Google Cloud旗下Mandiant推出免費資安教學平臺FLARE Learning Hub，導入時間回溯除錯強化惡意程式分析

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175228

4月中旬，隸屬於Google Cloud的資安公司Mandiant宣布， 由旗下專注於逆向工程與惡意程式分析的研究團隊FLARE（ FireEye Labs Advanced Reverse Engineering）推出FLARE Learning Hub，免費提供逆向工程與惡意程式分析教學內容， 並提供實作導向模組， 鎖定資安研究人員與企業防禦團隊的技能培訓需求。

Mandiant表示，FLARE Learning Hub整合團隊累積近20年的教學與研究經驗， 採用實作導向設計，透過Google Docs提供課程教材， 並於GitHub儲存庫中同步釋出對應實驗資源， 包括惡意程式樣本、指令碼與分析資料。 目前平臺提供三個教學模組，涵蓋惡意程式分析入門課程（ Malware Analysis Crash Course）、Go可執行檔逆向工程參考資料（The Go Reverse Engineering Reference），以及時間回溯除錯入門教學（An Introduction to Time Travel Debugging）， 協助學習者逐步建立從基礎到進階的分析能力。

在教學內容中，FLARE團隊也透過實際案例示範，如何將TTD 應用於惡意程式分析流程。 該技術為Windows除錯工具WinDbg提供的功能， 可完整記錄處理程序執行過程，並支援向前與向後回溯執行歷程。 透過查詢CreateProcess與WriteProcess Memory等Windows API呼叫，資安分析人員可快速辨識惡意程式中的處理程序挖空（ Process Hollowing）行為，並從記憶體中還原隱藏載荷， 進一步分析其運作機制與潛在資料竊取行為。 相較於傳統逐步除錯方式， TTD可將分析流程轉為以資料查詢為核心， 有助於在面對多層混淆與複雜攻擊鏈時縮短分析時間。

FLARE團隊建議，使用者在進行模組練習時， 應先透過FLARE-VM建立安全隔離的虛擬機器環境， 並搭配支援快照功能的虛擬化工具， 以便在不同分析階段快速還原系統狀態。 目前所有教學模組僅支援Intel x86-64架構。

研究人員也提醒， 儘管平臺提供的二進位檔與指令碼僅用於教學示範， 但部分行為與惡意程式相似，可能被防毒軟體判定為威脅。 建議僅於隔離環境中執行相關內容，以避免影響實際系統運作。

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Google推出兩款研究代理人Deep Research與Deep Research Max

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Google週二（4/21）發表兩款研究代理人Deep Research與Deep Research Max，進一步擴展其在自動化研究（Autonomous Research）領域的布局。兩者皆基於Gemini 3.1 Pro打造，並透過Gemini API以付費預覽形式開放，開發者需依使用量付費。

Google於2025年12月透過Interactions API推出Gemini Deep Research代理人，開放開發者將其研究能力嵌入應用程式，支援多步驟搜尋、資料整合與報告生成等功能。本次更新則在此基礎上推出優化後的Deep Research，並新增Deep Research Max，分別對應即時互動與高強度分析兩種使用場景。

在功能上，Deep Research系列支援Model Context Protocol（MCP），可串接企業內部與外部資料來源；並整合網路搜尋、檔案與各類工具進行分析；同時支援PDF、CSV、圖片與影音等多模態輸入；系統亦導入原生視覺化能力，可直接生成圖表與資訊圖；並提供研究流程的檢視與調整機制。

其中，Deep Research主打低延遲與效率，適合整合於搜尋或應用程式介面中。隨著導入Gemini 3.1 Pro，該系統已從摘要工具轉變為可支援企業工作流程的研究基礎，能在單次API呼叫下啟動完整研究流程，整合公開網路與企業內部資料來源，生成具引用來源的專業分析報告。

至於Deep Research Max則定位為高完整度的研究引擎，強調分析深度與推理能力，透過延長測試時計算（test-time compute）進行多輪搜尋、驗證與修正，生成更全面且細緻的研究結果。

Google指出，Deep Research系列已被應用在金融與生技等領域。例如投資機構可用於自動化盡職調查，整合市場訊號、競品與風險分析，將原本需數日完成的研究流程縮短至數小時；在科學研究方面，亦可用於整理生醫文獻與證據，加速藥物開發流程，提升研究效率，其中Deep Research Max在處理較高複雜度任務時表現更為完整。

美國媒體普遍認為，Deep Research的關鍵在於將AI從對話工具轉變為可執行多步驟研究流程的代理人，不僅能自動搜尋與整合多來源資訊，還可生成具結構與引用的完整報告，逐步貼近企業實際工作場景。

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法國國家安全憑證機構遭駭可能洩露1900萬企業及個人帳密

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法國負責發布身分證和護照的國家安全憑證機構（ANTS）本週公布安全事件，可能導致近2000萬個資及專業帳號資料外洩。

法國國家安全憑證機構（ANTS）是隸屬於法國內政部，負責發放身分證、護照、駕駛執照等證明文件的機關。ANTS在4月15日偵測到異常活動，可能導致ants.gouv.fr入口網站上的個人和專業帳號被竊取。初步調查顯示，受影響的個人資料類別包括登入ID、姓名、出生日期、帳戶識別碼。其他可能外洩的資料包含電子郵件信箱、出生地、電話號碼等。

ANTS表示，外洩資訊不會允許非授權存取入口網站，但可能被用於釣魚郵件和社交工程攻擊。當局提醒用戶留心可能的釣魚簡訊、電話和電子郵件等。ANTS已經通報法國資料主管機關、巴黎檢察官，當局已和法國網路安全管理署（ANSSI）合作展開調查。

當局沒有公布可能外洩的資料規模，不過上週一名代號breach3d的駭客在駭客論壇上兜售聲稱來自ANTS，近1900萬筆的紀錄，資料包含全名、聯絡資訊、出生日期、住家地址、性別、國籍及帳號metadata等。

二個月前法國公共財政總局（DGFiP）也證實，該單位管理的國家銀行帳戶登記資料庫（FICOBA）遭未授權存取，約120萬個帳戶資料被不明人士存取。

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OpenAI公布ChatGPT Images 2.0，能思考、生成多語文字還支援排版

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OpenAI本週公布首個整合思考能力的圖片生成模型，並推向所有ChatGPT用戶，提供ChatGPT Images 2.0，不但能生成精美圖片，還能整合多語文字及多變化版面設計，可用於製作漫畫、海報或看板。現在這項功能推向所有ChatGPT方案，包括免費版。

ChatGPT Images 2.0是去年12月ChatGPT Images 1.5後的更新版。它是OpenAI第一個結合思考能力的圖片模型，當（付費版）ChatGPT使用者選擇了思考（Thinking）模式後，Images 2.0會搜尋網路上即時資訊生成圖片、可一次生成多張圖，並重複驗證自己的輸出，它還能處理兼具圖片和文字的複雜任務，尤其是在需要精準、最新資訊，以及一致化及視覺一貫性的場合。

在圖像生成部分，ChatGPT Images 2.0增強了詳細指令遵從、可精準置放物件、生成豐富文字，還能生成多種長寬比例的圖片。ChatGPT Images 2.0可生成精湛繁複的圖片，能確實遵從用戶指令、保留需要的細節，生成過去圖片生成模型無法處理的元素，像是小塊文字、圖示設計、UI元素、繁複構圖及排版，而且都提供2K解析度，它甚至能在單一圖片中提供分鏡圖、或包含多欄位文字及圖表的雜誌設計。

ChatGPT Images 2.0另一特色是多語言支援。在此之前，Images 1.5可支援簡單英文和拉丁語系文字，Image 2.0版則具備多語理解，不但能生成非拉丁語文字，像是中文、日、韓、北印度語、孟加拉語，還能生成流暢文字。它不只是翻譯一二個標籤，而是融入設計的文字，因此能生成海報、手寫稿、漫畫、廣告或其他圖文並重的圖像。

OpenAI表示，結合推理模型和視覺理解的ChatGPT Images 2.0不只是生成圖像，更是策略性設計工具，可協助使用者將想法轉為真實而用於分享、教學或進階設計的成果。

現在，所有ChatGPT用戶、Codex和API都能獲得使用ChatGPT Images 2.0。不過根據VentureBeat報導，免費版用戶只能用最基本的ImageGen模型，Pro及Plus方案用戶才能享用Thinking功能。而Pro方案還可以再獲得ImageGen Pro模型。

本工具推出不久前，Anthropic公布了可用於產品設計圖、原型、簡報、一頁式簡報（one-pager）等文件製作的Claude Design。

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Mozilla發布Firefox 150，修補Claude Mythos找到的271個漏洞

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4月21日Mozilla基金會發布Firefox 150大改版，改善分割檢視（Split View）、新增PDF編輯功能、快速分享多個分頁網址，並修補41個資安漏洞。特別的是，這次該基金會發布部落格文章指出，他們藉助AI的力量，找出271個漏洞並完成修補。

而這次Mozilla基金會使用的AI模型，就是近日Anthropic標榜資安能力直逼頂尖人類駭客而引發話題的Claude Mythos Preview。該基金會利用AI找出資安漏洞已有前例，他們先前曾使用同公司的Claude Opus 4.6，找出22個弱點，並發布Firefox 148修補。

Mozilla強調，一般來說，資安專家往往可從程式原始碼找出模糊工具（Fuzzer）無法察覺的錯誤，然而這麼做相當耗時，也會讓資安人力相當吃緊。直到Claude Mythos出現，他們發現該模型具備等同資安專家的能力，並表示人類能找到各式類型與複雜的漏洞，Claude Mythos也能辦到。

雖然AI能找出大量漏洞的能力出現突破，短時間可能會讓人恐慌，不過Mozilla認為，長遠來看，對於防守方其實是好事。原因是本來電腦尋找漏洞的能力與人類存在差距，因此駭客可投入數個月並耗費大量人力挖掘單一漏洞，一旦AI尋找漏洞的能力與人類大幅拉近，駭客這方面的優勢就會隨之削弱，因為找出漏洞所需的時間與資源，已隨之降低。

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SpaceX宣布與Cursor合作，醞釀600億美元收購案

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SpaceX週二（4/21）宣布與AI程式碼編輯器Cursor合作，雙方將共同開發鎖定程式開發與知識工作的AI模型，結合Cursor在軟體開發者社群的產品與分發能力，以及SpaceX的AI基礎設施。

Cursor由美國新創公司Anysphere於2023年推出，為一款AI程式碼編輯器，支援生成、重構與除錯程式碼，並可切換多家模型。該產品已在開發者社群快速普及，被視為AI coding工具的重要代表之一，競爭對手包括Anthropic的Claude Code與OpenAI的Codex。該公司在2025年11月完成D輪融資時估值為293億美元，Google及Nvidia皆為投資者。

SpaceX表示，將提供運算規模相當於約100萬顆Nvidia H100等級的Colossus訓練超級電腦，用於訓練與部署模型；此外，Cursor也授予SpaceX一項選擇權，可於今年稍晚以600億美元收購該公司，或支付100億美元作為合作費用，顯示雙方合作同時涵蓋技術與資本層面。

Cursor則說，他們約莫在半年前推出首個代理式程式設計模型Composer，其後的Composer 1.5將強化學習規模擴大20倍以上，Composer 2則導入持續預訓練，並以較低成本達到尖端效能，使算力提升能有效轉化為模型能力提升。

由於過去模型訓練能力受限於算力資源，透過此次合作，將可運用xAI的Colossus基礎設施，大幅提升模型表現。

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