OpenAI推出進階帳號安全機制，為ChatGPT與Codex導入實體金鑰登入並支援用戶退出模型訓練

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175474

OpenAI週四（4/30）宣布為ChatGPT及Codex用戶提供支援實體金鑰，關閉以電子郵件和SMS回復帳號、自動將用戶退出模型訓練等確保帳號安全性。OpenAI也宣布最新模型GPT 5.5-Cyber即將開放特定安全廠商存取。

這一波安全新措施是OpenAI強化AI網路安全計畫的一環。新增的進階帳號安全（Advanced Account Security）核心在以新措施強化帳號登入防護、減少執行階段攔截、用戶退出模型訓練。首先，OpenAI和實體安全金鑰業者合作，支援以YubiKeys等產品登入帳號。除了支援標準FIDO標準的硬體金鑰，OpenAI並和Yubico聯名推出YubiKey金鑰，包含筆電用的YubiKey C Nano及行動裝置用的C NFC，售價68美元。

當用戶啟用進階帳號安全後，會被要求關閉密碼登入，以防止密碼遭釣魚攻擊後外洩，損及帳號安全性。本設定也會關閉電子郵件和簡訊寄送帳號被鎖定時的回復驗證，而要求使用備份通行密鑰（passkey）、安全金鑰和回復金鑰。必須注意的是，由於帳號回復僅限定使用的安全措施，OpenAI安全支援無法提供協助。

其次，啟用進階帳號安全時，登入安全執行階段（session）也會縮短，以減少曝險空窗。而如果用戶帳號有登入活動，也會獲得警示通知，並可檢視和管理該次登入。

最後，啟用進階帳號安全設定時，用戶輸入會被自動摒除於OpenAI模型訓練，以保護敏感資訊身份的用戶，如記者、政治人物、異議人士。

除了選擇性的安全設定外，OpenAI執行長Sam Altman也宣布最新的GPT-5.5-Cyber模型將在未來幾天內開放給「關鍵安全夥伴」存取。GPT-5.5-Cyber模型降低AI模型的拒絕邊界（refusal boundary），並提供包括二進位檔逆向工程，讓資安專家分析惡意軟體能力，或是在不需存取原始碼情況下了解系統軟體漏洞。為防新模型遭惡意濫用，新模型不開放給大眾使用。欲使用的組織必須在網站輸入資訊申請以待審核。

這項宣布正值OpenAI和Anthropic激烈技術競賽中。Anthropic公布安全模型Claude Mythos時，號稱該模型十分強大，為防濫用無法全面開放，因此必須採審核式開放存取。Altman嘲諷此作法只是恐懼行銷。

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cPanel近期揭露9.8分重大漏洞已存在濫用活動

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175473

本週網站主機管理軟體供應商cPanel揭露與修補重大漏洞CVE-2026-41940，這個嚴重程度高達9.8分的身分驗證繞過漏洞，影響管理主機上個別租用帳號的cPanel、管理整臺代管主機的WHM（WebHost Manager），以及建立在cPanel與WHM架構上的WordPress專用版主機管理平臺WP2（WordPress Squared），該公司已公布完成修補的版本，以及執行軟體更新的步驟與偵測入侵指標（IoC）的指令碼。根據已修補版本的變更記錄描述，此問題的內部編號為CPANEL-52908，涉及連線階段的載入與儲存。

4月30日美國網路安全和基礎設施安全局（CISA）宣布，將CVE-2026-41940加入已知遭利用漏洞清單（KEV），因為他們已掌握漏洞濫用活動開始活躍的證據，要求聯邦機構須於5月3日完成修補。

關於漏洞濫用活動開始出現的時間點，最早可追溯至今年2月。4月29日主機代管服務業者KnownHost執行長Daniel Pearson在社群論壇Reddit表示，曾在2月23日察覺這類嘗試行為，並認為此漏洞必定遭到廣泛濫用，而且至少存在1個月之久，Daniel Pearson本人也確認存取活動與漏洞濫用已成功再現。同日資安公司watchTowr也公布這個漏洞的技術分析、概念驗證程式碼，以及偵測這類行為的Python指令碼。

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微軟擴大Microsoft Discovery預覽，提供代理式AI支援企業研發流程

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175472

微軟針對研發專用的AI平臺Microsoft Discovery，宣布擴大預覽範圍。該平臺整合代理協作機制（ agentic orchestration）、推理能力、 知識圖譜架構與高效能運算（HPC）， 並建置於Microsoft Azure雲端基礎架構上，可在企業既有的安全、 合規與治理架構下運作。

微軟指出，代理式AI代表研發流程的新運作模式。 透過多個具備不同任務能力的AI代理組成團隊， 在人類專家監督下執行研究與工程工作，包括進行推理、生成假設、 測試與驗證，以及分析結果並持續回饋到後續流程。

在核心技術上，Microsoft Discovery內建Discovery Engine，用來模擬科學研究方法， 讓AI代理能在大規模知識基礎上進行推理， 並生成假設與其驗證結果。同時， 該機制也能針對不同理論與實驗結果進行推理， 更貼近實際的科學研究過程。 平臺亦可整合企業內部資料與外部科學文獻， 作為AI代理推理所需的知識基礎。

圖片來源／微軟

在執行層面，Microsoft Discovery整合高效能運算叢集、大型量化模型（ Large Quantitative Models，LQMs）與AI代理，並可串接實驗室設備、 機器人與物聯網裝置， 使AI代理能在人類監督下執行實驗相關流程。

在企業系統方面，該平臺可與Microsoft 365、Microsoft Foundry與Microsoft Fabric整合，讓企業能在不同業務代理、企業資料與機構知識之間， 建立一致的運作方式。.

微軟同時揭露多項預覽期間的應用案例。例如， 其內部研究團隊曾利用Microsoft Discovery找出新型資料中心浸沒式冷卻液原型。 工業工程業者PhysicsX則透過該平臺進行工程設計模擬， 將原本需數週的流程縮短至數天；半導體設計軟體業者新思科技（ Synopsys）也已導入Microsoft Discovery，應用於晶片設計流程。

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Coupang資料外洩波及逾3,300萬帳戶後，南韓FTC要求7大電商修訂服務條款強化個資保護

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南韓公平交易委員會（Fair Trade Commission，FTC） 針對主要電商平臺服務條款進行審查，要求包括Coupang、 Naver在內的7家業者修訂不公平條款， 以強化個資保護與消費者權益。

根據韓聯社（Yonhap News Agency）、韓國中央日報（Korea JoongAng Daily）報導，南韓FTC於4月27日公布審查結果， 指出Coupang、Naver、Kurly、SSG. com等開放式電商平臺，共存在11類不公平條款， 涵蓋責任免除、營運權限、結算與退款等規範。其中， 有6家業者被發現存在不當免除或轉嫁個資外洩責任的條款。 以Coupang為例，其服務條款曾明訂， 對第三方未授權存取所造成的損害不承擔責任。 FTC認定此類全面免責不合理，要求業者除非能證明自身無過失， 否則不得排除責任或將損失轉嫁給使用者。此外，以個別業者來看， FTC指出Coupang涉及的不公平條款數量最多，共達8項。

FTC也要求調整涉及消費者財產權的條款。例如， Coupang過去在會員終止時， 會取消用戶已付費取得的儲值金（Coupay Money）。FTC認為， 此類作法等同於在未退款情況下消滅消費者以對價取得的財產價值。 經要求後，業者已同意修正條款，改為僅取消免費點數， 並保留付費餘額。

此次監管行動的背景，與Coupang於2025年下半年揭露的 資料外洩事件相關。Coupang起初僅揭露約3, 000個帳戶資料遭前員工非法存取，但後續第三方鑑識調查顯示， 實際遭存取帳戶數達逾3,300萬個， 臺灣也有逾20萬用戶受影響

FTC表示， 相關修正內容預計於5月初由各電商業者反映於新版服務條款中， 以強化數位交易環境中的責任分配與消費者權益保障。

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SAS擴充自家平臺代理AI能力，推特定產業AI助理、MCP Server供外部LLM呼叫

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175471

專攻AI大數據分析的老牌廠商SAS在年度大會SAS Innovate 2026上，宣布擴充自家分析平臺SAS Viya的代理型AI功能，主打2大新能力：內嵌於分析工作流程的AI助理系列SAS Viya Copilot、讓外部AI代理呼叫SAS分析能力的MCP Server。同時，他們也鎖定企業的AI代理需求，打造一款人人可用的AI代理加速器Agentic AI Accelerator，降低不同專業技能人員建置AI代理的門檻。

Copilot不是外掛聊天介面，而是嵌進工作流程的AI助理

SAS Viya Copilot的定位，是直接嵌入SAS Viya平臺的對話式AI助理，整合微軟一站式AI平臺Microsoft Foundry，讓資料科學家、開發者和業務分析師能在既有分析環境中，用自然語言完成資料探索、模型建置、儀表板生成和洞察解讀等任務，不需要切換到另一個獨立的聊天介面。

目前Copilot支援的功能涵蓋：自動生成SAS和Python程式碼、模型管線建議與可解釋性說明、以自然語言建立儀表板，以及AI輔助的案件和預警資訊生成。SAS強調，有別於其他靠通用LLM知識的AI助理，Viya Copilot是以產業資料模型、術語與最佳實務為基礎，能執行更貼近產業情境的分析任務。

SAS也推出2大產業專用Copilot，包括金融風險工作流程專用的資產負債管理（ALM）Copilot，以及協助臨床資料探索與病患族群分析的健康醫療Copilot。SAS也打算在2026年持續擴大應用範圍，比如金融犯罪防制、製造業供應鏈最佳化等場景。

建置MCP Server，外部LLM可直接呼叫SAS分析能力

SAS Viya MCP Server採用Model Context Protocol標準，把SAS的分析模型和決策能力作為客戶教的工具，企業使用者可從自選的LLM介面（如Claude）直接呼叫SAS的治理和分析能力，不需要複製邏輯或繞過企業管控機制。這也是大會現場Demo中，Claude能直接呼叫SAS Intelligent Decisioning完成補貨決策的技術基礎。

瞄準不同技術程度的團隊需求，推加速器讓人人都能建置AI代理

另一方面，SAS也發現一個企業痛點，就是要建置和部署AI代理，通常需要相當技術能力的工程團隊。為降低這個門檻，他們推出SAS Agentic AI Accelerator，提供一套預先整理好的程式碼、元件、介面和最佳實務框架，讓不懂程式碼的業務人員、或具備低程式碼能力的分析師，到有完整開發能力的工程師，都能在同一套治理框架內設計和部署AI代理。

目前，Accelerator已在GitHub上開放給現有SAS Viya用戶使用。

RAM：讓AI代理回答時有企業內部資料當依據

SAS Retrieval Agent Manager（RAM）解決的是另一個常見問題：AI代理在回應問題時，如果只依賴訓練資料，很容易產生與企業實際情況脫節的答案。

RAM以在RAG（檢索增強生成）框架為基礎，可將企業內部的非結構化資料，如政策文件、案件紀錄、作業程序等，轉化為AI代理可即時查詢的知識庫，讓代理在回應時，能以企業自家的最新資料為基礎，而非憑空推理。

目前RAM以獨立產品形式提供，SAS計畫後續將其整合進SAS Viya平臺，讓平臺上的所有AI代理和助理都能直接存取。

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SAS升級資料管理平臺，還預告今年Q4上線量子運算工具

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175470

老牌AI大數據分析大廠SAS在年度大會SAS Innovate 2026上預告，要在今年第4季推出量子運算工具Quantum Lab，讓企業在既有的SAS Viya平臺上，探索和驗證量子AI的應用價值。同時，他們也宣布升級旗下資料管理服務組合SAS Data Management，讓使用者不用搬資料，就能直接在資料所在處進行分析。

量子AI是什麼，為什麼現在就能用？

SAS量子產品策略主管Amy Stout揭露量子運算產品布局，他們看好古典運算和量子運算的混合式架構，也就是在現有的量子硬體上執行機器學習演算法，混合搭配，讓量子處理器和古典處理器各自處理擅長的運算工作。

SAS內部測試發現，這種混合式做法可提升效能超過100倍、成本還節省了99%。

SAS Quantum Lab：不是量子物理學家也能用來探索運算

Amy Stout指出，他們已經開發一款量子運算工具SAS Quantum Lab，定位是讓非量子物理專家的使用者，也能探索、測試和驗證自己的想法。

這款平臺工具的亮點是，可以比較古典運算、量子運算以及混合式運算的結果，來讓企業找到最適合自身業務問題的解法。

該平臺也提供一個虛擬量子AI導師，可以回答問題、提供範例程式碼並建議下一步。

直接在資料所在處跑分析，省去搬遷麻煩

另一方面，SAS也升級旗下資料管理服務，要讓使用者在資料所在處，就能直接執行分析和AI應用。

過去，企業做資料分析，習慣把資料集中搬到分析平臺再處理，但這麼做會帶來三個問題：資料複製的成本、搬移過程的延遲，以及治理上的漏洞。SAS這次的做法反過來，讓分析和AI功能直接在資料所在的地方執行，也就是資料不動，分析能力直接移過去。

進一步來說，主打這個便利性的產品名為SAS SpeedyStore，是一套整合在既有SAS Viya平臺上的高效能雲端資料平臺，可直接在分散資料的所在處執行分析。另一款產品SAS Data Accelerator則更進一步，讓SAS的分析能力可以跑在企業已使用的雲端資料倉儲或湖倉架構裡，不需要把資料搬出原本的環境，兼顧低延遲、低成本、低資安風險。此外，SAS Viya平臺還新增對DuckDB的支援，可在治理框架內直接分析Parquet、CSV、JSON等常見格式的資料。

三款AI輔助工具，讓資料準備更快也更安全

SAS這次也揭露幾款直接嵌入資料工作流程的AI工具。首先是SAS Viya Copilot for Data Discovery，可讓使用者用自然語言提問，比如「這份資料能不能用？怎麼用？」，把過去需要好幾天的資料探索流程，縮短到幾秒鐘。另一個AI工具SAS Viya Copilot for Code Assistance則整合進開發環境SAS Studio，讓工程師用自然語言撰寫、修改SAS和Python程式碼，不用離開原本的工作介面。

另一款AI工具SAS Data Maker解決的是另一個常見痛點：很多開發與測試工作需要用到真實資料，但真實資料裡有個資，不能隨便拿來測試。Data Maker是SAS先前揭露的工具，可用來生成合成資料，在統計特性、關聯結構和時序特徵上都能貼近真實情況，且完全不含個資，企業可放心拿來開發和測試。

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SAS推產業AI代理和加速器，鎖定供應鏈、工安和詐欺偵測

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175469

專攻AI與大數據分析的老牌大廠SAS在年度大會SAS Innovate 2026上，宣布推出一系列產業專用AI代理與模型，統稱產業加速器（Industry Accelerators），主打解決各產業最棘手的問題、提供開箱即用的AI解決方案。這也是SAS 10億美元產業解決方案投資計畫的最新成果，首波聚焦供應鏈、工安、社會福利給付與金融詐欺等四大場景。

除了產業加速器，SAS的AI代理策略也瞄準行銷，在自家行銷平臺上新增3款AI代理能力，來加速行銷人員的受眾管理、顧客旅程、決策執行等工作流程。

供應鏈AI代理：供應鏈規畫從每月一次變成持續執行

這次產業加速器的一大亮點，是供應鏈AI代理SAS Supply Chain Agent，目前已開放客戶私人預覽。這款代理鎖定供需運營規畫（S&OP）流程，也就是零售和製造業管理庫存與供應鏈的核心機制。

傳統S&OP流程高度仰賴跨部門合作，要耗費好幾天在試算表進行需求預測和庫存規畫，流程複雜且耗時，所以大多數企業每個月執行一次。SAS Supply Chain Agent把這個流程轉為可持續運作、接近即時的決策機制，來兼顧企業使用者的需求、供應和營運狀態，在規畫周期內外，都能持續用這些資料進行決策 。

使用者可透過對話介面與AI代理互動，例如詢問「若需求下降15%，會發生什麼？」系統除了模擬情境、給出預測結果，也會同步說明推論依據，提高決策透明度。

數位分身加上合成資料，讓工安訓練不必承擔真實風險

在工業與醫療場景中，SAS持續推動數位分身與合成資料的應用。SAS技術長Bryan Harris在大會首日回顧，2025年，SAS就已在Epic Games的Unreal Engine中建立工業場域的數位分身，讓企業能在虛擬環境中模擬各種營運情境，進行what-if的情境分析 。

在工安應用上，SAS Worker Safety整合數位分身、合成資料和電腦視覺技術，模擬高風險場景，例如堆高機碰撞或防護裝備配戴不當，產出訓練模型所需影像資料。這種方式可以生成多樣化情境，也能模擬真實世界中罕見、但可能發生的事故，同時避免員工暴露於風險或洩漏個資。模型訓練完成後，可部署於現場攝影機，提供即時預警。例如在製造場域偵測安全帽是否正確配戴，或在醫療環境中偵測口罩與手套是否鬆脫。

Bryan Harris還揭露一項丹麥醫療器材滅菌機構的實例，他指出，該機構原先判斷，清洗流程瓶頸是因為負責排列器械托盤的緩衝升降機（buffer lift）發生卡滯。但在導入數位分身、進行模擬分析後，團隊發現托盤並未卡住，而是該升降機本身即為中央分流節點，需負責重新分配所有器械托盤流向，因此形成排隊延遲 。

在釐清運作機制後，團隊進一步調整分流策略，成功解決問題，提高整體產線處理效率。

甚至，在這個應用實例中，同一套系統還能用來檢查，工作人員是否準確配戴口罩、手套，確保工作達標。

從SNAP到支付詐欺：AI協助政府與金融機構降低誤判

在公共部門應用方面，SAS應用AI與建模研發副總裁Udo Sglavo指出，美國多個州政府（如內華達州）已採用食物給付工具SAS Payment Integrity for Food Assistance，協助管理聯邦補充營養援助計畫（SNAP）的給付正確性。

這套系統可以串接既有的資格審查、案件管理、收入驗證和交易紀錄等資料，透過機器學習模型自動標記錯誤模式與異常情況，例如未更新的收入或家庭狀況變化，協助案件人員優先處理高風險個案，取代過往高度依賴人工逐筆審查的流程 。

金融詐欺方面，SAS提供Fraud Decisioning for Payments模型，支援信用卡、金融卡、ATM與數位錢包等多種交易場景的即時詐欺偵測。這些模型以多家全球大型金融機構透過聯盟提供的大規模詐欺資料進行訓練，涵蓋信用卡詐欺、帳戶詐欺和洗錢等多種樣態 。

行銷平臺導入多代理AI，主打人機協作

不只如此，SAS的AI代理佈局也擴大到行銷領域，在大會上宣布擴充行銷平臺SAS Customer Intelligence 360的AI代理能力，提供多個專屬AI代理來自動化特定行銷工作流程，包括在既有的受眾管理、顧客旅程、決策執行等作業流程，擷取正確的資料物件、給建議並加速執行，所有關鍵節點都保留人工確認機制。

SAS 360 Agent：統籌協調各專屬代理

第一個是扮演監督角色的SAS 360 Agent，負責管理各個AI代理，如受眾代理、旅程代理、電子郵件代理、搜尋代理等專屬代理間的互動，讓行銷人員不需要在多個工具介面之間切換，由SAS 360 Agent跨顧客資料、行銷AI與旅程執行統一調度。

Journeys Agent：從想法到執行一氣呵成

另一款AI代理是Journeys Agent，行銷人員可透過文字簡報、圖片或對話提示等多模態輸入，快速建立顧客旅程。代理會自動擷取相關受眾、事件和接觸點，組合出符合最佳實務與行銷人員意圖的旅程架構，還能在背景產生可直接部署的SAS程式碼。整個規畫與建置過程，都內嵌了人機協作的確認節點，確保行銷人員掌握主導權。

Search Agent：不用翻儀表板，直接問就好

還有一款AI代理是Search Agent，行銷人員可用自然語言，直接詢問SAS Customer Intelligence 360平臺內的營運與績效相關問題，系統能根據企業資料給出有脈絡的答案，有別於過去行銷人員得在儀表板和選單間反覆切換的操作模式

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