90天完成AI治理起手式，Check Point資安長教你用5個步驟搞定

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176644

隨著企業導入AI速度越來越快，開始將更多工作搭配或交由AI處理，責任歸屬的認定可能出現混亂，換言之，一旦發生意外狀況，可能大家並不清楚相關責任該由誰承擔，因為這牽涉到企業AI治理的缺失，Check Point亞太及日本區資安長 Jayant Dave最近來臺介紹一套能快速理解與實施的框架，這是他參考NIST與ISO兩大標準組織的相關框架，以及雲端控制指標（AI 模型大多部署於雲端環境），用商業語言加以簡化而成，區分為5個步驟、3個實施階段，而且能在90天完成。

他這麼做是為了幫助大家輕鬆理解AI治理的意涵，因為上述3種分析模型對多數企業而言過於複雜，尤其是中小型企業，而非試圖築起高牆，企業若能依此概念實踐AI治理，就能同時符合 ISO與NIST的 標準，以及雲端控制指標。Jayant Dave表示，企業面對AI風險管理需求的框架，通常採用NIST AI RMF或ISO/IEC 23894作為治理整體AI風險的基準，再將CSA AICM疊加上去，因為它專門處理雲端 AI 部署的特定安全控制需求，而上述的雲端控制指標是指與CSA AICM一致的CSA STAR for AI認證。

AI是一把雙面刃，想要妥善控管面臨多種挑戰

目前AI的實際使用方式與成效是一體兩面，若能妥善管理，它能使很多事物變得更美好，相反地，則可能釀成災難。Jayant Dave表示，所以，我們站在哪一面，就顯得格外重要，舉例來說，在銀行業任職16年的他，曾見過AI在詐欺偵測的表現遠勝以往，但也體認到人類已難以精準辨識深偽（Deepfake），須靠AI協助達到更精準地偵測；而在生產製造領域中，預測性維護至關重要，現有AI模型能妥善管理這些狀況，有助於提升企業營運效能；反之，若缺乏管理，便會陷入影子AI等問題，此外，提示詞（prompt）也是資料外洩的另一個潛在風險點。

以AI治理的角度而言，也可區分為檯面上的已列管AI，以及檯面下的未列管AI（影子AI），Jayant Dave表示，確實存在一般的AI輔助操作（copilots）或資料的AI輔助操作（data copilots）這類企業主動採購或建置的AI系統，然而，現狀是40%至60%的AI系統處於無人治理的狀態，企業並不知道它們在系統環境究竟在做什麼。

造成這種情況的原因主要有四個方面。就已列管AI而言，2025年眾人討論的重點在於，所有AI決策高度依賴「人類介入」（Human in the loop，HitL），但在詐欺偵測應用案例中，重點其實已經不是「人類介入」，而是「AI介入」，而且，靜態治理已無法繼續適用，因為AI模型的演進極為快速。

若從未列管AI的角度來看，回顧過去幾個月以來的IT與商業應用趨勢，所有發展都圍繞著工作流程，而且AI已逐漸融入其中。由於AI的執行與本身的更新速度太快，人類審核與系統運作已經無法跟上模型的動態更新步伐，這些狀況都是我們必須處理的。例如，在當前紅隊演練的應用中，若企業仍採用靜態的評估模式，無論間隔三個月、六個月或九個月的定期評估，都已過時，相反地，我們必須針對更多模式持續、動態地進行評估。

供應鏈風險也是該領域的另一個重要議題，如今相關問題變得更加嚴重，因為AI不僅放大了機會，也放大供應鏈的API 風險，而這正是治理缺口的所在。Jayant Dave表示，2026 年許多攻擊者正針對由AI模型支援的工作流程發動攻擊，而非AI模型，因為AI模型與AI代理已融入我們的工作流程，以支援各個環節，而這些正是遭受攻擊的關鍵領域。

安全、防護、治理容易混為一談，需要釐清差異才能明確分工

想要妥善使用AI，我們往往會關注如何做到安全（Safety）、防護（Security）、治理（Governance），Jayant Dave提醒，我們必須非常清楚理解它們的差異，而且，三者必須環環相扣才能妥善運作，但很多企業尚未充分理解上述區分，混淆的狀況很常見。有些公司雖然將AI治理交由風險長處理，但很多風險長實際上卻在執行資安長的工作。

所謂AI安全，是指AI應該符合商業預期，AI的行為與AI作業模式是否一如預期，涉及幻覺、偏見、對齊等議題的處理，主要負責人員是AI/ML工程與資料科學團隊。

AI防禦側重防禦內外部的敵對者，關注重點在於能否抵禦包括內部與外部的攻擊者，主要負責人員是資安長（CISO）與資安維運團隊。

AI治理正是確保安全與防護能全面運作的關鍵齒輪，涉及權責區分、政策與持續監督的工作，主要負責人員是風險長（CRO）、董事會，以及法規遵循團隊。

面對AI治理的需求，當責（accountability）與監督（oversight）機制，將發揮關鍵作用。Jayant Dave肯定當前臺灣處於非常獨特的地位，首先，臺灣今年1月正式公布並施行的人工智慧基本法，核心就是治理；第二，臺灣既希望採用以歐盟為基礎的模式，也參考以美國為基礎的模式，在這兩者之間，尋求精妙的平衡點，因此，治理是人工智慧基本法後續24個月的調適期發揮作用之處；第三，臺灣不再僅基於安全與防護進行考量，而是著眼於如何全面治理AI架構。

推動AI治理可從5個步驟著手

企業想要實施AI治理，將占比高達40%至60%的影子 AI轉為受管控的 AI，該如何進行？除了研究複雜的框架、ISO 標準及 NIST 準則，再設法規畫與執行解決方案，Jayant Dave提出5個簡單易懂的基礎步驟，而且，現在就可以開始行動，不必等待政府發布AI治理規範

第一步：了解企業正在使用的各種AI應用與服務

關於AI治理的推動流程，Jayant Dave表示，我們需要找到單一的「真相來源」，而這正是關鍵的整合環節。

為了取得企業內部使用AI的唯一的真相來源，他列出下列作法：

（一）透過財務或購買資料，掌握企業已採購並註冊使用的AI；（二）透過IT資產管理與各種資料對齊的方式進行確認；（三）透過AI資安解決方案與網頁Proxy記錄的端點活動，也就是上網行為的使用記錄，了解使用的服務、傳送的資料、流量類型，以識別當中的資安風險；（四）透過訪談業務單位的高階主管，得知使用AI的狀況；（五）透過雲端平臺的稽核，由於許多AI應用都透過雲端平臺提供，因此，可從中了解企業AI的使用方式。

基本上，經由目前部署在系統環境中的控制措施，能告訴你正在使用何種類型的AI，它們還能揭示透過這些AI 模型實際傳遞的具體前後文脈絡。

Jayant Dave表示，一旦我們能正確執行這五項措施，將能掌握90%至95%的AI應用，這將立即成為單一可信來源。經過多家大型企業的概念驗證（POC），企業察覺到正在使用的AI，其實有70%至80%是未知的。因此，只要企業正確執行其中兩項措施，便能揭露「影子 AI」的真相。

第二步：進行客觀的風險評估

找出所有AI系統之後，我們需要將這些AI系統區分到不同的風險類別，知道AI使用相關的風險，並聚焦系統一旦失效時可能產生的衝擊，以及失效發生的機率，得到客觀的評等。

面對任何 AI應用，無論人工智慧基本法所規範的AI或其他 AI，只要涉及關鍵決策，例如醫療保健、重大的信用決策、關鍵的金融基礎設施（交易）等，Jayant Dave認為，當中使用的AI模型都必須具備完全的透明度、當責、人類監督，以及明確的監控機制，都要有完善的真人監督和文件記錄及定期監控，且絕無例外。同時，系統必須配備緊急關閉機制（Kill Switch），以防萬一發生問題，因為能否暫停系統運作，至關重要。他預估，未來幾個月隨著臺灣市場的持續發展，我們將看到更多針對或觸及關鍵基礎架構的AI而制定的法規。

簡而言之，關於影子 AI的顧慮就存在於這些層面的考量，一旦確認有員工正在使用影子 AI，企業就能著手建立五天內完成審批的流程。

當大眾都為Anthropic或OpenAI的AI技術有多麼出色而興奮，Jayant Dave坦言，身為組織的網路安全防禦者，他只關心兩件事：影響程度（impact）與發生機率（likelihood），先前針對任何科技領域與技術都曾這麼做，只要能把上述兩件事做好，就能從保有安全距離（風險評估）的角度來駕馭AI的力量。

換句話說，他特別關注的是：如果系統失效、AI出問題，會造成什麼樣的衝擊？發生的機率有多高？透過這樣的觀點進行分析，我們就可以得到資安風險的評級。

第三步：建立企業的AI風險登記表

關於AI風險項目的確立，相關的作業程序，已經在很多企業採用的治理、風險及法規遵循（Governance, Risk, Compliance，GRC）平臺，實現高度自動化的處理，不再是手動操作。

以風險類型而言，Jayant Dave總共列出7種，並談到目前新增的資料風險與模型風險，他說每個模型都伴隨著不同的風險，而且，適用臺灣的模型，並不代表在香港或日本同樣能成功。

若要更徹底掌握風險的性質及因應之道，我們需要建立AI風險登記表（AI Risk Register），在此之前，我們必須找出正在運行的 AI 系統，然後執行客觀的風險分類，接著將這些資訊納入風險登記表。

舉例來說，當臺灣金融業向金管會申報時，他們不會詢問資產與流程的盤點，而是要求查看風險登記表。基本上，所有監管機構只問一件事：請出示風險登記表，並說明評分情況。

而在完成AI風險登記表的過程中，總共有10個項目需要定義。Jayant Dave特別提醒達成這項工作的三大黃金法則。

每項風險的負責人（Owner）不能是一個團隊。

一般而言，IT團隊負責修復（fixing）與修補（patching），資安團隊也負責修補，因此，必須明確指定各個風險項目的負責人。以AI領域為例，假設企業有個AI輔助操作系統，它可能存在多重風險，例如資料風險或模型風險，企業必須明確指派一名負責人來處理，而非交由一個團隊。

以AI輔助操作系統來說，它有模型的風險，也有資料的風險，但如果是一個團隊負責，就無法更明確要求個人找出問題及解決問題，因此，每一個風險只能夠有一個人負責。

需要為每個風險建立書面說明。

在填寫AI風險登記表時，我們必須釐清問題會造成的危害、背後的原因，以及何時修正。如同上述，我們必須在每個風險的負責人，必須明確指明一個人；而在風險的因應方式上，我們可以採取「接受」、「拒絕」、「迴避」、「轉移」——以接受為例，我們要寫下理由，表達我們為何接受這項風險。

依此完成登記表後，一旦AI風險出現，負責人可以了解其所屬的類型、造成的傷害與原因、可能性與影響程度，知道誰負責及如何因應。

審查日期是確切的承諾，而非僅是意圖。

若是關鍵AI系統，Jayant Dave建議，在3至6個月內，至少建立最低限度的補償性控制措施（compensating control），若我們接受這樣的要求，持續推動相關的工作，等到審查的考驗正式展開時，就能非常清楚必須遵循的部分。

第四步：建立AI治理委員會

治理是許多組織缺乏的環節，因此，企業的AI治理工作持續推動需要成立委員會（Committee），Jayant Dave列出組成這個組織的三道防線負責人員。

第一道防線是業務與技術人員，負責確保AI提供的系統服務符合業務所設定的目標，例如CISO團隊負責進行攻擊者影響評估，AI/ML工程團隊負責確保模型能如預期運作。

資料架構師也是重要成員。Jayant Dave表示，根據Gartner的預測，到了2030年，33%的IT人力將專注於資料衛生（Data Hygiene）維護，開發人員未來也將確保資料衛生得以維持，原因在於模型漂移（Model Drifting）現象非常普遍。

AI治理委員會的第二道防線是風險、法務與政策遵循人員（Risk, Legal & Compliance），包含風險長、法規遵循與隱私保護主管。至於第三道防線，則是組織內部的稽核部門，其職責由金融監督管理委員會（FSC）這類監管機關規定，而且是無表決權的成員，要確保相關的報告可以上報到董事會，簡而言之，這群人不是董事會成員、沒有投票權，卻可以直接通報董事會，從評估角度來看，他們是能夠針對關鍵AI做出決策的關鍵角色。

關於AI治理委員會設立的主要目的，除了審查所有AI系統的上線與否，還要有風險長與內部稽核人員的最終簽核，因為這些人員如果發現有重大問題，將有權限立刻暫停AI的系統。Jayant Dave強調，在任何時刻，對於任何可能對業務造成危害的AI，都應配備緊急關閉機制，以便能立即暫停運作。由於模型運作與演進的速度極快，這些緊急關閉機制至關重要，而且，最終將由AI治理委員會做出決定。

第五步：處理影子AI

最後一個階段是處理影子AI的問題，Jayant Dave認為不該立即停止影子AI，因為這麼做反而會製造更多風險，迫使最懂得使用AI、最有工作效率的員工，成為違規的人。他說，一旦驟然禁止會有兩種結果，一是組織中最聰明的人才正在使用AI，企業可能會因此失去這群人，而非不願使用AI的人；一是被禁用的AI解決方案將轉入地下，員工開始改用其他工具，因為他們知道已被偵測到，IT部門可能更難管理。

基於上述理由，Jayant Dave建議企業應採取有架構、有系統的方式逐步開放這些「影子AI」，因為我們希望將它們轉變為「獲准使用的AI」，並且立即公開容易上手的AI工具。例如針對低衝擊、低風險、無安全疑慮，以及容易得到成果且特別容易管理的AI應用，企業可提供快速批准的程序，有些企業的做法則是先推出核准的工具清單，告訴員工現在可以使用的AI應用。

Jayant Dave以自身經驗為例說明，他在花旗銀行工作16年，公司最初只允許使用Microsoft Copilot，後來開放使用GitHub Copilot，接著是Google 的Gemini，最後是Anthropic的AI服務，因為員工們都在使用這些工具，所以，他建議企業應針對「低垂的果實（可快速取得成果的、風險低的AI服務）」，設置5天內即可完成審批的流程。

根據他的觀察，目前在臺灣的銀行若要審批一項新技術的使用，至少需要九個月，時間大多花在風險評估與報告對接（reporting alignment），然而，在AI急速發展與普及的此刻，這樣的決策實在太曠日廢時，企業需要為 AI 建立更快的審批流程，將其納入整體框架，並且在此基礎上建立培訓機制，提高使用AI的效率，使其更有結構，進而利於治理。

AI治理的建立是具體而可行的，能在三個月內、分三個階段完成

除了透過5個步驟說明實施AI治理的方式，Jayant Dave提出90天解決問題的三階段執行規畫，具體描繪企業推動AI治理的時程。

第一個階段為期30天，工作重點在於增加企業現行AI應用的能見度（Visibility），例如盤點企業使用的AI服務、確保採用適當的盤點方式、指定AI治理的監督與負責人，以及能在7天內建立的風險評分系統。第二階段同樣為期30天，工作重點在於建立架構（Structure），例如起草AI治理委員會的章程與AI風險登記表、召開首次會議，並且公布核心政策，促使委員會開始運作。

第三階段也是30天，工作重點在於落實治理，例如每季進行評估、向董事會匯報、列出核准的工具清單，進而彌補「影子 AI」的缺口。

Jayant Dave表示，當我們掌握AI應用的能見度之後，即可建立明確的職責分工架構，進而建立季度與月度的治理協調機制。有了這些資訊，一旦企業的AI系統做出錯誤決策，對於該負責的人員、能否暫停運作、是否有緊急關閉機制等問題，都會有答案。

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中國駭客組織UNC6508鎖定美國醫療與國防研究機構竊取機密

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176648

Google威脅情報團隊（GTIG）揭露由新興中國駭客組織UNC6508發起的大規模網路間諜行動，鎖定北美學術、醫療與軍事研究社群的機構，在長達逾一年的潛伏期間，攻擊者入侵對外開放的網路應用程式、部署客製化惡意軟體、滲透進敏感內部系統，並濫用企業管理工具進行隱密的資料外洩。GTIG與Mandiant Consulting聯手。摧毀惡意基礎設施，並通知受害機構及提供協助。

GTIG指出，攻擊者的情報蒐集目標範圍極廣，包括涉及國家安全的敏感國防情報、印太司令部作戰行動、人工智慧、無人載具系統、網路作戰計畫及醫學研究。受影響機構涵蓋世界知名的臨床服務提供商、頂尖學術中心、北美軍事醫療機構、專業倡議團體及衛生監管機構，研究領域橫跨分子發現、臨床藥物試驗、州級公衛政策到軍事整備，合計雇用數千名員工，研究規模總計達數十億美元。

UNC6508的活動最早可追溯到2023月9月，當時他們利用可透過網際網路存取的Research Electronic Data Capture（REDCap）伺服器，入侵與美軍有關的醫學大學，後續部署惡意程式Infinitered，目的是竊取REDCap的登入憑證，相關活動持續到202511月。值得留意的是，這些駭客隱匿行蹤的策略與許多中國駭客團體不同，他們完全使用美國境內的IP位址存取受害組織及攻擊基礎設施，使得美國企業組織無法透過來源IP位址的地理位置過濾相關威脅。

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Palo Alto Networks警告VPN高風險漏洞遭積極利用

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176647

Palo Alto Networks日前發出安全公告，警告PAN-OS漏洞CVE-2026-0257在先前出現少量利用嘗試後，如今已遭攻擊者積極利用。Palo Alto安全監控中心Unit 42觀測到一個身分未明的攻擊組織濫用該漏洞，以存取其VPN系統GlobalProtect。

CVE-2026-0257是Palo Alto 5月中公告的驗證繞過漏洞，影響PAN-OS軟體的入口網站及閘道元件，可能讓未經授權的攻擊者繞過安全控制而啟動VPN連線，本漏洞CVSS風險值7.8。

5月29日Palo Alto警告開始有少量嘗試利用本項漏洞的活動。美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）將之列入已知遭利用漏洞（Known Exploited Vulnerabilities，KEV）名錄，並要求聯邦機關於6月1日前完成修補。

Palo Alto針對這次攻擊說明，目前未發現到存取後（post-access）行為或橫向移動。但在少量已被刺探的裝置上，攻擊者已實際建立VPN連線階段，而導致連結閘道（gateway-connected）事件。

在本安全公告中，Palo Alto也提供了漏洞濫用活動相關的入侵指標（Indicators of Compromise，IoC），包括IP位址及主機名稱。廠商建議用戶主動檢視IoC，並強烈建議在啟用可用的緩解措施或暫時解決後，檢視CVE-2026-0257安全公告，或更新到最新版本解決漏洞。

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OpenRouter推出Fusion，以多模型協作提升AI研究能力

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176646

AI模型路由平臺OpenRouter上周四（6/12）推出Fusion功能，可同時呼叫多個AI模型回答同一問題，再由另一模型整合成最終答案，並宣稱Fusion可在深度研究任務中產生比單一模型更完整的答案。

OpenRouter成立於2023年，是一家AI模型存取平臺，提供統一API讓開發者呼叫OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistral及DeepSeek等業者的模型，目前支援400多種AI模型。該平臺採預付點數制，使用者依各模型原價與實際用量扣款，平臺主要在使用者儲值時收取5.5%的交易費。

根據OpenRouter的說法，Fusion的核心概念是結合不同模型的專長，由多個模型平行分析同一問題，再透過另一模型整理各方觀點、找出共識與差異，藉此產生更完整的答案。

OpenRouter以DRACO深度研究基準測試比較Fusion與單一模型表現。結果顯示，前四名全部都是Fusion組合，而非單一模型。其中，表現最好的是由Fable 5與GPT-5.5分別執行任務，再由Claude Opus 4.8負責綜合答案，得分為69.0%，高於單獨使用Fable 5的65.3%、GPT-5.5的60%，以及Claude Opus 4.8的58.8%。

此外，就算是便宜的模型在融合後的表現也可挑戰頂級模型，例如由Gemini 3 Flash、Kimi K2.6及DeepSeek V4 Pro組成的Fusion組合得分64.7%，直接超越了GPT-5.5的60.0%與Claude Opus 4.8的58.8%。意味著藉由多模型協作，即使使用成本較低的模型，也有機會接近頂級模型的表現。

另一個有趣的現象是，就算都使用同一模型也能產生效果，例如OpenRouter要求Opus 4.8模型回答兩次，再以同樣的Opus 4.8融合這兩次的答案，其DRACO成績達到65.5%，高於單獨使用Opus 4.8的58.8%。

Fusion現已支援OpenRouter的聊天介面與API。使用者可直接採用預設Fusion組合，也可自行指定參與分析及負責整合的模型，以在效能、成本與任務需求之間取得平衡。

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LiteSpeed修補cPanel外掛程式已遭利用的權限提升重大漏洞，若未更新可能導致攻擊者取得底層共享主機Root權限

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iThome資安新聞編輯團隊溫馨提醒

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伊朗駭客Handala傳出入侵加州水務公司，洩露GPS基礎設施憑證、客戶個資

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176643

美伊戰爭持續進行，伊朗駭客也傳出試圖對美國的關鍵基礎設施下手，藉此進行報復。

威脅情報公司Dataminr於6月11日發現，伊朗駭客組織Handala聲稱成功入侵加州水務公司California Water Service（Cal Water），並公布5 GB資料供買家驗證。由於Cal Water是美國投資人持有的大型水利設施，業務橫跨加州約100個社區、服務約兩百萬名用戶，因此這起事故引起研究人員的注意。

根據駭客公布的資料，Cal Water至少有兩個系統遭到入侵，其中一個是帳號資料庫，內含多個服務區的客戶個資；另一個是RTKBase NTRIP網路，用於工程團隊進行精密的GPS作業，涵蓋範圍跨越至少7個Cal Water服務區域，包括：Bakersfield、Chico、Salinas、Stockton、Visalia、San Mateo，以及一個區域工程部門。

針對駭客入侵的管道，Dataminr認為很有可能是透過RTKBase平臺而得逞，此為輕量的開源GNSS基地臺應用程式，用於轉發GPS/GNSS衛星修正資料，通常僅搭配樹莓派等級的硬體設備架設，該系統的網頁管理介面會直接在內部網路暴露，且缺乏經過強化的身分驗證機制，而被用於建立初期存取管道。

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HPE推VM Essentials新方案，鎖定評估更換虛擬化平臺的企業客戶

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176642

在本週舉行的年度用戶大會期間，HPE宣布新的虛擬化平臺遷移方案，鎖定正在評估更換既有虛擬化平臺的企業客戶。

根據HPE新聞稿以及CRN報導，HPE針對Morpheus VM Essentials新用戶推出優惠，購買3年授權可取得最多1年免費授權；HPE也以1美元的價格提供為期1年的HPE Zerto Advanced Resilience Edition授權（Zerto目前最高階授權版本），單次可支援最多25臺VM的遷移與保護。VM Essentials是HPE的虛擬化軟體解決方案，可從單一平臺布建與管理VMware ESXi與KVM架構的虛擬機器，協助企業逐步把工作負載遷移至HPE的虛擬機器環境。

The Register分析認為，HPE這項轉換方案主要鎖定評估轉出VMware環境的用戶，CRN也將這項方案放在VMware by Broadcom虛擬化市場變化的脈絡下報導。The Register於今年3月曾引述分析機構Virtified調查，指出約半數VMware用戶計畫在2028年前降低VMware產品使用量。

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ENISA歐盟網路演習邁入第八屆，2026聚焦鐵路與海運領域

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176636

歐盟網路安全局（ENISA）於6月10日至11日展開兩年一度的大型網路安全演習「Cyber Europe 2026」。此次演習為第八屆，核心目標為實測歐洲各國面對大規模跨境網路攻擊的集體應變能力、協作機制，以及關鍵基礎設施的復原韌性。

與前兩屆聚焦醫療與能源領域不同，今年演習重點轉向「鐵路」與「海運」兩大交通運輸領域。ENISA報告指出，交通部門已連續兩年位居網路攻擊目標前五名。鐵路與海運子部門均屬於利害關係人眾多的複雜生態系，且數位化程度日益提升。目前產業面臨的共同挑戰在於：如何在維持嚴格安全與可靠性標準的前提下，將傳統營運科技（OT）與現代數位系統無縫整合。此外，在地緣政治衝突激化的局勢下，交通運輸設施因涉及軍事物流功能，戰略重要性大幅提升，使其成為更具吸引力的攻擊目標。

此外，根據ENISA發布的NIS360報告，也印證目前鐵路與海運領域的資安成熟度仍低於平均值，顯見強化該領域防禦能力的迫切性。這次ENISA將演練重點轉向鐵路與海運，亦期盼透過實戰模擬，協助產業縮短安全落差。

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Threads大規模誤封事件突顯社群平臺年齡驗證挑戰，Meta坦承技術錯誤急修復

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176640

Meta旗下社群平臺Threads與Instagram在周日到周一之間無預警爆發大規模帳號停權事件，許多臺灣使用者突然收到系統通知，指帳號因「未滿13歲」而遭到停用，造成用戶的不便。受影響對象橫跨政治人物、媒體機構、網紅與一般用戶，包括多位具有高知名度的公眾人物帳號一度無法正常使用。Meta事後坦承，這起事件是因年齡判定機制的技術錯誤，導致部分帳號被誤判為未滿13歲，正著手修復系統，目前一部分用戶的帳號已恢復。

這次事件之所以受到高度關注，不只是因為影響範圍廣泛，更因為遭停權的帳號多為已公開經營多年的媒體或公眾人物帳號，使外界質疑平臺自動化審查與身分驗證機制的可靠性。

數發部昨晚緊急發出新聞稿表示，上午接獲民眾陳情後即與Meta臺灣聯繫，Meta初步研判是年齡驗證機制異常所致，並非針對特定立場、族群或人士進行處置。

Meta事後坦承，造成事件的原因是一項技術錯誤，少數帳號被誤判為未滿 13 歲的使用者，正積極處理並儘速修復。但Meta並未解釋導致誤判的原因。

多國立法限制未成年人使用社群媒體

從Meta近年政策方向來看，這起事件背後其實反映全球社群平臺正面臨愈來愈大的未成年人保護壓力。

Meta近年陸續推出「青少年帳號」（Teen Accounts）機制，透過演算法與身分驗證技術限制未成年使用者可接觸的內容與互動對象。同時，Meta也持續開發新的年齡辨識技術，希望即便使用者填寫成年生日，系統仍能主動辨識可能的青少年帳號並套用保護措施。

這次誤封事件突顯現今的年齡驗證技術仍存在相當程度的誤判風險，為避免誤產生，Meta強調採取科技偵測與人工檢視以移除違反規定的帳號，並提供申訴管道。

事實上近幾年，由於青少年重度使用社交媒體可能引發焦慮、睡眠不足、手機成癮等問題，已有多國陸續推動嚴格的社群媒體年齡限制與驗證制度，例如澳洲已實施16歲以下青少年社群媒體禁令，英國、法國等國也正研議更嚴格的年齡驗證措施，要求平臺負起阻止未成年人使用服務的責任。面對監管壓力，平臺業者必須提高偵測強度，但也導致增加誤判的可能性。

類似帳號遭錯誤停權的案例在Meta旗下服務並非首次出現，包括Threads、Instagram及Facebook都曾有使用者反映因自動化審查系統誤判而遭停權、限制登入或要求額外身分驗證的案例，雖然最終恢復正常，但也曝露社群平臺依賴AI與自動化系統作為治理工具，背後隱藏的透明度與申訴效率問題。

由於社群平臺影響力巨大，社群平臺不只是面臨未成年人保護的壓力，平臺也面臨內容治理的壓力，如平臺散布的暴力、色情、違法或詐騙訊息等等，被要求強化不當內容的治理，今年5月行政院曾以Meta上的重覆詐騙訊息過多，要求其利用演算法從源頭上攔截詐騙訊息。

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網路釣魚即服務平臺SniperDz遭瓦解，主要開發者與管理員在阿爾及利亞落網

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176641

資安調查與威脅情報業者Group-IB於6月11日揭露，他們協助國際刑警組織（INTERPOL）與阿爾及利亞警方，瓦解運作近10年的網路釣魚即服務（PhaaS）平臺SniperDz。這起行動是國際刑警組織主導的Operation Ramz的一部分，該行動於2025年10月至2026年2月28日在中東與北非地區13國展開，總計逮捕201名嫌犯，而使用Guedz名號的SniperDz主要開發者與管理員也在阿爾及利亞落網。

SniperDz至少自2015年開始活動，曾以JokerDz、StormDz與SpamDz等名稱運作，免費提供釣魚套件、託管基礎設施與操作支援。Group-IB指出，該平臺降低犯罪者發動網路釣魚活動的門檻，該公司在9年間也辨識出超過2萬個與SniperDz生態系有關的獨立網域。

根據Group-IB調查，SniperDz冒用PayPal、Facebook、Instagram、Yahoo、Netflix與Steam等30多個全球品牌，誘騙使用者輸入帳號密碼，並蒐集受害時間點、IP位址與所在國家等資料。該平臺提供80種釣魚範本，支援阿拉伯文、英文、法文、西班牙文與希伯來文。除了冒用企業品牌，Group-IB也指出，SniperDz相關活動曾假冒中東與北非地區知名政治人物的社群帳號，再以促銷優惠或免費上網等名義散布釣魚連結。

圖片來源／Group-IB

值得注意的是，SniperDz不同於一般收取訂閱費的PhaaS平臺，而是以免費提供工具與基礎設施擴大使用規模，再透過將受害者流量導向其他服務而趁機詐取金錢，包括將使用者導向特定網站以取得流量分潤收益、電信帳單扣款詐騙、高額簡訊訂閱服務、濫用瀏覽器推播通知投放廣告，或導流至其他詐騙網站。

在這起調查中，Group-IB透過基礎設施分析、開源情報（Open Source Intelligence，OSINT）與數位足跡比對，串聯SniperDz長期使用的網域、社群貼文、Telegram頻道的通訊內容與教學影片，並將相關情資提交國際刑警組織與阿爾及利亞警方。執法單位後續關閉SniperDz提供PhaaS能力的網站，並查扣含有釣魚軟體與指令碼的硬體設備。

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資安專家連署反對Anthropic Claude Fable/Mythos禁令

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176639

在美國政府下達禁止外國人使用Anthropic Claude Fable/Mythos模型的命令後，上百名資安專家昨（6/15）日連署發表公開信，說明AI對資安的重要性，要求政府官員解除禁令。

Anthropic於6月9日公布Claude Fable後，開始向Pro、Max及Enterprise用戶部署Fable 5，原定Enterprise用戶部署時程持續至6月22日。但上週五美國商務部發布出口管制命令，引述美國國家安全主管機關的說法，要求Anthropic中止任何外國人存取Fable 5及Mythos 5，不論他們是位於美國境內、境外或是Anthropic的員工。為了遵循這道命令，Anthropic緊急公告此事，立即對所有用戶關閉Fable 5和Mythos，同時著手和美國政府交涉。

3天後，多位資安專家連署要求取消禁令。在致美國商務部長Howard Lutnick及國家網路主任Sean Cairncross的公開信中，這群專家表示，AI對網路安全具有重大影響力，Anthropic Mythos等級的模型擅長找到漏洞。雖然也可能被惡意分子濫用，但它也能幫助程式開發人員及安全團隊找到並修補漏洞，對於新撰寫與舊有程式碼的漏洞，美國政府必須幫助安全團隊比敵人更快找到並進行修補。

研究人員警告，中國的開放權重模型實力只比美國頂尖模型落後幾個月，這還是公開資訊而已，而中國政府具有的模型能力可能超出外界所知。在敵人快速進步同時，美國政府在欠缺充分理由情況下，從安全研究人員手中奪走最優秀的AI能力，情況會變得非常危險。

公開信連署人包括Facebook前資安長Alex Stamos、抓漏獎勵平臺Bugcrowd創辦人Casey Ellis、蘋果前安全架構師Jon Callas、Sophos執行長Joe Levy等人。截至週二早上為止，連署人已經超過130人。

這些連署人雖然對AI規範方法立場各異，但他們對政府管制程序，一致要求必須奠基於有產學專家參與的科學評估基礎上，須經過民主化的決策過程，而且執法需透明公開且提供適當的修復時間。他們認為，AI管制應以確保美國大眾安全為前提，並以最小必要程度實施規範。

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英國也要禁止16歲以下使用社交媒體，盼讓孩子重拾童年

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176638

英國政府周一（6/15）宣布，將禁止16歲以下兒童使用社交媒體，並針對直播、陌生人聯繫及AI戀愛聊天機器人等功能祭出額外限制。政府表示，此舉獲得9成家長支持，預計於今年底前提交國會審議，最快2027年春季上路，希望減少兒童沉迷網路的時間，讓孩子找回童年。

英國政府表示，新制度將比照澳洲模式，要求社交平臺阻止未滿16歲用戶使用服務，適用範圍涵蓋TikTok、Instagram、Facebook、YouTube、Snapchat及X等以用戶互動與內容分享為主的平臺，但不包括WhatsApp及Signal等通訊服務。政府也將要求通訊管理局（Ofcom）研擬年齡驗證機制，以確認使用者是否已滿16歲。

除了社交媒體禁令外，英國也將禁止16歲以下兒童在各類平臺直播，並限制陌生成年人透過遊戲等線上服務主動聯繫兒童。針對AI服務，模擬戀愛或親密關係的AI聊天機器人未來須將最低使用年齡提高至18歲，其它具類似親密互動功能的AI聊天機器人也將限制未成年人使用。

英國另將進一步研議對18歲以下用戶實施夜間使用限制，以及中斷無限捲動（Infinite Scroll）等措施，預計7月公布更多細節。

英國首相Keir Starmer表示，社交媒體正讓兒童變得不快樂，更容易遭受霸凌、接觸有害內容，也可能危害心理健康。他指出，無限捲動等功能刻意吸引用戶長時間停留，剝奪孩子做功課、閱讀、與朋友在戶外玩耍及正常作息的時間，而這些原本都是兒童成長過程中不可或缺的活動，因此政府必須在科技公司利益與兒童福祉之間做出選擇。

英國政府也強調，將同步投資音樂、文化、藝術、運動與自然活動，為兒童提供更多社交媒體之外的成長與休閒選擇。

澳洲已於2025年12月實施16歲以下社交媒體禁令，印尼也在2026年3月禁止16歲以下兒童使用社交媒體與部分線上平臺。加拿大、希臘、丹麥、法國、西班牙等國近年也陸續提出或推動類似規範，顯示限制青少年使用社交媒體已成全球趨勢。

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CISA將思科SD-WAN系統任意檔案寫入漏洞加入KEV

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176635

思科於6月15日揭露Catalyst SD-WAN Manager（原SD-WAN vManage）任意檔案寫入漏洞CVE-2026-20262，同一天美國網路安全與基礎設施安全局（CISA）表示，他們已掌握漏洞遭到積極利用的證據，將其加入已遭利用的漏洞列表（KEV），要求聯邦機構必須在6月29日前完成修補。

同日CISA將另一個高風險漏洞CVE-2026-54420加入KEV，此為LiteSpeed提供的cPanel外掛程式弱點，問題與符號連結有關，CVSS風險為8.5分。

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Linux基金會成立由Databricks貢獻的OpenSharing專案，推動AI資產與資料交換標準化

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176634

Linux基金會（The Linux Foundation）於6月10日宣布成立OpenSharing Project，這項專案源自資料與AI平臺業者Databricks的貢獻，是一個強調開放與廠商中立（vendor-neutral）的交換協定，用於建立跨雲端、跨資料平臺的共通交換規範，讓企業能安全分享資料、AI模型與代理技能（Agent Skills）等資產。

Linux基金會指出，企業導入代理型AI時，若缺乏共通交換協定，往往必須依賴點對點整合或專有市集，限制跨組織協作與AI資產交換。OpenSharing以Databricks於2021年推出的Delta Sharing開放協定為基礎，將原本用於跨組織資料分享的能力，延伸至代理型AI應用所需的非結構化資料、AI模型與代理技能。

根據OpenSharing在GitHub儲存庫的說明，該協定採零複製分享（zero-copy sharing）模式，資產仍保留在資料提供者的儲存環境，由分享伺服器核發短效、限定存取範圍的雲端憑證，讓接收方直接存取資料表、檔案目錄、機器學習模型或代理技能。

Linux基金會也說明，OpenSharing將延續Delta Sharing既有連接器生態系，並擴大對Apache Iceberg等開放資料表格式的支援，提升互通性。透過Linux基金會託管，OpenSharing也將以社群治理方式推動，降低企業在不同資料湖、資料倉儲或分析平臺之間重複開發與維護客製化整合方案的需求。

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AWS推出FinOps Agent公開預覽版，協助企業追查雲端成本異常

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176633

雲端服務業者AWS於6月9日宣布推出雲端成本管理工具AWS FinOps Agent公開預覽版，定位為代理式AI解決方案，可協助企業追查雲端成本異常、找出可能原因，並讓工程師透過自然語言查詢AWS成本與用量資料。

AWS指出，AWS FinOps Agent可搭配AWS Cost Explorer、AWS Cost Anomaly Detection、AWS Cost Optimization Hub與AWS Compute Optimizer等服務，並可將調查結果送至Jira或Slack，協助團隊建立Jira工單，或發布至Slack頻道。

在雲端成本異常調查方面，AWS FinOps Agent可在偵測到AWS Cost Anomaly Detection事件後，自動比對AWS CloudTrail事件記錄，追蹤AWS環境中的變更活動，找出可能造成成本上升的操作或資源變動，並產生包含可能原因與資源擁有者的調查摘要。企業也可設定金額門檻，只針對超過特定金額的異常事件進行調查。

這項服務也支援自然語言問答，工程師可詢問「為何上個月成本上升」等問題。AWS FinOps Agent會根據實際成本與用量資料，整理增加支出的AWS服務，以及用量成長的資源，並分析造成成本變動的主要原因。

AWS表示，AWS FinOps Agent目前可在美國東部（維吉尼亞北部，us-east-1）區域試用。這項服務在該區域執行，若企業透過管理帳號完成設定，則可管理跨AWS區域與帳號的成本。預覽期間AWS FinOps Agent本身不收費，但設有每月用量上限；搭配使用的其他AWS服務，仍依標準費率計費。

圖片來源/AWS

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思科修補SD-WAN系統已遭利用的漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176632

6月15日思科發布資安公告，指出旗下的Catalyst SD-WAN Manager（原SD-WAN vManage）存在任意檔案寫入漏洞CVE-2026-20262，通過身分驗證的攻擊者可遠端在檔案系統建立新的檔案，甚至能覆寫已經存在的任何檔案，CVSS風險評為6.5分，影響內部建置、雲端，以及政府機關專用版本。值得留意的是，思科已掌握漏洞遭到少量利用，再加上沒有其他緩解措施，呼籲用戶儘速套用新版軟體因應。

此漏洞存在於該SD-WAN系統的網頁使用者介面，起因是在檔案上傳的流程未適當驗證使用者輸入的內容，攻擊者可發送特製的HTTP請求利用弱點，一旦成功利用，就能在作業系統底層建立或覆寫任意檔案，攻擊者並能藉由特定檔案將權限提升為root。利用CVE-2026-20262存在必要條件，攻擊者需事先取得具有寫入權限的帳號憑證。

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