Snowflake發布Datometry資料平臺遷移工具，免重寫SQL加速Teradata遷移

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175521

雲端資料平臺業者Snowflake宣布推出Datometry for Snowflake公開預覽版，這是一項資料平臺遷移工具， 號稱能在不需重寫既有SQL程式碼且不中斷服務的情況下， 協助企業將Teradata工作負載遷移至Snowflake AI Data Cloud。

這項技術來自Snowflake於去年下旬收購的資料庫虛擬化技 術業者Datometry。 該公司開發的技術可讓既有應用程式在不同資料平臺之間運作， 而不需修改原有SQL程式碼，藉此降低遷移過程的風險與複雜度。

Snowflake指出，長期使用Teradata的企業， 在續約與系統重構之間往往面臨取捨。若採用傳統的遷移方式可能耗時數年， 且涉及既有SQL程式碼、相依系統與客製化工具，導致處理過程複雜，也提高在不中斷服務情況下完成遷移的難度。

針對上述情境，Datometry for Snowflake透過在Snowflake環境中模擬Tera data的SQL執行行為， 使既有應用程式可在不需修改程式碼的情況下持續運作。 Snowflake表示，此機制支援原樣搬移（lift- and-shift）模式， 讓企業在不中斷應用程式服務的前提下， 直接將既有工作負載搬移至雲端平臺。

在導入流程上，Datometry提供三個階段， 包括將應用程式重新指向Snowflake（repoint）、 在不中斷業務的情況下進行測試（test）， 以及完成正式環境遷移（transition）。官方指出， 此類遷移流程可在數週內完成，相較傳統需耗費數年的轉換專案， 可大幅縮短導入時程。

Snowflake也表示，企業可先完成平臺遷移， 再依自身時程逐步推動現代化轉型。 透過搭配SnowConvert AI工具， 使用者後續可逐步將既有SQL轉換為Snowflake原生語法 ，而不需在初期一次完成全面程式碼重寫。

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紅帽釋出Tank OS，打造代理式作業系統原型強化OpenClaw企業部署安全

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175509

紅帽（Red Hat）首席軟體工程師、 同時也是OpenClaw開源專案維護者的Sally O'Malley發布開源專案Tank OS，透過容器化與無root權限（rootless）架構， 強化OpenClaw在企業環境中的部署安全。

O'Malley將Tank OS定位為「代理型作業系統（agentic OS）」的概念原型， 嘗試在作業系統層建立專為AI代理設計的執行環境， 作為代理執行環境的示範實作。

OpenClaw是一套可在本地電腦執行AI代理的開源執行環境 ，已被用於各類自動化任務。不過，O'Malley指出， OpenClaw雖然功能強大，但若未妥善設定， 可能導致資料誤刪或敏感資訊外洩。

Tank OS的核心設計，是將OpenClaw執行環境封裝於容器中， 並採用紅帽開發的Podman技術， 以無root權限方式執行代理，使容器無法取得主機系統權限。

在架構上，O'Malley表示，Tank OS建立於Fedora Linux與fedora-bootc技術之上， 後者可將整個作業系統封裝為容器映像並進行部署， 系統啟動後即直接以該映像作為完整執行環境。 系統亦支援在同一臺設備上運行多個代理實例， 各實例彼此隔離且不共享憑證或系統資源。

Tank OS另一項設計，在於採用不可變（immutable） 作業系統架構。O'Malley指出，該系統將Linux核心、 執行環境與系統服務預先定義於映像中， 使大部分檔案系統維持唯讀，僅允許必要範圍內的變更， 以避免設定漂移。

更新機制則採映像版本管理方式，當新版本發布後， 各節點會下載更新並重新開機套用，並支援交易式更新與回復， 使系統維持一致狀態。

針對AI代理需使用API金鑰與存取權杖的特性，O' Malley表示，Tank OS不會將憑證內嵌於系統映像， 而是在系統啟動後透過Podman secrets機制設定，並以專用工具管理存取。 此設計使敏感資訊不會以明文形式出現在環境變數或處理程序清單中 。

隨著AI代理逐步導入企業IT環境， 如何在提升自動化能力的同時兼顧安全與可控性， 成為業界關注焦點。 OpenClaw生態系也出現多種強化安全的實作方式， 例如採Docker容器化的NanoClaw， 強調精簡設計與高安全隔離環境；以及Nvidia推出的Nemo Claw，透過核心層沙箱機制隔離代理執行環境。

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中國駭客Shadow-Earth-053傳利用React2Shell滲透Linux主機

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175506

趨勢科技揭露中國駭客組織Shadow-Earth-053，並指出這些駭客主要透過ProxyLogon等已知漏洞，將Exchange郵件伺服器或IIS網頁伺服器作為初期的入侵管道，偵察AD環境，最終Windows電腦植入惡意程式ShadowPad，攻擊包含臺灣在內的亞洲國家，且有北約國家遭鎖定的情況。不過值得留意的是，這些駭客也傳出攻擊Linux伺服器的情況。

趨勢科技在追蹤Shadow-Earth-053的活動發現，去年12月中旬，有人從194[.]38[.]11[.]3接收Linux版的ShadowPad，方法是監聽1790埠，該公司取得ELF樣本檔案分析，確認是被稱做Noodle RAT的變種後門程式。而駭客滲透Linux主機的方法，就是利用React伺服器元件（RSC）重大資安漏洞React2Shell（CVE-2025-55182）。

根據駭客使用的C2網域名稱domain check[.]office365-update[.]com，其名稱的結構特徵與Shadow-Earth-053所有的網域相似，因此趨勢科技推測，背後的攻擊者應該就是Shadow-Earth-053。

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思科開源AI模型溯源工具，提供辨識模型血緣

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175502

防範第三方AI模型帶來的供應鏈安全問題，思科近日開源模型溯源工具組（Model Provenance Kit），供企業辨識模型來源，以避免模型身份不明，引發版權或其他安全及合規疑慮。

AI應用當道，許多企業使用從Hugging Face上下載的第三方AI模型，經微調後用於開發AI應用。這些模型往往缺乏變更紀錄，無從追蹤模型開發過程做了哪些修改。使用這些模型可能的風險包括模型有漏洞或遭下毒、或是因模型系譜關係不明造成資安回應盲點、欠缺模型來源可能引發版權問題。而且缺少訓練資料、模型訓練方法及風險評估文件的模型，也無法滿足歐盟AI法規（AI Act）的法規。

思科說明現有模型紀錄法的不足。Meta、阿里巴巴、DeepSeek和Mistral等主要業者使用相同建構元素如分組查詢注意力（grouped-query attention）、旋轉位置嵌入（rotary positional embeddings）、和均方根標準化（Root Mean Square Normalization，RMSNorm）等，雖然有配置檔可描述這些架構，但無法說明模型是否為獨立訓練或是從其他模型複製來的。思科開源其自有使用的AI模型溯源工具組Model Provenance Kit，旨在解決上述疑慮。

其Model Provenance Kit為一個Python工具包和指令行介面（CLI），能以分層策略分析架構metadata、標記器（tokenizer）結構及其權重，判斷兩個模型是否有相同的來源，第一步先快速檢查結構，若光是metadata無法判斷，再深入到權重層分析。

在第一階段中，這工具會比較模型的配置（config）文件及結構metadata。若架構規格完全不同可以判定為不相關，若架構相同則進入第二階段深度分析。在權重分析中，它會從模型權重擷取出5種訊號或指紋，並將其加權整合成一個最終系譜（lineage）分數。這個工具會使用兩種比對模式，在比較模式（compare mode）中需輸入二個模型，可判斷其中一模型是否由抄襲、微調另一模型而生。在掃描模式（scan mode），則輸入一個模型，由系統比對資料庫的模型指紋判斷可能的來源模型。

思科運用111組模型對（model pairs）做了一個系統性的基準測試，驗證Model Provenance Kit準確判斷兩個模型血緣關係的能力。跑分結果證明Model Provenance Kit能準確追出模型來源，又不會把「長得像」的模型誤認為同一血統，具備實務上可用的模型鑑識能力。

配合這個溯源工具，思科也發布第一版指紋資料庫，涵括20多家發布業者、超過45個家族的近150個基礎模型，模型規模由1.35億到超過700億個參數，提供比對基準。

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Meta買下專門開發機器人AI模型的Assured Robot Intelligence

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175496

機器人AI模型新創Assured Robot Intelligence（ARI）共同創辦人Lerrel Pinto及Xiaolong Wang上週證實，已將ARI出售給Meta，加入Meta的超級智慧實驗室（Meta Superintelligence Labs，MSL）。此一併購應已完成，但雙方並未透露交易金額。

Pinto為機器人專家，曾共同創辦人形機器人公司Fauna Robotics，Fauna Robotics已於2026年3月賣給了Amazon；Wang則曾為Nvidia的研究員，負責打造基礎模型，兩人在2025年共同創辦ARI，專門開發應用於人形機器人的AI模型，以讓機器人得以理解、預測及適應複雜環境的人類行為。

Pinto表示，過去一年來該公司的目標是替人形機器人打造符合產業標準的AI系統，其技術堆疊是建立在人類的經驗之上，並將這些經驗濃縮為可操作的Token，以快速導入至真實世界的硬體上。ARI下週就會加入MSL，繼續推動最先進的機器人模型，讓個人超級智慧得以延伸到實體世界，讓AI從「能思考及對話」轉為可於現實世界中可靠協助人類的行動型AI。

至於Wang則說，ARI的使命是實現實體通用AI，相信這個代理人將會是人形，其規模化將來自直接向人類經驗學習，而不僅是依賴遠端遙控，Meta的生態體系整合了實現此一願景所需的關鍵要素。

不過，Assured Robot Intelligence的官網上只有商業與招聘聯繫方式，並未揭露ARI的技術、規畫或產品，網際網路檔案館（Internet Archive）在這一年來的幾次存檔也都只出現同樣的簡單內容。

Meta的AI長、負責領導MSL的汪滔（Alexandr Wang）則透過X歡迎ARI團隊加入Meta。

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中國駭客鎖定亞洲政府機關與北約國家，利用Exchange與IIS主機弱點進行滲透

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175493

微軟Exchange伺服器於2021年被揭露的資安漏洞ProxyLogon（CVE-2021-26855、CVE-2021-26857、CVE-2021-26858及CVE-2021-27065）曾引發全球高度關注，駭客利用的情況最早可追溯到2020年底，當時駭客組織ToddyCat用於攻擊歐洲與亞洲知名企業組織、政府機關、軍事機關與承包商，不過事隔數年，這些漏洞再傳遭到利用的跡象。

趨勢科技近日揭露新的中國駭客組織Shadow-Earth-053，利用可透過網際網路存取的Exchange伺服器，或是IIS網頁伺服器的已知漏洞，企圖植入稱做Godzilla的Webshell，以建立長期存取的管道，然後使用DLL側載手法，載入具有合法簽章的惡意程式ShadowPad。值得留意的是，駭客入侵受害組織最常使用的資安漏洞是ProxyLogon，這代表已公布並修補多年的資安漏洞，由於許多企業組織並未套用微軟提供的更新程式，仍是有效的駭客初始入侵管道。

對於這些駭客的活動，最早可追溯至2024年12月，最近一年至少對包含臺灣在內的8個國家政府機關與關鍵基礎設施發動攻擊，目標大部分集中在亞洲，不過這些駭客攻擊範圍也涵蓋北約會員國的歐洲政府。根據駭客的目標特徵，趨勢科技研判Shadow-Earth-053的目的，不僅從事網路間諜活動，也有可能意圖竊取智慧財產。

值得留意的是，趨勢科技特別提及Shadow-Earth-053與其他中國駭客之間的關聯，因為Shadow-Earth-053與另一組駭客Shadow-Earth-054使用的惡意軟體及戰術、手法和流程（TTP）存在明顯的交集，此外，這兩組人馬也與被稱為CL-STA-0049、Ref7707的中國駭客，以及Earth Alux駭客團體有關。趨勢科技指出，這幾個駭客團體常在相同受害組織的網路環境中活動，不過，Shadow-Earth-054發動的相關攻擊，通常在Shadow-Earth-053部署ShadowPad的數個月前發生。

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資安公司Trellix傳出原始碼遭未經授權存取

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175492

為了拆解資安防護系統的運作機制並進行突破，駭客攻擊資安公司的任何事故往往受到很大的重視，因為有可能影響許多用戶的資安防護，像是先前發生FireEye與Barracuda遭駭，後續衍生很多爭議，最近有資安公司透露他們發生資料外洩的情況，引起外界的注意。

資安公司Trellix近日在網站發布公告，表示他們部分原始碼的儲存庫遭到未經授權存取，該公司察覺後隨即尋求資安鑑識專家協助，並通報執法部門。根據初步調查結果，目前發布流程尚未受到影響，原始碼亦無遭到利用的跡象。

值得留意的是，這份公告內容並未透露進一步的細節，沒有說明資料外流的範圍，也沒有透露受影響的產品，以及攻擊者可能的身分。

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美國戰爭部與8大科技巨頭簽署AI協議，Anthropic遭排除在外

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175491

美國戰爭部（Department of War，DOW）上週五（5/1）宣布，已與全球8家頂尖人工智慧企業——SpaceX、OpenAI、Google、Nvidia、Reflection、微軟、AWS及甲骨文——簽署協議，將其先進AI能力部署於機密軍事網路之上，用於合法作戰用途。五角大廈表示，此舉旨在加速美軍轉型為「AI優先作戰力量」，強化戰士在複雜作戰環境下的決策優勢。

1789年美國建國之初即設立戰爭部，歷經一戰、二戰均沿用此名。1947年杜魯門推動軍事整合改革後更名為國防部。2025年9月，川普簽署行政命令，授權將戰爭部作為國防部的第二名稱，在官方對外通訊中使用，網址亦從defense.gov改為war.gov，目前美國在行政上已全面使用戰爭部，但法律上仍為國防部，正式更名尚須國會立法。

戰爭部表示，這批AI工具將整合至最高機密等級的 IL6 與 IL7 網路環境，主要應用於情報資料整合、戰場態勢感知，以及輔助指揮決策。戰爭部官方AI平臺GenAI.mil目前已有超過130萬名軍事與文職人員使用，僅5個月內便產生數千萬次提示指令，部署數十萬個AI代理程式，許多原本耗時數月的任務已縮短至數天完成。

原本與該部門合作密切的Anthropic並未出現在此次的名單中。Anthropic今年2月公開拒絕讓其產品用於自主武器開發及對美國人的監控，而讓美國總統川普（Donald Trump）指示所有聯邦機構立即停止使用Anthropic的技術，隨之國防部即將Anthropic列為供應鏈風險（Supply Chain Risk，SCR），限制其產品進入機密系統與關鍵任務環境，雙方關係生變且Anthropic還提出了告訴。

戰爭部強調，此次協議刻意納入多家不同廠商，目的是避免對單一AI供應商形成依賴，確保聯合部隊的長期彈性。川普政府則說，將持續以先進AI武裝美軍，以應對未來各種新興威脅。

對於此次大規模AI軍事化部署，外界反應不一。支持者認為，美國若不搶先將AI導入軍事核心，將在與中國的戰略競爭中落居下風；批評者則憂慮，在缺乏明確倫理框架與監督機制的情況下，將前沿AI系統引入機密作戰網路，潛藏難以預見的風險。隨著AI與國家安全的邊界日益模糊，這場科技巨頭與軍事機器的深度整合，或許才剛剛開始。

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借鏡ATT&CK經驗，MITRE發表F3金融反詐欺框架

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175490

金融詐欺每年造成數十億美元損失，風險程度已不亞於傳統網路攻擊。長期推動MITRE ATT&CK並剖析攻擊鏈的美國非營利組織MITRE，旗下威脅情資驅動防禦中心（CTID）於2026年4月發布MITRE Fight Fraud Framework（F3），希望以共享的對手行為框架，協助金融機構更有效理解、偵測與預防詐欺活動。

回顧過去，在MITRE F3框架發布之前，負責阻詐的調查人員與負責網路威脅的分析人員，往往分屬不同組織，使用不同工具與術語，應對的思維模型也不一致。

如今我們看到MITRE試圖打破隔閡，將詐欺分析師與資安防禦者拉到同一張作戰地圖。畢竟ATT&CK已是全球廣泛採用的對手戰術與技術知識庫，F3則建立在這套成熟基礎上，進一步延伸到金融詐欺場景。

根據MITRE CTID說明，初版MITRE F3反詐欺框架主要延續ATT&CK方法論，將詐欺流程結構化為戰術與技術，讓防禦方可用一致語言描述詐欺如何發生。首版框架歸納出7大戰術階段，分別是偵察（Reconnaissance）、資源開發（Resource Development）、初始存取（Initial Access）、防禦規避（Defense Evasion）、布局定位（Positioning）、執行（Execution）與變現（Monetization）。

其中，「布局定位」與「變現」是過去ATT&CK既有戰術中未涵蓋的部分。以布局定位而言，是指詐欺者在取得初始存取後、正式執行詐騙前的準備行為，包含透過一系列技術手段來蒐集敏感資訊、篡改帳戶設定、操縱交易參數，以建立確保詐騙能成功實施的必要條件；以變現而言，這是詐騙流程最終的核心目標，描述詐欺者如何透過特定手段，將受害者資產轉換為可提領的可用資金或實體現金，完成最終非法獲利。

整體而言，網路詐騙經常將傳統網路攻擊技術與特定產業詐欺手法混合運用；若缺乏統一的「網路－詐欺」分析框架，事件容易被切成零散訊號、難以還原全貌。F3框架的目的，正是把技術層訊號與真實詐欺事件關聯起來，讓組織從被動回應逐步轉向主動防禦。未來，CTID成員與合作夥伴將持續擴展該框架，納入更多技術、資料來源與緩解對策，使其適用範圍從銀行業延伸至更多產業。

MITRE發布第一版MITRE Fight Fraud Framework（F3）框架矩陣，借助ATT&CK方法論將詐騙鏈化為通用戰術與技術，期望讓資安與阻詐團隊能建立標準化的溝通語言。​

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【2026 企業資安大調查】一張圖看2026年政府學校資安風險

來源：https://www.ithome.com.tw/article/175437

「網路釣魚/社交工程手段」和「資安漏洞濫用」是政府機構和學校未來一年必須優先防備的兩大首要威脅，其次則是對政府網站的「DDoS攻擊」。值得注意的是「軟體供應鏈資安事故」的威脅，在政府學校特別嚴峻，已經進入了高衝擊發生風險高的第一象限。

立即下載完整報告【iThome 2026 CIO & CISO大調查】資安策略篇完整報告

政府學校今年在高風險高衝擊的資安威脅，包括了7項系統類風險和5項人員類風險，得優先投入資源來防備

相較於其他產業，國家級網路攻擊對政府機關的衝擊和發生可能性都相對較高，甚至未來一年，國家級網路攻擊和機敏資料外洩事件的威脅同樣都屬於必須警戒的重點，政府公務人員得留意各種網路釣魚和社交工程手段，背後就可能結合了國家級到攻擊來源。

雖然，政府學校積極擁抱生成式AI，但是AI類資安風險，仍被許多政府學校CIO列為未來一年比較不可能遭遇的風險，甚至是衝擊低的風險。這也是跟其他產業不太一樣之處。

AI採用越多越深，AI風險的發生可能性應該越高，但政府機關的警戒心相對較低。忙於用AI創新之際，政府機關還得留意是否忽略了對aI風險沒有給予足夠的重視。

深偽技術冒用是最接近第一象限高衝擊高風險的威脅項目，這也是政府機關在AI風險中，可以優先警戒的重點項目。

企業資安風險圖製作說明 在iThome 2026年CIO暨CISO大調查中，由企業CIO和CISO自評各威脅項目的兩項指標，一項是該項目對企業帶來的衝擊程度（衝擊極高和衝擊極低），另一項是這個項目未來1年的發生風險（極可能發生與極不可能發生），再換算成不同程度的量化數據來製圖。垂直軸是該威脅項目對企業的衝擊，位置越往上代表衝擊越大，水平軸是企業未來1 年發生該項目的風險，位置越右，代表發生可能性越大。威脅項目的位置圓點，區分成三類，紅點代表系統類風險，綠點代表人員風險，黑點則為AI風險。

問卷執行 自2026年1月1日至1月29日，對臺灣大型企業、iThome歷屆CIO大調查企業、政府機關及大學院校的資訊主管進行線上問卷調查，有效問卷數396份，其中57%填答者為企業資安最高主管。

資料來源：2026年iThome CIO & CISO大調查，2026年3月

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Anthropic公布Claude Security供企業掃描漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175489

Anthropic宣布Claude Security，可供企業掃描易被AI濫用的軟體漏洞並且生成建議修補程式，或是由內建Claude模型的第三方安全工具修補。

AI模型現在不但被用於尋找軟體程式碼的漏洞，也被有心人士用來自主濫用這些漏洞，協助企業找出能被AI濫用的漏洞是Claude Security的設計主旨。Claude Security原名為Claude Code Security，首在二月提供少數企業試用，並於上週擴大推出並改名Claude Security，現在以公開Beta版提供Claude Enterprise用戶試用。

Claude Security和不久前Anthropic發表的Claude Mythos不同。Claude Mythos僅提供給Project Glasswing的少數合作夥伴，理由是它尋找軟體漏洞的能力過於強大，擔心落入有心人士之手有不良後果。Claude Security以Claude Opus 4.7為基礎，可透過claude.ai存取，檢視企業軟體程式碼的漏洞、建議修補程式，或是發現傳統方式找不到的複雜程式碼問題。Claude Security能執行排程及精準掃描，可整合企業稽核系統，方便追蹤。它不需要API整合或開發自訂代理人，只要企業使用Claude.ai，就可以從側邊欄啟用，或是從claude.ai/security登入開始掃描。

根據官網網頁說明，Claude Security可讓企業同步掃描程式碼，能理解上下文、了解檔案和模組間的元件互動、可跨檔案追蹤資料流、讀取原始碼，找出傳統掃描工具找不到的多元件複雜漏洞樣態。有初步發現後，它可以進行階段驗證以減少誤判；完成後提供解釋、判定信心水準、及漏洞影響和如何被複製。此外Claude Security還能針對特定漏洞建議修補指令，允許使用者開啟Web版Claude Code來修補漏洞。

Claude Security能辨識許多種漏洞，包括注入型漏洞如SQL、指令、XSS漏洞；網路型（如路徑遍歷、伺服器請求偽造SSRF、開放重導向Open redirect）、驗證存取類（如跨網站請求偽造CSRF）、記憶體類（如緩衝溢位）、密碼類（如演算法混淆、時序洩漏Timing Leaks、Weak primitives）、反序列化型（任意類型實例化Arbitrary type instantiation）及協定類漏洞（如編碼混淆、快取下毒）等。

Anthropic和常見安全廠商合作，例如CrowdStrike、Microsoft Security、Palo Alto、SentinelOne、TrendAI和Wiz都已在其產品整合Opus 4.7。主要整合商Accenture、BCG、Deloitte、Infosys和PwC也提供整合Claude的安全服務。

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螢幕連線也可能被駭？英國NCSC授權新型HDMI/DP硬體防護技術

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175487

螢幕與電腦之間的顯示連線，長期被視為「只是輸出畫面」的通道，但英國國家網路安全中心（NCSC）指出，這段連線同樣可能被攻擊者當成入侵管道，成為潛在攻擊面。為此，NCSC在4月22日宣布自家研發成果已商品化，推出全球首款獲得NCSC授權的硬體防護商業產品SilentGlass，標榜在HDMI與DisplayPort顯示連線上，主動阻擋非預期或惡意行為，將「筆電與螢幕之間的連線」重新納入企業能夠治理的安全邊界。

具體而言，SilentGlass是一款即插即用的裝置，其設計目標是在筆電與螢幕的顯示連線之間，對異常連線採取阻擋策略。目的在於針對實體連線、供應鏈或第三方維運的情境下，降低顯示介面被當成突破口的可能性。

根據NCSC的說明，此類裝置早已研發完成，並已於英國政府部署與驗證一段時間，用於最高威脅等級的環境。如今全新焦點在於邁向商業化推廣，在NCSC完成相關智慧財產的開發後，經競爭程序授權英國新創Goldilock Labs量產與銷售，並與Sony UK Technology Centre合作製造，在4月英國CYBERUK會議舉行期間，產品已向全球市場發表並上市。

NCSC技術長Ollie Whitehouse形容，這項創新讓企業能以更可負擔的成本，保障過去難以全面防護的環節；Goldilock Labs共同創辦人Stephen Kines則強調，硬體介面應被視為可被強制執行的控制點，而非預設為可信、完全交給上層軟體承擔風險。

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Fortinet資安平臺邁入8.0，擴增AI控管與量子安全防護特色

來源：https://www.ithome.com.tw/review/175388

在2026年上半舉行的全球與臺灣年度用戶大會期間，資安廠商Fortinet針對支撐其安全織網架構（Fortinet Security Fabric）的作業系統平臺FortiOS，宣布推出最新版本8.0，主打三大特色：AI驅動的安全防護、次世代的安全存取服務邊緣（SASE），以及量子安全防護功能，並於4月21日正式推出。

強化生成式AI的支援與識別，企業了解與控管整體網路環境的AI使用現況

相較於既有的FortiOS，8.0版最顯著的差異在於，針對生成式AI與自主AI代理的使用，提供更深層的安全控管，企業對於整體網路環境的AI使用行為，具有更強大的掌握、治理與防護能力。

就AI的可攻擊面與未經企業批准AI的使用活動（影子AI）而言，企業可透過FortiOS內建的事件記錄檢視工具FortiView，即時掌握公司AI應用程式與服務使用現況，區分員工使用的授權與未授權AI工具，協助資安團隊快速辨別高風險或未知AI的使用情況，以便符合法規的要求、減少不必要的風險暴露，並促進安全AI的採用，而非等到發生資安事故才設法亡羊補牢。

為了避免AI不當使用，FortiOS 8.0應用程式控管也具備識別AI的能力，可限制員工僅使用企業批准的生成式AI工具，並阻擋可能暴露公司敏感資料的高風險存取行為，以便在導入AI提高生產力之餘，也能保護企業智慧財產、客戶資料，以及各種受到監管的資訊。

關於資料外洩預防（DLP）的機制上，FortiOS 8.0的FortiGuard DLP引擎不僅具有傳統的文字內容比對機制，也提供結合光學字元辨識（OCR）功能的強化防護功能，企業可藉此額外偵測圖片、掃描而成的文件影像、螢幕擷圖是否蘊含敏感資料，阻斷員工透過這些常見的資料外洩途徑，將重要資料上傳至企業不允許使用的AI服務，可藉此避免發生資料外洩事故，以及相關的罰款與信譽損失。

針對AI的隱藏活動，以及AI與各種應用程式、AI代理、工具的互動行為，FortiOS 8.0可協助企業掌握模型上下文協定（MCP），以及AI代理對 AI代理（A2A）的使用情形，藉此減少管理盲點，以防資料遭不當處理或外洩，促使資安團隊能夠更明確控管資訊在不同系統之間流動的狀況。

以MCP的偵測而言，Fortinet在此提供MCP可觀測性功能（MCP observability），能針對多個AI代理之間的溝通方式與原因進行遙測（telemetry），以便監控AI代理的行為與強制實施政策，將失控的影子AI轉為可控、妥善治理的AI應用。

為了簡化Fortinet安全織網架構的故障排除與設定作業，FortiOS 8.0具備多種AI代理人，能針對防火牆、SD-WAN等網路環境進行導引、執行對話式工作流程，以及自動分類、根本原因分析等工作，藉此減輕IT團隊的營運負擔、縮短應變時間，並大幅降低可能導致系統停擺或出現安全漏洞的設定錯誤。

就輔助資安與網管人員操作的AI助理功能FortiAI-Assist而言，FortiOS 8.0可針對FortiGate防火牆的使用，提供AI驅動的訣竅說明、導引建議，以及強化的除錯與組態設定協助機制。FortiAnalyzer也內建多個AI代理，可幫忙資安維運中心團隊更快排除故障、減少操作錯誤、簡化組態設定，以及加速日常的防火牆維運作業。

擴大量子安全的防護範圍

去年7月，Fortinet宣布FortiOS新增5大量子安全加密功能，例如，在7.6版內建多種後量子密碼學演算法，像是NIST批准的ML-KEM，以及新興的BIKE、HQC、Frodo，防禦「先竊取、後解密（HNDL）」的攻擊；從7.4版開始，Fortinet開始支援量子金鑰分配（QKD），不僅使其次世代防火牆運用量子力學原理，而得以實現加密金鑰的安全交換，偵測任何試圖竊聽的行為，也能透過標準介面實現與QKD供應商之間的互通性。

而在最新推出的FortiOS 8.0，Fortinet將量子安全密碼學的保護功能擴展至更多產品與協定。首先是抗量子運算破解的密碼學（Quantum-resilient cryptographic）控管，企業可運用後量子密碼學的憑證，像是將ML-DSA演算法用於身分認證與金鑰建立，針對採用無代理程式VPN連線的重要管理存取路徑（management access），提供更強大的保護能力。

第二是透過支援TLS 1.3與FIPS 204/205混合金鑰交換，以及後量子安全密碼學處理的方式，提升SSL加密流量的深層檢測能力，以便在維持全面加密且不影響連線效能的狀態下，仍能偵測隱藏在加密流量的資安威脅活動。

第三是支援量子安全防護的SASE存取環境，亦即透過Fortinet防火牆內建的量子韌性安全技術，實現混合金鑰交換與後量子安全密碼學處理的加密流量保護，不僅能透過強化的SSL深層檢測功能，揭露隱藏的資安威脅活動，同時，還能保護多種重要的存取路徑，像是管理存取的連線與無代理程式的VPN連線。

產品資訊

Fortinet FortiOS 8.0

●原廠：Fortinet

●建議售價：廠商未提供

●適用機型：FortiGate、FortiWiFi、FortiGate Rugged、FortiFirewall、FortiGate VM

●資安防護引擎版本：AV Engine 8.0014，IPS Engine 8.0028

●安全織網配合的產品與版本：FortiAnalyzer 8.0.0、FortiManager 8.0.0、FortiExtender 7.4.0以後版本、FortiSwitch OS 6.4.6 build 0470以後版本、FortiAP 7.2.2以後版本、FortiAP-U 6.2.5以後版本、FortiAP-W2 7.2.2以後版本、FortiClient EMS 7.0.3 build 0229以後版本、FortiClient 7.0.2或7.0.3以後版本、FortiSandbox 2.3.3與4.2.0

●虛擬化環境支援：Citrix Hypervisor 8.2 Express Edition, CU1、Linux KVM（Ubuntu 22.04.3 LTS、Red Hat Enterprise Linux release 9.4、SUSE Linux Enterprise Server 12 SP3 release 12.3）、Microsoft（Windows Server 2022）、XenServer 3.4.3與4.1以後版本、VMware ESXi 6.5/6.7/7.0/8.0/9.0

【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】

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【2026 企業資安大調查】一張圖看2026年醫療業企業資安風險

來源：https://www.ithome.com.tw/article/175436

去年臺灣醫界歷經了嚴重的勒索軟體攻擊事件之後，每一家醫院紛紛把勒索軟體攻擊視為頭號資安威脅。

但在今年的醫療業資安風險圖中，網路釣魚/社交工程手段的發生可能性，比勒索軟體資安事件更高，成了醫療業的兩大首要風險，也是醫院今年特別要防備的頭號威脅。

立即下載完整報告【iThome 2026 CIO & CISO大調查】資安策略篇完整報告

醫院的挑戰不只這兩項，在高衝擊高風險的第一象限中，包括了7項系統類資安威脅和6項人員類資安威脅，都是得投入一定資源防備的項目。

在高衝擊高發生風險的第一象限有多項人員面風險，習慣委外開發的醫院，也得注意「以第三方為跳板的攻擊」，這項威脅在今年成了第一象限的資安威脅，正在進行HIS系統升版的醫院更是必須留意。

值得注意的是，隨著醫院今年展開第二波的上雲潮，組態設定不當導致網路裸奔的資安風險，正處於從第二象限要進入第一象限的邊界上，隨的AP上雲越多也越深，這類風險也會隨之而提高，成了必須防範的第一象限威脅，今年積極上雲的醫院得要格外留意。

企業資安風險圖製作說明 在iThome 2026年CIO暨CISO大調查中，由企業CIO和CISO自評各威脅項目的兩項指標，一項是該項目對企業帶來的衝擊程度（衝擊極高和衝擊極低），另一項是這個項目未來1年的發生風險（極可能發生與極不可能發生），再換算成不同程度的量化數據來製圖。垂直軸是該威脅項目對企業的衝擊，位置越往上代表衝擊越大，水平軸是企業未來1 年發生該項目的風險，位置越右，代表發生可能性越大。威脅項目的位置圓點，區分成三類，紅點代表系統類風險，綠點代表人員風險，黑點則為AI風險。

問卷執行 自2026年1月1日至1月29日，對臺灣大型企業、iThome歷屆CIO大調查企業、政府機關及大學院校的資訊主管進行線上問卷調查，有效問卷數396份，其中57%填答者為企業資安最高主管。

資料來源：2026年iThome CIO & CISO大調查，2026年3月

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【2026 企業資安大調查】一張圖看2026年服務業企業資安風險

來源：https://www.ithome.com.tw/article/175435

服務業CIO今年特別重視員工賦能和IT維運效能的提升，但在加速衝刺之際，也得特別留意與人員相關的資安威脅。服務業今年在高衝擊高風險的第一象限，足足有6項人員類風險和6項系統類風險得優先防範。

服務業未來一年得特別防備的首要風險是「網路釣魚/社交工程手段」，次要風險則包括了「勒索軟體資安事故」和「資安漏洞濫用」，另外，服務業得留意多項人員面的風險，包括「商業郵件詐騙」、「瀏覽惡意網站」、「身分冒用」、「個人資料外洩」和「機敏資料外洩」，都進入了第一象限。

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雖然說服務業的網站，經常會遭受到種種DDoS攻擊，但是未來一年，服務業自家員工面對商業郵件詐騙和惡意網站瀏覽的風險，遠高於網站遭受DDoS的可能性。持續強化員工的資安意識和素養，還得持續認識最新的攻擊手法，成了重要的年度課題。

另外得留意的是，今年服務業也是積極擁抱生成式AI的產業之一，LLM應用外洩敏感資料的風險，也逐漸升高。接近了第一象限的邊緣，也得留意這類威脅的風險可能隨著GenAI應用越多，而風險越高。

企業資安風險圖製作說明 在iThome 2026年CIO暨CISO大調查中，由企業CIO和CISO自評各威脅項目的兩項指標，一項是該項目對企業帶來的衝擊程度（衝擊極高和衝擊極低），另一項是這個項目未來1年的發生風險（極可能發生與極不可能發生），再換算成不同程度的量化數據來製圖。垂直軸是該威脅項目對企業的衝擊，位置越往上代表衝擊越大，水平軸是企業未來1 年發生該項目的風險，位置越右，代表發生可能性越大。威脅項目的位置圓點，區分成三類，紅點代表系統類風險，綠點代表人員風險，黑點則為AI風險。

問卷執行 自2026年1月1日至1月29日，對臺灣大型企業、iThome歷屆CIO大調查企業、政府機關及大學院校的資訊主管進行線上問卷調查，有效問卷數396份，其中57%填答者為企業資安最高主管。

資料來源：2026年iThome CIO & CISO大調查，2026年3月

服務業今年在高衝擊高風險的第一象限，足足有6項人員類風險和6項系統類風險得優先防範

服務業CIO今年特別重視員工賦能和IT維運效能的提升，但在加速衝刺之際，也得特別留意與人員相關的資安威脅。

服務業未來一年得特別防備的首要風險是「網路釣魚/社交工程手段」，次要風險則包括了「勒索軟體資安事故」和「資安漏洞濫用」，另外，服務業得留意多項人員面的風險，包括「商業郵件詐騙」、「瀏覽惡意網站」、「身分冒用」、「個人資料外洩」和「機敏資料外洩」，都進入了第一象限。

雖然說服務業的網站，經常會遭受到種種DDoS攻擊，但是未來一年，服務業自家員工面對商業郵件詐騙和惡意網站瀏覽的風險，遠高於網站遭受DDoS的可能性。持續強化員工的資安意識和素養，還得持續認識最新的攻擊手法，成了重要的年度課題。

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