Red Hat雲端服務NPM套件遭Shai-Hulud變種Miasma入侵，恐外洩GitHub與雲端憑證

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176301

資安公司OX Security與Aikido揭露，紅帽（Red Hat）在NPM套件庫上的雲端服務相關套件遭植入惡意程式，開發者一旦安裝到遭Shai-Hulud新變種Miasma污染的版本，電腦或開發環境中的登入權杖、雲端服務憑證及其他敏感資料，都可能被惡意程式讀取並外傳。

OX Security研究人員分析，該事件影響@redhat-cloud-services名下至少31個套件，累計每周下載量約11.6萬次，GitHub上也已發現超過210個含有遭竊憑證的儲存庫。Aikido則在另一篇分析文中指出，受影響範圍可能達32個套件、96個版本。

Miasma和先前Shai-Hulud變種相比，攻擊流程被拆分成更多層。OX Security指出，惡意程式在第4階段就準備約14個酬載，其中多數用來安裝JavaScript執行環境Bun，其他程式碼則負責傾印記憶體、外洩GitHub Actions資訊、修改Claude Code設定、監控權杖，並繼續下載第5與第6階段酬載。也就是說，Miasma變種不只在套件安裝時竊取資料，還會透過後續階段擴大蒐集範圍與隱匿程度。

Aikido另指出，這批惡意套件是透過GitHub Actions OIDC發布，代表遭入侵的可能是CI/CD流程，而不是NPM發布權杖外洩。研究人員研判，攻擊者疑似取得Red Hat員工的GitHub帳號，繞過程式碼審查，將惡意工作流程與指令碼推送到多個儲存庫，再利用NPM的可信發布機制上傳受污染套件。

研究人員也發現，Miasma會在套件安裝時自動執行惡意指令碼，並把蒐集到的資料送往攻擊者利用竊來的GitHub權杖，在受害者帳號中建立的GitHub公開儲存庫。程式中還出現api.anthropic.com字串，但OX Security研究人員研判這比較像是干擾分析的偽裝，而非真正的資料外傳目的地。

截稿前，相關公開分析主要來自OX Security與Aikido，尚未看到Red Hat或NPM針對這起事件發布完整官方說明。研究人員建議，已安裝相關Red Hat雲端服務套件的團隊應檢查是否使用受影響版本，並輪替GitHub、NPM與雲端服務憑證，由於Aikido研判攻擊可能涉及CI/CD流程，團隊也應檢視自動化發布流程是否有異常變更。

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英特爾CEO陳立武：Agent AI時代CPU將重回運算核心，加速PC到AI資料中心市場布局

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176302

英特爾執行長陳立武在Computex首日主題演講中指出，AI產業正從模型訓練走向推理與Agent AI階段，未來運算需求不再由GPU單獨主導，而是需要CPU、GPU與客製化晶片協同運作。其中，負責協調資料、工具與工作流程的CPU角色將再次成為AI基礎架構的核心。他強調英特爾正加速布局AI PC、邊緣運算、資料中心、Agent AI基礎設施與客製化晶片市場，試圖重新定義英特爾在AI時代的運算平臺地位。

陳立武強調，AI產業正進入新的轉折點。過去幾年市場焦點多集中於大型語言模型訓練與GPU運算能力，但未來AI真正大規模落地後，企業面對的將是大量代理人（Agent）協同運作、推理執行與工作流程自動化需求，這將重新改變整體運算架構。

加速4大市場產品布局

他直言，未來晶片不僅服務人類使用者，也將服務數位代理人（Digital Agents）。英特爾觀察到AI正逐漸形成4大運算生態系，PC、邊緣與實體AI（Physical AI）、企業資料中心，以及專門執行Agent AI的智慧資料中心（英特爾ligent Datacenter）。這些新興應用將帶來龐大的運算需求，也意味著不同類型處理器將扮演更明確分工的角色。

Agent AI興起，CPU重新成為運算樞紐

相較於目前生成式AI主要以單次提示（Prompt）驅動模型產生答案，陳立武認為，Agent AI的運作模式將更接近人類工作流程。

舉例而言，代理人系統除了推理之外，還需要進行任務規畫、工具呼叫、程式執行、檔案存取、規則檢查與結果驗證等工作，形成持續循環的執行流程。在這樣的架構下，GPU雖然仍負責大型模型推理，但大量工作將轉移至CPU處理。

英特爾現場展示，在執行傳統的生成式AI工作負載中，CPU與GPU運算比例約為1比7；然而進入Agent AI場景，CPU與GPU需求將逐漸接近1比1，甚至可能出現CPU需求超過GPU的情況。

未來在Agent AI架構中，「CPU負責協調整場演出（orchestrates the show）」，陳立武說。未來企業若要部署數十萬甚至數百萬個代理人系統，CPU將成為連結模型、資料與工作流程的重要控制中心。

Xeon 6 Plus瞄準Agent AI資料中心

迎合這樣的趨勢發展，英特爾伺服器處理器Xeon 6 Plus，採用18A製程技術，搭載288個效率核心（E-Core），單顆處理器提供576MB L3快取容量，主要鎖定雲端服務、電信網路以及Agent AI推理工作負載。

英特爾表示，雙路Xeon 6 Plus伺服器可提供576個核心，而單一機架可部署超過3.6萬個CPU核心，足以支撐15萬Agent同時運作。

英特爾的資料中心團隊認為，未來企業衡量AI基礎架構效能的指標，不再只是GPU數量，而是資料中心能夠同時支援多少代理人執行任務。

此外，英特爾也預期AI推理將逐步成為資料中心主要負載。引用產業研究指出，到2030年，AI推理工作可能占整體資料中心電力需求的4成以上，使得能源效率與運算密度成為新一代伺服器平台的重要競爭因素。

英特爾已與富士康、SambaNova等合作推動機架級AI基礎架構（Rack Scale AI），嘗試以CPU、GPU與專用加速器共同組成的異質運算架構，來提升Agent AI推理效率。

陳立武揭示英特爾迎合Agent AI時代的新資料中心策略，Rack Scale Blueprint（機架級藍圖）。他指出，隨著企業AI應用從單純模型推理進一步演變為具備規畫、執行與協作能力的Agent AI，資料中心的需求已不再只是增加GPU數量，而是必須整合CPU、AI加速器、網路與儲存資源，形成可支援大規模代理人運作的完整系統。

為此，英特爾與ODM、系統整合商及AI晶片業者共同開發基於開放標準的機架級參考架構，讓企業能以更快速、更低風險的方式部署AI基礎設施，以避免被單一供應商的封閉架構綁定。

該公司的產品布局上，規畫兩種不同機架級AI部署方案。第一種是以Xeon 6 P-Core處理器為核心的「Agent Performance」架構，主要鎖定複雜推理、企業級AI應用及高效能代理人工作負載；另一種則是以Xeon 6 Plus E-Core處理器為基礎的「Agent Density」架構，強調以更高運算密度和能源效率支援大規模代理人部署，如AI客服、數位員工與自動化營運等場景。

從AI PC到Physical AI，擴大CPU影響力

Agent AI也被視為推動下一代AI PC的重要契機。

英特爾展示以Core Ultra Series 3為核心的新一代AI PC平台，其整合CPU、GPU與NPU運算單元，現已有超過300款產品設計導入。

英特爾認為，未來AI PC不只是執行聊天機器人，而是能夠運行本地端代理人系統。英特爾透過和Perplexity合作展示的混合式推理架構（Hybrid Agentic Inference），可將敏感資料留在本機端機密處理，大量運算任務交由雲端模型執行，在兼顧隱私、成本與效能的前提下完成工作。

陳立武指出，未來AI運算將同時發生在終端設備與雲端資料中心，形成混合式架構，CPU正是連結兩者的重要基礎。

英特爾也將相同策略延伸至邊緣運算與Physical AI市場，包括機器人、工業自動化、智慧零售等應用。該公司預估，到2050年，Physical AI市場規模可望達到25兆美元，並將大量採用與PC平台相同的CPU與晶片架構。

從通用處理器走向客製化AI晶片

除了強化CPU布局，英特爾也擴大投入客製化晶片（Purpose-Built Silicon）市場。

他指出，隨著企業將AI模型與資料視為核心資產，愈來愈多業者希望擁有針對特定工作負載最佳化的專用晶片。英特爾將利用其CPU架構、晶片設計能力與製造技術，協助客戶打造客製化運算平台。

例如與Google合作開發基礎設施處理器，並與愛立信合作開發下一代的電信基礎設施晶片。

在陳立武接任CEO後，試圖結合自家製程技術，迎合AI帶來的運算市場變化，布局AI PC、Xeon資料中心平臺、客製化晶片到AI基礎設施，以涵蓋PC、邊緣運算、資料中心與AI代理人系統的完整運算生態系。

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Android遠端控制木馬BTMOB鎖定金融服務用戶，可竊取帳號資訊與遠端控制受害裝置

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176299

資資安業者ESET上週發布警示，呼籲大家注意針對Android平臺的遠端控制木馬BTMOB正在拉丁美洲散播，這款惡意程式是從早期銀行木馬SpySolr演化而來，其功能不僅限於竊取金融憑證 ，已擴展為具備完整遠端控制能力的Android惡意程式，並具備跨區域擴散潛力。

ESET表示，BTMOB主要透過假冒串流服務、加密貨幣與熱門網站等釣魚網頁散布，誘導受害者安裝惡意APK套件。安裝完成後，BTMOB會濫用Android無障礙服務（Accessibility Services）取得高權限，進而截取螢幕畫面、記錄輸入內容、竊取金融帳號資訊，並可遠端操作裝置。

ESET進一步指出，BTMOB採用惡意軟體即服務（MaaS）模式，提供其他攻擊者使用，內含可供任何人自行建立惡意APK套件的APK Builder工具，藉此降低攻擊門檻並擴大散布規模。

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Arm：Agent AI崛起，CPU需求成長速度超出預期

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176298

生成式AI浪潮過去兩年主要圍繞GPU展開，從模型訓練到推論部署，GPU成為AI基礎設施投資的核心。然而，Arm執行長Rene Haas在今天(6/2)Computex主題演說中表示，隨著Agent AI開始普及，運算需求的結構正在發生變化。

Rene指出，GPU的主要工作是生成Token，無論是訓練或推論，其本質上是高效率的Token生產工廠；但Agent AI與傳統聊天機器人最大的差異在於，它不只是產生答案，而是能夠持續執行任務、呼叫工具、管理工作流程、協調其他Agent，甚至建立多個Agent組成的工作團隊，在這個過程中，大量的工作負載將落在CPU身上。

Rene Haas表示，當Agent開始大量部署後，Token的管理、分發、協調與執行等等，這些都需要CPU負責。未來在相同功耗條件下，資料中心需要的CPU核心數量可能是目前的4倍以上，而隨著Agent之間彼此呼叫、彼此協作的規模持續擴大，這個倍數甚至可能進一步提高。

他表示，今年3月Arm曾預估未來5年CPU市場規模將超過1,200億美元，當時外界普遍認為這項預測過於樂觀，但短短數個月內，市場對Agent AI成長速度的認知已出現變化。從OpenAI Codex、Anthropic，再到Salesforce、ServiceNow等企業軟體業者陸續將Agent導入其產品，這使得CPU需求成長速度甚至超出Arm原先預期。

從IP供應商走向CPU供應商

看準Agent AI帶來的新一波基礎架構需求，Arm也開始從傳統IP授權模式，進一步跨足完整CPU產品市場。

今年3月，Arm一改過去Arm架構IP供應商的角色，該公司首度發表了Arm AGI CPU。這款產品採用Arm自家Neoverse架構，並搭配Compute Subsystem（CSS）平臺設計，針對AI資料中心的大規模部署需求進行最佳化。

Arm推出CPU揮軍直指資料中心的底氣是，AGI CPU具有的能源效率優勢。

根據Arm公布的數據，相較於同級的x86系統，Arm AGI CPU提供約2倍的每瓦效能（Performance per Watt）。在機架層級配置上，採用氣冷的系統可在36kW功耗下提供8,160個CPU核心，配置超過180TB的低延遲記體；至於採用液冷的系統，在200kW功耗下提供超過45,000個核心，配置超過1PB的記憶體。

AI資料中心競爭轉向每MW算力

Rene Haas指出，隨著全球超大型AI資料中心持續擴建，電力與散熱已成為限制運算規模的重要因素。對營運商而言，更高的機架密度與能源效率，意味著能在相同的電力條件下能夠部署更多CPU資源。

以同樣機架系統來看，採用x86架構CPU的機架(17x 2U)，可容納4,352個CPU核心，而採用Arm AGI CPU的機架，採用30臺1U伺服器配置，可容納8,160個CPU核心，相較於x86機架，Arm AGI CPU能提供超過2倍的機架效能。

他估計，若大規模採用Arm架構CPU，未來可望協助資料中心業者節省約10GW電力容量需求，以及超過100億美元的基礎設施投資成本。

Rene希望將AI時代資料中心的競爭焦點從單純比較晶片效能，轉向每MW電力能夠產生多少運算能力。由於現今的超大型AI資料中心的建設成本已涵蓋電力設施、冷卻系統、配電設備與機房空間等龐大資本支出（CAPEX），提升CPU能源效率將直接影響資料中心的建置規模與投資成本

Arm AGI CPU自3月公布至今，已有不少的採用案例，例如OCI與字節跳動加入Arm AGI CPU陣營。除了今年的AGI CPU，Arm揭露明年將推出第二代的Arm AGI CPU 2，擁有更多的核心數、效能及效率均有提升。

若從Arm架構來看，Google Axion、AWS Graviton，以及Nvidia的Grace與Vera等資料中心CPU產品，都採用Arm架構設計。Rene Haas認為，Arm已不再只是手機處理器架構，而是逐漸成為AI資料中心的重要運算平臺。

AI PC成為Agent執行的重要平臺，聯手Nvidia共同重新定義PC

除了資料中心市場，Agent AI也正在改變個人電腦的定位。

在昨天Nvidia執行長黃仁勳公開發表PC運算平臺Nvidia RTX Spark，其整合聯發科客製化的Grace CPU正是採用Arm架構，搭配Blackwell GPU，提供最高1 PFLOPS FP4運算能力與128GB統一記憶體容量。

黃仁勳受邀上臺與Rene對談，雙方將焦點轉向AI PC的未來發展。

黃仁勳表示，傳統PC是以人類執行應用程式為中心，未來的PC將逐漸轉變為Agent執行工作的運算平臺。Agent不僅能夠理解使用者需求，也能直接操作應用程式與工具完成任務。

他舉例說明，當他外出時，將電腦或筆電留在家中或公司，可以透過身體的手機告訴Agent想要完成什麼工作，家中或公司電腦上的Agent便能自動使用Photoshop、Premiere、Blender或CAD軟體進行編輯與創作，而不需要使用者自行操作複雜功能。

黃仁勳指出，透過新的NVFP4模型壓縮格式，未來在PC本機端能夠運行1,000億參數的AI模型，使大量Agent工作負載直接在裝置端完成，不必完全依賴雲端。

從GPU時代走向CPU與Agent協同運算的新架構

從昨天Nvidia的演說到今天Arm的演說，AI產業下一階段競爭焦點，已不再只是模型規模或GPU效能。

當Agent AI逐漸成為企業應用與個人運算的新模式，CPU在任務協調、工作流程管理、記憶體存取與工具調用等環節的重要性正快速提升。這也讓過去被視為AI配角的CPU，再次成為資料中心與終端裝置架構設計的重要核心。

Arm正將Arm架構從手機擴大雲端到PC布局，反映其試圖把握Agent AI帶來的新一輪運算平臺轉型機會。Google、AWS、Oracle到Nvidia採用Arm架構來看，CPU在AI時代的重要性，一如Rene所說的，現在才剛剛開始。

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Windows銀行木馬Grandoreiro出現新進化，利用WebRTC網頁即時通訊與DLL側載技術強化隱匿能力

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176296

肆虐近十年的Windows銀行木馬軟體Grandoreiro，出現新一波攻擊活動。資安業者WatchGuard近日揭露Grandoreiro出現強化隱匿性的新版本，並鎖定歐洲與拉丁美洲金融服務與銀行用戶發動攻擊。

Grandoreiro主要透過釣魚郵件散布，具備竊取銀行認證資訊、攔截金融交易等能力，WatchGuard發現的新版本進一步提高規避偵測能力，利用DLL側載技術（DLL Side-Loading），藉由合法軟體載入惡意DLL檔案，並使用網頁即時通訊技術WebRTC，以及常用於視訊會議的STUN協定（Session Traversal Utilities for NAT）進行通訊 ，藉此降低惡意活動被偵測到的機率。

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