微軟進階著色器交付擴大預覽，支援採AMD顯示硬體的Windows 11電腦

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微軟擴大進階著色器交付（Advanced Shader Delivery，ASD）公開預覽，將原本用於ROG Xbox Ally掌機的預先編譯著色器配送機制，延伸到採用AMD顯示硬體的Windows 11個人電腦。符合條件的玩家加入Xbox測試計畫後，可在下載支援遊戲時一併取得已處理好的著色器資料，減少遊戲首次啟動等待時間，也降低遊戲過程中因臨時處理著色器造成的卡頓。

著色器是遊戲用來處理畫面光影、材質與特效呈現的程式。過去許多個人電腦遊戲必須在玩家裝置上依顯示卡、驅動程式與遊戲版本進行處理，因此第一次啟動遊戲時可能需要等待較久，有些遊戲也會在遊玩途中出現短暫停頓。微軟的新作法，是把部分處理工作提前到下載階段完成，讓遊戲啟動時可直接使用對應資料。

ASD公開預覽先支援AMD平臺，包含採用AMD獨立顯示卡的Windows 11個人電腦，以及使用AMD整合式顯示晶片的遊戲筆電。微軟列出的基本條件包括Windows 11 24H2以上版本、Gaming Services 37.113.11003.0以上版本，玩家也需透過Xbox Insider Hub加入PC Gaming預覽通道。硬體方面，裝置需採用AMD RDNA 3、RDNA 3.5或RDNA 4架構，並安裝Adrenalin 26.5.2以上版本驅動程式。

微軟以賽車遊戲Forza Horizon 6作為這次擴大預覽的展示案例，官方指出，在採用AMD Radeon RX 7600顯示卡與AMD Ryzen 7 5800 8核心處理器的平臺上，啟用ASD後，Forza Horizon 6載入時間可由接近1.5分鐘縮短至4秒，約減少95%。

有意支援ASD的遊戲開發者，可透過微軟最新AgilitySDK使用相關功能，並將遊戲連同狀態物件資料庫（State Object Database，SODB）上傳至Xbox Partner Center，以支援預先編譯。微軟表示，未來數月將把ASD帶到更多Windows裝置與其他硬體供應商平臺。

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Tycoon 2FA被用於裝置驗證碼網釣，駭客搭配Trustifi追蹤器挾持M365帳號

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今年3月遭大規模執法行動圍剿的對手中間人攻擊（AiTM）網釣工具包租用平臺Tycoon 2FA，當時歐洲刑警組織（Europol）聯合6國執法機構與13個企業組織，成功查封330個網域名稱，然而當時參與執法行動的資安公司持續追蹤發現，這些駭客很快就進行調整，改以OAuth裝置驗證授權來作為滲透Microsoft 365帳號的手段。

資安公司eSentire指出，他們從4月看到Tycoon 2FA最新一波攻擊活動，駭客引誘收件者點選信件裡的URL啟動攻擊鏈，此為透過Trustifi點擊追蹤服務產生的網址，然後企圖誘騙收件者在不知情的狀態下，在微軟裝置登入網頁microsoft[.]com/devicelogin，將OAuth權杖（token）授予攻擊者控制的裝置。值得留意的是，這次新的Tycoon 2FA網釣套件不會向使用者詢問密碼，駭客也使用偽裝成Microsoft Authentication Broker的OAuth用戶端程式，一旦成功誘騙使用者授權，攻擊者不只能得到存取Exchange Online、Microsoft Graph、OneDrive for Business的OAuth存取權杖，而從防守方的Entra遙測資料來審視，也顯示其為普通的微軟應用程式活動。

針對攻擊發生的過程，駭客通常會假借發票通知寄送釣魚信，並引誘收件者點選連結，一旦他們照做，就會被攻擊者帶往Cloudflare Workers進行多層轉址，最終導向微軟的裝置登入網頁，進行攻擊者綁定裝置的工作。得逞後收件者會被導向真實的網頁電子郵件系統Outlook的收件匣。對此，eSentire呼籲IT人員採取行動因應，例如：實作Entra條件存取政策，停用終端使用者OAuth裝置驗證流程，並限制使用者對OAuth應用程式的授權，所有第三方應用程式也必須得到管理員核准，才能取得OAuth權限。

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Bun核心程式碼轉向Rust，重寫成果已併入主分支

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JavaScript執行環境Bun的核心程式碼正轉向Rust，Bun專案將名為Rewrite Bun in Rust的大型拉取請求併入主分支，讓該重寫工程進入主分支後續開發階段。根據Bun主要作者Jarred Sumner在X平臺的說法，Rust提供的型別與生命周期檢查，可讓編譯器協助預防部分記憶體錯誤，減少團隊處理記憶體洩漏、崩潰與穩定性問題的負擔。

Jarred Sumner表示，Rust重寫版本在Linux x64 glibc環境中，已通過Bun既有測試套件的99.8%。他也提到，重寫後大致仍是相同程式碼基礎，但現在可以由編譯器協助檢查型別的生命周期，並在需要時使用解構子處理資源釋放，而原本較難處理的部分也會以unsafe標示出來，讓需要重構的程式碼更容易被看見。

Bun原本以Zig語言開發，並採用Apple開源的JavaScriptCore作為JavaScript執行引擎，可同時作為JavaScript執行環境、套件管理器與測試工具，讓開發者在部分情境下以Bun取代Node.js。

Jarred Sumner說明重寫原因時提到，他已厭倦持續擔心並花費大量時間修正記憶體洩漏、崩潰與穩定性問題，希望程式語言本身能提供更強的預防工具。他另稱，這次重寫規模約96萬行程式碼，Linux測試套件已能通過，其他平臺也將接續跟進，後續還會分享重構對Bun的效能、記憶體使用與可維護性等部分造成的影響。

從目前狀態來看，Bun已將Rust重寫成果併入主分支，但Jarred Sumner也提醒，這項工作在進入非Canary版本前仍需進行最佳化與清理。也就是說，Rust重寫雖已進入主線開發流程，但穩定版Bun還未全面改用Rust。

另外，除了Bun核心以Rust重寫的資訊，官方還釋出Bun 1.3.14版本，更新包括新增圖片處理功能Bun.Image，加入全域虛擬套件儲存機制，讓不同專案的套件透過符號連結指向全域儲存位置，減少重複複製套件檔案，也替Bun.serve加入實驗性HTTP/3支援，並重寫檔案變更監看功能。該版本也升級JavaScriptCore，改善執行環境底層相容性與效能表現，並縮小Linux與Windows版Bun可執行檔體積，macOS版變化則不大。

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arXiv嚴打未審核AI生成內容，違者一年不得投稿

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arXiv近日說明AI生成內容的投稿規定，強調作者必須對論文內容負起完全責任；若投稿中出現明顯未經人工查核的AI生成痕跡，相關作者可能面臨1年不得投稿的處分。

arXiv成立於1991年，是全球重要的預印本（Preprint）平臺，廣泛用於物理、數學、電腦科學與AI研究。這項規定是由arXiv電腦科學領域主席Thomas Dietterich在X上對外說明。Dietterich為美國Oregon State University榮譽教授，長期研究機器學習（Machine Learning）與AI安全，也曾擔任AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）主席。

Dietterich表示，根據arXiv的行為準則，只要研究人員在論文上署名，無論內容是否由生成式AI協助撰寫，作者都必須對所有內容負起責任。若AI產生不當語言、抄襲內容、偏見資訊、錯誤引用或誤導性敘述，而作者未發現並修正，責任仍屬於作者本人。

arXiv近期已說明相關懲罰措施。如果投稿內容出現「無可辯駁的證據」，顯示作者根本沒有檢查大型語言模型生成的結果，代表該論文已失去可信度。相關作者將被禁止向arXiv投稿1年，禁令結束後，未來投稿還必須先獲得具公信力的同儕審查期刊或研討會接受。

所謂明顯未審核的AI生成內容，包括虛構的參考文獻，或是AI對話提示語殘留於論文中，例如「這裡有一份200字摘要，你想要我再修改嗎？」或「這張表格中的數據只是示意，請填入真實實驗數字」等內容。

外界多將此事解讀為arXiv升高對「AI垃圾論文」的防線，降低含有AI幻覺與假引用內容的投稿量，同時打擊研究人員讓AI代勞，卻未查核的情況。Dietterich向404 Media透露，作者只要被抓到一次就會被禁止投稿一年。

AI生成內容的增加，已讓arXiv提高投稿門檻。該組織在2025年10月底宣布，電腦科學類別的評論、綜述與立場文章，須先通過期刊或會議同儕審查；2026年1月又更新推薦制度，新使用者或首次投稿新類別者，可能須取得既有arXiv作者推薦。

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Thinking Machines發表互動模型研究預覽，主打近即時語音與視訊互動

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由前OpenAI技術長Mira Murati創立的AI新創Thinking Machines，5月11日發表互動模型（interacti on models）研究預覽，主打將互動能力直接納入模型架構， 而非仰賴外部軟體框架模擬即時對話。

Thinking Machines指出，現行多數AI介面仍採回合式設計， 通常必須等使用者說完或輸入完成後，模型才開始處理與回應， 因此也限縮了使用者在互動過程中即時補充、修正與插話的空間。 為改善這種限制，該公司採多串流（multi-stream）、 微回合（micro-turn）設計，以200毫秒為單位， 持續交錯處理輸入與輸出內容。

這次展示的TML-Interaction-Small採雙模型 架構，互動模型負責即時對話與回應，背景模型則非同步處理推理、 工具呼叫與瀏覽等任務，再將結果整合進對話。官方表示， 這套模型可支援主動語音回應、根據視覺線索即時回應、 與使用者同時說話、感知時間經過，以及同步搜尋、呼叫工具或生成 UI。

根據官方基準測試，在FD-bench V1接話延遲評比中，TML-Interaction- Small的成績為0.40秒，優於GPT-realtime- 2.0（minimal）的1.18秒與Gemini-3.1- flash-live（minimal）的0.57秒；在FD- bench V1.5互動品質評比，TML-Interaction- Small則獲得77.8分，高於GPT-realtime- 2.0（minimal）的46.8分，以及Gemini-3. 1-flash-live（minimal）的54.3分。Th inking Machines表示，這項技術目前仍處研究預覽階段， 未來幾個月將先開放有限度測試，並預計於今年稍後擴大推出。

VentureBeat報導指出，一般大型語言模型本身並不內建時鐘，通常必須在文字提示中明確提供時間相關資訊， 才能處理相關任務。相較之下，TML-Interaction- Small主打原生具備時間感知能力， 因此可望應用於需要精準掌握流程時間的場景， 例如工業維護與製藥研究。

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臺灣資安廠商DEVCORE奪下Pwn2Own Berlin 2026破解大師殊榮

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2026年度資安漏洞利用競賽Pwn2Own柏林場，於5月14日至16日舉行，這次參賽隊伍一共找到47個零時差漏洞，主辦單位Zero Day Initiative（ZDI）總共頒發1,298,250美元獎金。臺灣資安公司戴夫寇爾（DEVCORE）以總分50.5分獲得壓倒性勝利，拿下本次競賽的破解大師（Master of Pwn）殊榮，並贏得505,000美元獎金。

第二、第三名的隊伍是STARLabs SG與Out Of Bounds，總共獲得25分與12.75分，贏得242,500、95,750美元的獎金。

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駭客濫用Langflow漏洞與NATS訊息中介系統，竊取AI與雲端環境存取金鑰

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3月底揭露的圖像化大型語言模型（LLM）開發工具Langflow重大漏洞CVE-2026-33017，近日出現新一波攻擊活動，資安廠商Sysdig發布報告指出，駭客正利用這項漏洞結合訊息中介系統NATS，構成新型攻擊手法，竊取AWS雲端憑證及OpenAI、Anthropic等AI服務的API金鑰。

Sysdig指出，攻擊者利用Langflow的CVE-2026-33017漏洞作為入口，獲得受害系統存取權限後，接著部署稱作KeyHunter的惡意軟體，用於收集受害系統的環境變數，以及雲端與AI服務的API金鑰，這波攻擊的特別之處在於，攻擊者還會部署NATS（Neural Autonomic Transport System）工作節點（Workers），作為指令與資料傳輸通道。NATS是開源的輕量級訊息傳遞與事件串流系統，常用於微服務、IoT設備的互聯與資料傳輸，攻擊者則將其用於在受感染系統上建立持久控制通道，Sysdig將這種手法命名為「NATS-as-C2」。

針對這波攻擊，Sysdig建議Langflow用戶立即修補漏洞，過濾與限制出站（egress）存取流量、輪換API金鑰，以及監控異常NATS流量。

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OpenClaw存在漏洞攻擊鏈Claw Chain，攻擊者可用於竄改組態並植入後門

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5月15日資安公司Cyera提出警告，他們4月底在開源AI代理整合平臺OpenClaw發現一系列資安漏洞，通報後獲得開發團隊確認並完成修補，由於這個月仍有超過6.5萬個OpenClaw執行個體尚未更新，而暴露在相關漏洞風險之中，有可能成為駭客鎖定的目標，他們呼籲用戶應儘速採取行動因應。

這些漏洞登記為CVE-2026-44112、CVE-2026-44113、CVE-2026-44115、CVE-2026-44118，涉及檔案系統隔離、權限提升與資料暴露風險，從個別漏洞的危險程度來看，風險值最高的是CVE-2026-44112，此為檢查時間及使用時間不一致（TOCTOU）的條件競爭漏洞，攻擊者可用於檔案系統寫入的逃逸行為，Cyera指出此漏洞發生的原因在於，進行驗證與寫入的工作分開進行，攻擊者可藉由將驗證路徑指向沙箱邊界以外的符號連結來觸發弱點，將寫入操作導向原本預期的檔案系統根目錄以外的地方，從而影響系統的完整性。攻擊者可覆寫敏感檔案、竄改組態設定、植入惡意指令碼，CVSS風險達到9.6分。

其餘3個漏洞皆評為高風險等級，其中的CVE-2026-44113也與TOCTOU有關，但與CVE-2026-44112的主要差異在於，CVE-2026-44113涉及檔案讀取的逃逸弱點，風險值為7.7。另外兩個漏洞為CVE-2026-44115、CVE-2026-44118，分別會導致執行允許名單的環境變數曝露，以及MCP回送（Loopback）機制造成的權限提升，風險值為8.8與7.8分。

值得留意的是，雖然這些漏洞本身就有一定的危險性，但Cyera指出，真正危險的地方在於將它們串連，攻擊者有機會先透過惡意外掛程式、提示注入，或是被滲透的外部輸入，在OpenShell沙箱取得執行任意程式碼的能力下，利用CVE-2026-44113與CVE-2026-44115進行偵察，竊取憑證與敏感資料，然後藉由CVE-2026-44118提升權限，最終透過CVE-2026-44112於OpenClaw環境部署後門程式，該公司將此漏洞利用鏈稱為Claw Chain。

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