AWS推出Claude Platform on AWS，企業可用既有帳號存取Anthropic原生服務

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175734

AWS正式發布Claude Platform on AWS，AWS用戶可透過既有AWS帳號使用Anthropic原生Claude Platform，並沿用AWS IAM身分驗證、AWS Marketplace帳務與CloudTrail稽核記錄。這項服務讓企業在Amazon Bedrock之外，多一個取用Claude API與Claude Console的選擇。

Claude Platform on AWS提供與Anthropic直接服務相近的API、功能與主控臺體驗，開發者可使用Messages API、Claude Managed Agents測試版、顧問策略（Advisor Strategy）測試版、網頁搜尋與網頁擷取、MCP連接器測試版、Agent Skills測試版、程式碼執行，以及Files API測試版等功能。AWS說明，這些能力可透過AWS帳號存取，不必另行管理獨立憑證、合約或帳單關係。

Claude Platform on AWS與Claude on Amazon Bedrock的區別在於，Claude Platform on AWS由Anthropic營運，推論請求與資料會在AWS安全邊界外由Anthropic處理，適合希望使用Claude原生平臺與較早期測試功能，且沒有嚴格區域資料駐留要求的團隊。要是企業要求AWS作為唯一資料處理方，或需要Bedrock Guardrails、Knowledge Bases等Amazon Bedrock代管功能，則較適合使用Claude on Amazon Bedrock。

Claude Platform on AWS可用IAM政策控管工作區存取，活動可進入CloudTrail，帳務則透過AWS Marketplace與AWS Cost Explorer管理。AWS也提到，工作區操作預設會以管理事件形式記錄，企業也可啟用資料事件記錄，以追蹤推論活動。

Claude Platform on AWS目前可在多個AWS商業地區使用，並支援全球與美國推論地理範圍。

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惡意軟體框架PCPJack鎖定雲端基礎設施，封鎖駭客團體TeamPCP的存取權限

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175704

駭客團體TeamPCP（PCPcat）3月滲透資安公司Aqua Security開發的漏洞掃描工具Trivy，引發大家對於軟體供應鏈攻擊的擔憂，後續又發動一連串的供應鏈攻擊，不過，最近有一起針對雲端的惡意軟體活動相當不尋常，因為攻擊者顯然與TeamPCP爭奪攻擊資源。

資安公司SentinelOne在4月28日發現一段相當特別的指令碼，主要攻擊目標是雲端環境，但引起該公司注意的地方在於，此指令碼執行後的首要工作，竟是驅逐與清理與TeamPCP有關的攻擊工具，再加上此惡意工具針對的服務及目標，與TeamPCP於去年12月的攻擊行動Operation PCPcat相似，因此該公司推測，攻擊者的身分很有可能是TeamPCP的前成員，並將惡意程式框架命名為PCPJack。

此惡意程式框架的用途，主要是竊取各式憑證，針對曝露在網際網路的Docker、Kubernetes、Redis、MongoDB、RayML等網頁應用程式，收集雲端、容器、開發環境、生產力工具，以及金融服務的憑證，然後將搜刮到的機密資料，傳送到攻擊者控制的基礎設施，同時，該惡意框架還具備蠕蟲的特性，進行自我傳播及橫向移動。然而，有別於許多攻擊雲端環境的惡意程式，PCPJack未具備濫用雲端運算資源挖礦的功能。對於駭客的攻擊目的，SentinelOne推測，其目的可能是盜用憑證、從事詐欺活動、寄送垃圾郵件，或是向經營者進行勒索，也不排除出售存取權限牟利的可能。

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英國NCSC提醒企業使用AI尋找漏洞前，先完善漏洞管理機制

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175732

隨著AI模型能力持續提升，英國國家網路安全中心（NCSC）提醒，使用AI模型尋找漏洞，目的應是強化系統安全；企業組織在導入前，應先確認自身是否具備漏洞管理、資產盤點等能力，否則當漏洞回報量增加，反而可能加重資安團隊負擔。

NCSC也強調，落實網路安全衛生仍是改善組織資安體質的關鍵；相較於零時差漏洞遭到利用，企業未能及時套用已釋出的修補程式，或是內部系統出現未經授權存取行為，帶來的安全風險更值得留意。

在漏洞處理優先順序方面，NCSC指出，2025年取得CVE編號的漏洞超過4萬個，但根據美國CISA已知遭利用漏洞目錄（KEV），只有約400個新漏洞被確認為已遭利用。因此，企業應優先處理攻擊者可實際利用的漏洞。

針對有意使用雲端代管AI模型服務的企業，NCSC建議的評估面向包括：資料外洩風險、基礎架構防護、沙箱隔離機制、模型存取權限、是否讓模型存取正式上線環境、服務條款、資料保存政策，以及服務所在地與法律管轄區等。

在長期規畫上，NCSC認為，掌握先進AI資安發展，幾乎可以確定會是未來10年維持網路韌性的關鍵。NCSC並提醒，AI能加快資安團隊分析與處理問題的速度，但無法取代專業資安人員的角色。

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向量資料庫Pinecone推出AI代理知識引擎Nexus，主打以預先編譯知識改善RAG檢索問題

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175731

向量資料庫業者Pinecone近日公布新產品Nexus，定位為專供AI代理（AI agents）使用的知識引擎（knowledge engine），並提出「知識編譯（knowledge compilation）」概念，主張以預先整理與結構化企業知識的方式，改善現行RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構在代理式AI場景的效能與可靠性問題。

Pinecone表示，目前代理式AI約有85%的運算工作與知識檢索相關，但任務完成率仍僅約50%至60%。不只增加Token成本，也容易因反覆檢索與上下文不足而產生幻覺（hallucination）或遺漏重要資訊。

該公司認為，現行RAG流程本質上仍是將大量原始文件片段交由模型即時處理，因此推論延遲、成本與輸出結果的穩定性都會受到影響。Nexus則試圖將部分知識整理工作提前至資料處理階段完成。

根據Pinecone說明，Nexus主要由Context Compiler與Composable Retriever兩大元件構成。Context Compiler可先根據企業資料與代理任務需求，建立適合特定工作流程的結構化知識內容；Composable Retriever則負責依不同代理需求，以適當格式提供相關知識資料。

Pinecone舉例，中型SaaS企業的資料通常分散於資料倉儲、Slack、Salesforce等不同系統。現行AI代理工具多半直接掃描所有資料來源，再自行整理上下文，不只容易產生錯誤，也可能被大量無關資訊干擾。Nexus則改以預先建構特定任務所需的知識內容，讓代理直接存取經過整理的知識成果，而非反覆查詢原始文件。

Pinecone也同步公布KnowQL查詢語言，讓AI代理可透過統一格式描述查詢意圖、資料來源、輸出格式、可信度與延遲需求等條件，以取得結構化且附帶引用來源的回應內容。

《The New Stack》分析指出，Pinecone過去是推廣RAG架構與向量資料庫的重要業者之一，如今卻主張傳統RAG模式開始面臨代理式AI工作負載帶來的效能挑戰，也反映AI基礎架構正從單純向量搜尋，轉向更重視上下文工程（context engineering）與知識預先整理的新方向。

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【臺灣資安大會直擊】用AI對抗AI，緯創資通藍隊將資安事件回應速度從「小時」縮短至「分鐘」

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175726

近年來，Google、AWS與微軟等科技大廠陸續公開內部資安團隊用AI強化防禦，各界因此得以參考多種可仿效的實務作法，對臺灣企業而言，這股應用浪潮雖受重視，但如何將AI真正落實於日常資安維運，仍是大家積極探索的課題。今年臺灣資安大會開始出現更多企業公開實務經驗，高科技製造業者緯創資通（Wistron）就是一例。

約從兩年前開始，該公司嘗試運用AI解決長年困擾SOC團隊的「告警疲勞」問題，並利用AI Chatbot大幅優化事件查詢效率，這些應用實例已展現AI在日常維運中的關鍵價值。

每月近1千筆資安警訊、65%為誤報，解決告警疲勞成焦點

「企業藍隊每月面對將近1,000筆告警，但其中約65%是誤報。」緯創資通資訊安全系統監控部技術經理楊庭瑋指出，由於團隊要求每筆事件皆須檢視、記錄與追蹤，面對每月大量告警且準確率低的狀況，SOC團隊往往耗費大量精力在處理無效告警，導致真正具威脅的事件可能被延後處理，增加企業風險。

楊庭瑋坦言，在過去實務經驗中，若依傳統人工模式，當真正威脅發生時，往往需耗費約數小時才能啟動處理，此時威脅可能已造成實質影響。因此，團隊一直在思考要如何提升處理效率，隨著LLM模型與生成式AI能力的持續展現，緯創自2024年起，將之納入企業藍隊防護的核心。

企業藍隊AI布局聚焦4大面向，強化偵測與回應的投入最大

為了確保AI能有效落地，楊庭瑋表示團隊在規畫初期，先透過NIST CSF 2.0及CDM（Cyber Defense Matrix）框架進行盤點，找出適合AI介入的場景，一開始他們選定的範圍，不僅包含異常偵測，亦涵蓋事件處理、情資整合與資安政策標準，進而歸納出四大戰略方向：強化偵測與回應、彌補自動化斷點、輔助資安宣導，並致力於縮短全球據點間的技能落差。

在強化偵測與回應與彌補自動化斷點方面，團隊初期鎖定定義較明確、每月約30至50筆的病毒感染與網頁攻擊事件作為起點。導入前，人工作業常需排隊4小時才進入處理，並要再花15分鐘進行分析；導入AI後，緯創資通在內部開發名為​「哥倫布」​的平臺，系統可先行抓取Log日誌並自動判斷：若為誤報則直接結案，若判定異常即通報。實測顯示，原本需15分鐘的分析工作縮短至1分鐘，且達成零遺漏的精準偵測。

然而，當應用擴展至更複雜的異常登入場景時，挑戰也隨之而來。面對每月平均約150筆、誤報率高達95%的沉重負擔，緯創資通期望透過AI解決此痛點，並設定目標，要求正確率須達95％以上，且絕不容許任何威脅遺漏。

楊庭瑋透露，訓練過程並非一帆風順。2024年3月啟動時，正確率僅在55％至80％間擺盪，甚至在模型從GPT-3.5升級至GPT-4時，正確率一度因模型特性改變而大幅下滑，令團隊感到意外。後續團隊改採多模型互檢機制並優化提示詞工程，正確率終於穩定達到平均97.5％，處理時間從4小時壓縮至10分鐘，另外也解決了過去每月約1％的漏報風險。

除了解決告警問題，他們的企業藍隊還有發展關聯建模與可視化分析，其核心目標在於建立人員與事件間的關聯拓樸，並將外部威脅情資與內部資產進行精準比對，楊庭瑋並鼓勵企業積極探索此領域；同時該團隊也發展互動式資安應用，主要作為資安威脅查詢與事故回應的輔助核心。

關於這方面的開發經驗，楊庭瑋強調：「設計核心在於不讓單一Agent負擔過多任務。」其團隊打造的Agent分工架構，由前端Agent負責判讀需求，再交由後端6個專長不同的Agent執行情資查詢、Log分析等特定任務。這種設計不僅減少Token浪費，更提升了精準度。

該平臺目前已能自動比對攻擊IP位址情資，並在人員審核後，自動執行將IP位址加入黑名單或撤銷帳號Session等處置，將分析與回應整合在單一介面。雖然現階段仍需由人工下達執行指令，但已大幅提升了處理效率。

綜觀上述這項實踐，讓我們聯想到近年資安業者強調產品已朝向Agentic SIEM發展，楊庭瑋表示，團隊也持續關注相關產品，而這段自研AI的經驗累積，不僅強化了現有的自動化能量，也讓未來評估相關解決方案時可以有更具體的心得與判斷依據。

建立兩類型資安知識庫，解決技術斷層問題

另兩項企業藍隊AI關鍵應用，在於輔助資安宣導與縮短全球技能落差的層面。

楊庭瑋表示，資安不只是IT同仁的事，而是全公司的事。因此希望讓同仁能快速理解公司資安政策，降低違規風險，他們並針對不同目標需求打造相應機制。

首先，對一般員工，資安團隊提供類似Chatbot的資安規範小幫手，方便大家諮詢，讓同仁不必翻找文件，可直接詢問網路阻擋原因、密碼政策等常見問題。

其次，對資安人員而言，則提供面向SOC作業架構與流程的資安指南，由於緯創主要製造與研發基地遍布全球多國，協助新進或海外同仁快速理解作業流程、消弭技術斷層，亦顯得至關重要。

總結緯創資通的實戰經驗，楊庭瑋強調，AI雖無法完全取代資安人員，卻是很好的增援戰力。面對駭客利用AI發動攻擊的嚴峻情勢，緯創正積極實踐「用AI對抗AI」。他並強調，目前公司藍隊防護的成果多源自2024年的開發基礎，但緯創資通後續也在持續深化應用，朝向更高度且完善的自動化AI防禦體系邁進，並期勉所有資安同仁與AI並肩作戰，讓防禦能走在威脅之前。

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GitLab啟動Act 2策略調整，改造AI代理開發平臺並縮減人力

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175730

GitLab執行長Bill Staples發布公開信，宣布公司啟動一項名為Act 2的組織重整與產品策略調整，核心方向是因應AI代理參與軟體開發後，程式碼提交、合併請求與CI/CD流程可能從人類速度轉向機器速度。GitLab表示，既有開發平臺若只是把AI功能加掛到原有流程，將難以承受代理大量並行工作的負載，因此公司將改造底層基礎架構與開發流程。

該公開信中指出，AI代理未來可負責規畫、撰寫程式、審查、部署與修復，人類工程師仍負責架構、客戶問題理解與關鍵取捨。GitLab認為，這會改變開發平臺的設計前提。以Git為例，GitLab稱AI代理可能並行開啟大量合併請求、全天候觸發工作管線，並以人類團隊難以達到的頻率推送提交，因此Git本身需要面向機器規模工作負載重新工程化。

GitLab列出5項架構改進方向，包括機器規模基礎架構、橫跨軟體開發生命周期的協調能力、可供AI模型使用的脈絡資料、內建治理機制，以及同時支援人類主導、AI輔助與AI自主開發的一套平臺。GitLab也表示，單一AI代理產生程式碼或開啟合併請求並不足以滿足企業需求，企業更需要一個能協調代理、管理狀態、傳遞脈絡資料、處理衝突並執行政策控管的協調層。

Act 2策略延續GitLab今年1月所宣布GitLab Duo Agent Platform正式可用的方向，主打在軟體開發生命周期中協調AI代理，涵蓋規畫、程式碼、CI/CD與安全等工作，並提供Planner Agent、Security Analyst Agent與自訂代理等能力。

Act 2也伴隨組織重整，GitLab表示將縮減人力，但公開信未列出受影響人數。公司計畫將營運所在國家數量最多縮減30%，主要針對只有少數人員或人數更少的地區，部分職能最多移除3層管理階層，研發部門則將重組為約60個較小、負責端到端工作的團隊。GitLab表示，既有客戶支援、產品路線圖承諾與合約條款不受影響。

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【資安日報】5月12日，駭客首度濫用AI挖掘零時差漏洞並生成攻擊工具

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175725

Google揭露駭客濫用AI找出零時差漏洞，企圖發動大規模攻擊

Google威脅情報團隊（GTIG）公布網路犯罪圈濫用AI的態勢的最新調查報告，其中最受到關注的是，他們近日察覺有駭客組織嘗試利用AI找出的零時差漏洞，從事大規模攻擊，但因GTIG及時發現而加以攔阻，攻擊並未成功。GTIG指出，這是首度發現有人利用AI挖掘零時差漏洞，並企圖用於實際攻擊。在其中一個漏洞利用嘗試活動裡，GTIG看到多個惡名昭彰的駭客團體聯手策畫大規模漏洞利用活動，他們製作能利用此漏洞的Python指令碼，藉此繞過熱門開源網路系統管理工具的雙因素驗證（2FA）流程，根據漏洞的結構與內容，GTIG研判駭客顯然正在利用AI模型找出漏洞，並製作相關攻擊工具。

資安公司Checkmarx再傳遭供應鏈攻擊，Jenkins AST外掛被竄改

5月9日Checkmarx指出，他們察覺發布於Jenkins延伸套件市集的Jenkins AST外掛程式出現遭到竄改的跡象，攻擊者上架了有問題的新版本，呼籲用戶要儘速檢查，確定使用的版本是2025年12月17日發布的2.0.13-829.vc72453fa_1c16，或之前的版本，而非有資安風險的2026.5.09版，才能避免CI/CD環境被滲透。雖然Checkmarx並未進一步說明細節，不過該公司認為此事與他們從3月開始遭遇的供應鏈攻擊事故有關，很可能是其中的一部分。

針對Checkmarx發布的Jenkins AST外掛遭駭，TeamPCP聲稱是他們所為

5月9日資安公司Checkmarx發出警告，該公司推出的Jenkins AST外掛程式遭供應鏈攻擊，駭客上架有問題的新版本，要用戶採取行動因應，有資安研究員公布更多細節。資安工程師Adnan Khan、資安公司SOCRadar指出，TeamPCP於Checkmarx的Jenkins AST外掛植入後門程式，但與過往的攻擊活動最大的不同，在於這些駭客這次還竄改了GitHub儲存庫的內容，竄改標題與說明資訊，聲稱他們完全滲透了Checkmarx，慫恿該公司客戶取消使用該公司的產品及服務，並嘲諷該公司憑證輪換不完全。

網頁應用程式框架TanStack的NPM套件遭Mini Shai-Hulud供應鏈攻擊

資安公司StepSecurity發現最新一波蠕蟲程式Mini Shai-Hulud攻擊，TeamPCP針對網頁應用程式框架TanStack的GitHub Actions發布流程，利用挾持的OIDC權杖（token），發布TanStack Router的惡意NPM套件。與先前攻擊的差異在於，這次被滲透的套件，竟然具有軟體供應鏈安全框架SLSA第3級來源見證，使得Mini Shai-Hulud成為第一個可產生有效見證的惡意軟體套件、又有文件記載的NPM蠕蟲。值得留意的是，Mini Shai-Hulud已從TanStack擴散，影響UiPath、DraftLab及其他維護者的套件。

cPanel身分驗證漏洞被用於散布RAT木馬Filemanager

中國資安公司奇安信指出，他們在5月4日發現有人利用CVE-2026-41940散布的新惡意程式，此酬載以Go語言撰寫，嵌入疑為AI生成的大量土耳其語事件記錄與訊息，主要功能是將SSH公鑰、惡意PHP與JavaScript程式碼植入cPanel系統，竊取登入憑證，並回傳攻擊者控制的Telegram頻道，最終部署RAT遠端存取木馬Filemanager。該公司進一步調查背後的攻擊者，發現該駭客組織的活動最早可追溯至2020年，他們將這組人馬命名為Mr_Rot13進行追蹤。

身分驗證管理供應商SailPoint的GitHub儲存庫遭駭

身分驗證管理供應商SailPoint於5月8日，向美國證券交易委員會（SEC）提交8-K表單，表示該公司於4月20日偵測到部分GitHub儲存庫出現未經授權存取的情況，事件回應團隊隨即阻止未經授權的行為，找出被入侵的原因並予以處置。該公司透露，攻擊者是透過第三方應用程式的弱點而獲得存取管道，目前該漏洞已經修復。根據初步的調查結果，SailPoint未發現客戶資料於生產或臨時環境遭到存取的跡象，亦未出現服務中斷，該公司已通知資料存放在上述儲存庫的客戶。

汽車大廠Skoda網路商店被駭，疑外洩客戶個資

捷克汽車大廠Skoda公告，其線上商店平臺遭駭，警告客戶姓名、電子郵件信箱等個資可能遭存取。Skoda的安全監控團隊發現異常活動。在發現後該公司立即將網站下線並修補漏洞。事後Skoda研判，駭客是濫用其運行線上商店的標準電商系統軟體的漏洞，可能存取線上商店平臺處理的資料。原則上攻擊者可以接觸儲存在系統中的資料，包括客戶姓名、地址、電子郵件信箱、電話、訂單細項及其他帳戶資訊。此外，以密碼雜湊形式儲存的密碼可能也遭存取。

駭客濫用遠端管理工具Tiflux於受害電腦建立存取管道

在今年2月，威脅情報公司Huntress開始觀察到駭客使用巴西遠端監控及管理工具Tiflux的活動，並從2月27日出現顯著增加的情形。駭客先透過網路釣魚活動與誘餌文件檔案建立初期存取管道，然後再將存取管道與其他遠端管理工具串連使用。駭客挑選Tiflux的原因，不光是該應用程式鮮為人知，其安裝程式亦存在過時且疑似有問題的元件，其中一個是驅動程式HwRwDrv.sys，此元件存在可被用於權限提升的弱點，而且簽章已經過期，因此，Huntress認為，駭客濫用Tiflux帶來的危險，已超越一般利用遠端監控及管理工具的活動。

駭客結合釣魚攻擊與遠端管理工具，影響逾80個機構

資安業者Securonix近日發布報告，揭露代號VENOMOUS#HELPER的釣魚攻擊行動，駭客自2025年4月起，利用兩款遠端監控與管理（RMM）工具：修改版的SimpleHelp與ScreenConnect，攻擊超過80個機構。駭客首先透過假冒美國社會安全局名義寄送釣魚郵件，誘騙受害者下載惡意檔案，一旦受害者執行惡意檔案，駭客便會藉此安裝擁有合法數位簽章的RMM工具，從而對受害裝置建立持久的遠端存取能力，並藉此規避傳統資安防護與惡意程式偵測。

逾5千個Vibe Coding應用程式可公開存取且毫不設防，可能導致企業資料外洩

資安業者RedAccess近日向媒體WIRED與Axios揭露，大量透過直覺式程式開發（Vibe Coding）方式建立的網路應用程式，缺乏身分驗證等基本的安全措施，導致企業敏感資料可能暴露於公開網路。這家以色列資安公司總共找到38萬個這類系統，他們有幾個認定條件：一、暴露在網路上、可公開存取的系統，二、使用整合AI工具的開發平臺，如Lovable、Replit、Base44與Netlify等而建立的系統，他們發現其中有5千個缺乏身分驗證、存取控制等基本防護措施，外界只要能找到正確網址，就能存取這些應用程式及其資料。

非關聯式資料庫Redis揭露5個漏洞，未修補可能導致遠端執行程式碼攻擊

開源記憶體型NoSQL資料庫系統Redis的資安團隊，近日發布公告，揭露5個漏洞，包括可能導致遠端執行任意程式碼（RCE）攻擊的高風險漏洞，建議用戶儘速更新至已修補版本。這次Redis公告的漏洞，被判定為高風險等級的就多達4個，CVSS嚴重性評分均為7.7分，同樣都可能導致攻擊者遠端執行任意程式碼，其中3個漏洞都涉及RESTORE指令的無效記憶體存取（Invalid Memory Access）問題。

美國警告LiteLLM重大SQL注入漏洞已被用於實際攻擊

4月24日LiteLLM開發團隊揭露SQL注入漏洞CVE-2026-42208，資安公司Sysdig也發現，在公告發布的36小時後，已有人將其用於實際攻擊，如今美國政府也證實該漏洞遭利用。5月8日美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）發布公告，將CVE-2026-42208列入已遭利用的漏洞名冊（KEV），要求聯邦機構必須在5月11日前完成修補，但對於此漏洞是否被用於勒索軟體攻擊，CISA目前無法確定。

OpenAI發表Daybreak資安防禦方案，整合GPT-5.5-Cyber與Codex Security

OpenAI於5月12日發表了Daybreak，宣稱這是專替資安防禦者打造的前沿AI，它結合了OpenAI的各種模型、Codex，以及資安合作夥伴，可協助企業掃描漏洞、建立威脅模型、驗證修補結果，以加速資安防禦並持續保護軟體安全。Daybreak的角色及定位是在將AI的能力變成一套可控的資安防禦方案，解決誰可以使用、可用於哪些授權環境、如何驗證修補結果，以及高風險資安能力如何分級開放與稽核等問題。

iPhone與Android互傳訊息更安全，iOS 26.5支援RCS端到端加密

5月11日蘋果與Google宣布，從iOS 26.5版開始，RCS（Rich Communication Services，豐富通訊服務）訊息將陸續支援端到端加密，讓iPhone與Android使用者之間的跨平臺訊息傳輸更安全。雙方合作於RCS標準中導入端到端加密，使得此替代傳統SMS的跨平臺訊息格式更加安全與私密。當RCS訊息採用端到端加密時，訊息在裝置之間傳送的過程中無法被讀取，可降低電信商、平臺或其他中間環節接觸訊息內容的風險。

紅帽新版RHEL強化後量子安全準備，導入抗量子簽章與AI輔助升級

Red Hat（紅帽）於5月6日宣布，Red Hat Enterprise Linux（RHEL）10.2與9.8即將正式推出。新版作業系統將後量子密碼學（PQC）納入系統基礎，並搭配機密運算與AI輔助自動化處理與系統升級，協助企業在混合雲環境兼顧安全性與維運一致性。在後量子準備（Post-Quantum Readiness）能力方面，紅帽指出，RHEL 10.2與9.8整合美國國家標準暨技術研究院（NIST）標準，讓企業系統能及早因應量子運算可能帶來的新興威脅。

Cloudflare廣域網路即服務開始支援PQC，強化企業WAN量子威脅防護

網路服務與資安業者Cloudflare宣布，Cloudflare IPsec後量子加密功能正式上線，這也是該公司加速後量子準備（Post-Quantum Readiness）布局的最新進展。該公司於4月30日把防護範圍擴大，涵蓋企業的站點對站點廣域網路（site-to-site WAN）連線。Cloudflare IPsec新增支援的後量子加密功能，採用混合的模組格基式金鑰封裝機制（Module-Lattice-Based Key-Encapsulation Mechanism，ML-KEM），結合傳統Diffie-Hellman金鑰交換與後量子演算法，降低未來量子電腦破解現行公開金鑰密碼學的風險。

【臺灣資安大會直擊】AI時代資安新風險，東元電機指出未來駭客攻擊的不只是系統，而是企業決策

生成式AI快速進入企業營運流程之際，企業面臨的資安風險也正從傳統IT安全問題，逐步轉變成更深層的治理與決策風險。東元電機數位發展處處長胡修武近日在一場演講中指出，AI並不只是新的工具，而是一種全新的資訊架構。當AI逐漸成為企業內部的「數位員工」，未來駭客攻擊的目標，也將不再只是系統本身，而是企業的決策能力。胡修武認為，企業不應把資安視為一次性的導入專案，而是一種需要長期累積的企業能力。

【臺灣資安大會直擊】金融資安治理、防護與韌性演練都必須持續升級

在臺灣資安大會金融資安論壇中，金管會副主委莊琇媛開場時也特別強調了AI對資安的影響，她指出，這對資安產業帶來很大的挑戰，攻擊者可以用AI發動攻擊，企業同樣也可以用AI來防禦。因此，金管會在去年底發布了金融資安韌性發展藍圖政策，莊琇媛特別提醒三件事，來因應越來越嚴峻的資安挑戰：資安治理必須持續升級，防護能力也必須升級，韌性更一定要能演練和驗證。

不鏽鋼管製造廠彰源資源系統遭網路攻擊

5月11日不鏽鋼管製造廠彰源企業（2030）於股市公開觀測站發布資安重訊，指出該公司內部網路環境出現有人企圖登入的跡象，經調查發現資訊系統遭受駭客攻擊。針對這起事故對公司帶來的影響，彰源根據初步評估的結果指出，目前沒有個資、機密或重要文件資料外洩情形，研判對公司營運無重大影響。

偉康科技遭網路攻擊

企業數位轉型公司偉康科技（6865）於5月11日晚間發布資安重訊，透露遭到駭客攻擊的情形。該公司透露事發後已啟動防禦機制因應，對於這起事故可能會造成的影響，該公司初步評估對公司營運無重大影響。罕見的是，偉康特別提及已投保了資安險，有可能會獲得理賠，但金額將根據最終鑑定結果及保單條款而定。

近期資安日報

【5月11日】逾半數密碼的MD5雜湊值一小時就能破解

【5月8日】Linux核心再傳本機提權漏洞Dirty Frag

【5月7日】駭客聲稱提供OpenClaw用戶擴充功能散布惡意軟體

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網頁應用程式框架TanStack的NPM套件遭Mini Shai-Hulud供應鏈攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175724

從3月下旬起接連發動供應鏈攻擊的駭客團體TeamPCP，繼傳出三度對資安公司Checkmarx下手後，也有其他NPM套件遭到這些駭客滲透，散布蠕蟲程式。

資安公司StepSecurity發現最新一波蠕蟲程式Mini Shai-Hulud攻擊，TeamPCP針對網頁應用程式框架TanStack的GitHub Actions發布流程，利用挾持的OIDC權杖（token），發布TanStack Router的惡意NPM套件。與先前攻擊的差異在於，這次被滲透的套件，竟然具有軟體供應鏈安全框架SLSA第3級來源見證，使得Mini Shai-Hulud成為第一個可產生有效見證的惡意軟體套件、又有文件記載的NPM蠕蟲。值得留意的是，Mini Shai-Hulud已從TanStack擴散，影響UiPath、DraftLab及其他維護者的套件。

針對駭客滲透TanStack的過程，StepSecurity指出大致可分成3個環節，首先，駭客於GitHub分叉當中暫存惡意酬載，然後注入在已經發布的NPM套件tarball檔案，接著，他們再挾持專案的CI/CD管線流程，發布具備有效SLSA來源的惡意版本。

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OpenAI宣布創立專替企業導入AI的OpenAI Deployment Company

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175723

OpenAI週一（5/11）正式宣布成立OpenAI Deployment Company，這家新公司專門協助組織導入AI，同時OpenAI亦宣布將買下AI顧問公司Tomoro，但雙方並未透露交易金額。

Tomoro為一英國AI顧問與工程公司，創立於2023年，主要協助企業把生成式AI從概念性驗證導入實際營運流程，其作法是派出前線部署工程師（Forward Deployed Engineers，FDE），進入客戶組織內，協助設計、建置、測試與部署AI系統。待OpenAI與Tomoro的交易完成後，Tomoro約150名前線部署工程師與部署專家，將成為OpenAI Deployment Company成立初期的核心團隊。

OpenAI指出，過去幾年中，有超過100萬家企業採用了OpenAI的產品與API，他們從中看出了一個趨勢，亦即企業AI的下一個發展階段，將取決於企業能夠多有效地將該技術應用到實際情境中，以及OpenAI與聯盟如何提供幫助。這使得他們決定以客戶為中心，按照上述任務所需的模式與節奏，獨立出OpenAI Deployment Company。

OpenAI Deployment Company是OpenAI與19家全球主要投資公司、顧問公司及系統整合商建立的深度合作夥伴關係；該合作由TPG主導，Advent、Bain Capital與Brookfield擔任共同主要創始夥伴，但仍由OpenAI持有多數股權並控制OpenAI Deployment Company，新公司啟動時取得逾40億美元初始投資。

OpenAI表示，OpenAI Deployment Company的投資與顧問夥伴，在全球支持超過2000家企業，顧問與系統整合夥伴則服務更多企業。這讓OpenAI可快速接觸不同產業與工作流程，找出AI最具價值、也最容易複製擴大的部署模式。

此外，私募股權投資者熟悉企業營運轉型與變革管理，可與OpenAI的技術、產品及前沿AI部署能力互補。換言之，OpenAI提供AI能力與技術落地，合作夥伴則提供企業轉型經驗與客戶網絡，協助企業把AI導入核心流程並形成長期營運改變。

OpenAI與Anthropic的企業AI競爭正逐步鏡像化。Anthropic上週亦宣布與Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachs共同成立新的企業AI服務公司，並與多家資產管理公司合作，以協助組織導入AI。雙方不只比拚基礎模型能力，也同時布局企業版產品、API、程式開發工具、資安防禦與前線部署服務，試圖把AI從單一工具推進到企業核心流程。

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Nvidia Labs公開cuda-oxide，供開發者用Rust編寫CUDA GPU核心

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175720

Nvidia Labs公開cuda-oxide v0.1.0，這是一套實驗性的Rust到CUDA編譯器，讓開發者能以Rust撰寫CUDA的單指令多執行緒（Single Instruction, Multiple Threads，SIMT）GPU核心，並直接編譯成Nvidia GPU使用的PTX中介表示。目前該專案仍屬早期alpha測試版。

cuda-oxide讓Rust開發者不必在GPU核心開發時改寫成CUDA C++、使用特定DSL，或依賴外部語言綁定。官方說明，開發者可用Rust撰寫GPU核心，並透過自訂rustc程式碼產生後端編譯成PTX，專案也支援單一來源檔開發，讓主機端與裝置端程式碼放在同一份Rust程式中，再透過cargo oxide build或cargo oxide run建置與執行。

簡單來說，cuda-oxide把CUDA帶進Rust，原本開發者使用C++寫CUDA的核心，不過現在可以選擇用Rust編寫。

開發者可以使用cuda-oxide，把Rust的型別系統、所有權模型、泛型與閉包等語言能力，應用在Nvidia GPU程式開發流程。官方文件指出，泛型與trait條件約束可用在GPU核心中，編譯器會針對不同型別產生各自的PTX進入點，開發者也能從主機端傳入閉包，調整GPU端的運算行為。

cuda-oxide也包含主機端CUDA執行環境，負責記憶體管理、GPU核心啟動與非同步GPU執行。官方提到，這次釋出包含cuda-core與cuda-async等執行期crate，開發者可先把GPU工作描述成延後執行的DeviceOperation工作圖，再由排程策略分配到CUDA串流池執行，最後以.await等待執行結果。該設計讓Rust既有的非同步程式模型，也能用於安排GPU工作與等待GPU運算完成。

在Nvidia的技術生態中，cuda-oxide目前更像是把CUDA程式模型接到Rust生態的實驗性入口，而不是要直接取代既有CUDA C++工具鏈。在官方Rust+GPU生態系附錄中，cuda-oxide被列在多個Rust GPU方案中，並與Rust-GPU、CubeCL、std::offload和cudarc等專案區分定位。cuda-oxide的應用範疇是能將CUDA程式模型用較安全的Rust形式表達。

cuda-oxide建置需求包含Linux、CUDA Toolkit 12.x以上、Nvidia Ampere以上GPU、Rust nightly與rust-src、rustc-dev元件、支援NVPTX的LLVM 21以上，以及Clang 21或libclang相關開發標頭。官方文件也列出目前測試平臺為Ubuntu 24.04，PTX輸出目標涵蓋sm_80至sm_100a。

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AI資安模型Mythos首度實戰curl專案，發現1項漏洞與20項程式缺陷

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175721

由Anthropic開發的AI資安模型Mythos，首次應用於開源專案curl的程式碼分析，並產出第一批成果。Mythos掃描約17.6萬行程式碼後，共發現5項漏洞，但經curl資安團隊人工審查後，僅確認1項為實際的安全漏洞，其餘4項中，有3項為誤判（false positives），1項為一般程式錯誤（bug）。

curl創辦人與維護者Daniel Stenberg在部落格文章中表示，在Mythos之前，他們已經使用多種AI工具，如AISLE、Zeropath與OpenAI的Codex Securitycurl來掃描curl程式碼，依據這些工具的分析結果，在過去8到10個月修復200、300個程式錯誤，並確認與發佈至少十幾項CVE漏洞。這意味著，curl原本就相當積極進行程式碼審核與漏洞修補工作，要再發現新問題也變得更困難 。

近期他們經由Linux基金會的Alpha-Omega專案安排，由研究人員協助使用Mythos掃描curl程式碼，在5月6日收到第一份分析報告。他們原本預期會收到一長串的問題清單，但實際上Mythos只提出5項漏洞，curl資安團隊仔細審查Mythos的報告後，確認只有1項是實際存在的低嚴重性漏洞，另3項為AI誤判，剩餘1項則只是一般的程式錯誤（bug）。Mythos的報告也額外提出20項程式錯誤（bug），Daniel Stenberg表示該模型在這方面幾乎沒有誤判。

Daniel Stenberg表示，Mythos沒有找到新型或記憶體漏洞，與其他既有AI工具相比，顯然這個AI模型發現問題的能力並沒有重大突破，但他也強調，由於他們先前已使用多種工具發現與修補curl中的問題，留給Mythos的空間已相對有限，單純比較漏洞發現數量並不公平。至於Mythos發現的1項漏洞，則將在6月下旬發布的curl 8.21.0版中修補。

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