根據一項最新的調查，健康系統和保險公司在過去一年中遭受了大量的網絡攻擊，其中有超過一半的受訪者表示他們的組織遭到了勒索軟件或其他惡意軟件的攻擊。這些攻擊不僅對受害者造成了財務和法律上的損失，也對他們的聲譽和信譽造成了嚴重的影響。
調查還發現，健康系統和保險公司在網絡安全方面存在許多挑戰和缺陷，例如缺乏足夠的預算、人員和培訓，以及缺乏有效的風險管理和應急計劃。此外，由於新冠病毒疫情的影響，許多組織不得不快速地實施遠程工作和電子健康服務，這也增加了他們的網絡攻擊面和數據泄露風險。
為了應對這些威脅，健康系統和保險公司需要採取更積極和主動的措施，例如提高員工和客戶的安全意識和教育，加強與合作夥伴和供應商的安全合規性，以及投資於更先進和全面的安全解決方案和服務。只有通過這些方式，他們才能保護自己和他們所服務的數百萬人的數據和隱私。
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Preparing health systems for cyber risks and insurance coverage
市場營銷科技（Marketing Tech）是指使用軟體即服務（SaaS）應用程式來支援市場營銷活動的領域。這些應用程式，如Salesforce、Hubspot、Outreach、Asana、Monday和Box，可以讓市場營銷團隊、代理商、自由工作者和專家之間無縫地協作，並實現各種市場營銷策略和計畫。然而，這些應用程式也帶來了一些安全風險，因為它們存儲了大量的敏感資訊，並且經常與外部實體共享和連接。本文將探討市場營銷科技SaaS的五大安全挑戰，以及如何應對它們。
市場營銷部門經常需要授予代理商和自由工作者一定的權限，讓他們能夠訪問敏感的報告和資料。然而，管理這些外部使用者是一項艱鉅的任務。必須密切監測他們的權限，並將其降低到最低必要的水平。此外，還存在一個時間差，即當一個員工離開一個代理商時，代理商通知客戶的時間可能會延遲。在這段時間內，前員工可能仍然保留他們的訪問權限。
與代理商協作時，經常需要與不同的團隊成員分享檔案、專案管理板和資料夾。使用一組公開的連結來為所有使用者提供服務是一個誘人的選擇，因為這樣可以減少每次引入新使用者時的管理任務。然而，這種做法可能會無意中將敏感的資產暴露給前代理商員工或其他非預期的收件人，因為公開的連結可以被任何人使用。
市場營銷預算通常涉及大筆的金錢，這些財務資料是非常敏感的。外部代理商有時會管理這些預算，如果沒有妥善保護，可能會導致惡意的活動，如未經授權的資料訪問或執行負面的市場營銷活動。
市場營銷科技SaaS應用程式通常存儲了大量的客戶資料、市場營銷策略、競爭對手分析和其他重要的商業智慧。這些資料是組織的核心資產，如果遺失或洩露，可能會對組織的聲譽和收入造成嚴重的損害。因此，組織需要確保這些資料在傳輸和存儲過程中都受到加密和保護，並且定期進行備份和恢復測試。
市場營銷科技SaaS應用程式也必須遵守各種法律和規範，如歐盟的一般資料保護規則（GDPR）、美國的加州消費者隱私法案（CCPA）和其他地區的類似法規。這些法規要求組織尊重客戶的隱私權，並且在處理個人資料時遵循一定的原則和標準。違反這些法規可能會導致罰款、訴訟和信譽損失。
如何應對這些挑戰？
市場營銷科技SaaS的安全挑戰是不容忽視的，但也不是無法解決的。組織可以採取一些措施來提高其市場營銷科技SaaS的安全性，例如：
市場營銷科技SaaS是一個強大的工具，可以幫助組織實現其市場營銷目標。然而，使用這些工具也需要注意安全性，並且採取適當的預防和應對措施。只有這樣，市場營銷科技SaaS才能真正發揮其潛力，而不是成為一個隱患。
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這篇文章介紹了一種能夠幫助工廠管理者提高生產效率和安全性的方法，稱為工業控制系統（ICS）資產發現。工廠中的設備和系統越來越複雜和連接，這帶來了更高的風險，例如停機、故障、數據洩露和網絡攻擊。因此，工廠管理者需要有一個清晰和準確的資產清單，以便了解他們的環境，並採取適當的措施來保護它們。
傳統的資產發現方法，如手動盤點或使用不兼容的工具，是耗時和低效的，而且容易出錯。建議使用一種基於雲端的資產發現解決方案，如Tenable.ot，可以自動識別和監測工廠中的所有資產，包括物理設備、軟體、配置和連接。這種解決方案還可以提供即時的資產報告和儀表板，讓管理者可以快速查看他們的資產狀況和風險水平。
使用這種資產發現方法有以下幾個好處：
最後總結說，工業控制系統資產發現是一種實用而有效的方法，可以幫助工廠管理者提高他們的業務表現和安全水平。建議工廠管理者嘗試使用Tenable.ot這種基於雲端的資產發現解決方案，以便享受其帶來的好處。
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McAfee Labs 的研究人員發現了一種針對南韓用戶的惡意活動，該活動利用假冒的 Android 和 iOS 應用程式來竊取用戶的簡訊和聯絡人。這些應用程式模仿了一些知名的社交媒體、即時通訊和銀行應用程式，並通過不同的渠道進行分發，例如第三方應用程式商店、網站和簡訊。
這些假冒的應用程式在安裝後會要求用戶授予一些敏感的權限，例如讀取和發送簡訊、訪問聯絡人、攝像頭和麥克風等。如果用戶同意，這些應用程式就會在背景運行，並將用戶的簡訊和聯絡人上傳到遠端伺服器，或者將惡意程式碼注入到其他應用程式中。這些行為可能會導致用戶的個人資訊被盜用、遭受金融詐騙或者被勒索。
McAfee Labs 的研究人員分析了這些假冒的應用程式，並發現了一些共同的特徵，例如使用相同的圖示、包名和數位簽名，以及使用相同的加密演算法和伺服器域名。這些特徵表明這些應用程式是由同一個攻擊者或者團體製作的。
McAfee Mobile Security 可以偵測這些假冒的應用程式，並將其標記為 Android/FakeApp 或 iOS/FakeApp，以保護用戶免受這些和其他移動威脅的影響。McAfee 還是 App Defense Alliance 的成員之一，致力於通過防止威脅到達用戶的裝置，並提高應用程式的品質，來保護用戶。我們已經向 Google 報告了我們發現的應用程式，Google 也採取了迅速的行動。Google 已經通知了開發者，他們的應用程式違反了 Google Play 的政策，並需要進行修復。一些應用程式已經從 Google Play 中移除，而其他一些應用程式則由官方開發者進行了更新。我們建議用戶將應用程式更新到最新版本，以從他們的裝置中移除已經識別出的威脅。
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Fake Android and iOS apps steal SMS and contacts in South Korea
API（應用程式介面）是連接不同軟體應用程式的基本連接器，讓它們能夠無縫地交流和共享資訊。在軟體開發的世界中，API已經成為連接和整合不同系統的必要工具。隨著越來越多的軟體專案依賴於API，開發者面臨著管理和整合這些API到自己的應用程式中的任務。這可能看起來很困難，但是有了正確的方法，它可以被簡化和容易處理。
API管理服務就是提供開發者所需的工具、實踐和平台，以簡化API的整個生命週期。從設計和開發到部署和維護，API管理提供了一個集中化的解決方案，簡化了管理流程。要有效地利用API管理的優勢，開發者必須清楚地了解關鍵組件、最佳實踐和可用平台。這篇部落格將指導開發者如何入門API管理，重點關注開發者角度的基本方面。
API管理的核心組件
API管理包含了幾個關鍵組件，它們協同工作，提供一個全面的解決方案。這些組件包括：
API管理的重要性
對於開發者來說，API管理的重要性可以歸納為以下幾點：
API管理的平台
市場上有許多提供API管理服務的平台，每個平台都有自己的特點和優勢。開發者可以根據自己的需求和偏好來選擇合適的平台。以下是一些常見的API管理平台：
API管理的最佳實踐
要成功地使用API管理，開發者需要遵循一些最佳實踐，以確保API的品質、效率和安全性。以下是一些常見的API管理最佳實踐：
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Getting Started with API Management: A Beginner's Guide for Developers
DDoS 攻擊（分散式阻斷服務攻擊）是一種常見的網路攻擊手法，它利用大量的惡意流量，對目標網站或服務造成過載，使其無法正常運作。DDoS 攻擊不僅影響了網站的可用性，也可能導致數據洩露、信譽損失、營收減少等嚴重後果。
近年來，DDoS 攻擊的規模和頻率都有所增加，甚至連一些大型的科技公司，如微軟、谷歌、亞馬遜等，也難以抵擋這種攻擊。根據微軟的安全報告，2022 年，微軟每天平均要應對 1435 次 DDoS 攻擊，其中最高峰值達到每秒 1720 萬次 HTTP 請求，是史上最大規模的 DDoS 攻擊之一。這些攻擊不僅影響了微軟的雲端服務，如 OneDrive、Outlook、SharePoint 等，也對其客戶和合作夥伴造成了不便和損失。
為了防禦 DDoS 攻擊，大型科技公司需要採取一些有效的措施，如：
DDoS 攻擊是一種嚴重的網路安全威脅，它對大型科技公司的網路服務和業務運營造成了巨大的挑戰和壓力。因此，大型科技公司需要高度重視 DDoS 攻擊的防禦，並採取有效的措施，來保護自己和客戶的利益。
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How DDoS attacks are taking down even the largest tech companies
JupyterLab 是一個基於網頁的互動式開發環境，可以讓使用者在同一個介面中執行程式碼、編輯文件、查看資料和視覺化結果。JupyterLab 支援多種程式語言，如 Python、R 和 Julia，並且可以與許多開源套件和服務整合，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Azure Machine Learning。
Azure App Service 是一個用於建置和託管網頁應用程式、API 和背景工作的雲端平台服務。Azure App Service 提供了多種部署選項，如本機 Git、GitHub、Azure DevOps 等，並且可以自動調整和負載平衡應用程式。Azure App Service 還支援 Linux 和 Windows 容器，以及自訂 Docker 映像檔。
本文將介紹如何將 JupyterLab 部署到 Azure App Service，並利用 Azure App Service 的功能來管理和監控 JupyterLab 實例。本文將分為以下幾個步驟：
1. 建立 Azure App Service 資源
2. 建立 JupyterLab Docker 映像檔
3. 將 JupyterLab Docker 映像檔推送到 Azure Container Registry
4. 將 Azure App Service 與 Azure Container Registry 連接
5. 設定 JupyterLab 環境變數和啟動命令
6. 存取 JupyterLab 網頁介面
7. 監控和管理 JupyterLab 實例
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Step-by-Step Guide: Deploying JupyterLab to Azure App Service with Docker
事故應變計畫（Incident Response Plan，IRP）是一份文件，用於指導組織在發生資安事故時如何處理和恢復。一份好的IRP可以幫助組織減少事故的影響，提高應變效率，並增強信任和聲譽。然而，許多組織在製作IRP時會犯一些常見的錯誤，導致IRP不完整、不實用或不符合法規要求。本文將介紹這些錯誤，並提供一些避免的建議。
事故的類型和嚴重程度會影響應變的策略和資源。如果沒有定義事故的類型和嚴重程度，則可能導致過度或不足的反應，浪費時間和金錢，或者錯過重要的機會。因此，IRP應該包含一個清楚的事故分類和評估標準，例如基於事故的影響、可能性、持續時間等因素。這樣可以幫助應變團隊快速識別事故的性質，並採取適當的行動。
在發生事故時，每個人都應該知道自己的角色和責任，以及與誰溝通和協調。如果沒有明確的角色和責任，則可能導致混亂、衝突、重複或遺漏的工作。因此，IRP應該包含一個詳細的應變團隊組織架構，以及每個角色的職責、權限和聯繫方式。這樣可以幫助應變團隊有效地分工和合作，並確保事故的責任歸屬和追蹤。
事故應變是一個動態的過程，需要根據事故的發展和變化調整和更新。如果沒有實際的流程和步驟，則可能導致應變團隊缺乏方向和指引，或者執行不合適或過時的措施。因此，IRP應該包含一個靈活的應變流程，以及每個階段的具體步驟和檢查清單。這樣可以幫助應變團隊按照標準的方法和最佳實踐處理事故，並根據實際情況進行調整和改進。
事故應變不僅涉及技術和業務的問題，還涉及法律和法規的問題。如果沒有考慮法律和法規的要求，則可能導致違反法律或法規的風險，或者錯過獲得法律或法規的保護的機會。因此，IRP應該包含一個法律和法規的分析，以及相關的政策和程序。這樣可以幫助應變團隊遵守法律和法規的規定，例如通報事故、保護數據、合作調查等，並獲得法律和法規的支持，例如索賠賠償、追究責任、獲得豁免等。
事故應變需要使用各種資源和工具，例如人員、設備、軟體、資料、服務等。如果沒有準備好必要的資源和工具，則可能導致應變團隊無法有效地執行應變計畫，或者面臨資源和工具的不足或不可用的問題。因此，IRP應該包含一個資源和工具的清單，以及相關的配置和管理方法。這樣可以幫助應變團隊及時地獲得和使用所需的資源和工具，並確保資源和工具的安全和可靠。
事故應變計畫是一份活的文件，需要根據組織的變化和環境的變化進行測試和更新。如果沒有定期的測試和更新，則可能導致IRP不適用於當前的情況，或者存在缺陷和漏洞。因此，IRP應該包含一個測試和更新的計畫，以及相關的評估和回饋機制。這樣可以幫助應變團隊檢驗和改善IRP的有效性和適用性，並保持IRP的最新和完善。
事故應變的目的不僅是解決當前的事故，還是預防未來的事故。如果沒有從事故中學習和改進，則可能導致組織重蹈覆轍，或者錯失提升資安能力的機會。因此，IRP應該包含一個事後檢討和改進的過程，以及相關的報告和建議。這樣可以幫助應變團隊總結和分享事故的經驗和教訓，並制定和執行改進的措施，例如修復漏洞、增強防護、提高意識等。
製作一份好的IRP是一項重要的資安工作，也是一項持續的資安工作。避免上述的七個錯誤，可以幫助組組織提高資安的水準和成熟度。
本文介紹了一個參考架構，用於在 Azure 上安全地部署和管理健康數據服務，包括 Azure API for FHIR、Azure IoT Connector for FHIR、Azure Stream Analytics、Azure Synapse Analytics 和 Power BI。本文還介紹了如何使用 Azure Active Directory、Azure Key Vault、Azure Private Link 和 Azure Firewall 等服務來保護數據和網絡。
該架構包括以下主要組件：
該架構使用以下安全措施來保護數據和網絡：
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Securely Deploying Azure Health Data Services: A Reference Architecture and Implementation Guide
資料保護設計（Data Protection Design，DPD）是一種在資料處理的各個階段，從規劃到實施，都考慮到資料保護原則和法規要求的方法。DPD的目的是確保資料的安全性、隱私性和合規性，並減少資料洩露或濫用的風險。
DPD的核心概念是資料最小化（Data Minimization），即只收集和處理與特定目的相關的最少量的資料。資料最小化有助於減少資料的暴露範圍，降低資料遭受攻擊或損失的可能性，並提高資料的品質和準確性。
DPD的實施需要遵循以下幾個步驟：
DPD的好處包括：
DPD是一種以資料為中心的設計方法，它要求在資料處理的各個階段，都將資料保護視為一個重要的考量因素，而不是一個附加的功能或負擔。DPD有助於實現資料的安全性、隱私性和合規性，並創造資料的價值和競爭優勢。
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Demystifying Data Protection Design: A Comprehensive Overview
網路安全是企業面臨的重要挑戰之一，尤其在遠端工作和雲端服務的趨勢下，網路環境變得更加複雜和多變。根據一項針對全球 500 家企業的調查，網路安全投資的優先順序也隨之發生了變化，其中有幾個值得注意的發現如下：
綜上所述，網路安全投資是企業維持網路服務品質和安全的關鍵，但也面臨著各種挑戰和困難。企業應該根據自身的網路環境和需求，制定合適的網路安全策略和預算，並利用網路自動化等技術，提升網路安全的效率和效果。
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生成式AI是一種利用深度學習技術來創造新的數據或內容的AI方法。例如，生成式AI可以用來創造圖像、文本、音頻、視頻等。生成式AI有許多潛在的應用，例如增強現實、虛擬現實、數字藝術、教育、娛樂等。
然而，生成式AI也帶來了一些挑戰和風險，例如數據質量、數據安全、數據隱私、數據道德等。因此，IT專業人員需要了解生成式AI的原理和限制，並採取適當的措施來確保其安全和負責任的使用。
以下是一些讓IT專業人員安全地從生成式AI中受益的建議：
總之，生成式AI是一種具有巨大潛力和挑戰的AI方法，IT專業人員需要掌握其原理和限制，並採取適當的措施來確保其安全和負責任的使用。這樣，IT專業人員才能從生成式AI中受益，同時也為社會帶來更多的價值和創新。
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