思想科技 資安月訊 MC CyberSecurity Monthly / 2024 Jan

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Lacey Lin

Marketing Manager
隨著各式科技服務的導入,政府企業,乃至於個人,都越來越重視資訊安全,思想科技 Master Concept 團隊每個月都會替您搜羅最新的資安新聞和品牌洞見,讓您第一時間獲取相關情報,建立企業安全網! 資安問題永遠都不能掉以輕心,但別擔心,我們與您同在,讓您的數據永遠都能牢牢守護在最安全的地方!

隨著各式科技服務的導入,政府企業,乃至於個人,都越來越重視資訊安全,思想科技 Master Concept 團隊每個月都會替您搜羅最新的資安新聞和品牌洞見,讓您第一時間獲取相關情報,建立企業安全網!

資安問題永遠都不能掉以輕心,但別擔心,我們與您同在,讓您的數據永遠都能牢牢守護在最安全的地方!

國內外資安新聞

[Nvidia 見解:用生成式 AI 強化資安的三種方式]

Source: Ithome

Nvidia 資安長 David Reber Jr. 發文指出,有三種方式可以使用生成式 AI 強化企業資安保護:

  1. 讓生成式 AI 成為開發人員的安全副駕駛,讓開發人員可獲得即時的資安建議。
  2. 利用生成式 AI 協助分析資安漏洞。透過提供大量過去的資料加速分析。
  3. 靈活運用 LLM,建立合成資料,模擬新型態攻擊並填補訓練資料的空白。

[GitHub 遭駭客濫用:迴避偵測並控制攻擊對象]

Source: The Hacker News

在過去,許多惡意軟體的作者會將作品存放在 Dropbox, Google Drive, One Drive 等處,不過近期研究發現,GitHub 等開源開發平台的利用正在逐漸增加。駭客將惡意軟體隱藏其中、管理版本,開發人員在使用時務必注意。

[2024 資安趨勢:駭客在暗網討論的五大主題!]

Source: TechOrange

根據統計,暗網上熱門討論主題五選:

  1. AI 應用攻擊火熱,ChatGPT 帳號駭入討論度高。
  2. 大量客戶資料自企業外洩,個資仍為重要目標。
  3. 「生物辨識驗證」將遭破解,駭客已學會略過驗證。
  4. 私密影音外流多,利用 AI 及 Deepfake 技術假造外流對象。
  5. 學習性討論串增加,業餘駭客、學習中的駭客恐增。

品牌洞見

[KnowBe4] 想賺外快請注意!按讚打工詐騙!

「詐騙集團會先支付小額款項給被害者,讓他們相信這真的是可以賺錢的輕鬆工作,然後再要求他們支付會員費用,以獲得更多工作機會。」

近期發現了新型的詐騙模式,詐騙集團會張貼接案打工廣告,號稱只要做像是「幫 YouTube 影片點讚」的簡單任務就可以領取報酬。一開始,詐騙集團真的會支付受害者小額款項,增加工作的可信度,後續就會邀請受害者付出更多費用加入工作分派的社群。

閱讀全文:[KnowBe4] New Remote “Job” Scam Tells Victims They’ll Get Paid For Liking YouTube Videos

[Okta] Okta 如何幫助您面對資安挑戰

「世界經濟論壇 2023 年發布的全球風險報告中,未來十年的十大挑戰除了氣候的異常、地理的變化等,還包含了廣泛的資安攻擊。」

Okta 除了持續精進自家解決方案,也是 ESG 的實踐者。在過去一年中,他們投資了「Cybersecurity Futures 2030」計畫,與學界一同預測未來趨勢;持續培育資安人才、提高社會對於資安的重視;與公部門聯手,加強資安相關政策的討論和實踐;在這不斷變化的資安環境中,Okta 將與各界攜手前行。

閱讀全文:[Okta] How Okta is helping society prepare for future cyberthreats

[Google]  給開發者和資安營運管理的 Duet AI 上線啦!

「所有的 Duet AI 服務將在接下來幾週與最強的模型 – Gemini 共同運作。」

您開始使用 Google Workspace Duet AI 了嗎?Google 又推出新的工作輔助 AI了!開發者用的 Duet AI 可協助生成程式碼、且支援多種程式語言,同時也可跟 Google Cloud 上多種功能一起使用。資安營運 Duet AI 可協助偵測、回應威脅和攻擊,並加速處理攻擊相關資料,縮短應對時間。

閱讀全文:[Google] Announcing General Availability of Duet AI for Developers and Duet AI in Security Operations

[Palo Alto] 傳統 DLP 系統已過時? AI 驅動更完善

「透過持續監控數據資訊的所在和用途,可更早偵測到風險並避免潛在的損失和危機。」

傳統的 DLP 系統主要是基於法律要求保護個人資訊、付款資訊等,但其實在這個資料價值不斷攀升的時代裡,DLP 應該也要守護企業的機密數據。PA 以 AI 驅動的 DLP 可幫助在各種環境、裝置中保護資料,企業可根據需求客製及訓練 ML 模型並以該模型偵測敏感資訊,讓保護措施更加主動。

閱讀全文:[Palo Alto] Why Traditional DLP Fails to Protect Your Most Sensitive Data

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