氣象署導入AI預報模型展現初步成果，10分鐘可快速模擬颱風動態，預報精度跨越4年進展

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176214

天氣預報不只是民眾每天生活的參考依據，對於颱風、降雨量的預測也是政府因應極端氣候的重要防救災依據，中央氣象署今天(5/29)向行政院長卓榮泰展現我國AI氣象科技的發展成果。氣象署長呂國臣表示，AI將改變傳統的氣象預報模式，從CPU物理模擬走向GPU資料驅動發展，10分鐘就能完成颱風模擬。

極端氣候及複合型的災害已逐漸成為常態，以過去6年為例，臺灣氣候型態劇烈變化，前3年沒有颱風登陸，導致嚴重乾旱；後3年則有11個颱風侵襲臺灣。部分颱風出現異常路徑，例如從高雄登陸造成非典型的災害。而東部地震、堰塞湖與颱風降雨交互影響之下，形成複合型災害。

呂國臣表示，2023年除了生成式AI爆發之外，全球氣象AI模型也快速成熟，包括Google、微軟、Nvidia，甚至是歐洲中期預報中心（ECMWF）等機構，都已投入AI氣象模式研發。聯合國科學界甚至形容，未來天氣預報將迎來一場「革命」。

傳統天氣預報主要依靠觀測資料與CPU運算的物理模式，但需要花費數個小時來模擬大氣變化；而新一代的AI氣象模式改以資料驅動、GPU運算為核心，透過機器學習快速推演未來天氣發展。

因此，氣象署也重新思考整體技術架構，包括硬體算力、GPU設備、資料治理與AI人才培育等問題。

導入15套AI模型，颱風模擬時間縮短至10分鐘

從2024年開始，氣象署導入15套AI全球氣象模式，率先應用於颱風預報。

呂國臣指出，傳統颱風模式一次模擬往往需要3、4小時，但AI模式能在10分鐘內完成預報，大幅提升決策時效。

氣象署分析Google、Microsoft、NVIDIA等模型後發現，在3至5天的颱風路徑預測上，AI模式的誤差已明顯優於傳統物理模式。

AI模式應用測試至今，已有一些小成果，氣象署以2024年的凱米颱風為重要實戰案例。在颱風生成初期，AI模式便提前5天預測颱風將接近臺灣東北部，而當時的傳統歐洲物理模式仍判斷颱風將北轉琉球。

另外，氣象署結合高速電腦的小區域模式，提前2天預估南高屏山區可能出現超過1,800毫米降雨，地方政府提前撤離山區居民。

呂國臣表示，凱米颱風後續累積雨量接近莫拉克等級，AI模式已在實際防災上展現高度價值。

AI導入後，預報誤差下降率提升至12%

除了預測時間縮短，呂國臣指出，過去臺灣氣象預報能力每年平均進步約2.7%，但自導入AI模式後，2024年開始預報誤差下降率已達12%。「等於一次跨越未來4年的進步」。

除了颱風路徑，AI模式也已應用於短延時強降雨、山區豪雨與強風等情境模擬。

例如氣象署與Nvidia合作進行高解析度降尺度實驗，利用全球模式資料推估臺灣局部強風與降雨變化，希望進一步提升局部劇烈天氣預測能力。

提升AI預報品質的背後，資料清理與觀測品質是基礎

不過，呂國臣坦言，目前AI模型能否發揮效益，關鍵仍在於資料品質。

他指出，氣象署目前正大規模整理過去15年的雷達觀測資料，進行資料清洗、去雜訊與重建，建立可供AI訓練使用的資料集。

這並不是一件簡單的工作，以雷達資料為例，每10分鐘便會產生一筆雷達觀測資料，累積資料量相當龐大。未來還將整合，海象雷達、海面觀測、陸域氣象站、空域觀測，建立「全域陸海空聯合觀測」資料基礎。

呂國臣強調，這些觀測資料將成為臺灣自己的「觀測資料DNA」，也是發展本土化AI氣象模式的重要基礎。

啟動9年高速運算計畫，將打造新竹氣象科學園區

因應AI氣象模型對GPU與高速運算需求增加，氣象署也同步推動新一代高速電腦計畫。

目前氣象署規畫以9年、3期方式，建置第7、8、9代高速電腦，目標將算力從現有12PF（Petaflops）提升至85PF。

預報解析度也希望從目前3公里提升至1公里以下，進一步從「鄉鎮級」預報走向「村里級」預報。

目前正在採購第7代高速電腦，未來第8、9代電腦將會規畫設置於新竹氣象科學園區，並納入大型GPU運算與節能機房設計。

AI氣象資料將成防災與氣候調適核心Data Hub

氣象署表示，未來AI氣象系統不用於天氣預報服務，也會進一步支援我國的防災、基礎建設與氣候變遷調適。

目前氣象署已與國網中心、國研院、臺大、清大，以及Google、Nvidia、美國NCAR等單位合作，希望建立臺灣自己的AI氣象技術與人才體系。

呂國臣表示，未來希望將AI氣象資料進一步發展成國家級Data Hub，成為臺灣推動永續治理與防災韌性的核心基礎設施。

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AI伺服器需求強勁，Dell首季營收成長88%

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176218

美國電腦與伺服器大廠Dell Technologies周四（5/28）公布截至5月1日的2027會計年度第一季財報，受惠於AI伺服器需求持續成長，單季營收達438億美元，比去年同期增加88%，創下2018年重新上市以來最快成長速度。調整後每股盈餘（EPS）4.86美元，也優於市場預期的2.94美元。財報發布當天，Dell盤後股價大漲近42%，達到450美元。

Dell表示，該季取得244億美元的AI相關訂單，並認列161億美元AI伺服器營收，顯示AI伺服器需求不只推升當季業績，也持續累積未來出貨動能。目前該公司已擁有超過5,000家AI伺服器客戶，涵蓋新興雲端服務商（Neocloud）、主權AI計畫及企業客戶。

從業務結構來看，負責伺服器、儲存與網路設備的基礎設施解決方案事業群（Infrastructure Solutions Group，ISG）營收為290億美元，比去年同期成長181%。其中，AI伺服器貢獻161億美元，成長757%，傳統伺服器與網路設備營收為85億美元，成長92%；儲存設備營收為43億美元，成長8%。

另一方面，涵蓋PC與周邊設備的客戶端解決方案事業群（Client Solutions Group，CSG）營收為146億美元，成長17%。其中，商用PC營收為130億美元，消費性PC營收則是16億美元。

受AI需求帶動，Dell同步上調全年展望，預估2027財年AI伺服器營收將達600億美元，高於今年2月預估的500億美元；全年總營收則上調至1,650億至1,690億美元區間。

Dell副董事長兼營運長Jeff Clarke表示，AI需求正從模型訓練擴展至推論與代理人（Agentic）工作負載，但下半年仍可能面臨記憶體、CPU及硬碟等零組件供應吃緊問題。

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【資安日報】5月29日，Linux傳出新的本機權限提升漏洞CIFSwitch

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Linux核心存在本機權限提升漏洞CIFSwitch

資安研究員Asim Manizada揭露資安漏洞CIFSwitch，問題源於Linux核心CIFS模組與執行在作業系統使用者空間的輔助工具cifs-utils之間的處理，Linux核心未驗證金鑰描述來源，導致攻擊者可偽造描述並啟動具有root權限的輔助程式，因此，攻擊者可透過request_key()提供假描述，讓具有root權限的輔助工具在攻擊者命名空間（namespace）執行，並透過NSS模組載入惡意程式碼。

Gogs存在尚未修補的零時差漏洞，攻擊者可用於遠端執行任意程式碼

談到自建Git程式碼版本管理系統，除了GitHub與GitLab，許多開發團隊採用主打輕量化的Gogs，近日資安公司Rapid7表示，兩個月前他們向Gogs開發團隊通報的重大漏洞，迄今尚未修補，並警告一旦攻擊者成功利用此漏洞，就可能入侵伺服器、跨租戶竊取資料與身分憑證、橫向移動，甚至發動供應鏈攻擊，無須事先取得管理員權限，利用漏洞的過程也不需與使用者互動，甚至能完全自動化執行，CVSS v4.0評分達到9.4，用戶應採取行動因應。

FortiClient EMS被鎖定，駭客假借提供修補程式散布竊資軟體EKZ Infostealer

資安公司Fortinet於4月4日發布端點管理平臺FortiClient EMS更新，修補重大等級的資安漏洞CVE-2026-35616，並表示已掌握漏洞遭利用的跡象，本週資安公司Arctic Wolf於今年5月發現最新一波惡意活動，駭客利用CVE-2026-35616，針對透過FortiClient EMS管理的端點裝置傳送竊資軟體EKZ Infostealer，此惡意程式的有效酬載被偽裝成Fortinet端點更新檔案（修補程式），但實際的功能是從瀏覽器竊取帳密資料。一旦執行，電腦就會在背景執行PowerShell，並啟動惡意執行檔，發起一系列攻擊流程。

CrowdStrike與Google聯手，破壞軟體供應鏈蠕蟲GlassWorm基礎設施

從去年10月曝光的軟體供應鏈蠕蟲GlassWorm，最早在Visual Studio Code（VS Code）市集、Open VSX儲存庫散布，後續活動範圍擴大到PyPI、NPM、GitHub相關儲存庫，同時針對四大開發生態系展開多管齊下的攻擊，甚至出現染指瀏覽器擴充套件、整合開發環境（IDE）的現象。5月26日資安公司CrowdStrike宣布，他們與Google和Shadowserver基金會聯手，破壞GlassWorm背後的殭屍網路，以及4種C2通道，從而切斷駭客向受害電腦傳遞惡意程式的管道。

Google發布Chrome 148更新，修補逾150個資安漏洞

5月27日Google發布Chrome電腦版與Android版更新，一口氣修補了151個資安漏洞，數量較一週前的安全更新修補16個漏洞多出不少。從危險程度來看，這次有22個重大漏洞、123個高風險漏洞，其餘6個評為中度風險。從漏洞的類型來看，記憶體相關的漏洞仍是大宗，其中又以記憶體釋放後再存取利用（Use After Free）類型的弱點66個最多，數量超過本次修補漏洞的三分之一。對未信任輸入的驗證不充分與不當實作類型的弱點，各有17與15個。

微軟修補VS Code高風險漏洞，攻擊者可藉MCP安裝對話框取得開發者電腦控制權

非人類身分（NHI）安全業者Oasis Security於5月21日揭露，微軟程式碼編輯器Visual Studio Code的MCP安裝對話框存在高風險漏洞CVE-2026-41613，攻擊者可透過特製安裝連結，在開發者電腦上執行指令。問題在於，VS Code安裝預覽畫面只顯示部分MCP設定，但實際寫入工作區的內容還包含未顯示的組態項目，由於VS Code也不會檢查內容或提醒使用者，因此，攻擊者可把惡意內容藏入未顯示的組態項目，讓使用者在安裝前無從察覺。

Veeam Backup & Replication推出13.0.2版，修補可能導致權限提升與寫入任意檔案的重大漏洞

備份與資料保護軟體廠商Veeam，日前發布主力備份軟體產品Veeam Backup & Replication最新13.0.2版，除強化高可用性、遠端控制臺等功能外，也修補2項重大漏洞CVE-2026-32996、CVE-2026-32997。這兩項漏洞存在於Veeam的Windows代理程式與Linux版Veeam備份伺服器（Linux-based Veeam Backup & Replication server），影響13.0.1.2067版以前，所有Veeam Backup & Replication 13.x版，用戶應儘速更新已完成修補的13.0.2版。

開源AI代理框架PraisonAI公布高風險漏洞數小時後，即遭遇駭客鎖定掃描

駭客利用漏洞的速度越來越快，企業修補漏洞以免曝險的時間窗口也越來越短，AI代理應用框架PraisonAI近日修補高風險漏洞CVE-2026-44338的事件，便是例證，在PraisonAI發布修補漏洞公告後，資安公司Sysdig發現僅僅相隔3小時44分，就偵測到稱作CVE-Detector/1.0的工具，開始掃描暴露於網際網路上的PraisonAI主機端點，Sysdig認為此活動屬於偵測與驗證性質，確認漏洞是否存在，並標記主機，以便日後進行後續攻擊。

逾100萬個WordPress網站受影響，Avada Builder外掛程式修補執行任意程式碼與SQL注入漏洞

擁有百萬等級部署規模的WordPress網站主題工具Avada，其附屬的圖形化頁面建構外掛程式Avada Builder，近日修補4項安全漏洞CVE-2026-6279、CVE-2026-4798、CVE-2026-4782、CVE-2026-1543。考量到整個Avada生態系統擁有超過100萬個網站部署規模，因此，相關漏洞可能影響大量採用Avada的WordPress網站。Avada是WordPress平臺上具有高銷量的付費主題，很多用戶也會搭配圖形化頁面編輯外掛Avada Builder。

遊輪旅行業者Carnival、有線電視業者Charter證實資料被竊

在勒索軟體駭客組織ShinyHunters宣稱自己的戰果後，全球最大遊輪營運業者Carnival、美國第三大有線電視業者Charter先後證實發生資料外洩事件。ShinyHunters於4月份聲稱竊得Carnival子公司荷美遊輪（Holland America）客戶資料，本週Carnival向美國緬因州政府檢察長辦公室通報資料外洩事件；另一起駭客聲稱透過語音網釣，得手Charter員工Microsoft Entra帳號，於4月1日從Salesforce平臺匯出大批資料。

美物流業者SpeedX敏感資料庫網上曝光，內含8.4億筆消費者、司機資料

美國最後一哩（Last Mile）電商物流業者SpeedX（極速達）內含超過8.4億筆送貨資料的雲端儲存桶，被發現因配置問題曝露於網際網路，可能影響電商客戶、包裹及送貨司機。資安媒體Cybernews報導，該公司研究人員三月間發現，屬於SpeedX的Microsoft Azure儲存桶曝露於網際網路上。問題出於該公司的Azure Blob儲存桶配置設定為公開，任何只要知道該儲存桶名稱的人，無需特定權限或路徑即可直接存取。

因應AI加速網路攻擊，印度要求企業組織在漏洞公布12小時內完成修補

印度電腦緊急應變團隊（CERT-In）近日發布指導方針（CISG-2026-02）指出，AI輔助工具加速攻擊者尋找、武器化和濫用漏洞、曝露服務、弱點、不安全API和配置錯誤系統，漏洞公開後數小時內就被武器化會變成常態。其中，若得知風險值9.0的重大漏洞或是影響內部系統的已知漏洞，應於24小時內修補，已遭公開利用（Known Exploited）且暴露在網際網路上的「核心關鍵資產（Crown Jewel）」系統，更須在發現後12小時內進行修補、緩解或隔離。

IBM與Red Hat推出企業開源軟體供應鏈安全服務Project Lightwell，標榜AI輔助第三方套件漏洞修補

IBM與Red Hat（紅帽）合作推出企業開放原始碼軟體供應鏈安全服務Project Lightwell，標榜結合AI輔助漏洞分析，協助企業處理第三方開放原始碼套件漏洞，並將已驗證的修補整合至既有軟體供應鏈。這項服務延伸IBM與紅帽過去在Red Hat Enterprise Linux、OpenShift等企業開源平臺上的維護模式，將過去針對平臺內開放原始碼元件提供的生命週期管理、漏洞修補驗證與發布工程（release engineering），擴大到企業應用程式常用的第三方開放原始碼函式庫、程式語言工具鏈、AI框架與資料串流平臺。

Google Cloud推出AI資安防禦平臺，整合Gemini、Wiz與Mandiant處理漏洞風險排序與修補

Google Cloud宣布推出Google AI Threat Defense，定位為AI驅動的自主式資安防禦平臺，目標是協助企業因應AI加速漏洞發現與攻擊自動化的趨勢，從曝險盤點、風險排序、漏洞修補到持續監控，提升漏洞管理流程的自動化與處理速度。Google AI Threat Defense並非只著重於以AI找出漏洞，而是進一步納入實際曝險情境，判斷哪些風險最可能影響企業環境，協助資安與工程團隊排定修補優先順序，並縮短後續處理時間。

Hadrian開源AI漏洞研究框架OpenHack，可搭配Claude Code與Cursor執行白箱安全審

荷蘭資安公司Hadrian宣布開源AI漏洞研究框架OpenHack，協助研究人員自動化執行原始碼安全審查與白箱滲透測試（White-box Pentesting）。OpenHack採用以情境（Scenario）為核心的多代理人工作流程。系統先由偵察代理人（Recon Agent）找出可能的攻擊面，再由路由代理人（Router Agent）將其轉換為特定測試情境，接著交由專門負責不同漏洞類型的專家代理人（Expert Agent）進行驗證，最後再由獨立的複核代理人（Triage Agent）重新審查結果。

GitLab 19.0推出SBOM相依性掃描，鎖定間接相依套件的漏洞風險

第三方套件與AI產生的程式碼大量進入企業專案，也讓軟體供應鏈風險更難追蹤。DevSecOps平臺業者GitLab於5月26日說明GitLab 19.0的新功能，正式推出以軟體物料清單（SBOM）為基礎的相依性掃描（dependency scanning），協助企業盤點直接與間接相依套件，將專案使用的第三方函式庫與套件整理成SBOM，並以CycloneDX格式輸出SBOM檔案，再與GitLab維護的漏洞資料庫GitLab Advisory Database比對，標示已知漏洞。

Anthropic公布自管代理人沙箱、Claude安全指引外掛、治理工具

Anthropic於5月27日公布Claude Managed Agents新功能，包括可讓代理人執行在企業內部建置雲端平臺的自管沙箱（self-hosted）及MCP隧道（MCP tunnel）。這兩項安全功能可允許Claude託管的代理，執行在由企業控制的沙箱，並以MCP隧連結到私有MCP伺服器。新推出的自管沙箱功能，可將協同作業留在Anthropic端，但工具執行端可搬到企業用戶控制的基礎架構上，使代理人程式碼、檔案系統及網路出口（egress）都留在用戶環境內。

NetApp擴展Red Hat OpenShift平臺的資料保護支援，強化容器與VM工作負載的備份與還原能力

隨著Broadcom併購VMware後的銷售政策調整，也促成虛擬化應用領域的重大變化，原本圍繞著VMware生態系建立的虛擬化相關備份、復原等資料保護應用，也逐漸擴增至其他雲端原生平臺，NetApp與Red Hat近日共同發布的OpenShift平臺備份復原解決方案，便是典型的案例。本次NetApp宣布擴展兩款解決方案，其中一款是NetApp Backup and Recovery解決方案支援OpenShift與OpenShift Virtualization環境。

NIST公布PQC數位簽章標準化新進展，9款候選演算法挺進第三輪

美國國家標準與技術研究院（NIST）近日宣布「額外數位簽章方案（Additional Digital Signature Schemes）」的PQC競賽，共有9項演算法晉級第三輪標準化評選，以避免單一數學基礎遭破解而產生系統性的風險。NIST表示，本次入選第三輪的演算法包含：FAEST、HAWK、MAYO、MQOM、QR-UOV、SDitH、SNOVA、SQIsign與UOV，預計接下來將展開為期兩年的評估，檢驗各演算法的計算效率、簽章大小、驗證速度，以及對於旁路攻擊的抵禦能力。

【臺灣資安大會直擊】面對開發速度暴衝引發的新挑戰，中華電信建構ChainStrike AI驗證閘門，加速資安檢測

善用生成式AI強化資安已非口號，近年國內外科技大廠陸續分享早期實務經驗，今年臺灣資安大會（CYBERSEC 2026）亦有不少臺灣企業公開AI資安應用成果，其中，作為國內電信與資通訊服務龍頭的中華電信，其發展進度亦受外界關注。中華電信資訊技術分公司資訊安全應用處資安產品股股長吳明峰針對AI驅動日常工作提出實務經驗，並針對資安檢測難以跟上開發速度的挑戰，揭露團隊打造AI資安驗證閘門的新作法。

近期資安日報

【5月28日】數發部資安署揭露實測高德地圖等四款中國App結果

【5月27日】互動資通OTP簡訊平臺EVERY8D遭駭

【5月26日】馬偕醫院再傳遭駭客竊取資料，院方表示疑為去年舊案

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FortiClient EMS被鎖定，駭客假借提供修補程式散布竊資軟體EKZ Infostealer

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176207

資安公司Fortinet於4月4日發布端點管理平臺FortiClient EMS更新，修補重大等級的資安漏洞CVE-2026-35616，並表示已掌握漏洞遭利用的跡象，本週有資安公司公布新一波攻擊活動，攻擊者企圖向納入該系統管理的端點電腦部署惡意程式。

Arctic Wolf於今年5月發現最新一波惡意活動，駭客利用CVE-2026-35616，針對透過FortiClient EMS管理的端點裝置傳送竊資軟體EKZ Infostealer，此惡意程式的有效酬載被偽裝成Fortinet端點更新檔案（修補程式），但實際的功能是從瀏覽器竊取帳密資料。一旦執行，電腦就會在背景執行PowerShell，並啟動惡意執行檔，發起一系列攻擊流程。由於駭客濫用FortiClient EMS的管理機制，以類似一般管理者操作的方式，向列管的端點電腦推送惡意PowerShell指令碼，因此他們無須個別滲透所有的端點電腦。

EKZ Infostealer以MinGW編譯而成，可從Chrome、Edge等以Chromium為基礎的瀏覽器，以及Firefox與其他採用Gecko排版引擎的瀏覽器擷取資料，內容涵蓋憑證、cookie，以及自動輸入的資料，一旦攻擊者取得這些內容，就有機會存取雲端服務、內部應用程式，以及其他資源，甚至能藉由連線階段（session）的資料繞過多因素驗證（MFA）流程。

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Anthropic完成650億美元的H輪融資，估值近1兆美元

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176213

Anthropic週四（5/28）宣布完成650億美元H輪融資，公司投後估值達9,650億美元。Anthropic表示，這筆資金將用於推動AI安全與可解釋性研究、擴充Claude所需運算資源，以及擴大產品與合作夥伴生態系。

Anthropic透露，自今年2月完成G輪融資以來，Claude在全球企業市場的採用持續成長，本月稍早年化營收（Run-rate Revenue）已突破470億美元。隨著企業客戶與日常使用者數量增加，公司也正加速擴充AI基礎設施，以支撐模型訓練與推論需求。

Anthropic表示，近幾週已大幅增加運算能力，包括與Amazon簽署最高5GW新資料中心容量協議；與Google及Broadcom合作取得5GW下一代TPU運算資源；以及透過SpaceX取得Colossus 1與Colossus 2超級電腦的GPU容量。

此外，Micron、Samsung及SK hynix等記憶體與儲存晶片供應商也加入成為策略性基礎設施合作夥伴。Anthropic指出，這些合作將有助於確保未來擴充運算能力所需的記憶體、儲存與邏輯晶片供應。

本輪融資由Altimeter Capital、Dragoneer、Greenoaks與Sequoia Capital領投，Capital Group、Coatue、D1 Capital Partners、GIC、ICONIQ及XN等機構共同參與。Anthropic表示，融資金額中亦包含超大型雲端業者（Hyperscalers）先前承諾的150億美元投資，其中包括Amazon投入的50億美元。

這也讓Anthropic的估值超越OpenAI。OpenAI今年3月完成融資後的投後估值為8,520億美元，顯示先進AI公司的競爭已不只在模型能力，也延伸至算力、企業市場布局與資金實力。

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Artificial Analysis與IBM推出ITBench-AA，先進AI模型企業IT維運任務得分仍不到5成

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176212

AI模型評測業者Artificial Analysis與科技大廠IBM推出企業IT任務基準測試IT Bench-AA，首波聚焦網站可靠性工程（Site Reliability Engineering，SRE）情境， 針對Kubernetes容器叢集事件， 評估AI代理是否能透過日誌、指標、追蹤資料與系統拓撲， 判斷造成服務異常的根本原因。ITBench-AA結果顯示， 即使是目前先進AI模型， 在這類企業IT維運任務的最高得分仍低於50%。

ITBench-AA是Artificial Analysis與IBM合作開發的新系列AI模型評測項目，其 底層資料集由IBM軟體創新實驗室（IBM Software Innovation Lab）建立，並納入IBM在企業IT維運與事件處理上的經驗。 雙方表示，這項評測先從SRE任務開始，後續將擴展到財務營運（ FinOps）與資訊安全長（CISO）相關情境。

首波ITBench-AA SRE共包含59項任務，其中40項為公開任務， 19項為未公開的保留測試任務。 每項任務都提供一份Kubernetes事件快照（ incident snapshot），內容涵蓋警示（alerts）、事件（events）、 追蹤資料、效能指標、日誌與應用程式拓撲。受測模型必須從這些資料中， 找出導致事件的最小且彼此獨立的Kubernetes根本原因實 體，例如Deployment、 Service或Pod等叢集資源。

ITBench-AA採用Artificial Analysis開源的Stirrup參考框架。 Stirrup是一套讓AI代理檢查離線Kubernetes事 件快照，並輸出結構化診斷結果的測試環境。 模型可透過Shell存取沙箱檔案系統中的事件資料， 每項任務最多可執行100個回合，並重複測試3次。 評分方式採完整召回下的平均精確率， 也就是模型必須先找齊所有標準答案中的根本原因； 若漏掉任何一項，該次測試即得0分，若全部找出， 則再依其提交結果中真正屬於根本原因的比例計分。

圖片來源/Artificial Analysis

ITBench-AA SRE評測結果顯示，Claude Opus 4.7以47%得分居首，其次為GPT-5.5的46%， 以及Qwen3.7 Max的42%。在開放權重模型方面，GLM-5.1以40% 得分領先，DeepSeek V4 Pro為38%，Gemma 4 31B為37%。Artificial Analysis指出，所有先進AI模型的得分皆低於50%， 也反映現階段AI代理面對複雜的企業IT維運事件時， 仍不容易準確判斷真正造成故障的根本原因。

評測結果也顯示，AI代理調查步驟愈多， 不一定能提高判斷準確度。GPT-5. 5平均每項任務使用31個回合，得分46%；Google Gemini 3.1 Pro Preview平均使用83個回合，得分30%。 Artificial Analysis認為，其中，發生過度調查（over-investigate） 狀況的模型， 容易把用來觸發故障的上游機制或事件發生時同時出現的症狀， 誤判為真正根本原因，而將不相關項目納入答案。

ITBench-AA也比較各模型執行每項任務的平均成本。 Artificial Analysis指出，Gemma 4 31B得分37%，每項任務成本為0.14美元， 在分數與成本上都優於Gemini 3.1 Pro Preview，後者得分30%、每項任務成本為2.23美元。 GLM-5.1得分40%，每項任務成本為1.23美元， 分數與Gemini 3.5 Flash相當，但成本低於Gemini 3.5 Flash的1.70美元。Claude Opus 4.7以47%得分位居第一，但每項任務成本為5.38美元， 也是這次比較中成本最高的模型。

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Linux核心存在本機權限提升漏洞CIFSwitch

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176209

4月底資安廠商Theori揭露Linux系統核心本機權限提升（LPE）漏洞Copy Fail（CVE-2026-31431），後續許多研究人員跟進調查，結果發現其他變種弱點，例如：Dirty Frag（CVE-2026-43284與CVE-2026-43500）、Fragnesia（CVE-2026-46300）、DirtyDecrypt、PinTheft，以及ssh-keysign-pwn（CVE-2026-46333）等，5月底又有這類新漏洞的揭露。

資安研究員Asim Manizada揭露資安漏洞CIFSwitch，問題源於Linux核心CIFS模組與執行在作業系統使用者空間的輔助工具cifs-utils之間的處理，Linux核心未驗證金鑰描述來源，導致攻擊者可偽造描述並啟動具有root權限的輔助程式，關鍵在於cifs.spnego金鑰類型未強制檢查描述合法性，允許使用非核心來源的描述，因此，攻擊者可透過request_key()提供假描述，讓具有root權限的輔助工具在攻擊者命名空間（namespace）執行，並透過NSS模組載入惡意程式碼。

Manizada指出，這項問題影響許多採用Linux核心6.14版以上的發行版，但因為其他CVE漏洞修復的向前回溯，導致更古老的版本也被波及，最久可追溯至距今19年前（2007年），同時，他也提及開發團隊在其他漏洞修補的過程中，也可能將這項弱點引入舊版作業系統。

對於CIFSwitch的影響範圍，涵蓋採用Cinnamon桌面環境的Linux Mint、搭載GNOME桌面環境的CentOS Stream 9、Rocky Linux 9、Kali Linux、AlmaLinux、SUSE Linux Enterprise Server for SAP Applications（SLES for SAP）15/16，且在預設的SELinux或AppArmor資安防護配置下，皆存在漏洞利用風險；部分發行版如Ubuntu 26.04、Fedora 40+、CentOS Stream 10、openSUSE Leap 16，則因預設安全政策阻擋，不受CIFSwitch影響。

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