【臺灣資安大會直擊】驅動供應鏈韌性，漢翔憑CMMC實戰經驗打造供應鏈資安評級系統

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175813

全球資安合規浪潮正席捲各產業，供應鏈安全亦成為最關鍵的議題，而當中最受關注的施行標準，莫過於美國國防部推動的網路安全成熟度模型認證（CMMC）2.0版。

當資安合規成為市場准入（Market Access）門檻，身為國防軍工指標大廠的漢翔航空工業，對這股浪潮感觸最深。該公司自2016年承接F-16維修專案起，長期接受洛克希德馬丁稽核，歷經從NIST SP 800-171到現行CMMC 2.0日益嚴謹的挑戰。漢翔不僅逐步建構自身防護體系，如今更將CMMC合規實戰經驗，建構出一套「供應鏈資訊安全評級系統」（AIxSISAS），複雜的合規要求轉化，成為可執行、可追溯且可持續的管理機制。

特別的是，漢翔不僅對其供應鏈推廣此系統，更期盼能串連產業與政策動能，提倡將此平臺推向更多臺灣關鍵產業供應鏈。

CMMC全面實施進入倒數，資安已成進入國際市場的入場券

對於出口導向臺灣的產業來說，資安合規已經不是「要不要跟進」的問題，而是成為進入國際市場的基本門檻。漢翔航空工業資訊處處長方一定指出，CMMC採購規範已於2025年11月10日正式生效，新合約與招標將開始納入CMMC要件。

下一個關鍵時間點就是2026年11月10日，因為，主流合約廠商將被要求進行Level 2第三方（C3PAO）驗證；到了2028年11月10日，CMMC更將走向全面實施。這意味著：企業若無法在時程內達成合規，將面臨失去國際訂單的直接風險。

面對CMMC合規要求，主要承包商與分包商皆須具備相應資安能力。面對迫在眉睫的合規壓力，方一定直言，企業在進行供應鏈管理時必須掌握三個核心要素。

首先是數據管理，必須對數據的產生、存取與流動進行嚴格管控；第二是供應鏈數位韌性，重點在於企業遭遇攻擊時，仍能維持核心營運並保護機敏資訊；第三是持續威脅曝險管理（CTEM）。他強調，資安是動態且周而復始的過程，企業必須建立循環不息的威脅偵測與防禦機制，而非僅是應付一次性的稽核。

如今，隨著CMMC以NIST SP 800-171為基礎建立強制認證機制，企業在落實相關控制措施時，必須具備更完整的證據鏈與治理能力

然而，漢翔觀察到許多臺灣企業尚未做好準備，原因包含：難以解讀控制措施、無法量化現況與目標的距離、驗證證據蒐集困難，以及合規人才短缺與客戶要求的時程壓力。

以漢翔通過CMMC的經驗來看，Level 1有17個基礎控制措施，Level 2則有110項。方一定指出，每一條要求看似簡單，例如「及時辨識、通報與矯正弱點」，但真正執行時，要求非常高，解讀與落地都不容易。他並強調，漢翔對於110項控制措施也不是一次到位，而是逐年修正補強才最終達標。他提醒：「供應鏈資安是長期工程，不可能一蹴可幾。」

此外，方一定也以ISO 27001標準對比CMMC的難度。他表示，ISO 27001是優良的資安管理體制，偏向制度與文件的符合性，若未發現缺失即可通過，但CMMC的挑戰在於其「證據導向」，要求每一項都必須提出具體證據，任何一項不符都無法過關。目前臺灣1,900多家上市櫃公司當中，僅約24％通過ISO 27001，顯示多數企業在銜接更嚴格的CMMC時，將面臨巨大挑戰。

漢翔航空工業資訊處處長方一定指出，他們已開發一套供應鏈資安評級系統，將資安控制措施轉為題庫化管理。供應商可以透過平臺填答，上傳對應的佐證資料後可得到評分；平臺內並提供實務範例，協助企業理解每項控制措施的達成程度。

打造供應鏈資安評級系統AIxSISAS，期許推動至臺灣更多關鍵產業供應鏈

漢翔如何因應供應鏈管理挑戰？方一定指出，內部團隊依據CMMC合規經驗，打造「漢翔供應鏈資訊安全評級系統（AIxSISAS）」，內建Level 1與Level 2的所有控制措施。此外，漢翔還要求其供應商符合30項特定的資安控制措施，並依合作深度畫分為1到4級。高層級供應商需全數符合，低層級供應商則需滿足關鍵項，且至少要在事件發生時於72小時內通報。

因此，透過此平臺，主供應商與次供應商能在同一標準下持續評級，企業能清晰看見整體供應鏈的資安水準與落差。

特別的是，漢翔不僅將此系統用於自身供應鏈，更致力於推動跨產業的資安協作，推廣給其他領導企業管理其供應鏈。方一定強調，漢翔的目標是促成政府與主導企業共同建立產業標準，讓平臺發揮更大價值。

他期盼透過AIxSISAS平臺，與鴻海、中科院、華碩、台積電等產業領導企業有意願者一起合作，讓這些企業能將各自的特定控制措施匯入系統。這不僅是工具的分享，更是建立讓供應商、顧問、資安公司、稽核驗證機構能共同協作的生態系。

強化資安防護的四項實務建議

在解析供應鏈資安管理之餘，方一定也針對企業如何改善資安防護的問題，提供四項實質建議：：

首先是第三方外部風險管理。可利用Bitsight或Security Scorecard等工具掌握外網曝險，若是外網防護不周，內網安全亦難保；漢翔內部即採分數門檻管理，未達80分標準則要求改善；其次是弱點管理流程化。從辨識、通報、派工、修補、驗證、追蹤、例外處理，建立完整生命週期。工具可搭配SAST、DAST、開源元件掃描與AI輔助分析，但重點是流程責任與時限要明確。

第三是端點與橫向移動防護。不論EDR、NDR、MDR與XDR都是因應方式，人力不足的中小企業可優先導入EDR或MDR託管服務，在有限資源下，降低內網擴散風險；最後，則是檔案加密與保護。企業營業秘密與機敏資料，應在儲存、傳輸、交換全程加密，搭配PKI公私鑰機制與多因子認證，防範資料流遭中間人攻擊攔截。

資安合規浪潮已經成形，例如美國CMMC要求軍工供應商須通過第三方驗證，或是美國國防創新單位（DIU）透過Blue UAS與Green UAS推動無人機安全認證，以及歐盟網路韌性法（CRA）強調產品資安與漏洞管理責任，還有日本推動的JC-STAR資安標章制度。漢翔航空工業資訊處處長方一定指出，上述資安要求的涵蓋層面看似不同，但其根源邏輯都一樣強調：證據化、可追蹤、可持續。

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行政院通過能源管理法修正草案，擬要求一定契約容量的用電大戶設置自發自用發電與儲能設備

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175812

為強化電網韌性與提升能源使用效率，行政院今天(5/14)通過經濟部提出的「能源管理法」修正草案，其中一項重要方向，是針對大型用電戶新增自發自用發電與儲能設備要求。經濟部表示，希望透過修法，提升企業自主供電能力，同時降低電網負擔，未來也將要求特定用電戶提出能源管理計畫，進一步推動節能與能源治理。

此次政院通過的「能源管理法」修正草案，增訂第10條第4項，要求達一定用電規模的用戶，需設置「自發自用」的發電設備及儲能系統。這項措施主要希望強化用電戶本身的能源韌性，在電力公司維持供電穩定之外，用戶也需具備一定程度的自主供電與調節能力。

經濟部表示，除了提升企業自身供電能力，相關設備也可在尖峰或特殊情況下協助電網調節，對於整體供電效率與電網韌性都有幫助。尤其是近年AI資料中心、高科技製造與半導體產業用電需求快速成長下，如何分散電網壓力，已成為能源政策的重要課題。

官員也提到，未來特定大型用電戶，還可能需提出能源管理計畫，作為節能管理與能源效率改善的依據。相關制度細節，包括適用門檻、設備容量與管理要求，後續仍將依修法授權另訂子法規範。

此次「能源管理法」修法共涉及14項條文調整，核心方向包括行政透明化、能源效率提升，以及因應能源韌性需求。其中，大型用電戶導入自發自用與儲能設備，被視為對產業影響最大的修法內容之一。行政院通過能管法修正草案後，接下來將送立法院審議。

經濟部認為，此次修法除可能帶動儲能與再生能源市場需求，也有助於能源技術服務（ESCO）與能源管理產業發展。

針對這次修正草案第10條第四項規定，對於一定契約容量以上能源用戶應設置自用發電及儲能設備，經濟部強調目的在於強化我國能源用戶的能源自給能力，提升電網韌性、降低輸配線路損耗。

在能管法第10條修正草案，針對能源用戶簽定的用電契約，其契約容量達一定容量者，需在一定期限內設置一定裝置容量以上的自用發電設備及儲能設備。增訂條文的目的是提升能源用戶，如半導體及大型資料中心等產業的能源自給能力。

但經濟部能源署也強調，第10條的規定並沒限制特定產業，而是對於達到一定契約容量的者的規定，如果是已自建符合一定容量要求的企業並不受草案的影響，不需額外設置自發用電設備及儲能設備，修法目的在促使能源用戶提升用電自主韌性，值得注意的是，能管法也沒有要求能源用戶建置的自用發電設備須採用再生能源或是低碳能源。

另外，此次修法也加重對於違法的處罰，未來違反能管法第10條，主管機關得限期要求改善，屆期未改善者可處以15萬到75萬元罰鍰。

隨著AI資料中心用電需求快速攀升，國際上近幾年也開始出現要求大型資料中心承擔更多能源責任的政策趨勢。特別是在歐洲與美國部分地區，由於AI運算帶來的高密度、長時間耗電特性，對既有電網形成壓力，各國監管機構逐漸從過去將資料中心視為一般大型用戶，轉向要求其具備一定程度的自主供電與電力調節能力，一方面讓業者具備一定的能源自主韌性能力，另一方面也減輕對電網的影響。

以愛爾蘭為例，因大量超大型資料中心集中於都柏林周邊，已要求新建資料中心須搭配發電或儲能能力的政策方向，避免新增負載完全依賴公共電網。美國也有部分的電網監管機構開始要求大型AI資料中心提出電網穩定評估，甚至將表後發電（behind-the-meter generation）納入監管架構。

目前在業界也逐漸形成「Bring Your Own Power（自帶電力）」的新模式，包括Meta、Oracle與xAI等業者，都開始布局天然氣發電、儲能與微電網設施，以因應AI運算快速擴張帶來的供電壓力。臺灣這次 「能源管理法」修法，要求特定大型用電戶設置自發自用與儲能設備，也算是與國際AI能源治理趨勢逐步接軌。

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思科營收成長12%，宣布裁撤近4,000名員工

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175808

網路設備大廠思科（Cisco）週三（5/13）公布截至4月25日的2026財年第三季財報，該季思科創下158億美元營收，比去年同期成長12%，優於市場預期。同一天思科也宣布，因應AI時代的投資重整，公司將於第四季裁減近4000名員工，占總員工數不到5%。

在158.41億美元的營收中，產品營收占了121.17億美元，成長17%，服務營收為37.24億美元，衰退1%。在產品營收中，網路業務仍是最大來源，達88.15億美元，成長25%；資安業務為20.08億美元，與去年同期持平；協作業務為10.24億美元，減少1%；可觀測性業務為2.69億美元，成長3%。

該季最大亮點為AI基礎架構需求升溫。思科第三季產品訂單總額年增35%，即使排除超大規模雲端業者，仍成長19%；資料中心交換器訂單成長率也超過40%。

思科表示，今年迄今已取得53億美元AI基礎架構與超大規模雲端業者訂單，因此將2026財年AI相關訂單預期，從原本的50億美元上修至90億美元，相關營收預估也從30億美元提高至40億美元。

該季思科淨利為33.7億美元，比去年同期成長35%，每股盈餘為0.85美元。

同一天，思科執行長Chuck Robbins也向員工發出內部信件，宣布將於第四財季裁減近4000名員工，占總員工數不到5%，相關通知將於5月14日起陸續發出。此次重整將產生最高10億美元的稅前費用，其中約4.5億美元將於第四財季認列。

Robbins表示，AI時代的競爭將取決於企業是否能持續把資源轉向需求與長期價值最高的領域，因此思科正重新調整投資方向與成本結構。未來公司將持續增加對矽光子、光通訊、資安與AI等領域的投資，同時也會推動員工更廣泛使用AI工具。

財報公布當天，思科的盤後股價大漲20.37%，達到122.62美元。市場分析認為，思科最新財報意謂著AI支出不再只是購買晶片，因AI資料中心還需要大量交換器、路由器與高速網路設備，相關需求正往下游擴散，讓整個AI基礎架構鏈都開始受益。

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微軟公開自家MDASH多模型代理式AI安全系統，發現Windows軟體16個漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175805

在Anthropic Claude Mythos及OpenAI Daybreak之後，微軟也展現以AI找漏洞的研發成果。微軟本週公開代號MDASH的多模型代理式AI安全系統，說這工具讓它找出Windows網路及驗證功能的16項新漏洞。

微軟說明，MDASH代表multi-model agentic scanning harness，其核心是代理式漏洞發現及修復系統。該系統內包含多個模型及代理人，依循掃描、驗證、去重複（dedup）及證明的pipeline階段性運作。輸入端注入特定軟體標的後，系統內使用多個模型進行辯論，其中SOTA（state-of-the-art）模型執行推理、蒸餾模型扮演低成本的爭辯者（debater）、另一個SOTA模型則作為獨立Counterpoint。

這個系統運用專門領域的代理人進行特定pipeline的稽核。MDASH內有100多個根據漏洞和修補程式經由深度學習組成的專業代理人（agent），來審查模型掃描結果，產出包含意見的報告。

本系統提供另一特色是提供外掛供人類專家注入上下文，或是串接外部分析資料庫（如CodeQL資料庫）給基礎模型，像是核心呼叫慣例（kernel calling conventions）、IRP rules、鎖定不變量（lock invariants）、IPC信賴邊界及Codec狀態機等，以提升掃描的精確性。

更好的是，本架構具備跨代可攜性，各個pipeline的各個階段能相容新一代模型，確保系統與時俱進。

微軟並將MDASH用於自家產品程式的漏洞掃描。結果它在StorageDrive驅動程式找出21項微軟刻意植入的漏洞。進一步驗證也顯示零誤判。之後，本週Patch Tuesday修補的Windows網路堆疊及相鄰服務漏洞中，有16個是來自MDASH的發現。

微軟以5年內二個程式的漏洞測試MDASH的準確率，它在clfs.sys和tcpip.sys的召回率分別是96%及100%。而在CyberGym公開標竿測試裏，MDASH在包括188個真實大型開源專案及1,507個歷史真實漏洞的成功率達88.45%。

現在微軟開放企業申請使用MDASH進行產品漏洞測試。

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CPython調整3.14與3.15版本增量式GC實作，改回3.13分代式GC設計

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175796

CPython核心開發團隊調整Python 3.14與Python 3.15的垃圾收集器（GC）路線，決定把Python 3.14.0至3.14.4採用的增量式GC（Incremental GC），改回Python 3.13既有的分代式設計（Generational GC）。該變更已納入5月10日發布的Python 3.14.5，Python 3.15也會採用相同方向。主要原因是部分生產環境回報，新版設計雖然有助於降低最大GC暫停時間，卻可能讓記憶體壓力升高。

這次調整涉及CPython執行時期的記憶體管理機制。Python平常會記錄每個物件還有多少參照，當物件不再被參照時，就能釋放記憶體。不過，有些物件會互相指向彼此，即使程式已經不需要它們，參照計數仍不一定會歸零。垃圾回收機制就是用來處理這類循環參照，避免記憶體被無用物件占住。

Python 3.14原本導入的增量式GC，是把垃圾回收工作分成較小批次處理，目標是減少一次清理大量物件時造成的停頓，對物件數量龐大的程式而言，這樣的設計可降低單次停頓時間，讓程式執行看起來更平順。

不過，核心開發者在討論中指出，這項設計在降低停頓時間之外，也改變了循環垃圾被回收的時機。部分應用在升級到Python 3.14後，出現記憶體使用量明顯上升，或更容易碰到記憶體限制的情況。對生產環境、CI環境或資源受限的伺服器而言，記憶體用量過高通常比短暫停頓更容易造成營運問題。

因此，CPython團隊選擇先回到Python 3.13的分代式GC。分代式設計會依物件存活時間區分不同世代，優先回收較可能成為垃圾的新物件，這是CPython長期使用的做法。相較於增量式GC，舊設計可能在特定情境下帶來較明顯的GC停頓，但其行為較容易預期，也較符合過去版本的記憶體表現。

該調整在Python 3.15仍處於開發階段時添加，爭議相對較小，但Python 3.14已經正式發布，因此在3.14.5維護版中回退底層GC設計，屬於較少見的變更。核心開發者在討論中也提到，若未來要重新導入增量式GC，可能需要經過PEP流程，並在效能、記憶體用量與相容性風險上做更完整評估，而不是直接沿用3.14早期版本的實作。

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Mistral AI的PyPI套件遭遇供應鏈攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175802

5月12日微軟威脅情報團隊提出警告，AI公司Mistral AI的PyPI套件2.4.6版遭到入侵，駭客在mistralai/client/__init__.py植入惡意程式碼，一旦開發人員安裝套件，這些程式碼就會執行，然後從hxxps://83[.]142[.]209[.]194/下載第二階段的酬載transformers.pyz。微軟認為，該酬載的檔案名稱可能模仿受廣泛使用的Hugging Face Transformers程式庫，藉此融入機器學習的環境。

這波攻擊行動針對Linux開發環境，最終的有效酬載是竊資軟體，但值得留意的是，此惡意軟體在特定國家會出現不同的行為，例如，受害主機在俄語國家，酬載將停止運作；受害主機若位於以色列或伊朗，酬載將有六分之一的機率執行rm -rf /進行破壞。對此，他們呼籲開發人員應儘速隔離受影響的Linux主機、封鎖駭客使用的IP位址83[.]142[.]209[.]194，並清查主機是否存在/tmp/transformers.pyz、pgmonitor[.]py，以及pgsql-monitor.service，並且輪換已外洩的憑證。

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伊朗駭客MuddyWater攻擊韓國電子製造商，濫用SentinelOne元件側載DLL檔案

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175794

博通（Broadcom）旗下的賽門鐵克與Carbon Black威脅獵捕團隊近日揭露伊朗駭客組織MuddyWater（Seedworm、Temp Zagros、Static Kitten）最新一波網路間諜活動，範圍橫跨四大洲與9個國家，至少有9家企業組織受害，涵蓋工業與電子製造、教育與公共部門機構、金融服務及專業服務。其中最值得關注的是，在於這些駭客大量使用DLL側載手法，濫用SentinelOne端點防護系統的二進位檔sentinelmemoryscanner.exe、富迪科技（Fortemedia）音訊驅動程式工具fmapp.exe，載入惡意DLL檔案，而這些DLL都內含竊資軟體ChromElevator，能繞過Chrome內建的App-Bound Encryption（ABE）防護機制，讓攻擊者竊取瀏覽器存放的密碼、cookie，以及付款資料。

研究人員特別提及，這些駭客今年2月曾入侵一家韓國大型電子製造商，並在其網路環境活動長達一週，在2月20日，研究人員發現駭客下達一連串PowerShell指令進行偵察，但令他們意外的是，PowerShell處理程序竟透過Node.js的執行環境node.exe執行，代表受害主機在此之前可能已執行Node.js指令碼，而並非駭客手動操作的活動。不過，對於駭客如何入侵受害主機，以及植入node.exe的途徑，博通表示不清楚。

後續MuddyWater使用curl下載其他作案工具，然後使用sentinelmemoryscanner.exe與fmapp.exe載入惡意DLL檔案，但值得留意的是，兩個DLL亦透過node.exe載入並執行，這也符合前述駭客非手動操作的特徵。後續他們試圖挖掘本機的NTLM密碼雜湊值，進行橫向移動，然後將竊得資料透過sendit[.]sh對外傳輸，最後一次活動出現在2月27日。

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Google Cloud推出Cloud Storage Rapid，強化AI訓練與分析工作負載的儲存效能

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175804

隨著企業訓練大型AI模型、部署大規模AI推論服務，並建置可處理大量企業資料的AI代理，也讓儲存效能成為AI基礎架構能否充分發揮算力的關鍵。Google Cloud指出，GPU與TPU雖然是AI運算核心，但一旦資料供應或檢查點寫入跟不上運算節奏，運算資源可能無法充分發揮效益。Cloud Storage Rapid即是針對這類需求而設計，主打在保留物件儲存易用性與擴充性的同時，提升AI工作負載所需的資料存取效能。

Cloud Storage Rapid目前包含兩項主要能力。Rapid Bucket已正式上市，前身為Rapid Storage，是一種高效能區域型物件儲存桶，底層採用Google分散式儲存系統Colossus，也就是支撐Gemini與YouTube的儲存基礎架構。Google Cloud表示，單一Rapid區域型儲存桶可提供超過15 TB/s彙總讀取傳輸量，並支援每秒最高2,000萬次查詢。

Rapid Bucket主要用於資料準備、模型訓練、檢查點處理、批次與串流分析，以及分散式資料庫架構最佳化等高效能需求的應用場景。Google Cloud宣稱，在多模態訓練作業中，Rapid Bucket可讓GPU閒置等待時間減少50%，資料載入速度最高提升2.5倍；相較傳統物件儲存，檢查點還原速度最高提升5倍，寫入速度提升3.2倍。

另一項能力Rapid Cache前身為Anywhere Cache，可針對既有Cloud Storage儲存桶加速讀取，而且不需要修改程式碼。Google Cloud表示，Rapid Cache可為資料準備、訓練，以及推論期間突發的模型載入需求，提供2.5 TB/s彙總讀取傳輸量；在推論工作負載中，模型載入速度最高提升2.1倍，並可帶來47%的總持有成本（TCO）節省。

Google Cloud這次也為Rapid Cache新增「寫入即同步快取（ingest on write）」功能，讓資料寫入Cloud Storage儲存桶時，同步進入Rapid Cache，避免第一次讀取時才建立快取而造成效能落差。Google Cloud指出，這項功能可讓檢查點還原時間最高加快2.2倍，適合用於訓練中斷後需要快速恢復的AI工作負載。

Google Cloud並以AI研究與產品公司Thinking Machines Lab為例指出，該公司在AI／ML流程中導入Rapid Cache，用於資料處理、多模型訓練與模型載入等作業後，穩定讀取傳輸量峰值超過1.8 TB/s，也降低長尾延遲與429錯誤。Google Cloud表示，Rapid Cache目前已由客戶部署數千個快取，過去一年的部署量成長20倍，最高可承載Cloud Storage全球對外資料流量的20%。

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【資安日報】5月14日，Exim修補可導致任意程式碼執行的重大漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175803

郵件傳輸代理伺服器Exim存在重大漏洞，影響採用程式庫GnuTLS進行通訊的環境

郵件傳輸代理軟體系統Exim開發團隊5月12日發布資安公告，他們發布4.99.3版Exim，修補遠端的記憶體釋收後再存取使用（Use After Free）弱點，此漏洞存在於Exim的GnuTLS後端，攻擊者可遠端觸發，並造成記憶體資料損毀。上述漏洞影響4.97至4.99.2版Exim，並只有在採用GnuTLS程式庫的情況下才會曝險。開發團隊指出，搭配OpenSSL或其他TLS程式庫的Exim不受影響。此漏洞被登記為CVE-2026-45185，CVSS風險為9.8分（滿分10分），相當危險。Exim強調，目前沒有其他緩解措施，呼籲IT人員儘速升級。

Windows BitLocker與CTFMON存在零時差漏洞YellowKey、GreenPlasma

根據資安新聞網站Bleeping Computer報導，對微軟漏洞通報流程不滿的研究人員Chaotic Eclipse（Nightmare-Eclipse）於5月13日，公布磁碟加密機制BitLocker的漏洞YellowKey，以及輸入法元件CTFMON的漏洞GreenPlasma，並釋出部分概念驗證程式碼（PoC）。其中比較值得留意的是YellowKey，Chaotic Eclipse形容它幾乎等同於後門，該漏洞出現在Windows復原環境（WinRE），攻擊者需要將特製的FxTx檔案存放於USB隨身碟或EFI磁碟分割區，就有機會在WinRE環境存取受到BitLocker保護的檔案。

Ollama重大漏洞影響自架LLM部署，特製GGUF模型檔恐外洩提示詞與API金鑰

自架大型語言模型工具Ollama出現重大漏洞CVE-2026-7482，攻擊者可利用特製GGUF模型檔，讓Ollama在建立或量化模型時讀到超出原本資料範圍的記憶體內容，可能外洩環境變數、API金鑰、系統提示詞，以及同一程序中其他使用者的對話資料，CVSS風險達到9.1分。通報此事的資安公司Cyera將這項漏洞命名為Bleeding Llama，該公司估計，全球約有30萬臺曝露於網際網路的Ollama伺服器恐受影響，Ollama已在0.17.1版修補該問題，用戶應儘速升級新版因應。

教育平臺Canvas背後的母公司宣稱已與駭客達成協議，取回遭竊資料

駭客組織ShinyHunters先後於4月底及5月上旬，傳出攻擊學習管理系統Canvas開發商Instructure，駭客當時聲稱竊得2.75億筆個資，影響近9千個教育機構，檔案大小達到3.65 TB；後續駭客發動第二波攻擊，竄改多所學校的Canvas入口網站並留下勒索訊息，要脅校方支付贖金以換取資料不被公開。如今傳出Instructure疑似選擇向駭客低頭，換取資料不被外洩的情形。5月11日Instructure更新資安事件公告網頁內容，表示他們基於保護客戶資料的立場，已與非法存取者達成協議，表示駭客已將資料歸還，並將手上的資料副本銷毀，而且不會向Instructure的客戶勒索。

伊朗駭客MuddyWater攻擊韓國電子製造商，濫用SentinelOne元件側載DLL檔案

博通（Broadcom）旗下的賽門鐵克與Carbon Black威脅獵捕團隊近日揭露伊朗駭客組織MuddyWater（Seedworm、Temp Zagros、Static Kitten）最新一波網路間諜活動，範圍橫跨四大洲與9個國家，至少有9家企業組織受害，涵蓋工業與電子製造、教育與公共部門機構、金融服務及專業服務。其中最值得關注的是，在於這些駭客大量使用DLL側載手法，濫用SentinelOne端點防護系統的二進位檔sentinelmemoryscanner.exe、富迪科技（Fortemedia）音訊驅動程式工具fmapp.exe，載入惡意DLL檔案，而這些DLL都內含竊資軟體ChromElevator。

Mistral AI的PyPI套件遭遇供應鏈攻擊

5月12日微軟威脅情報團隊提出警告，AI公司Mistral AI的PyPI套件2.4.6版遭到入侵，駭客在mistralai/client/__init__.py植入惡意程式碼，一旦開發人員安裝套件，這些程式碼就會執行，然後從hxxps://83[.]142[.]209[.]194/下載第二階段的酬載transformers.pyz。微軟認為，該酬載的檔案名稱可能模仿受廣泛使用的Hugging Face Transformers程式庫，藉此融入機器學習的環境。

Mirai變種xlabs_v1殭屍網路現蹤，劫持Android裝置發動DDoS攻擊

資安威脅情報公司Hunt.io近日發布研究報告，揭露基於Mirai變種的新型殭屍網路惡意軟體xlabs_v1，鎖定暴露在網際網路，且啟用ADB（Android Debug Bridge）介面的Android裝置，入侵並控制受害設備組成DDoS攻擊網路。任何預設啟用 ADB且連上網際網路的物聯網硬體設備，都有可能中招。xlabs_v1主要針對採用Android平臺的連網設備，例如電視機上盒、智慧電視與家用路由器等，透過TCP 5555埠的ADB介面入侵部署惡意軟體，並將受害裝置加入殭屍網路，用於對遊戲伺服器與Minecraft連線伺服器發動DDoS攻擊。

國家級駭客組織Sandworm利用SSH-over-Tor建立隱蔽通道，強化長期滲透能力

資安業者360揭露俄羅斯駭客Sandworm（APT-C-13）近期攻擊動向，警示該組織採用SSH-over-Tor技術建立隱蔽的遠端存取通道，以提升長期潛伏與存取能力。這波攻擊是以針對特定對象的魚叉式網路釣魚（Spear Phishing）為起點，誘使受害者開啟偽裝成PDF檔案的LNK捷徑檔，進而透過PowerShell指令下載惡意程式，並假冒合法應用程式的排程工作，在受害系統上建立持久的存取能力。攻擊的核心在於採用SSH-over-Tor架構，將SSH遠端連線透過Tor匿名網路進行多層節點轉送，從而建立隱蔽的遠端存取通道。

身分安全威脅成為勒索軟體主要侵入途徑，三分之二受害組織認為源頭是身分攻擊

根據資安廠商Sophos最近發布的2026身分安全現況調查報告指出，過去一年以來，有71%的組織曾遭遇至少一次與身分相關的資安事件，平均每個組織通報3起獨立事件；10％的組織通報曾發生影響業務的身分入侵事件，而且，身分攻擊行動一旦成功，資料竊取與勒索軟體皆為最常見的後果，比例都接近一半，各為49％與48％。有高達66.5％的勒索軟體受害者表示，這類事故是影響最重大的身分攻擊類型，並已確認身分與勒索軟體之間的關係與工作流程。

AI自主網攻能力加速，資安任務長度每4.7個月翻倍

英國AI安全研究所（AI Security Institute，AISI）於5月13日發布最新研究報告，利用名為Cyber Time Horizons的指標，衡量AI可自主完成多長時間的資安任務，並以人類資安專家的完成時間作為基準。AISI指出，自2024年底以來，先進AI模型可自主完成的資安任務長度大約每4.7個月翻倍，而最新的Claude Mythos Preview與GPT-5.5甚至已超出原本的成長趨勢。

英國NCSC提醒企業使用AI尋找漏洞前，先完善漏洞管理機制

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。

2026年第一季全球網際網路中斷事件偏多，政府斷網、停電與軍事衝突成主因

網路與資安服務業者Cloudflare發布2026年第一季全球網際網路中斷事件觀察，根據旗下網路流量觀測服務Cloudflare Radar資料，回顧全球多起已確認的連線異常。烏干達、伊朗與剛果共和國都在選舉或衝突背景下發生大規模斷網，古巴則在3月發生3次國家電力系統崩潰。整體來看，Cloudflare觀察到2026年第一季全球網際網路中斷事件數量偏高，影響因素涵蓋政府斷網、停電、軍事衝突、惡劣天候、海底纜線受損與技術故障。

FCC延長外國製路由器與無人機更新豁免，允許既有設備更新至2029年

美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，FCC）旗下的工程與技術辦公室（Office of Engineering and Technology，OET）宣布，把外國製無人機（Uncrewed Aircraft Systems，UAS）、無人機關鍵零組件及路由器的軟體與韌體更新豁免期限，延後到至少2029年1月1日。OET指出，若禁止既有設備接收軟體與韌體更新，反而可能讓已在美國市場流通的設備無法修補漏洞，增加消費者與網路安全風險。

CISA與G7共同發布AI軟體物料清單入門指引，推動跨國AI供應鏈透明化

美國網路安全與基礎設施安全局（CISA）與全球7大工業國組織（G7）——德國、加拿大、法國、義大利、日本、英國與歐盟，近日共同發布《AI軟體物料清單最低要素（Software Bill of Materials for AI – Minimum Elements）》指引，針對生成式AI與機器學習系統建立標準化的資訊揭露框架，以提升AI供應鏈透明度。這份指南強調，原本的SBOM資訊如套件版本、依賴關係等仍然需要，還需列出AI系統的關鍵組成資訊，從而提升AI系統的透明度。

DMTF的SPDM硬體安全驗證標準被納入FIPS 140-3規範，可望成為美國官方硬體安全參考標準

分散式管理工作小組（Distributed Management Task Force，DMTF）近日宣布，其制定的SPDM（Security Protocol and Data Model）硬體安全驗證標準，已正式被納入美國FIPS 140-3實作指引（Implementation Guidance）中，意味著SPDM從產業界的硬體與韌體安全驗證標準，進入美國聯邦加密驗證體系的參考架構。DMTF指出，SPDM被納入FIPS 140-3實作指引，反映產業的發展方向，有助於透過這項通用的設備身分驗證方法，在各種平臺上建立安全、可控的通信，從而降低供應鏈與韌體篡改的風險。

Google更新Android安全與隱私功能，攔截假冒銀行來電並升級AI惡意App偵測

Google於5月12日公布Android安全與隱私功能更新，將導入假冒銀行來電攔截、惡意App即時行為偵測、APK下載前掃描、手機竊盜防護，以及更細緻的位置與聯絡人權限控制，主軸是以AI與可驗證機制強化Android裝置安全。其中，Google將推出已驗證金融來電（Verified Financial Calls），用來防範詐騙者偽造來電顯示、假冒銀行或金融機構。若使用者已安裝參與合作的銀行或金融App並登入，Android會在背景向該App確認來電真偽。

Obsidian更新社群外掛審核流程，導入逐版自動檢查與安全評分卡

知識工作者愛用Markdown筆記工具Obsidian推出新的社群網站與開發者儀表板，調整社群外掛與主題的提交、審核和搜尋流程。本次改版重點，是把過去較依賴人工處理的審核方式，改為每個版本都會接受自動檢查，並在專案頁面加入安全評分卡，讓使用者在安裝前能先查看自動檢查結果與專案狀態。Obsidian表示，現在人工智慧輔助程式開發工具讓外掛產生速度更快，提交數量也跟著增加，因此需要一套能持續運作、也能處理大量提交項目的新流程來確保安全。

Microsoft Teams將針對可疑外部來電示警，防範品牌冒用語音詐騙

微軟將強化Microsoft Teams通話安全，針對Teams Calling新增品牌冒用防護（Brand Impersonation Protection for Teams Calling）功能，防範攻擊者透過外部的網路語音（Voice over Internet Protocol，VoIP ）來電假冒企業、客服或其他可信任組織，誘騙使用者回應或進一步提供資訊。項功能將於5月中旬推出，用戶可經由已設定目標發行（Targeted Release）軟體最新版本發布管道取得。

因應AI輔助開發風險，GitHub MCP Server加入提交前機密憑證與相依套件掃描

GitHub正式推出GitHub MCP Server機密憑證掃描功能，並公開預覽相依套件漏洞掃描。這兩項功能的用途，是讓開發者在使用AI工具撰寫或修改程式碼時，可以在送出程式碼前先檢查是否誤放金鑰或權杖等敏感資料，或引入帶有已知漏洞的外部套件。現在開發者可在支援MCP的開發環境中，要求AI代理工具先檢查目前修改的內容，降低敏感資料或脆弱套件被送出的機率。

【臺灣資安大會直擊】元智大學王仁甫指出AI代理與開源模型正重塑資安風險，企業需建立制度化、自動化的漏洞治理與AI責任機制

隨著生成式AI與代理型AI（Agentic AI）快速普及，企業正面臨全新的資安挑戰。元智大學資管系助理教授王仁甫指出，AI不只是工具，本身也是一套系統，而所有系統都存在漏洞。當AI開始具備自主操作、存取資料與呼叫API能力後，資安風險將從傳統系統漏洞，擴大到AI代理、開源模型與供應鏈層級。企業除了關心導入AI所帶來的效率提升之外，也不能輕忽AI帶來的資安風險，包括AI讓漏洞生成、攻擊自動化與惡意程式演化速度全面加快。

近期資安日報

【5月13日】鴻海驚傳遭勒索軟體Nitrogen攻擊

【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

【5月11日】逾半數密碼的MD5雜湊值一小時就能破解

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微軟修補Android版Teams漏洞，未更新可能導致偽造攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175795

微軟近日揭露協作平臺Teams的漏洞CVE-2026-32185，可能被攻擊者用於假冒通訊內容，誘騙用戶並進一步發動社交工程攻擊，此漏洞會影響Android版Teams，微軟已在5月份例行更新（Patch Tuesday）中釋出修補，建議用戶儘速更新。

這項漏洞源自Teams的檔案與目錄存取權限控制問題，可能被外部存取，進而導致攻擊者可藉此進行偽造攻擊（spoofing），誘使用戶信任假冒的惡意通訊內容。微軟將此漏洞列為「重要」等級，CVSS嚴重性評分為5.5分，雖然攻擊需在本機環境進行，且需與用戶互動，但不需額外權限即可利用，對於資料機密性（Confidentiality）的保護，具有高度的潛在影響，仍是企業環境不容忽視的風險 。 若要緩解此漏洞，可透過Google Play商店，下載與安裝已修補的Android版Teams 1.0.0.2026092103版。

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Veeam推出DataAI Command Platform，整合AI代理治理與資料復原

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175775

根據一些資安公司與機構的研究，AI代理的數量已達到人類員工的82倍，其中97%的AI代理擁有過大權限，AI代理數量與運行速度的提升，正在壓縮偵測與應對威脅的所需時間，進而成為當前頭號網路威脅。

看好生成式AI與AI代理應用快速擴張帶來的資安風險管理需求，資料保護軟體供應商Veeam去年底併購資料安全態勢管理（DSPM）服務廠商Securiti AI後，便結合雙方技術，在今年2月發表AI代理應用管理平臺Agent Commander，可監控應用環境中AI代理行為，識別可能產生風險的操作，並在必要時透過復原機制修正錯誤。

在時隔兩個多月舉行的VeeamON 2026大會上，Veeam又發表新的DataAI Command Platform，除了Agent Commander的AI代理管理功能外，進一步將資料保護、AI治理、身分管理與資料安全等應用，整合至新推出的DataAI Command Platform，構成統一的AI信任層，為整個IT環境中所有AI代理、用戶身分與AI模型，以及從正式使用的資料到備份的資料，提供管理與保護功能。

首先，為了從複雜的用戶環境中，識別敏感資料與風險所在，這個平臺利用DataAI Command Graph關聯圖譜功能的300多個連接器（Connector），橫跨雲端、SaaS與地端環境，涵蓋線上即時系統與備份系統等不同資料環境，提供精細的資料洞察，分析敏感資料位置、用戶與AI代理的存取權限，以及系統變更的潛在安全風險。接著，再搭配由Securiti DSPM平臺驅動的DataAI Security功能，企業可透過統一視圖（single unified view）的呈現，更簡易而全面地管理資料與安全態勢 。

在前述功能提供的資料安全洞察能力基礎上，這個平臺另外再結合3項分別針對存取控制、法規遵循與隱私政策的管理功能，包括：從資料來源端執行存取控制、避免AI代理存取敏感資料的DataAI Governance功能；可比對100多種監管框架，包括歐盟AI法案、DORA、GDPR、HIPAA、NIST等，產生監管所需稽核證據的DataAI Compliance功能；即時自動執行隱私政策的DataAI Privacy功能。

最後，針對AI代理錯誤操作帶來的風險，這個平臺除了從存取管制著手的事先預防手段外，也提供基於Veeam自身資料復原經驗的DataAI Precision Resilience功能，提供事故後的復原資料能力，並可搭配DataAI Command Graph的精細資料洞察，可精確針對出錯環節影響的資料進行還原，而無須為了個別AI代理的錯誤，完整還原整個系統。

在此同時，Veeam也宣布DataAI Command Platform有兩款產品先進入預覽測試階段，首先是Veeam Intelligence ResOps for M365，將DataAI Command Graph關聯圖譜功能引進M365平臺；其次是DataAI Resilience Module，可以讓既有的Veeam資料平臺用戶，無須遷移便能存取DataAI Command Platform的功能。

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