2025-05-30
近年,AI 在商業市場得到廣泛應用,儼然成為推動企業轉型的重要手段。不過 AI 亦很大程度地顛覆了網絡保安生態,因網絡犯罪分子往往比企業更先一步採用 AI,有系統地削弱網絡防禦者的傳統優勢。有見及此,Fortinet 近日即發佈《FortiGuard Labs 2025年全球威脅型態報告》,剖析 2024 年以來,活躍威脅型態的概要和重點趨勢。Fortinet 香港區總經理馮家健(Michael)針對 AI 在網絡保安領域的應用與防禦策略,提出 Protect(保護)、Assist(輔助)、Secure AI(安全 AI) 三大方向,旨在利用 AI 技術主動防禦網絡攻擊、提升安全管理自動化及防止數據外洩。他指出,AI 的作用主要圍繞零日攻擊防禦、網絡安全管理及 AI 驗證機制,以應對愈來愈智能及自動化的網絡威脅。
「透過 AI 強化 Threat Intelligence(威脅情報),可有效降低 Zero Day Attack(零日攻擊) 帶來的風險,確保企業資訊系統不被新型惡意程式入侵。」Michael 亦強調,AI 正改變企業管理網絡安全的方式,例如透過自動化技術(Automation)減少人工監測負擔,讓企業更高效地分析大量安全數據。即使人手不足,亦可快速應對網絡威脅。
2025-05-27
正所謂眼見未為真,耳聽未為實,隨著人工智能(AI)迅速普及,愈來愈多網絡犯罪分子利用生成式 AI和大型語言模型(LLM),大規模偽造身份,令網絡用戶無法單憑表像判斷資訊的真偽。有見 AI 安全風險日益浮現,Check Point 近日發表首份聚焦 AI 的安全報告,探討 AI 對企業的潛在威脅,並提出一系列防禦建議與實踐策略。報告指出,儘管 AI 能促進企業自動化和改善決策,但仍須應對資料外洩、深度偽造(Deepfake)、惡意攻擊及監管等挑戰。
報告顯示,目前 51% 企業已在營運中採用 AI,包括語言模型、數據分析及自動化流程。不過 AI 應用普及仍存在一定隱憂,其中,46% 的 AI 相關專案可能遭企業否決,主要原因包括模型擴展性不足、數據問題及合規風險。
2025-05-18
美國加密貨幣交易平台 Coinbase 近日爆出重大數據外洩事故,黑客透過賄賂海外客服,非法獲取約 100 萬名用戶的個人資訊,並向 Coinbase 勒索 2000 萬美元。事件始於 5 月 11 日,黑客透過賄賂 Coinbase 海外支援人員,非法取得用戶的姓名、地址、電話、電郵、部分銀行帳戶資訊、護照影印本、帳戶餘額快照,及交易紀錄等敏感數據。黑客得手後,曾向 Coinbase 勒索 2000 萬美元,威脅公開這些敏感資訊。然而 Coinbase 明確拒絕支付贖金,但並非坐以待斃,而是設立等同贖金的 2000 萬美元懸賞基金,鼓勵提供線索以逮捕犯罪分子。
Coinbase 指出,黑客並未取得用戶密碼、私鑰或資金,Coinbase Prime 帳戶及錢包資產亦未受影響。然而,受影響的客戶仍須提高警覺,以防個人資料被用於詐騙或其他非法用途。至於受影響的客戶若因詐騙被騙轉帳,將獲得賠償。
2025-05-07
6 年前,WhatsApp 偵測並阻止了間諜軟件開發商 NSO,對 WhatsApp 及其用戶發動的攻擊。昨日,WhatsApp 贏得歷史性訴訟,成為首宗針對非法間諜軟件的成功起訴案例。陪審團裁定 NSO 須賠償有關損失,對這個惡意產業向美國企業和全球用戶構成的非法行為,起了關鍵的阻嚇作用。WhatsApp 方面表示,此案的裁決不僅是該公司的勝利,更突顯非法間諜軟件對全球科技企業及普通用戶的嚴重威脅,呼籲各界共同維護數碼安全。事實上,WhatsApp 並非 NSO 唯一的攻擊目標,此案讓公眾首次直視間諜軟件行業的運作模式,及其潛藏的嚴重風險。
6 年前,WhatsApp 工程師成功偵測,並阻止 NSO 透過其間諜軟件「Pegasus」入侵逾千名WhatsApp用戶的設備,當中包括人權活動人士、記者、外交官及其他社會人士。WhatsApp 隨後與公民實驗室(Citizen Lab)聯手調查,並向可能受害者發出警示,協助他們保護個人裝置。
2025-05-02
據 Check Point Research(CPR)調查結果顯示,近七成網絡攻擊均源自看似普通的電郵,其中更有 22% 的惡意電郵附件採用 PDF格式,反映本港企業對此類網絡安全威脅不容忽視。去年,用戶利用 Adobe Acrobat 處理超過 4,000 億份 PDF 檔案,並編輯了 160 億份文件。由於PDF 通常會被企業視為商業通訊的標準文件格式,因而是隱藏有害連結、代碼或其他惡意內容的靈活容器。
儘管惡意 PDF 攻擊一直是黑客的常用手段,但近期似有上升及蔓延趨勢。攻擊者利用使用者對 PDF 附件的熟悉程度,採用社交工程策略,增加收件人被騙的機會。此外,由於電郵安全系統通常集中偵測其他文件格式的威脅,以致惡意 PDF 檔案往往能成功避開安全檢測。