。 告別傳統防護　增 AI 元素 NextGuard 的管理層具有逾 20 年網絡安全及 DLP 架構設計經驗，一直只專注於 DLP，曾為世界 500 強的銀行、政府、保險與跨國企業設計與部署 ，亦擁有 Skyguard DLP 平台完整技術授權與永久源代碼開發權，完全技術自主。 現時由具備人工智慧與互動系統、計算神經科學雙博士學位的 Dr. Felix Lor，以 AI 與智能網絡安全首席顧問的身分帶領，從底層重新設計 DLP，轉向智能、自適應、雲原生架構，告別傳統規則式防護。 為邁向主動智能防護，NextGuard 在 2026 年推出三項 AI 驅動的數據安全新能力，以 AI DLP 自動阻擋敏感數據上傳 ChatGPT 等 AI 平台；智能分類將數週設定縮至數小時；並透過 Microsoft MIP 深度整合實現本地與雲端統一策略。 與合作夥伴優勢互補　實現本地化部署 …

載譽回歸！網絡安全界最不能錯過嘅盛事——由 Palo Alto Networks 舉辦、一年一度嘅 Ignite on Tour 2026 又嚟到香港站喇 要喺 AI 競賽中保持領先，將「安全」由成本變成競爭力，你需要嘅，唔係用 AI 不斷修補漏洞 而係要 Secure by Design 只需半日時間，你可以喺活動中得到：…

最新增強功能可實現更簡易、更快速且更安全的分段保護 Akamai Guardicore Segmentation 的全新 AI 驅動功能，旨在改變企業設計與執行安全策略的方式。這套解決方案利用 AI 識別、分析並解讀應用程式行為，隨後自動生成精確且可即時執行的安全策略。企業現在可大幅加快網絡分段的部署速度、安心落實強大的安全監控措施，在不斷演變的 AI 威脅中保持韌性。 現代商業環境瞬息萬變。工作負載演進迅速，而攻擊者利用橫向移動發動攻擊的速度已超越了安全團隊的應對能力。傳統的微分段工具往往令客戶無所適從，因擔心影響業務而不敢執行管控；與之不同的是，Akamai Guardicore Segmentation 的全新功能可實現持續偵測、客戶專屬情報、實證驅動執行及持續保障，讓企業能安全地縮減攻擊面，並在大規模地持續降低可衡量的風險。 全新增強功能包括： 持續偵測：支援即時洞察、更快速的可視化，並為 Zero Trust 奠定更堅實的基礎。瞭解應用程式的…

AI 生態系統不斷轉型，由以往的「AI 輔助」正逐漸轉向「 AI-Native（AI 原生）」，這轉變不止是技術上的升級，更重塑了企業運作模式。兩大國際級頂尖公司 Palo Alto Networks 及 IBM，聯手透過深度整合，以平台化、一體性方案保障企業應用 AI Agents 的安全，助客戶實現 AI-Native。 IBM 與 Palo Alto Networks 的夥伴關係建立在共同目標之上，包括資源互補，以及簡化網絡安全複雜性。Palo Alto Networks 提供網絡安全技術，包括基於 Precision AI 的 Cortex XSIAM 平台、專注 AI 安全的 Prisma AIRS 2.0 等；而 IBM…

企業面對爆炸式數據、分散系統及新型 AI 攻擊，網絡安全需要比以往更快、更聰明、更有韌性！想知點部署？好消息，Splunk Go 2026 將會喺 4 月 1 日嚟到香港喇！ Splunk Go 2026 香港站活動包括 10 場專家演講及深度專題討論，展示 Cisco Data Fabric、Machine Data…

想深入探討 AI 如何放大網絡危機、條例落地實務，以及第一線的 AI 驅動防護方案？歡迎報名即將舉行的網絡研討會，與 Louis 及專家團隊互動交流，第一線亦會分享最新的 OpenClaw AI 應用案例，一起掌握 2026 年最新網絡威脅趨勢與應對之道，成功登記及出席活動可獲 HK$50 超市禮券*。 日期：2026年3月26日 (四)時間：3:00pm – 4:00pm形式：Zoom Webinar (廣東話)…

OpenClaw 近期崛起，成為備受矚目的開源 AI 代理平台。香港網絡安全事故協調中心（HKCERT）提醒，AI 代理平台如具備本機操作、第三方功能插件（skills）安裝及外部服務整合能力，其風險面已超出一般聊天式 AI 工具。機構在引入相關工具時，應同步評估版本風險、供應鏈風險及權限管理安排，並避免在未經核實下執行代理提示的高風險操作。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 根據 OpenClaw 官方說明文件，採用可自行架設的設計，能作為多頻道閘道，串接起 WhatsApp、Telegram、Discord 及 iMessage 等即時通訊平台，讓使用者能直接在熟悉的聊天介面中與 AI 代理互動。官方資料也列出了它的幾項核心特色，包含擁有持續性記憶、能控制瀏覽器與存取系統，並可透過「技能」腳本或外掛程式來擴充功能。 OpenClaw 的一大特色，在於它並非單純的對話式 AI…

地緣政治局勢升溫，特別是美國近來先後向委內瑞拉及伊朗發動攻擊，後者的戰事仍在持續。而在這些實體軍事行動背後，另一個「無形戰場」的激烈角力亦在進行中。為了應對防不勝防的網絡威脅，美國白宮正式發佈了一份由美國總統特朗普簽署的全新「國家網絡安全戰略」，旨在推動政府與民間企業攜手合作，投入龐大資源發展人工智能與量子運算技術，務求以最先進的科技武裝國家的網絡防線。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱！ 化被動為主動　強化關鍵基礎設施 綜合這份戰略的核心內容，美國政府的應對方針可歸納為三大方向。首先是化被動為主動，強化關鍵基礎設施。過去面對網絡攻擊，防守方多半處於被動修補漏洞的狀態，新戰略明確指出美國將動用國家級的網絡攻擊能力，主動出擊癱瘓敵對黑客的基礎設施，透過提高網絡犯罪的成本，結合盟友力量將隱藏於暗處的犯罪集團及極權國家的監控網絡連根拔起。 同時，政府將重點保護能源、金融、電信、醫療和水資源等國家命脈，嚴格審查供應鏈，剔除潛藏安全隱患的外國敵對廠商設備，確保關鍵設施即使遭受入侵，亦能在最短時間內迅速恢復運作。 其次是全面現代化政府網絡，確立新興技術霸權。針對聯邦政府內部老舊且易受攻擊的電腦系統，戰略要求全面引入「零信任架構」、後量子密碼技術及高度安全的雲端系統。戰略中明確表明美國決定在科技競賽中保持絕對優勢，針對黑客日益頻繁地利用 AI 編寫惡意程式或以深偽技術散佈假資訊，政府將部署由 AI 驅動的網絡防禦系統，實現全天候的威脅偵測與反制。戰略亦強調必須確保美國在 AI 與量子運算領域的領導地位，防範外國勢力利用新興技術進行滲透或言論審查。 積極培育網絡安全人才 最後是拆除監管繁文縟節，積極培育網絡安全人才。現時過度僵化的法規往往會拖慢應對網絡威脅的反應速度，為此政府決定精簡網絡安全和數據監管流程，讓政府與企業在面對突發威脅時能更靈活、迅速地作出應變，同時確保民眾的私隱得到合理保障。此外，面對全球性的網絡安全人才荒，政府將投入大量資金，全面致力培養一支具備高技能的數碼防禦軍隊，以應付未來長遠的國家安全需求。 新戰略公佈後，隨即在網絡安全業界引起廣泛關注與討論。NXP 半導體的網絡安全專家 Michelle Farr 高度評價美國政府不再局限於被動防禦的想法，而是將網絡安全提升至維持國家經濟優勢的戰略高度；Palo Alto…

「你的公司有沒有安排培訓預算？」 這並非隨口一問，而是相當具體的管理問題。不少機構在談轉型時，往往著眼於技術投資、系統升級、流程優化，但當話題轉到「培訓預算」時，氣氛往往一片沉默。答案不外乎三種：沒有、不足，或者「再作安排」。情況有點像新年計畫：年初列出詳細目標，年中已經悄然無聲。企業與人才在準備程度上的落差，正是在這種「看似重視，實際缺乏行動」的狀態下，逐步拉闊。 世界經濟論壇《未來就業報告 2025》估計，未來數年內約有四成核心技能需要更新或重塑，即使職位名稱維持不變，工作內容與要求也會大幅改變。在這樣的背景下，若培訓長期停留在形式化的零碎安排，技術升級與人才能力之間的落差，只會愈來愈大。 浪潮未至，是否代表時間充裕？ 2026 年的今天，AI 早已不再是「即將出現的威脅」，而是實實在在存在於各行各業之中。決策層與員工都普遍明白一件事：AI 正在改變工作性質。然而，正因為變化尚未全面鋪開，不少機構傾向將相關議題擱置，抱持「仍有時間準備」的心態。 問題在於，培訓並不是一次 Workshop、一套新工具，或者一本指引可以解決。真正與業務結合的培養，往往是一個橫跨數年的系統性過程：員工需要持續學習，工作流程需要重新設計，管理模式需要調整，KPI 亦須更新。 當轉型真正來到，而團隊尚未做好準備，就等同白白錯過 AI 能帶來的一整段機遇期。 看似省錢的決定，最終代價高昂 在不少企業之中，AI 常被視為自動化與減省成本的代名詞，培訓預算更是最容易被削減的一項開支。 然而，要讓 AI 真正發揮效能，前提是有具備足夠能力的人才，去設計、監測和優化相關系統。這並非單純「減少人手」，而是「提高現有人手的能力」。這樣看來，人力資源的投入理應增加，而不是縮減。…

企業級開源龍頭 Red Hat 推出的 AI 平台「Red Hat AI Enterprise」，甫推出即獲多個本地大型客戶青睞，廣受歡迎。最近，該平台更與 NVIDIA AI Enterprise 深度整合，推出「Red Hat AI Factory with NVIDIA」，不僅讓企業即時接軌最新 AI 技術，更針對…