資安署擴大資安長共識營規模，首度邀集五院建立資安治理共識

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176005

面對日益嚴峻的資安挑戰，建立跨機關的資安治理共識已成為國家韌性的關鍵。數位發展部資通安全署近日擴大舉辦「115年度政府機關資安長共識營」，今年最大不同點在於，資安署顯著擴大了參與規模，首度邀請總統府、國安會及立、司、考、監五院資安長共同參與，有別於去年活動對象主要聚焦於行政院所屬機關及地方政府。其用意顯然是為了強化國家資安聯防，使防禦體系從原本的行政體系延伸至全政府層次，藉此化解各機關之間的資安認知落差。

回顧當前地緣政治與威脅態勢，數位發展部部長林宜敬直言，臺灣每日遭受超過260萬次網路攻擊，已成為民主自由世界的「頂級」誘捕系統（honeypot），必須具備高標準的資安防護能力。他並分享今年3月參加國際資安展會RSA Conference（RSAC）的觀察指出，AI代理議題已受到全球高度關注，這類工具雖能提升效率，但若賦予過高權限，將帶來新型態的資安破口。

數位發展部部長林宜敬強調，臺灣身處地緣政治前線，未來面對代理式AI的風險，必須透過政府與民間企業共同協防，才能因應新興科技的挑戰。（圖片來源：數位發展部資通安全署）

行政院政務委員吳誠文亦強調，資安是國家安全的重要一環，賴清德總統提出的「國家希望工程」國政藍圖中，也將「打造韌性臺灣，維護安全與和平」列為重要目標。隨著《資通安全管理法》修正案已於去年12月1日正式施行，推動跨機關合作與區域聯防，並透過公私協力確保數位主權，已成為政府當前的重要政策方向。

為協助資安長掌握新興威脅趨勢與防禦思維，本次共識營亦邀請多位重量級專家解析戰略：國安會諮詢委員李育杰針對2026全球資安威脅提供戰略分析；趨勢科技總經理洪偉淦則從實務面探討AI驅動資安韌性的建議；鴻海研究院執行長李維斌則介紹AI賦能下的轉型與安全策略。

在公私協力聯防面向，資安署副署長周智禾於會中進一步解析「全社會資安防禦體系」的建構作法與重點工作；此外，這場共識營透過與CYBERSEC臺灣資安大會合作，安排資安長實地參訪臺灣資安館及人才培訓專區。如此一來，可在協助各機關掌握政策走向的同時，亦能同步瞭解本土資安產業的技術量能與人才培育現況。

綜觀這場共識營的推動，除了防禦技術與法制推動，治理端的現況認知對齊仍是核心。此次擴大跨機關參與規模具備重要意義，畢竟，部分公職人員與民意代表若對資安治理觀念的了解不足，可能提出與實務需求存在落差的決策與訴求，這不僅讓資安防禦無法及早邁向正軌，更可能在關鍵時刻造成防禦資源的配置失當。因此，透過共識營讓各部會資安長掌握一致的技術脈動與政策方向，已成為化解認知落差、確保國家級聯防真正落實的重要手段。

'

Anthropic悄悄修補Claude Code 2個沙箱繞過漏洞，研究人員批評陷用戶於風險中

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176010

Anthropic Claude Code是許多開發團隊愛用的AI助理工具，但研究人員發現，Anthropic去年10月以來在5個月內悄悄修補了Claude Code兩個沙箱繞過漏洞，卻未曾以公告或任何方式發出提醒，置廣大開發商及企業用戶於攻擊風險中。

研究人員說明，Claude Code存在兩項沙箱漏洞，讓攻擊者透過提示詞注入（Prompt Injection）等手段來突破沙箱限制，強迫Claude Code執行惡意程式碼，將敏感資料（如API金鑰、原始碼、環境變數）外傳至外部伺服器。

第一個沙箱漏洞是CVE-2025-66479於去年10月爆出。該漏洞位於Anthropic Sandbox Runtime。Sandbox Runtime是輕量沙箱工具，可無需容器在OS層針對任何程序實行檔案系統及網路限制。這漏洞出現於沙箱邏輯中，當用戶的沙箱政策原本未配置任何允許的網域（即禁止所有連線），本漏洞使Sandbox Runtime無法執行網路沙箱，反而允許沙箱中的程式碼得以對外發送網路請求。

第二項漏洞為SOCKS5主機名稱空字元注入漏洞（hostname null-byte injection）。使用者政策雖設定「僅允許*.google.com」網域作為白名單，但攻擊者或惡意程式可發送包含空字元（\x00）的偽裝主機名，如attacker-host.com\x00.google.com，來繞過任何白名單限制。第二項漏洞並未給予編號。

研究人員指出，從2025年10月20日的正式版Claude Code v2.0.24中，其沙箱元件就同時存在這二項漏洞。2025年11月26日該公司針對CVE-2025-66479釋出v2.0.55版修補（根據NIST官方資料庫，Anthropic釋出Claude Code 0.0.16版解決了本漏洞），卻只修補了CVE-2025-66479，使仍存有第二項漏洞的版本部署給用戶。2026年4月Anthropic釋出Claude Code v2.1.90解決第二項漏洞。直到本月，Anthropic才公佈第二項漏洞的存在。

研究人員批評Anthropic自始自終保持緘默，讓眾多用戶陷於資安風險。他指出，二個漏洞都是由Anthropic暗中修補，未曾發出Claude Code產品資安公告（Security Advisory）。尤其是第二項漏洞，影響了從去年10月的2.0.24版到最新的2.1.89版5個半月的130多個版本。在整個修補過程中，Anthropic不僅從未發布公告，也沒有變更日誌說明（changelog note），只有v2.1.9發佈通知中輕描淡寫地描述為「內部修正（internal fixes）」。

而且第二項漏洞始終未獲得漏洞編號。唯有第一項漏洞CVE-2025-66479留有NIST漏洞資料庫或GitHub Advisory Database紀錄，使得仰賴CVE自動監測系統的企業無從得知風險。此外，公司團隊也不曾主動通知受影響的用戶，5個半月以來，使用白名單的用戶未曾接獲電子郵件警告、Banner或金鑰變更建議。

研究人員建議Claude Code用戶升級到2.1.90以後版本。在去年10月20日以後使用白名單的用戶，應檢查SOCKS中介的對外連線日誌（log），並且輪換所有可觸及的憑證。

'

微軟開放Windows Server 2025用戶使用熱修補功能，進一步推廣Azure Arc混合雲管理架構

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176008

微軟近日宣布，正式開放Windows Server 2025用戶透過Azure Arc管理平臺，啟用熱修補（Hotpatch）功能，讓企業可在伺服器系統不需重新啟動的情況下，就能安裝更新程式，減少因此導致服務中斷的頻率與時間。

熱修補指的是直接更新於記憶體中執行的程式碼，從而能在不重新啟動系統的情況下，完成更新的套用。但並非所有軟體更新都不需重新啟動系統，例如：每月例行安全更新可免重新啟動，但每季的基礎累積更新（Baseline Update），以及核心架構變更、韌體或驅動程式更新，仍須重新啟動。原則上，透過熱修補功能，可將重新開機頻率降為每季一次，可幫助企業資料中心減少系統服務停機時間，並降低系統更新對於VM、叢集、高可用性系統運作的影響。

過去，微軟熱修補功能僅開放Windows Server的Azure Datacenter版使用（Windows Server Datacenter: Azure Edition），這也是Azure版一大賣點。現在微軟宣布開放地端（on-premises）Windows Server 2025免費啟用熱修補功能，但條件是用戶需將這些伺服器導入Azure Arc管理平臺。地端用戶只需安裝Azure Connected Machine代理程式，讓Windows Server 2025伺服器連上Azure Arc平臺註冊，並啟用VBS功能（Virtualization-based security），便可使用Azure Arc入口網站或Azure Update Manager啟用熱修補功能，每年最多可獲得8次的熱修補服務。

由於地端的Windows Server 2025系統須連線至Azure Arc平臺，才能啟用熱修補功能，所以微軟這次的做法，也能視為以熱修補功能為誘因，吸引更多採用純地端部署的Windows Server用戶，提升他們將伺服器納入Azure管理體系的意願，進而擴大Azure Arc的市佔。

'

先進AI模型處理長流程文件任務仍不可靠，內容遭改寫更難察覺

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176007

隨著AI代理，以及vibe coding等應用逐漸普及，企業開始嘗試把文件整理、格式轉換、資料拆分與程式開發等知識工作交給大型語言模型（LLM）處理。不過，微軟研究院（Microsoft Research）發表論文《LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate》，指出現階段LLM在長流程委派式工作中，仍難以維持內容的完整性與準確性。

VentureBeat也報導這項研究，指出這類問題凸顯目前圍繞完全自主AI代理的熱潮，仍需要更務實的可靠性檢驗。

這項研究關注的是「委派式工作」（delegated work），也就是使用者讓AI代為分析、修改與重組文件。研究團隊指出，這類應用的前提是信任，因為使用者未必有時間或專業能力逐一檢查AI完成的每項修改；若模型在過程中加入未經檢查的錯誤、刪除內容或產生幻覺，這些問題可能會在後續流程中被持續放大。

為了測試AI系統是否適合這類工作，研究團隊建立DELEGATE-52基準測試，涵蓋52個專業領域、310個工作環境，包括財務會計、軟體工程、結晶學（Crystallography），以及樂譜記譜等。每個環境都使用真實文件，並設計5到10項複雜編輯任務。研究團隊也在測試環境中加入與主題相關、但完成任務時不需要使用的參考文件，用來觀察模型是否會引用錯誤資料。研究團隊先要求模型依指令修改文件，再要求模型將文件還原，藉此評估模型經過多輪文件修改後，是否仍能維持原始內容的完整性與正確性。

研究團隊測試OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、xAI與Moonshot等業者的19個模型。結果顯示，從所有受測模型整體來看，在20次連續互動後，文件平均出現50%的內容劣化，也就是原始內容出現缺漏、扭曲或錯誤；即使是Gemini 3.1 Pro、Claude 4.6 Opus與GPT 5.4等表現最佳的先進模型，平均仍會造成約25%的文件內容劣化。其中，整體表現最佳的Gemini 3.1 Pro，也只在52個領域中的11個領域，達到研究團隊定義的委派式工作可用門檻。

圖片來源/微軟研究院

研究也指出，模型能否穩定處理委派任務，與文件所屬領域高度相關。在52個測試領域中，廣泛用於程式開發與資料處理的程式語言Python，是唯一有多數模型達到研究團隊對於可用門檻定義的領域。相較之下，模型在自然語言文件，以及較少見的專業文件格式中，較容易出現嚴重錯誤。

值得注意的是，文件內容劣化並非大量小錯誤逐步累積，而是少數關鍵失敗造成。研究指出，約80%的總劣化來自少數關鍵錯誤。表現較差的模型失敗時，常見問題是刪除內容；但先進模型更常是改寫、扭曲或產生幻覺內容，文字看似仍在，實際內容卻已偏離原始文件。

研究團隊也測試讓模型搭配檔案讀寫與程式碼執行等通用型代理式工具，但結果並未改善表現，反而平均增加6%的內容劣化。研究人員認為，問題不在於工具使用本身，而是通用工具未必能支援不同專業文件所需的精準操作；當模型無法以程式化方式完成修改時，仍可能改以讀取並重寫整份文件的方式處理，進而增加內容被誤刪、改寫或摻入幻覺內容的風險。

VentureBeat進一步指出，這項研究對企業常見的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系統也具有警示意義。若企業RAG系統在多步驟任務中提供過多看似相關、但實際上不該納入判斷的內容，模型可能在後續處理過程中引用錯誤資料，並使錯誤逐步累積。VentureBeat引述論文共同作者、微軟研究院資深研究員Philippe Laban的說法指出，RAG流程不應只用單輪檢索基準測試評估，而應放到多步驟工作流程中觀察，才能反映檢索不精準在長流程任務中造成的連鎖影響。

對企業與AI系統導入者而言，這項研究凸顯，部署AI代理處理知識工作時，應把工作流程拆成短程、可檢查且透明的任務，並在每個關鍵步驟後進行人工審查。

對開發者而言，研究人員也提醒，單純提供AI代理檔案讀寫或程式碼執行等通用工具並不夠，還需要建立特定領域、範圍明確的工具與測試流程。例如，針對帳冊或企業內部文件格式設計專用函式，讓模型能以更受控的方式完成資料計算、項目移動、格式轉換或內容合併。

'

Mini Shai-Hulud供應鏈攻擊波及GitHub，近3800個內部儲存庫遭外洩

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176006

GitHub週三（5/20）指出，其內部近3,800個原始碼儲存庫遭到未授權存取，起因是一名員工裝置安裝了惡意的VS Code擴充套件。雖然GitHub並未揭露細節，但外界猜測這是駭客組織TeamPCP針對JavaScript開源工具集TanStack發動供應鏈攻擊的連鎖效應，攻擊沿著開發者工具鏈逐步滲透，最終進入GitHub內部。

TeamPCP在5月11日劫持了TanStack的自動化發布流程，在6分鐘內發布了42個Router/Start套件的84個惡意版本，內含Mini Shai-Hulud蠕蟲程式，可用來竊取GitHub Token、AWS金鑰、SSH私鑰、Kubernetes設定及1Password CLI Session等開發者憑證。

上述攻擊亦直接影響OpenAI、Mistral AI與UiPath，它們皆因安裝了惡意Router/Start套件而遭到入侵。

同時，這些惡意的TanStack套件持續於開發者環境中散播。Nx Console開發團隊在週二（5/19）指出，一名Nx Console貢獻者的機器遭到入侵，其GitHub CLI登入憑證被竊，駭客以此身分觸發Nx Console自動發布流程，於5月19日發布Nx Console 18.95.0惡意版本。

該版本在VS Code Marketplace上存在18分鐘，於OpenVSX上存在36分鐘，市集上記錄的下載次數為69筆，但Nx自家分析的惡意版本啟動次數則有6,000次，因VS Code的自動更新機制讓許多用戶在不知情的情況下安裝了惡意版本。

儘管外界猜測應為此一惡意的Nx Console版本，但GitHub並未公開證實，僅說已隔離受影響的裝置，移除惡意擴充套件版本，並優先輪替高風險憑證。根據目前的評估，影響範圍只限GitHub內部儲存庫，尚無證據顯示用戶資料遭到波及。

TanStack只是TeamPCP最新的Mini Shai-Hulud供應鏈攻擊受害者，自今年3月開始積極活動的TeamPCP已陸續攻陷程式碼弱點掃描工具Trivy、PyPI套件LiteLLM、資安掃描工具Checkmarx KICS，以及SAP。

資安業者Upwind Security建議，曾安裝受影響套件的開發團隊應立即輪替所有CI/CD憑證與存取Token，並將GitHub Actions固定到特定Commit SHA，定期審查工作流程權限設定，以及監控套件發布紀錄以偵測異常。

'

資安公司警告研究員Chaotic Eclipse公布的零時差漏洞已能串成攻擊鏈

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176004

研究人員Chaotic Eclipse先後公布多個零時差漏洞，包括BlueHammer（CVE-2026-33825）、RedSun、UnDefend、YellowKey（CVE-2026-45585）、GreenPlasma，目前微軟僅修補BlueHammer，並公布YellowKey的緩解措施，但有資安公司警告，透過上述漏洞已可建立完整的攻擊流程。

資安公司LevelBlue指出，Chaotic Eclipse揭露的5個漏洞，涵蓋取得初始存取管道、權限提升、迴避偵測，以及資料竊取等攻擊階段，幾乎已可視為一套完整的攻擊工具。其中，BlueHammer與RedSun提供兩條從標準使用者帳戶取得SYSTEM權限的途徑，UnDefend可癱瘓企業Windows環境部署最廣泛的端點防護機制，YellowKey能繞過最常用的靜態資料加密控制，GreenPlasma則提供另一種權限提升的途徑，雖然Chaotic Eclipse公布的概念驗證程式碼並不完整，但LevelBlue認為，任何具備Windows核心知識的人，皆能利用它們成功提升權限。

這些漏洞的概念驗證程式碼都具備共通點，都是直接利用Windows系統本身的合法元件，但不會破壞作業系統。具體來說，這些程式碼會找出受信任元件，然後將攻擊者控制的資料存放在受信任元件未預期的位置。因此，在漏洞利用的過程中，不會造成記憶體損壞，也不會繞過硬體安全機制。

LevelBlue提及兩種攻擊場景，其中一種是先透過網路接觸受害者裝置，然後嘗試利用BlueHammer、RedSun、GreenPlasma提升權限，並透過UnDefend使Microsoft Defender失效，以便後續竊取憑證並進行橫向移動；另一種場景是假設攻擊者能實際接觸受害電腦，他們就能利用USB裝置觸發YellowKey，取得完全存取的Shell權限後，可直接竊取磁碟機上的所有資料，若是需要進一步提升權限建立網路連線，或是截取記憶體內的憑證資料，攻擊者可利用RedSun或GreenPlasma將權限提升至SYSTEM，再搭配UnDefend，使防護機制失效，就能讓資料外洩或隧道通訊無聲無息地進行。

'

微軟個人帳號將開始停用簡訊傳送驗證碼

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176003

微軟宣布將開始停用以簡訊作為Windows 11上個人版微軟帳號的驗證及帳號回復，要求用戶改用通行密鑰等無密碼驗證方式。

不過本週Windows Latest先報導此事，微軟也證實即將終止發送SMS驗證碼。雖然微軟很早就開始推動無密碼驗證，但在此之前，微軟仍一直持續在MFA（multi-factor authentication）驗證中支援使用簡訊密碼。

微軟透過官網說明，簡訊（SMS）為基礎的驗證方式現在已成為詐騙主要來源，微軟希望協助使用者移轉為無密碼帳號、通行密鑰（passkey）和經驗證的電子郵件信箱收取雙因素驗證（2FA）驗證碼，藉此降低威脅同時簡化帳號登入作業。

微軟進一步解釋，簡訊傳送驗證碼可能讓用戶遭到釣魚或SIM卡交換（SIM-swap）攻擊。微軟特別推薦使用通行密鑰的好處，包括降低被釣、帳號被盜的風險。此外，使用指紋等生物驗證（或Face ID）或手機PIN碼，或是以蘋果及Google帳號作為單一點擊登入，都比等待簡訊傳送驗證碼更快速。

伴隨終止簡訊驗證，微軟將導引用戶以簡易方式加入經過驗證的email帳號及設定通行密鑰。完成後，就可以用以登入微軟帳號或是復原帳號，而不再需要用到簡訊，而且手機掉了也可以安全回復帳號。

Google也於2023年鼓勵用戶使用無密碼驗證登入Google服務，但目前仍允許用戶使用密碼。

'

Confluent推MCP與Agent Skills，讓AI代理協助管理資料串流作業

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175999

IBM旗下資料串流業者Confluent，替即時AI應用的Confluent Intelligence與Confluent Cloud新增全託管MCP（Model Context Protocol）伺服器、Confluent Agent Skills、個資偵測與遮蔽，以及Azure Private Link私有連線等功能，讓企業在建置即時AI應用時，可用AI代理協助管理資料串流作業，並降低敏感資料外洩與公開網路連線風險。

Confluent這次在Confluent Cloud推出全託管MCP伺服器，並新增Confluent Agent Skills。開發者可把Confluent MCP作為控制平面，透過自然語言讓AI代理探索、管理與除錯Kafka、連接器、Schema Registry與指標等資源，而Confluent Agent Skills則提供常見Confluent工作流程與最佳實務，讓支援Agent Skills規格的AI代理在執行任務時有較一致的操作依據。

資料串流指的是資料一產生就持續送入系統，並在串流過程中即時處理，Confluent這次更新鎖定的是企業AI需要即時取得最新資料，但仍必須控管個資、安全與連線風險的情境。Confluent表示，許多AI專案在正式上線前會遇到資料分散、安全風險，以及開發者必須在不同工具間切換等問題，因此這次功能更新分別補強資料串流操作、資料治理與雲端連線能力。

Confluent新增內建機器學習函式，可在即時資料處理工具Flink SQL中偵測並遮蔽個人可識別資訊（PII），讓開發者在資料仍處於串流處理流程時，不必另外撰寫客製程式、串接外部服務，或先把資料搬到資料倉儲，就可處理敏感資料。該項PII偵測與遮蔽功能目前在Confluent Intelligence提供早期存取。

Confluent Cloud也已正式支援Azure Private Link，讓Flink作業可透過微軟私有骨幹網路連到Azure OpenAI、Azure SQL與Cosmos DB等Azure服務，避免AI工作負載經由公開網際網路呼叫外部模型或查詢外部資料表。

此外，Confluent也提供免費開源dbt配接器（Adapter），讓資料工程團隊可沿用既有dbt指令與專案結構，在Confluent Cloud上定義、測試與部署Flink SQL串流資料管線。Confluent並新增TimesFM早期存取支援，以及Anthropic與Fireworks AI模型支援，開發者可在串流處理流程中使用這些模型，建立需要即時資料輸入的AI應用。

'

AI開始進入漏洞研究與通報生態，Mozilla、微軟、GitHub與Curl案例受關注

來源：https://www.ithome.com.tw/news/175980

在AI輔助漏洞發掘推升CVE揭露量的跡象浮現後，另一個更值得觀察的問題是，AI究竟如何進入軟體供應商與開源專案的漏洞研究流程。

4月7日，Anthropic宣布Project Glasswing與Claude Mythos Preview後，相關討論開始升溫。Anthropic宣稱，這套模型已在主要作業系統與瀏覽器中找出大量零時差漏洞，但並未公開釋出，而是先交由多家合作夥伴使用。

漏洞情資業者VulnCheck於5月14日發布分析指出，除了多家業者2026年以來的CVE揭露量出現變化，Mozilla、微軟、Apache、Curl與Palo Alto Networks等案例也顯示，AI模型已開始被用於漏洞發掘、驗證與修補。

GitHub觀察到開源漏洞通報量與CVE申請量同步攀升

圖片來源/GitHub

開源生態系是這波變化的重要觀察場域。GitHub安全公告資料庫團隊的Madison Oliver Ficorilli指出，2026年1月至3月，GitHub上面的私下漏洞通報量相較於去年10月至12月增加 超過4倍；同期間，向GitHub的CVE編號授權機構（CVE Numbering Authority，CNA）提出的CVE ID申請，也從約1,100件增加到超過4,000件。不過，這波成長並非集中於單一通報者或專案，沒有任何單一通報者占比超過約3%，也沒有任何單一專案占比超過約7%。她認為，這不是單一人員或工具造成，而是整個開源生態系在漏洞通報方式上出現系統性轉變。

值得注意的是，Ficorilli也指出，維護者接受通報的比例僅從約32%小幅降至約27%，代表通報品質承受壓力，但並未全面崩壞；同期間，GitHub的CVE指派率還從約90%提高到約93%。整體來看，這波成長確實帶來更多有效揭露，而不只是雜訊增加。

Mozilla將AI納入Firefox漏洞研究與修補流程

圖片來源/Anthropic

瀏覽器開發組織Mozilla是較明確公開說明AI如何用於資安研究與漏洞分析的案例。Mozilla於4月21日指出，自2月起，Firefox團隊持續使用先進AI模型，尋找並修補瀏覽器中潛藏的安全漏洞。Mozilla先前曾與Anthropic合作，以Opus 4.6掃描Firefox，並在Firefox 148修補22個敏感的安全性錯誤；後續又將Claude Mythos Preview早期版本用於Firefox的初步資安評估，Firefox 150則修補了這次評估找出的271項漏洞。

Mozilla指出，模糊測試雖然有效，但部分程式碼較難完整涵蓋；而先進AI模型開始具備透過原始碼推理找出漏洞的能力，因此可補強既有自動化檢測方法的不足。Mozilla也表示，團隊已開始把AI輔助分析整合進內部資安工作流程，用來在攻擊者之前找出並修補漏洞，而相關問題仍由工程師與安全團隊負責驗證及修補。

Chrome的CVE揭露量暴增逾5倍，Google示警攻擊者也開始用AI輔助漏洞研究

圖片來源/VulnCheck

Google瀏覽器Chrome的CVE揭露量在2026年以來年增563.2%，是VulnCheck觀察到最明顯的增幅之一，而Google也已確認參與Project Glasswing。雖然目前沒有明確證據顯示，這波揭露量攀升究竟由哪些工具帶動，但VulnCheck推測，這波變化可能與AI輔助漏洞發掘工具逐漸發揮效果有關，可能涉及Anthropic的Mythos與Google自家AI模型。

值得注意的是，Google威脅情報團隊（Google Threat Intelligence Group，GTIG）5月12日發布報告指出，攻擊者已開始運用AI從事漏洞研究、漏洞利用與初始入侵。GTIG並表示，他們首度辨識到有威脅行為者使用利用零時差漏洞的工具，且研判攻擊者曾利用AI支援這項漏洞的發現與武器化，原本計畫投入大規模攻擊；此外，與中國及北韓有關的威脅行為者，也已展現出對AI輔助漏洞研究的高度興趣，顯示AI工具帶來的影響，已不只侷限於防禦端。

微軟以MDASH驗證AI能否從既有漏洞案例找出相似弱點

圖片來源/VulnCheck

微軟同樣參與Project Glasswing，並公布代號MDASH的多模型代理式AI漏洞發掘系統。微軟指出，5月Patch Tuesday涵蓋的Windows網路與驗證堆疊漏洞中，有16個新漏洞是研究人員藉由MDASH找出，其中包括4個重大風險遠端程式碼執行漏洞。

微軟也將MDASH套用到尚未修補的Windows元件版本，回溯測試這套系統能否重新找出過去5年已由微軟安全性回應中心（MSRC）確認的漏洞。測試結果顯示，MDASH在通用記錄檔案系統（Common Log File System，CLFS）驅動程式clfs.sys的28個案例中，達到96%召回率。微軟藉此說明，AI不只可用於發掘新漏洞，也可能協助研究人員從既有案例中辨識相似弱點與漏洞模式。

Apache ActiveMQ案例顯示AI可協助找出複合型攻擊路徑

圖片來源/VulnCheck

VulnCheck指出，Apache相關專案今年CVE揭露量年增超過170%，顯示開源專案的漏洞通報量也出現明顯變化。開源軟體基金會Apache Software Foundation同時也是Project Glasswing參與者，使其成為觀察AI輔助漏洞發掘如何進入開源專案研究流程的案例之一。

此外，Horizon3.ai研究人員Naveen Sunkavally在Claude協助下，揭露Apache的開源Java訊息代理軟體ActiveMQ漏洞CVE-2026-34197。這是一起遠端程式碼執行漏洞，攻擊者可透過Jolokia API呼叫管理操作，誘使ActiveMQ broker載入遠端設定檔，進而執行任意作業系統命令。該漏洞後續已出現實際濫用跡象，並被美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）列入已知遭利用漏洞目錄（KEV）。

Sunkavally表示，這次研究「約80%由Claude完成，20%由人類整理」。這起案例也顯示，面對牽涉多個元件與管理介面的漏洞，AI已可協助研究人員進行前期分析與驗證。

Curl案例提醒AI漏洞分析仍需人類審查

不過，AI輔助漏洞發掘仍存在誤判與審查問題。廣泛用於命令列資料傳輸與網路連線測試的開源工具Curl，其維護者Daniel Stenberg指出，Mythos最初列出5個「已確認」安全漏洞，但經Curl資安團隊審查後，只有1個最終成立為有效CVE，其餘包括3個誤判，以及1個被判定只是一般程式錯誤。

Stenberg也提到，AI模型持續套用在同一套程式碼上，仍可能找出不同錯誤與漏洞；而在Mythos之前，AISLE、Zeropath與OpenAI Codex Security等AI工具，過去8到10個月已促成Curl約200到300項錯誤修正，其中部分也被確認為CVE。對Curl團隊而言，AI審查有助於改善程式碼品質，但仍是作為人類審查的補充，而非直接取代人類判斷。

Palo Alto Networks以多模型方法導入漏洞掃描

網路資安業者Palo Alto Networks說明先進AI模型導入漏洞掃描的情況。該公司5月13日指出，自4月7日以Project Glasswing合作夥伴身分測試Anthropic的Claude Mythos後，已在Trusted Access for Cyber計畫下持續使用Anthropic Mythos、Claude Opus 4.7與OpenAI GPT-5.5-Cyber等模型。Palo Alto Networks表示，5月發布的Patch Wednesday安全公告，是該公司首次有多數漏洞發現來自先進AI模型掃描程式碼，公告涵蓋26個CVE、共代表75項問題，高於該公司平常每月通常不到5個CVE的量；該公司也強調，這些漏洞沒有出現實際濫用跡象。

Palo Alto Networks指出，AI模型不是單純自動掃描就能得到高可信度結果，仍需要建立AI掃描架構，並搭配上下文、護欄與威脅情報；由於不同模型之間存在差異，該公司也採取多模型方法，以找出更完整的漏洞集合。

企業資安團隊需要面對更多漏洞通報與修補排序壓力

VulnCheck認為，現階段仍不能將所有CVE揭露量增加都歸因於AI。不過，從Mozilla、微軟、Apache、Curl與Palo Alto Networks等案例來看，AI模型已開始被用於漏洞發掘、驗證與修補等工作。對企業資安團隊而言，接下來需要面對的，將是漏洞通報量與待處理清單可能增加，因此更需要持續盤點資產、加快修補與版本更新，並搭配威脅情報，優先處理已出現實際濫用跡象，或高度可能遭到利用的新興威脅。

'

微軟公布BitLocker零時差漏洞YellowKey緩解措施

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176002

不滿微軟漏洞通報流程的研究人員Chaotic Eclipse（Nightmare-Eclipse），在微軟發布5月例行安全更新（Patch Tuesday）之後，公布磁碟加密機制BitLocker的零時差漏洞YellowKey，並形容它幾乎等同於後門，相當危險。本週微軟為此漏洞申請CVE編號，並提出緩解措施。

5月19日微軟將YellowKey登記為CVE-2026-45585，並指出這是BitLocker安全功能繞過漏洞，一旦攻擊者成功利用，就可繞過裝置完整加密（BitLocker Device Encryption）的功能，CVSS風險評為6.8分，評估危險程度為重要（Important）等級，影響範圍涵蓋Windows 11 24H2與25H2，以及針對較新硬體推出的26H1，伺服器版Windows Server 2025也受影響。不過，前提是攻擊者必須實際接觸目標裝置，才能觸發漏洞並存取經加密處理的資料。

值得留意的是，微軟並未發布修補程式，而是提供一系列的緩解措施，包括修改Windows復原環境（WinRE）映像檔、設置BitLocker的PIN碼，而對於磁碟尚未加密的電腦，應設置TPM的PIN碼因應。

'

紅帽OpenShift AI 3.4強化模型即服務，納入AI推論閘道與token配額控管

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176001

隨著企業AI應用逐漸從概念驗證進入正式環境，模型不再只是單一團隊測試使用，而是可能被多個部門、開發團隊或應用系統共同存取，連帶使模型存取控管、推論端點核准、用量控管與合規所需的用量報告，成為新的管理課題。

企業開源解決方案供應商紅帽（Red Hat）近日說明企業AI平臺OpenShift AI 3.4的模型即服務（Models-as-a-Service，MaaS）能力，能夠將AI模型作為內部可共用資源，透過API端點提供給不同團隊使用，減少各團隊自行架設與管理模型所形成的分散治理問題。

在OpenShift AI 3.4中，MaaS已列為可用於正式環境的企業功能，並內建AI推論閘道（AI inference gateway），企業不需要額外導入閘道工具，也不必另外管理一套生命週期，可減少模型服務上線後的部署與維運複雜度。這項能力由用於連接、控管與管理應用流量的Red Hat Connectivity Link核心技術堆疊支援，涵蓋政策管理、token配額、速率限制與API金鑰自助服務，並建立在代理伺服器Envoy、API政策管理專案Kuadrant，以及開源服務網格Istio等開放原始碼技術之上。

紅帽表示，管理者可透過Kubernetes原生的自定資源定義（Custom Resource Definition，CRD），設定各團隊的速率限制與token用量，降低預算超支的風險。開發者則可自行產生API金鑰，並限定在特定subscription（訂閱）資源範圍內使用。OpenShift AI會透過subscription綁定存取權限與用量規則，API金鑰可在建立時完成綁定，也能即時撤銷。

部分功能目前仍處於技術預覽階段，包括整合於OpenShift AI儀表板中的showback功能，可呈現內部成本與用量歸屬，並依模型與subscription群組追蹤token消耗量；企業身分驗證方面，OpenShift AI可透過開源授權服務Authorino控管使用者存取模型服務的權限，並支援採用OpenID Connect身分驗證標準的登入機制，可串接微軟企業身分服務Microsoft Azure AD、身分管理服務Okta，以及開源身分管理系統Keycloak。

此外，OpenShift AI 3.4也提供技術預覽階段的外部模型路由能力，可透過相容OpenAI Chat Completions API的/v1/chat/completions端點，將請求導向不同模型來源，包括透過大型語言模型推論框架vLLM執行的本機代管模型，或AWS代管式基礎模型服務Amazon Bedrock、Microsoft Azure OpenAI，以及AI模型業者Anthropic等外部模型服務。

對於已在企業內部使用API閘道或第三方代理工具管理AI流量的組織，紅帽表示，企業不必替換既有API閘道或代理工具，仍可將這些工具作為前端流量入口，把模型請求導向OpenShift AI代管的模型端點。該公司也發布第三方AI代理工具LiteLLM與AI閘道服務Portkey AI Gateway兩項參考整合案例，說明第三方代理工具如何連接OpenShift AI代管模型端點，並搭配LlamaStack等框架處理代理式工作流程，以及依團隊管理成本歸屬。

'

德國聯邦金融監理總署示警AI與量子運算推升金融業網路風險，將對金融機構加強IT重點檢查

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176000

德國聯邦金融監理總署（BaFin）總裁Mark Branson於5月12日舉行年度記者會，將網路空間風險列為金融業重要風險之一。他指出，這類風險不只威脅金融機構本身的穩定，也可能影響消費者能否順利取得金融服務，因此已成為金融監理必須正視的議題。

Branson表示，網路威脅正在升高，部分原因在於AI與量子運算（Quantum Computing）等技術快速發展。他在演說中提到，數週前已有業者警告，新一代高效能AI模型可能對網路安全帶來影響。

路透社進一步指出，這項背景與AI業者Anthropic開發的Mythos有關；該模型已引發全球銀行業關注，部分美國銀行已取得存取權，監理機關也正檢視相關資安風險，以及金融機構是否已有足夠準備。路透社也引述資安專家看法指出，Mythos對銀行業及其老舊IT系統構成重大挑戰。

BaFin關切的是，新的AI模型可能大幅加快IT系統弱點的發掘與利用速度。Branson指出，這類AI系統能夠在新舊IT系統中快速找出大量弱點，並可能縮短攻擊者利用弱點的時間。對金融機構而言，這代表資安團隊必須重新檢視弱點管理、修補流程與老舊系統曝險情況。

BaFin認為，許多受監理企業目前已有良好防護，但現有資安能力未必足以因應接下來的威脅變化。Branson強調，企業必須準備面對更短的弱點修補時程：過去修補管理週期可以用月來計算，但未來可能必須在幾天內完成，甚至縮短至數小時內。這將提高中小企業的維運壓力，但在攻擊速度加快的情況下，縮短修補時程已成為必要的資安投入。

不過，修補速度加快也可能帶來系統問題與服務中斷。Branson以CrowdStrike事故為例指出，資安修補與更新若處理不當，本身也可能成為營運韌性風險。因此，BaFin強調，金融機構在加快弱點修補的同時，也必須符合金融業數位營運韌性法規（Digital Operational Resilience Act，DORA）要求，並維持良好的資安衛生。

為了強化監理量能，BaFin已擴大金融業資安與科技部門，後續將針對金融業者進行更聚焦的IT查核。Branson指出，BaFin在監理過程中已發現修補管理等問題，將藉由這類查核協助金融業衡量風險並強化韌性。

'