“这个世界唯一不变的，就是变”，这句话来形容科技进步再适合不过了。众多新科技的出现，不但为企业开创新的可能性，也从个性化层面影响我们的生活方式。随着物联网、增强现实（AR）、5G、无人机和人工智能（AI）等技术的兴起，有哪些相关的安全疑虑值得注意？
物联网：联网功能产生额外风险
IDC预估到了2025年全球将有416亿个联网设备，产生的数据量高达79.4ZB（zettabyte，1ZB = 10的18次方TB）。物联网的普及率以亚太地区最高，预计到了2023年其相关支出将达到3,986亿美元。亚太区各地政府已积极推动各产业采用物联网，包括运输、制造、医疗看护和零售等。
物联网设备通常借由嵌入传感器、处理器和通信硬件来收集、发送数据，并据此进行下一步行动；由于本身就具备联网特质，这些设备已因其有限的安全性而备受关注。 单就医疗看护产业来看，像血糖侦测计、智能药盒和胰岛素泵，都是目前已广为使用的物联网设备，但近日传出胰岛素泵因产品内部存在安全漏洞而宣布召回。这个问题尤其令人担忧，这类事件很可能直接影响病患健康。
物联网设备通常借由嵌入传感器、处理器和通信硬件来收集、发送数据，并据此进行下一步行动；但也因这样的联网特质，其安全性备受关注。
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如2017年时就有团队发现可以便用LG SmartThinQ行动与云计算应用程序的漏洞，从远程登录SmartThinQ，管理用户的合法LG账户，进而控制吸尘器及其内置摄影机。一旦攻击者接管用户的LG账户，所有与该账户连接的LG设备或家电都可能连带被控制，扫地机器人、冰箱、烤箱、洗碗机、洗衣机、烘干机和空调等都无一幸免。不过后来LG在接受到这个漏洞消息后，也立即修复SmartThinQ应用程序，阻止此应用程序与设备遭利用。
此外，数字相机也极易在连接USB和WiFi时遭到勒索软件与恶意软件攻击。由于攻击者可将勒索软件植入相机及其连接的计算机中，智能设备更容易受到威胁──这些照片最终可能被加密，直到用户支付赎金才会解锁。
直到现在，确保企业环境下的物联网设备安全都还是一项充满挑战的任务，部分原因是我们仍依赖功效有限的传统安全控制方法。 安全策略必须与时俱进，结合传统和新型控制方法，才能解决这类设备所产生的安全疑虑。
增强现实：能否从过去经验汲取教训？
导入增强现实对企业来说是很好的机会，可提升运营、顾客体验等功能。相关技术的采用有望于2020年进入主流，特别是利用主动式（pre-emptive）手法来确保这类科技的安全。虽然增强现实为企业带来许多竞争优势，却也让网络罪犯有机会发动新型攻击，这与我们习以为常的模式大不相同。
增强现实开发人员必须谨慎以对，牢记物联网导入后的诸多教训。这类设备要修正程序是出了名的困难──从以往发现的大量漏洞来看，这的确是一大隐忧。我们强烈建议厂商将安全功能纳入产品开发过程，不要事到临头才匆忙应对。
5G：数据量暴增，引发隐私问题
移动网络运营商正为5G服务铺路，部分企业甚至誓言要在年底前进入商用阶段。5G网络将带动各种新型应用兴起，让用户能够将更多设备连上网络并相互连接，同时鼓励用户截取并分享更多的个人数据。
这类新型网络的主要特色之一，就是收集的数据量将因大量联网设备和相关传感器而加速增长。举例而言，智能手机将成为其他个人设备的超级连接枢纽，电子医疗应用程序将收集用户健康相关数据，联网汽车将侦测用户的行动，而 智慧城市应用程序则可收集用户日常生活相关信息。这些都将带动个人数据量暴增。
许多安全专家都提到，用户隐私是5G网络最大的挑战。 诸多利害关系人未来必须协助合作才能解决这些疑虑。这将涉及到业界团体、网络运营厂商、制订准则及规定的政府机关，以保障通信、数据和隐私的安全性。
无人机：潜藏的风险
无人机为一种独特的威胁，其自由移动的特性，能轻易进入管制区域。他们多半为了拍摄照片或视频，非法闯入机场、政府用地和其他禁区，这已引起多方疑虑。一旦结合既有的攻击矢量，这些无人机设备就可能变身非常有效的侦查和渗透工具。
无人机价格低廉且易于使用，可执行监控作业、截取数据并中断网络连接。为此目前市场正在开发专为无人机安全使用的专业服务，协助企业降低相关风险。
对无人机的威胁缺乏意识，是目前强化防护问题的最主要障碍，不过未来这个状况可能会随着媒体报道增加而改善。2018年11月，Check Point分析师就发现由无人机领导厂商大疆（DJI）所架设的线上论坛出现潜在安全漏洞，一旦遭到利用，攻击者就可能取得无人机飞行时所拍摄的图片。
人工智能：早期迹象均属正面
传统安全工具的挑战之一，就是相关部署和管理都有一些行政管理上的负担，必须制订政策、进行维护，同时针对警示做出回应。
这个领域就是人工智能大有可为之处。许多人期盼未来智能工具不仅能让人力密集的工作自动化，还能利用搜集而来的洞察信息，发现人类可能忽略的地方。
虽然安全团队已开始使用这类功能，对手却也部署了人工智能工具，发动的攻击越来越复杂。举例来说，只要利用机器学习技术，网络罪犯就能设计出更令人信服的消息，成为网络钓鱼诈骗活动的一部分。他们可针对每个被攻击者量身订做写作风格和内容，以提高发送消息后完成目标的几率。
尽管人工智能前景乐观，还是建议企业不要太快放弃传统的安全控制方式。专家建议目前最好的做法是选择性地采用人工智能解决方案，来补足既有防护措施的不足。
虽然上述技术的进展都能为企业及个人带来极大好处，但还是有许多风险必须考量。每当突破式创新技术进入市场时，往往为了加速产品上市而忽略安全性。谨记从行动和云计算运算等以往科技转变时汲取的教训，能让初期采用者降低投资结果出现意外的可能性。