Palo Alto發佈6月安全更新修補11項漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176568

網路資安業者Palo Alto Networks本週發佈六月份安全更新，修補11項漏洞，其中包含2項高風險安全更新。廠商呼籲管理員儘速更新到最新版本。

這2項高風險安全更新中，一項為CVE-2026-0274，影響Palo Alto安全協調、自動化與回應（SOAR）平臺Cortex XSOAR。它出於Cortex XSOAR/XSIAM與Commvault Security IQ整合模組的身分驗證機制不當，可能讓未經授權的攻擊者偽裝成合法系統，存取或修改受保護資料。本漏洞CVSS風險值8.1，影響Cortex XSIAM/XSOAR Commvault Security IQ Marketplace。

其次為針對Palo Alto專屬Chromium-based瀏覽器Prisma Browser的安全更新，為Palo Alto每月例行發布，可能修補不只一項漏洞。本安全更新CVSS風險值8.4。

Palo Alto在6月3日修補的CVE-2026-0257為影響PAN-OS SSL VPN服務GlobalProtect的驗證繞過漏洞，CVSS風險值7.8。值得注意的是，該漏洞已遭到濫用，美國網路安全暨基礎設施安全管理署（CISA）5月底，要求聯邦機構在6月1日完成修補。

Palo Alto並在5月底修補了三個CVSS風險值7.2的漏洞，分別為CVE-2026-0263、CVE-2026-0264及CVE-2026-0265。這三項漏洞還影響PAN-OS及防火牆Cloud NGFW。

其中CVE-2026-0263和CVE-2026-0264皆為遠端程式碼執行（RCE）漏洞，前者存在IKEv2處理過程中，後者為DNS Proxy及DNS Server的堆積式緩衝溢位（Heap-based Buffer Overflow）而導致RCE。CVE-2026-0265則是在啟用雲端驗證服務（Cloud Authentication Service,CAS）的系統上，允許駭客繞過驗證機制。

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Coupang個資外洩案波及3,755萬人，遭韓國重罰逾6,246億韓元

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176567

針對電商平臺酷澎（Coupang）於2025年11月揭露的大規模個資外洩事故，韓國個資保護委員會（Personal Information Protection Commission，PIPC）於6月11日公告，對酷澎處以6,246億8,100萬韓元（約4.09億美元）罰鍰。

PIPC調查認定，酷澎因身分驗證簽章金鑰管理、存取控制等基本安全管理措施不足，導致約3,755萬人個資外洩。主管機關進一步指出，酷澎在事件應變與後續處置過程中，也出現未履行外洩通知義務、未依規定銷毀資料、未充分確保個資保護長（CPO）職務獨立性，以及妨礙調查等多項問題，因此另對酷澎處以1,680萬韓元罰款。

此外，PIPC調查也發現，酷澎在未取得適當授權的情況下，蒐集約1,117萬名會員於第三方網站及App上的活動資訊，包括瀏覽網址、App名稱、連線時間及IP位址等資料。PIPC另指出，酷澎物流服務（Coupang Fulfillment Service，CFS）也因個資蒐集、利用與敏感資料處理限制違規，遭處以2億4,800萬韓元罰鍰。

BleepingComputer則指出，這是韓國史上最嚴重的個資外洩事故之一，酷澎遭PIPC裁罰的金額也創下韓國個資外洩案紀錄。數位發展部先前針對酷澎韓國資料外洩事故調查後確認，臺灣有超過20萬名用戶受影響。

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研究人員揭露BitLocker零時差漏洞GreatXML

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176566

研究人員Chaotic Eclipse（Nightmare-Eclipse）於微軟發布6月例行更新（Patch Tuesday）當天，公布Microsoft Defender零時差漏洞RoguePlanet。根據資安新聞網站SecurityWeek報導，事隔兩天該研究員又公開另一個零時差漏洞GreatXML，並指出該弱點可被用於繞過BitLocker磁碟加密機制。

針對這項漏洞出現的情境，該名研究員指出，電腦在防毒軟體Microsoft Defender啟動離線掃描的狀態下，攻擊者無須登入Windows作業系統就有機會利用GreatXML。攻擊者需將特定檔案與資料夾複製到復原分割磁區，然後重開機執行Windows復原環境（WinRE），有可能在BitLocker磁區產生不受限制存取的Shell。

多次驗證該名研究員零時差漏洞的Tharros首席漏洞分析師Will Dormann認為，Chaotic Eclipse揭露的弱點可能有問題，因為產生Shell是在第二次Microsoft Defender啟動離線掃描過程出現，然而要執行掃描工作，攻擊者必須登入Windows且取得管理員權限。但若是已具備這類權限，攻擊者可以直接關閉BitLocker。Dormann使用3個版本的Windows 11進行測試，無法重現GreatXML。

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施耐德電機修補多項高風險漏洞，影響EcoStruxure與PowerLogic等產品

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176565

工業自動化與能源管理業者施耐德電機（Schneider Electric）於6月9日發布3份安全公告，揭露資料中心監控軟體EcoStruxure IT Data Center Expert、遠端終端裝置與控制器EasyLogic T150／Saitel DP RTU，以及電力保護與控制平臺PowerLogic P7的多項漏洞，並針對受影響產品提供已修補的版本。

EcoStruxure IT Data Center Expert方面，施耐德發布9.1.2版更新，修補CVE-2026-8045。此漏洞CVSS v4.0分數為7.1分，列為高風險，原因是XML外部實體參照（XXE）限制不當，具備Data Center Expert使用者帳號的攻擊者，可對SOAP服務端點提交特製XML資料酬載，導致伺服器端檔案內容外洩。

在EasyLogic T150／Saitel DP RTU安全公告中，施耐德揭露CVE-2026-9650與CVE-2026-9651，CVSS v4.0分數分別為8.7分與6.7分，屬於高度與中度風險。其中，CVE-2026-9650涉及憑證保護不足，未通過身分驗證的攻擊者可能存取韌體或系統檔案中的憑證；若後續取得裝置的實體存取權，可能進一步危及裝置完整性與運作。施耐德已提供EasyLogic T150 11.06.32與Saitel DP RTU 11.06.38新版韌體。

PowerLogic P7則修補3項漏洞。其中CVE-2026-9716與CVE-2026-9717皆為高風險漏洞，CVSS v4.0分數分別為8.7分與8.6分，可能造成阻斷服務，導致人機介面（HMI）與設定功能無法操作，或讓具備權限且已通過身分驗證的使用者，在未獲授權的情況下執行特權指令。另一項CVE-2026-9718可能讓已通過身分驗證的攻擊者透過特製請求觸發阻斷服務。修補版本為V02.004.001.000；若暫時無法更新，施耐德建議限制PowerLogic P7服務端點，也就是限制TCP/IP連接埠8080的網路存取，並依最小權限原則控管管理存取權限。

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OpenAI收購Ona，打造企業AI代理人雲端執行環境

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176564

OpenAI周四（6/11）宣布收購AI代理人雲端執行平臺Ona，將其安全雲端執行與協調技術整合至Codex生態系，讓AI代理人可在安全、持久且由客戶控制的雲端環境中長時間執行任務。此一收購案仍待監管機關核准，雙方並未揭露交易金額。

Ona前身為Johannes Landgraf與Christian Weichel在2020年共同創辦的Gitpod，最初主打雲端開發環境，讓開發人員可直接於瀏覽器中寫程式與測試，減少本機環境設定負擔，累計服務超過200萬名開發者，並在2025年9月更名為Ona，轉型為AI代理人雲端執行平臺。

當時Landgraf認為，IDE定義了上一個時代，而下一個時代將由代理人定義。隨著軟體開發從工程師親自撰寫程式，轉向由工程師指派任務、審查結果與作出產品決策，也促使Gitpod轉型為Ona，以協助開發人員管理AI軟體工程代理人。

Ona提供由客戶控制的AI代理人雲端執行環境，讓企業可在自有或受其控管的雲端基礎設施中建立工作區，供AI代理人執行開發、測試與自動化任務。企業也可自行管理代理人的執行位置、存取權限、憑證範圍、活動紀錄及審查流程，以符合安全與治理需求。

OpenAI表示，隨著AI代理人能力提升，越來越多工作需要耗費數小時甚至數天完成，而非侷限於單次對話或工作階段。Ona提供的執行環境可讓代理人在使用者離線後持續推進任務，並讓使用者隨時查看進度、提供指示、做出決策及審查成果。

此外，目前每周已有超過500萬人使用Codex進行研究、分析、開發與工作流程自動化，較今年初成長400%。未來Ona團隊將加入OpenAI，協助擴展Codex在企業環境中的執行能力，支援測試、除錯、應用程式現代化、漏洞修補及其他長時間工作流程。

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英國諾丁漢大學資料外洩，可能影響45萬學生

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176563

在勒索軟體ShinyHunters宣稱竊取資料後，英國諾丁漢大學（University of Nottingham）昨日（6/11）證實發生網路攻擊事件，造成大量學生資訊外流。

諾丁漢大學為知名學府，根據全球學校評等網站，該校排名為英國前20大，全球前一百大。

根據報導，勒索軟體駭客組織ShinyHunters點名竊取了諾丁漢大學40GB資料，包含學生、校友及職員個資及財務資料，並已公開了部份學生資訊。

諾丁漢大學證實，學生紀錄系統中的大量資料遭外部第三方組織存取，呼籲學生留意陌生的電子郵件、訊息或電話，並確保使用強密碼。

校方未公布外洩的資料規模和型態。根據Have I Been Pwned，該校被ShinyHunters外洩的資料筆數達45.5萬筆，包含學生及校友姓名、住家地址、電子郵件、電話、種族、身體特徵、護照號碼、以及報名有關的財務資訊等。

諾丁漢大學是ShinyHunters宣稱PeopleSoft資料外洩案的受害者之一。這群駭客本週公告經由Oracle PeopleSoft漏洞存取了100多個組織、300多個應用執行個體。PeopleSoft的開發商甲骨文（Oracle）已在昨日發布安全公告，並針對一個新的零時差漏洞緊急釋出緩解方案。

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【臺灣資安大會直擊】當Physical AI走進現實，一張傳單就可讓機器人出拳攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176562

當資安威脅從數位世界脫殼而出，轉化為具有物理動量的攻擊力時，我們正面臨一個前所未有的轉折點。專精車用資安與機器人資安的VicOne執行長鄭奕立指出，過去數位世界的入侵，最壞的結果或許是系統重灌、資料外洩；但在Physical AI（物理AI）的世界裡，機器人的手腳可能會直接傷害人類，而那絕對不是按下一個「還原鍵」就能解決的問題。

針對機器人資安VicOne成立專屬研究實驗室Lab R7，就是為了在世界還在討論機器人落地的可能時，先行著手拆解並防禦其潛在的脆弱性。例如日前在臺灣資安大會CyberSec 2026現場，VicOne Lab R7研究人員就針對機器狗實測Demo，展示讓全場屏息的攻擊場景。

這隻機器狗被訓練了一套視覺語言動作模型（Vision-Language-Action Model，VLA Model）：看到拳擊手圖片，它擺出攻擊姿態；看到微笑女性圖片，它比出愛心。就在現場觀眾以為這只是輕鬆的互動展示時，研究人員突然拿出一張專為CYBERSEC 2026設計的傳單，疊放在那張微笑女性圖片的前方，傳單排版並不特別，但其中夾雜著關於戰鬥姿態、戰備狀態、敵意偵測的放大粗體文字。而當機器狗的攝影鏡頭掃描到傳單內容後，機器狗的模型會重新執行推論，不一會，原本應該比心的機器狗，就變成舉拳出擊的機器狗了。

鄭奕立說：「很多人Demo特別是中國的機器人或機器狗，都用遙控的；但VicOne Lab R7測試的機器狗，卻是真真實實透過模型訓練出來的。」這是令人警醒的事件，那就是：機器人的安全，並不是只靠關掉遙控器就解決的問題；當模型本身被操縱了，而操縱模型的可能只需要一張看起來不起眼的傳單，因為這麼做就可以達到操縱機器人的目的了。

VicOne Lab R7訓練的機器狗，看到美女的照片，前肢會左右畫一個半邊的心型，組成一個心，對美女表示喜歡之意。 照片來源：臺灣資安大會提供

VicOne Lab R7測試的機器狗，在美女照片上放上內含攻擊指令的傳單，機器狗掃描到傳單內容後，原本看到美女「比心」的動作，就會重新推論為「出拳」。 照片來源：臺灣資安大會提供

更清楚看見，攻擊者如何將內含攻擊指令的傳單內容，如何放置在美女照片上，讓機構口接收掃描到相關的攻擊訊息。 照片來源：黃彥棻攝

從提示詞注入到AI指令劫持，機器人如何被環境文字操控？

要理解這張傳單為何如此危險，我們必須先理解AI機器人的決策架構。鄭奕立解釋，AI機器人的決策由三個環節組成：感知（看到什麼）、理解（判斷其意義）與行動（執行什麼）。

其中，VLA模型的工作，是將視覺輸入轉換為語義判斷，再由語義判斷驅動動作輸出。在這條決策鏈中，負責「理解」的那一層，本質上就是大型語言模型（LLM）或視覺語言模型（VLM）的運算結果。

語言模型的本質是高度服從語言指令，這讓它既強大，也相對脆弱。當環境出現帶有命令語意的文字時，模型可能將其解讀為有效指令，即使那段文字只是傳單上的視覺資訊，甚至是機器人的主人從未下達過的相關命令。

這正是資安界所稱的提示詞注入攻擊（Prompt Injection）在物理世界中的延伸形式，針對AI機器人的版本，則有個更具體的名稱：AI指令劫持（Command Hijacking against embodied AI，CHAI）。

攻擊者若要完成這類攻擊，作法其實並不複雜。第一步是研究目標機器人採用的AI模型。由於機器人產業大量採用開源模型，其架構與訓練方式往往都是公開資訊。

第二步則是利用AI尋找AI的盲區，自動化測試各種圖片與語句組合，並根據模型輸出結果持續調整，直到找到能夠觸發異常判定的輸入組合。

第三步則是將這些盲區製作成現實世界的攻擊載體，例如海報、廣告文字或貼紙等，使機器人在毫無察覺的情況下，執行攻擊者預先設計的行為。

鄭奕立表示，相較於純粹的數位資安威脅，機器人的AI指令劫持更難防範，因為人們無法控制機器人視野範圍內的所有環境輸入。

例如，未來家中的機器人看到報紙廣告上的一段文字，人類看來或許毫無異狀，對機器人而言卻可能是一道攻擊指令；當這種情況發生時，家中成員便可能在毫不知情的情況下陷入危險。

從硬體到模型，機器人面臨的五大資安攻擊面

AI模型被操縱，只是機器人資安風險中的一層。鄭奕立以過去18個月的真實資安事件為基礎，拆解出機器人面臨的五大風險來源。

首先，物理實體層面是最直接的入口，而機器人本體上的各種實體埠口、電子元件，只要能接觸到，就可能成為滲透起點。

過去18個月已出現有文獻記載的中國機器人後門事件，而目前AI機器人最廣泛採用的運算平臺Nvidia Jetson，也出現兩個重大等級的CVE漏洞，分別涉及開機流程的權限提升，以及隨行運算模組的安全問題。

其次，感測器層面的風險，這是源自機器人用來感知世界的各類傳感設備，包括：攝影機、麥克風、雷達、GPS，每一個感測介面都是潛在的欺騙目標，容易受到惡意干擾或欺騙，進而讓機器人對環境產生錯誤感知。

這個層面的威脅在航空領域已造成可見影響，像是GNSS訊號干擾使荷蘭航空班機導航出現異常，GPS欺騙（GPS spoofing）攻擊波及印度多個機場超過800個航班，駕駛艙GNSS訊號混淆事件也被CNN報導。

鄭奕立表示，值得警惕的是，感測器層面的攻擊事件目前幾乎沒有對應的CVE漏洞記錄，這意味著業界對於此類風險的系統性防護，幾乎還是空白。

第三，AI模型層面，也就是Demo展示的那一層，是目前最新興、也最難防範的攻擊維度。攻擊者可針對模型弱點下手，干擾甚至操縱機器人的決策；在機器人AI的決策架構中，任何能影響模型語義理解的輸入，都是潛在攻擊面。

過去18個月以來，AI指令劫持（CHAI）相關的攻擊研究已出現多個里程碑。在2025年7月，由康乃爾大學（Cornell University）維護的免費學術論文預印本平臺arXiv，上面就有人發布系統性的Prompt Injection 2.0研究框架；同年9月，AI指令劫持（CHAI）攻擊模型正式被提出；2026年2月，更具針對性的CHAI v2誤導文字攻擊方法被揭露。鄭奕立指出，模型層面同樣缺乏CVE追蹤體系，防護的建立幾乎需要從零開始。

第四，軟體與雲端應用層面是漏洞記錄最密集的層面，像是機器人的作業系統、驅動程式、應用軟體與中介軟體，都是攻擊者熟悉的目標，若這些軟體組件存在已知漏洞或後門，攻擊者可取得未經授權的控制權。

廣泛應用於機器人通訊的DDS中介軟體，在2025年11月單次被揭露13個CVE漏洞；ROS 2機器人作業系統的供應鏈攻擊概念驗證也在同月被公開；Unitree（中國宇樹科技）機器人被發現將資料回傳境外伺服器，並在2026年2月揭露多個遠端程式執行漏洞；中國Ecovacs（科沃斯）家用機器人系列同樣出現OTA（Over-the-Air）更新機制的漏洞，讓攻擊者得以在更新流程植入惡意程式。

最後，鄭奕立表示，無線通訊層面是過去18個月CVE記錄最多的層面，累計達8個已登錄漏洞。這包括機器人對外連線的所有無線介面——藍牙、WiFi與遙控通訊協定——都可能成為攻擊途徑，從攔截未加密連線，到利用未妥善配對與金鑰管理的近距離無線通訊等。

在2025年下半年，資安研究人員已公開揭露UniPwn嚴重資安漏洞，透過低功耗藍牙（BLE）漏洞取得宇樹科技（Unitree）機器人的root權限，影響範圍包括四足機器人（如Go2、B2）及人形機器人（如G1、H1）。

另外，廣泛應用於無人機（UAV）與地面控制站之間進行通訊的輕量級協議MAVLink，出現高危險CVE漏洞；開源飛控系統PX4也被發現，存在無需身分認證（no-auth）即可連接的漏洞，可讓任何處於通訊範圍內的攻擊者都能直接取得控制權。

這五個層面疊加起來，構成一個從感測器到電路板、從模型到雲端幾乎無處不暴露的攻擊曲面。鄭奕立說：「機器人不像電腦，電腦被攻擊，你可以執行還原（Restore）；機器人被攻擊，它的手可能已經傷到人了。」

從汽車到機器人，VicOne的底氣從何而來？

VicOne於2022年從趨勢科技分拆獨立，初創之時切入臺灣ICT產業相對陌生的市場：車用資安。當汽車走向軟體定義車輛（Software-Defined Vehicle，SDV）與連網汽車的過程中，車上的電子控制單元、車載網路、OTA更新系統到雲端連接，每一個環節都是潛在攻擊面，且軟硬體深度整合的特性讓純軟體資安廠商難以切入。

鄭奕立指出，VicOne在這個領域建立旁人難以複製的技術縱深，包括全球前20大乘用車品牌中，有7個採用VicOne的解決方案；三年累計發現174個汽車零時差漏洞，使用Anthropic前沿AI技術挖掘漏洞，讓VicOne成為這個垂直領域的全球研究領導者。

鄭奕立表示，VicOne從車用資安進入物理AI資安這個幾乎還沒有人系統性建立的領域，背後的底氣來自一個關鍵發現：車用資安與機器人資安，底層軟硬體架構高度重疊，大概有八成是一樣的。

例如汽車使用的CANBus通訊協定，同樣被應用於機器人控制系統；車用DDS中介軟體也被機器人採用；甚至高階車輛使用的TSN時間敏感網路，部分高階機器人也開始導入。「我們其實很幸運，用四年把軟硬體結合的技術弄得非常好，接下來做機器人，根本就是同一套邏輯。」他說。

正是基於這個判斷，VicOne成立了Lab R7。這個研究實驗室的工作方式，與一般資安研究機構的最大不同，在於它不只是分析已知漏洞，而是真實購入各類機器人，自行訓練模型，從攻擊者的角度去測試這些模型的邊界，再從防禦者的角度建立對應的保護機制。

VicOne Lab R7也展示基於Nvidia Isaac Sim的模擬測試環境，讓資安測試得以在虛擬空間中進行——研究人員可以選取不同品牌與形態的機器人模型，模擬各種攻擊情境，觀察AI模型在異常輸入下的反應，行為異常時即時標記。

鄭奕立表示，這個方法最大的價值在於成本結構的改變，因為一臺機器人要在外面實體做測試，成本非常高；但若可以在模擬環境做測試，就可以讓機器人出場的品質更好，而且是成本更低。

臺灣機器人服務要落地，必須同步先做好資安

對於臺灣的機器人產業而言，要讓機器人可以在產業領域落地提供服務，資安就是關鍵因素。

以帝濶智慧科技（DeCloak Intelligences）的四足自主巡邏機器狗為例，由於巡邏機器狗會在場域持續移動，鏡頭所及範圍內的人員都可能被拍攝，因此「去識別化」成為機器人AI極為重要的一環。

帝濶的核心技術是自主研發的「隱私強化AI」，其運算架構能在本地端完成影像辨識與決策，不需將原始影像上傳雲端，從源頭切斷資料外洩的可能。有了這個設計，讓帝濶的自主巡邏系統得以進入醫院、展覽館、校園與機場這類對隱私要求極高的場域，而不必在效能與合規之間做出妥協。

VicOne與帝濶的合作，是將資安防護與隱私保護整合成一套完整方案，確保自主巡邏系統在面對資安威脅時，敏感資料不會因攻擊、操控或系統弱點而外洩。

帝濶總經理鄒耀東表示，公共與敏感場域的客戶在導入自主巡邏系統時，隱私、合規與行為穩定性必須同步被驗證，而不是出事後才補救，與VicOne的合作正是帝濶對客戶的一項具體承諾，讓每一套部署上線的系統都是經過驗證、可預期、可信賴的。

長聯科技的醫療AI機器人「愛寶」則代表著另一種路徑。「愛寶」以生成式AI與大型語言模型為核心，能理解醫護語境、協助病患衛教諮詢、執行院內任務遞送，目前已實際部署於中部某醫學大學附屬長照中心，在走廊上行走、與病患互動。

VicOne與長聯科技的合作，聚焦協助愛寶符合歐盟網路韌性法案（Cyber Resilience Act，CRA）的法規要求，同時保護醫療AI機器人上的AI模型免受對抗性攻擊。

長聯科技商務營運總監蔡述先強調，醫療與長照場域需要高度穩定、可靠且合規的AI服務，透過與VicOne的合作，希望讓醫療AI機器人在實際場域中更安心地被部署與使用。

鄭奕立表示，VicOne和這兩個臺灣機器人業者合作，也證明資安不是機器人落地之後才需要補足的功能，而是從設計端（Security by Design）就必須一起考量的基礎建設。

長聯科技的醫療機器人愛寶，透過與VicOne的合作，主要是要符合歐盟網路韌性法（CRA）的規範。 照片來源：臺灣資安大會提供

機器人從一個口令一個動作，變成能跨場景做任務

鄭奕立表示，過去12個月以來，機器人AI模型發展速度飛快，同時帶動機器人資安威脅的緊迫性。

2025年4月，Physical Intelligence的機器人AI模型π0.5，讓機器人從以往換個地方就不會做事的情況，首次不必事先看過環境，也能理解並完成任務，這也是通用型機器人（General Purpose Robotics）的重要里程碑。

同年6月，Meta FAIR的V-JEPA 2以超過百萬小時的網路影片訓練出潛在世界模型（World Model），讓機器人從過去「看見才反應」，進步到「看見後能預測」，不僅動作更加流暢，也讓機器手臂在跨實驗室環境中，面對完全未訓練過的零樣本（Zero-Shot）任務時，仍可達到八成的取放成功率，代表機器人已具備一定程度的舉一反三能力。

同年7月，Skild AI的Skild Brain，讓單一模型能同時驅動四足機器人、人形機器人、機械手臂與自走車底盤，改善以往每種機器人都要獨立開發各自模型的情境。

進入2026年，Google DeepMind的Gemini ER 1.6搭載空間推理能力（Spatial Reasoning），會知道哪裡可以走、哪裡有障礙及如何繞路等。Boston Dynamics的Spot機器狗搭載Gemini ER 1.6，被用於石化廠、電廠等工廠巡檢，負責讀取各種壓力表、溫度表和液位計等，而其儀表讀數準確率高達98%，表示機器狗已能接近人類巡檢員能力。

而Physical Intelligence的π0.7，則實現了組合式泛化（Compositional Generalization）——機器人能自行混合既有技能，完成從未見過的新任務，這是最重要的突破。

過去一年的機器人AI模型的發展，從以往「只能執行預先編寫流程的自動化設備」，逐步演進為：具備世界理解、空間推理、技能遷移與自主學習能力的通用實體AI（Physical AI）；透過這些「機器人基礎模型（Robot Foundation Model）」，讓機器人真正具備跨場景、跨任務、跨機體的通用智能。

四大基礎設施生態系成形，誰將主導機器人時代？

由於大多數機器人業者不會從零開始建構所有技術能力，而是直接採用NVIDIA的Jetson與Isaac平臺、Google的機器人AI模型、Qualcomm的邊緣AI處理器，以及Hugging Face的開源模型與資料集等既有生態系資源，藉此加速產品開發與商業化進程。

而這些支撐新一代機器人發展的產業生態系與基礎設施的業者，被稱為：Robot Infrastructure Providers（機器人基礎設施供應商）。這些進展的背後，是四大生態系的基礎設施支撐。

Nvidia透過機器人開發平臺Isaac，讓開發者能先在虛擬環境中訓練機器人，然後部署至實體設備；再搭配專為AI運算、機器視覺與自主導航設計的Jetson模組，打造出全球最成熟的機器人開發平臺之一，幾乎所有機器人新創都能直接採用，中國更有約五成機器人使用其技術。

AI大腦Gemini Robotics，建立在Google DeepMind的Gemini模型之上，其多模態模型，不只可以理解文字，還能理解：圖像、聲音、空間和動作，已與Boston Dynamics的機器狗Spot整合，目標就是做到：讓任何機器人都能共用同一套智能核心。

相較於Nvidia偏向高性能、高功耗和高價格，Qualcomm以邊緣AI晶片主打中階市場，強調低功耗、低成本和大規模部署，因為未來很多服務型機器人，並不需要超級強大的AI，更重視電池續航和成本控制。

Hugging Face則代表開源機器人生態系，藉由提供開源模型、資料集與機器人開發框架，協助研究機構、新創團隊乃至個人開發者快速建構機器人系統，讓具備複雜任務能力的機器人不再是大型企業的專利，進一步降低機器人開發的技術與資源門檻。

以現在的機器人產業競爭來看，已經不只是比誰能造出一臺機器人，而是在比誰能建立最完整的「AI模型＋晶片＋開發工具＋開源社群」生態系。鄭奕立認為，未來能主導機器人市場的企業，很有可能不是製造機器人的公司，而是掌握底層平臺與生態系的基礎設施供應商。

當2022、2023年ChatGPT 3.5推出時，大家突然發現AI技術真的可以做到、可以大量普及。鄭奕立說：「而現在機器人發展已經到了一個類似的節點——模型成長已經到了快要起飛的時候。」

技術快速演進的結果，是機器人部署速度持續加快；而部署速度愈快，也意味著每一個尚未解決的資安問題，都將更快速地進入真實場域，走向真實的人群。

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微軟Secure Boot舊版憑證2026年陸續到期，紅帽提醒RHEL用戶更新韌體信任資料庫

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176561

開源軟體與企業Linux業者紅帽（Red Hat）6月10日提醒，微軟安全開機（Secure Boot）機制使用的多張2011年版簽章憑證，將於2026年陸續到期，企業應確認UEFI（Unified Extensible Firmware Interface）韌體中的Secure Boot資料庫（db）是否已納入2023年版憑證，以確保後續可取得開機安全相關更新。若系統韌體的Secure Boot 資料庫（db）沒有包含2023年版憑證，未來可能無法啟動新的開機元件。

Secure Boot是UEFI韌體的安全機制，用來驗證開機元件的數位簽章，防止未受信任的bootkit或rootkit在作業系統啟動前載入。在安全開機進行的過程中，裝置製造商會將已知的公開憑證註冊至其韌體中的安全開機資料庫，以Red Hat Enterprise Linux（RHEL）為例，安裝時會啟動名為shim的小型第一階段開機載入程式，shim會驗證後續的應用程式，並僅允許同樣完成正確簽署程序的應用程式執行，而紅帽提供的shim內嵌一個或多個專屬於RHEL的公開憑證，有了這些憑證，可允許後續階段進行開機：包括GRUB開機載入程式、系統核心、統一核心映像（UKI） 等。若這個信任鏈中的任何元件未經正確簽署，開機程序將無法繼續。

所謂的shim，是指Linux發行版為了相容UEFI Secure Boot而設計的「過渡式（bridge）」第一階段開機程式。在大部分電腦上，UEFI韌體內建信任的是微軟的Secure Boot憑證，而不是各家Linux發行版的憑證。因此 Linux社群想要在不要求使用者手動關閉Secure Boot的情況下開機，就需要被微軟簽署過的小型程式，而shim是由微軟的Secure Boot憑證簽署的元件，當微軟停止使用2011憑證簽署新的shim後，Linux發行版必須改用新的2023憑證。

微軟於5月更新Secure Boot憑證支援說明，包括Microsoft Corporation KEK CA 2011、Microsoft UEFI CA 2011，以及Microsoft Windows Production PCA 2011等憑證，將分別於2026年6月至10月到期；對應的新憑證包括Microsoft Corporation KEK 2K CA 2023、Windows UEFI CA 2023，以及Microsoft Option ROM UEFI CA 2023。

微軟表示，未更新至2023年憑證的Windows裝置仍可正常開機並接收一般Windows更新，但未來將無法取得Windows開機管理程式（Windows Boot Manager）、Secure Boot資料庫與撤銷清單等開機程序信任鏈相關更新，也可能無法部署開機層級漏洞的防護措施。

紅帽則提醒RHEL用戶，微軟自2025年10月起，以2011年與2023年兩組金鑰簽署Linux開機載入器shim，分別為Microsoft Windows UEFI Driver Publisher（2011年憑證），以及Microsoft UEFI CA 2023（2023年憑證）；但2026年6月之後，新版shim將僅以2023年金鑰簽署。Red Hat已為受支援的RHEL 9與RHEL 10提供雙簽署shim，RHEL 8也預計於2026年6月取得更新。該公司建議管理員更新韌體中的Secure Boot資料庫，以及shim元件，但不應移除或撤銷2011年憑證。

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ServiceNow公布安全事件初步調查，稱資料查詢活動可能來自研究人員

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176559

企業雲端工作流程平臺業者ServiceNow於6月上旬傳出安全事件，先前有網友在Reddit轉貼的ServiceNow客戶支援公告指出，未經身分驗證的使用者疑似可在特定情況下透過API端點，查詢部分客戶執行個體的資料，6月5日ServiceNow表示，已對代管客戶執行個體套用安全更新。

ServiceNow於6月10日發布安全公告說明，多名客戶於6月3日至4日轉交漏洞獎勵計畫通報，內容涉及一項可能讓未經身分驗證使用者存取ServiceNow執行個體資訊的安全問題，且與4月22日提交至ServiceNow漏洞獎勵計畫的保密通報相似。該公司調查後發現，部分客戶執行個體自6月2日起出現尚不明活動，且曾遭成功查詢；ServiceNow已通知觀察到相關活動的客戶，並部署安全更新協助保護客戶環境。

6月7日，兩名資安研究人員也向ServiceNow漏洞獎勵計畫提交報告。ServiceNow表示，根據截至目前的調查，該公司認為觀察到的活動可能與資安研究人員有關，或客戶自行進行的安全研究，而非已確認的攻擊者入侵。研究人員則向ServiceNow表示，相關活動僅用於安全研究，未截圖、使用或保留任何成功查詢所得資料。

資安媒體SC Media也引述多名資安業者看法，提醒企業不宜因ServiceNow初步認為異常存取活動來自研究人員，就降低對事件影響的評估。企業仍需釐清哪些資料曾可被查詢，透過記錄確認實際影響範圍，並主動聯繫供應商的業務或技術支援窗口，確認自身環境是否受到影響。

ServiceNow表示，緩解措施已完成部署，但調查仍在進行中，後續將視需要提供更新。

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Oracle PeopleSoft零時差漏洞遭駭客組織ShinyHunters積極利用

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176558

Oracle於6月10日警告企業應用系統平臺PeopleSoft PeopleTools存在重大漏洞CVE-2026-35273，呼籲用戶應立刻採取行動緩解風險，雖然沒有說明漏洞是否已遭到利用，然而時間點與ShinyHunter聲稱的攻擊行動相當接近，很容易讓人聯想這些駭客利用的零時差漏洞，就是CVE-2026-35273，如今有資安研究團隊證實此事。

Mandiant與Google威脅情報團隊（GTIG）公布調查結果，他們於5月27日至6月9日，看到ShinyHunters（UNC6240）積極針對Oracle PeopleSoft應用系統基礎設施入侵及勒索的活動，過程中利用了CVE-2026-35273。兩個團隊察覺掃描與利用漏洞的活動後，向全球超過100個可能成為目標的組織通報此事，這些組織大部分位於美國，68%是高等教育組織。攻擊者會架設代管自己的MeshCentral代理程式，並偽裝成合法雲端服務的端點，用途是執行管理員級的命令查詢，並部署橫向移動與從事破壞的指令碼。

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貝佐斯AI新創Prometheus募資120億美元，瞄準工程與製造AI

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176557

由亞馬遜（Amazon）創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）共同創立的AI新創Prometheus週四（6/11）宣布完成120億美元B輪融資，公司估值達410億美元。參與投資者包括摩根大通（JPMorgan Chase）、貝萊德（BlackRock）、高盛（Goldman Sachs）、DST Global、Arch Venture Partners及貝佐斯本人。

Prometheus由Jeff Bezos與Alphabet旗下生命科學公司Verily共同創辦人Vik Bajaj於2025年創立，兩人共同擔任執行長。Prometheus將自身定位為「實體經濟的AI」（AI for the Physical Economy），希望利用人工智慧協助工程師設計、開發及製造各類實體產品，涵蓋機器人、噴射引擎、藥物及資料中心等應用領域。

該公司長期維持低調運作，直到本週才透過Axios與CNBC專訪首度對外公開募資與業務進展。Axios率先披露Prometheus完成120億美元B輪融資、估值達410億美元；CNBC則在舊金山總部專訪貝佐斯與Bajaj，進一步揭露Prometheus正在開發協助工程師設計與製造實體產品的AI工具。

貝佐斯表示，Prometheus的目標是打造「Artificial General Engineer」（AI通用工程師），利用AI縮短產品從構想到量產的開發週期。目前聚焦於原型設計（Prototyping）與量產前製造（Pre-production Manufacturing）階段，希望透過AI協助工程師快速產生設計方案、優化製造流程及提升研發效率。貝佐斯認為，相關工具未來可望將工程開發速度提升10倍以上。

成立不到一年的Prometheus目前約有150名員工，迄今已募得超過180億美元，貝佐斯說，這是他現階段投入最多時間的新事業，新資金將主要用來擴充運算能力與研發AI模型。

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Oracle針對PeopleSoft重大漏洞提出警告

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176556

6月10日Oracle發布資安公告，可用於人力資源管理、財務與供應鏈管理、校務系統、客戶關係管理等領域的企業應用系統平臺PeopleSoft PeopleTools，存在重大等級的資安漏洞CVE-2026-35273，未經身分驗證的攻擊者可遠端利用，一旦成功，就有機會導致遠端程式碼執行。該漏洞影響8.61與8.62版PeopleSoft Enterprise PeopleTools，PeopleSoft Enterprise Applications用戶也可能受影響。

不過，CVE-2026-35273是否已遭到利用，該公告並未進一步說明，僅呼籲用戶應立即採取行動緩解弱點。由於其修補可用性（Patch Availability）文件僅有Oracle用戶能夠存取，該公司是否已發布修補程式，外界不得而知。

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【臺灣資安大會直擊】當數位信任躍升企業戰略核心，國際電腦稽核協會推動以DTEF框架落實韌性與企業治理

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176548

隨著數位科技深度滲透社會，數位信任已成為企業維繫營運與競爭力的重要條件。國際電腦稽核協會（ISACA）臺灣分會副會長陳政龍在2026臺灣資安大會，針對管理階層如何促進數位信任進行深度剖析，並介紹ISACA近年推動的「數位信任生態系框架」（Digital Trust Ecosystem Framework，DTEF），帶領產業重新思考數位信任架構下的治理思維。

促進數位信任，管理階層可優先掌握五大原則

數位信任已成當代社會的基石，陳政龍強調，在未來的企業營運中，使用者的信任將成為最重要的核心資產。對於企業董事會與管理高層而言，這將是不容輕忽的核心課題。

何謂數位信任？陳政龍指出，就是在數位生態系統中，提供者與消費者之間對於彼此關係、互動與交易完整性的信心，這將涵蓋人員、組織、流程、資訊與技術等面向。而要建構一個可信賴的生態系統，從消費者角度來看，主要考量六大因素：品質、安全與隱私、可靠性、道德和誠信、透明與正直，以及信心。

因此，對於治理機構的高階管理層而言，促進數位信任需要重視的層面不少，除了財務成本與風險控管，更需考量如何透過信任增強顧客關係、強化商譽與品牌忠誠度，即使發生負面事件，若企業處理得當並展現透明度，依然能維持甚至提升信任。而且，企業內部還要優化業務流程，強化安全性與合規落實，縮短事件反應時間，並且持續學習與成長。

如何實踐是企業組織關注的重點，陳政龍指出，數位信任的關鍵在於「組織文化的形塑」與「確保合適的工具已啟用」，而非單純的技術問題。他將數位信任的五大原則歸納為兩大層面：首先，董事會應承擔「系統化思維、風險治理、認知意識」三大職責，致力於將數位信任融入現有的隱私與資安框架，避免疊床架屋；其次，董事會則期望管理階層採用「適切的框架」與落實「風險管理」，以確保治理方針能有效轉化為執行力。

解析DTEF框架，從4大節點6大領域出發

為了落實董事會對「適切框架」的期望，ISACA提出的DTEF框架成為企業建構數位信任的重要指南，且其設計強調與現有框架結合使用，以避免框架過載的管理負擔。

在深入應用DTEF之前，陳政龍強調，企業必須先釐清四個重要觀念：（一）DTEF的建構具有整體性，任何環節的異動都可能影響其他部分；（二）DTEF是基於組織特定的價值觀、使命、願景及目標而設定，因此企業不應直接複製套用；（三）將數位信任定位為企業級議題，不應僅將其視為IT、資安或隱私議題，而應是整個企業關注的核心；（四）深入了解業務背景，並明確界定數位信任的重要性與能見度。

究竟DTEF框架的模型架構為何？根據陳政龍展示的框架圖示，我們可以看出該框架是如何將抽象的信任概念，轉化為具體的運作邏輯。

具體而言，DTEF模型是由四大節點構成核心，涵蓋人員、流程、技術、組織，並由六大領域作為節點之間的連結，包括文化、新興態勢、賦能與支援、人為因素、指導與監督、架構。

為了讓框架能精準落地，DTEF拆解出具備操作性的層級體系，涵蓋領域（Domain）、信任因素（Trust Factor）、實踐（Practice）、活動（Activity）與成果（Outcome）。陳政龍對此說明，IT技術與設備只是DTEF層級中最根本的節點，接下來要做的事情還很多，要透過領域的界定與信任因素的納入，經過實踐與驗證後，才能產出成果。

此外，陳政龍亦點出「文化」在信任治理中的關鍵地位，並藉此說明DTEF提供的實體層級控制項極為精細。他以「CU.01.01識別和評估文化」為例，當中將進一步細分一般性控制、關鍵績效指標（KPI）、關鍵風險指標（KRI）以及與其他領域的關聯，確保管理動作能精準對接組織現況。

至於框架實施方面，DTEF採行五大階段的循環運作模式：從瞭解業務環境、瞭解數位環境開始，進而制定數位信任策略，以及計畫並實施數位信任，最後則是監控、衡量與改善。

面對當前的AI浪潮，陳政龍還提到，可運用DTEF框架來實現值得信賴的AI，將AI的設計、開發與部署流程與DTEF框架結合，並納入AI風險登錄，協助組織以全面性的方式來規畫AI專案。

在描繪DTEF框架的樣貌之餘，陳政龍亦強調，韌性是DTEF框架中的核心原則之一，在遭遇資安攻擊、資料外洩、系統故障等重大干擾時，組織必須具備快速恢復與持續運作的能力，甚至在危機中強化自身競爭力。

透過DTEF可協助組織預先規畫「最壞情境」，導入一套系統化的回應機制與復原實務，讓組織不僅能快速修復損害，更能持續進化、強化對未來威脅的抵抗力。

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從ATM到自駕車，ISACA點出為何數位信任企業治理熱門焦點

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176552

數位信任（Digital Trust）已不再僅是資安防護的附屬品，而是企業維繫營運與品牌價值的核心資產。在2026臺灣資安大會中，ISACA臺灣分會副會長陳政龍特別強調，數位信任的熱度之所以持續攀升，是因為它直接關乎提供者與消費者在數位生態系統中的互動品質。

陳政龍首先引用全球知名信任議題專家Rachel Botsman的觀點，指出「信任是對未知建立一種有信心的關係」。他舉例，1967年首臺自動櫃員機（ATM）的問世，解決了非營業時間的提款需求，使大眾對銀行的信任成功轉化為對機器自動化邏輯的信賴；時至今日則有無人自駕車的發展，使用者從最初的疑慮，到觀察機器自動轉彎避障後的放鬆，體現人類對數位科技從未知走向信賴的心理轉變。

然而，數位信任的建立雖需長期積累，瓦解卻往往在轉瞬之間。陳政龍透過三個層面的案例，深度解析數位信任的脆弱性：

首先，資安業者CrowdStrike在2024年因產品更新疏忽，引發全球大規模IT故障，這起事件突顯供應鏈信任關係的脆弱；其次，英國工程顧問公司Arup的香港子公司遭遇Deepfake視訊會議詐騙，會計人員在會議中見到的公司主管與聽到的聲音皆與真人無異，最終導致兩億港幣的巨額損失，這顯示當視覺與聽覺皆能被完美模擬時，遠端身分的信任根基已然動搖。

最後則是北捷導入AI客服系統的案例，該系統遭網友刻意引導，轉而利用其運算資源撰寫程式，甚至以安全理由騙過基本控制。這類AI客服系統偏離原用途的狀況反映出，在推動AI轉型時，治理與控制必須與功能開發同步進行，否則技術帶來的便利，隨時可能轉化為數位信任的危機。

陳政龍強調，上述案例皆顯示技術帶來的便利，隨時可能演變為數位信任的危機，躍升為企業營運中不可忽視的核心風險。在AI與數位化浪潮的驅動下，傳統的「安全防護」僅是基礎，建立「數位信任」才是真正的競爭力所在。他舉例，ISACA近年提出「數位信任生態系框架」（Digital Trust Ecosystem Framework，DTEF），也是聚焦數位信任而來，期望透過系統化的治理架構，幫助企業組織重新思考數位信任架構下的治理思維。

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Waymo推出訂閱會員服務Waymo Premier

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176555

自駕計程車業者Waymo周四（6/11）發表全新訂閱會員方案Waymo Premier，鎖定經常使用Waymo自駕叫車服務的重度用戶。目前Premier採邀請制，會員每月支付29.99美元後，即可享有優先派車、搭車回饋、搶先體驗新城市服務及免費取消行程等專屬權益。

現階段Premier會員可享有4項主要福利，首先是優先派車，會員可獲得優先車輛配對資格，縮短等待時間；其次是搭車回饋，每趟行程可獲得10%的Waymo Cash回饋，繁忙時段回饋比例還可能進一步提高。此外，會員可在Waymo拓展至新城市時搶先取得使用資格，並享有每月最多5次免費取消行程的彈性。

Waymo表示，該方案是根據用戶回饋所設計，希望為最常使用Waymo服務的乘客提供更穩定且具價值的搭乘體驗。Waymo Premier初期將開放給舊金山、洛杉磯及鳳凰城部分受邀用戶使用。Waymo表示，會員資格可跨城市適用，未來隨著服務範圍持續擴張，也將逐步開放給更多支援Waymo App的城市乘客。

Waymo現為美國自駕計程車市場商業化程度最高的業者之一，迄今已在舊金山、洛杉磯、鳳凰城、奧斯汀及亞特蘭大等城市提供商業化自駕叫車服務，每周約提供50萬趟付費服務。此次推出訂閱會員方案，也顯示Waymo除了持續擴大營運規模之外，開始嘗試透過會員制度提高用戶黏著度，並建立更穩定的經常性收入來源。

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Apple釋出Mac專用容器工具Container 1.0，強化長駐型Linux環境管理

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176551

Apple釋出Mac用容器工具Container 1.0，該命令列工具以Swift撰寫，可在搭載Apple Silicon晶片的Mac上建立與執行Linux容器。新版加入可保留狀態的Linux環境管理功能，讓開發者能在Mac上保留較固定的容器執行環境，並改善設定、輸出格式與檔案傳輸等日常操作。

Container是Apple在WWDC25期間公開的工具，底層使用Apple另一套Swift容器技術套件Containerization，處理低階容器、映像檔與程序管理。該工具支援OCI相容容器映像檔，開發者可從標準容器映像檔登錄庫拉取並執行映像檔，也能將建立好的映像檔推送至登錄庫，供其他OCI相容應用程式使用。

在Mac上執行Linux容器，通常需要先啟動Linux虛擬機器，再把多個容器放在同一個環境中。Apple的Container專案採取不同做法，會替每個容器建立獨立的輕量虛擬機器，讓容器之間有較清楚的隔離，也只把必要的主機資料提供給對應的容器使用，因此Mac能以較接近原生工具的方式執行Linux容器，同時維持虛擬機器層級的隔離。

新版增加容器機器（container machine）功能，讓開發者建立可保留狀態的Linux環境，相較於一般Container執行工作負載時建立的暫時性VM，容器機器保留檔案系統，並可停止後再啟動，適合固定開發環境、測試服務或反覆執行相同工作流程。新版也改用TOML格式設定檔，取代原本透過系統屬性命令管理設定的方式。

Apple也整理多項命令輸出，讓容器、映像、網路與儲存空間的查詢結果更容易被自動化工具讀取。新版加入主機與容器之間的檔案複製命令，方便開發者把檔案放進容器，或從容器取回執行結果。

Container使用條件有明確限制，需要搭載Apple Silicon的Mac，主要支援目標是macOS 26，因為工具使用該版本新增或強化的虛擬化與網路能力。官方提到，macOS 15雖可執行，但功能受限，包括容器之間無法透過虛擬網路通訊，部分網路命令也不能使用。記憶體管理方面，macOS底層虛擬化機制對動態回收記憶體的支援仍有限，要是長時間執行多個高負載容器，可能需要重新啟動容器來釋放記憶體。

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Google發布Chrome 149更新，修補近30個弱點

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176554

6月11日Google發布電腦版與Android版Chrome 149更新，總共修補28個資安弱點，其中有5個為重大等級，用戶應儘速升級至149.0.7827.114或149.0.7827.115版修補。值得留意的是，此為Google在一週內第二次發布更新，距離上次更新只有3天，相當罕見。

從漏洞的類型來看，記憶體相關的弱點占多數，其中又以記憶體釋放後再存取使用（Use After Free）有12個最多。未受信任輸入驗證不充分的弱點居次，有5個。

這次修補的5個重大漏洞，分別存在於Core、DigitalCredentials、Accessibility、GPU，以及WebMIDI元件，被登記為CVE-2026-12007、CVE-2026-12008、CVE-2026-12009、CVE-2026-12010、CVE-2026-12011，雖然Google沒有透露風險評分，但根據漏洞管理解決方案公司Tenable的資料庫，僅有CVE-2026-12007的CVSS評分為8.8，其餘4個都是達到9.6分的高危險漏洞。

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