資安業者揭露M365 Copilot資訊外洩攻擊手法，透過點擊連結即可誘導AI助理洩漏敏感資料

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176730

資安業者Varonis近日揭露新型攻擊手法「SearchLeak」，攻擊者可利用 Microsoft 365 Copilot Enterprise Search功能中的漏洞，在受害者僅點擊一次連結的情況下，濫用Copilot的存取權限取得敏感資訊。微軟已確認前述漏洞存在，將其編號為CVE-2026-42824，並於6月份安全更新中，為其服務平臺完成修補。

Varonis表示，SearchLeak的特點，是利用生成式AI時代出現的新型攻擊手法——參數到提示詞注入（Parameter-to-Prompt Injection），將URL連結中的參數內容，轉為誘導AI助理執行的指令，達到搜尋與竊取用戶敏感資料的目的。再結合兩種既有的攻擊手法——先利用HTML渲染競態條件漏洞（HTML Rendering Race Condition）隱藏被竊資料，再透過Bing服務處發的伺服器端請求偽造（SSRF），繞過防護政策，將資料傳送至攻擊者控制的伺服器。

Varonis指出，藉由SearchLeak的三階段攻擊鏈，攻擊者可建立含有惡意參數的URL連結，然後將連結發送給受害者，受害者無須輸入提示詞或執行額外操作，只要點擊連結，就會觸發AI助理搜尋與外洩用戶敏感資料。顯示AI助理不僅帶來新的攻擊面，也能結合既有漏洞，成為更具威脅的攻擊鏈，成為企業必須關注的新型風險。

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Databricks Genie整合Slack、Teams並支援MCP，新增企業任務執行能力

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176728

Databricks擴大Genie功能與角色，推出Genie One、Genie Agents與Genie Ontology，將原本Databricks AI/BI中的對話式分析助理，擴展成可連結企業資料、文件與工作工具，並協助執行任務的AI工作助理，讓使用者用自然語言查詢資料，並能把查詢結果帶入排程、提醒、文件產生與外部系統操作等企業工作流程。

Genie One是主要使用入口，Databricks表示，Genie One可透過Lakehouse Federation、Lakeflow Connect，以及Gmail、Slack、Microsoft Teams等企業工具整合，連結企業資料與日常工作環境。使用者可在Slack或Teams中提及Genie，以自然語言詢問資料問題，也可在公開頻道或討論串中使用，使團隊在原本的溝通情境中取得回覆。Databricks也推出iOS與Android行動App，並提供Genie MCP App，讓已採用其他AI代理或自建助理的組織，透過MCP取得Genie能力。

Genie Agents讓既有Genie Spaces從特定主題的聊天體驗，變成可執行多步驟工作的領域型（domain-specific）AI代理。Databricks表示，客戶已建立超過100萬個Genie Spaces，升級後團隊可用一段提示詞建立代理，設定使用範圍、進行基準測試，再分享給同事使用。Genie Agents可使用MCP連線、排程任務、文件與構件產生，以及寫入外部系統等工具，處理多步驟工作，也能同時參照結構化資料與文件、檔案等非結構化知識來源。

Genie Ontology則為自動化企業脈絡層，是上述功能的基礎，會從資料表、查詢、儀表板、資料管線與連接的企業應用中抽取知識片段，整理成描述企業資料含義、指標定義、業務術語、計算邏輯，以及概念、指標、資料表與團隊關係的脈絡圖。Genie Ontology也會以類似PageRank的方式評估來源權重，納入定義來源、作者權威性、使用頻率、與認證資產的關聯及資料新鮮度，協助Genie判斷應優先採用哪些來源回答問題。

Databricks引用2026年6月內部基準測試，稱在28題真實企業資料分析任務中，Genie首答正確率為84.5%，高於Databricks匿名比較的通用程式碼代理，其中最強者為52.4%，最弱者為25%。Databricks同時稱，Genie在維持準確率的情況下，延遲低於比較對象，速度比其中最強的通用程式碼代理快2倍。

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Anthropic加入Frontier碳移除採購聯盟，總承諾金額增至18億美元

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176726

碳移除採購聯盟Frontier周三（6/17）宣布新增9.15億美元採購承諾，參與企業包括Google、Salesforce、H&M Group，以及新加入的AI新創Anthropic，使Frontier總承諾金額增至18億美元。

Frontier成立於2022年，由Stripe、Google、Shopify、Meta及McKinsey Sustainability共同發起，初期承諾金額為9.25億美元，採用預先市場承諾（Advance Market Commitment，AMC）模式，由企業預先承諾採購永久性碳移除服務，協助碳移除新創在技術尚未大規模商業化前取得穩定需求。目前Frontier已有十多家共同買家。

Frontier負責審查相關技術與供應商，再代表參與企業簽署長期採購合約，支持直接空氣捕捉、強化岩石風化、海洋鹼化及生質碳移除等技術發展。

根據專門追蹤全球碳移除交易市場的CDR.fyi，Frontier Buyers累計承諾採購約184萬噸碳移除額度，排名第二；排名第一的微軟累計承諾採購約3,713萬噸，遙遙領先其它買家；Google則以約115萬噸排名第四，Airbus以40萬噸位居第七。

華爾街日報（The Wall Street Journal，WSJ）指出，對微軟的依賴令該市場變得脆弱，且微軟已於今年通知部分供應商，需暫停購買碳移除額度，因為既有採購量或許已滿足其環境目標。

Frontier表示，這次新增的資金將更聚焦於具備長期需求前景的碳移除專案。換言之，獲得支持的業者不只要證明技術可行，也必須讓Frontier看見未來可能來自政府採購、碳市場法規、產業監管或補助機制的需求來源，以避免碳移除市場長期仰賴少數科技公司自願採購。

值得注意的是，Anthropic此次成為首家參與Frontier的AI新創。TechCrunch指出，Anthropic目前尚未發布永續發展報告，加入Frontier也是該公司首度公開參與大型碳移除採購計畫。

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AWS推出Context知識圖譜與Continuum資安代理人服務，強化企業AI代理人部署

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176725

Amazon Web Services（AWS）周三（6/17）在AWS Summit New York 2026宣布推出兩項AI代理人（Agent）相關服務，包括可自動建立企業知識圖譜的AWS Context，以及AI原生資安產品線AWS Continuum。AWS表示，它們分別強化了AI代理人的資料理解能力與安全治理能力，協助企業加速部署AI代理人應用。

AWS Continuum是一項全新的AI原生（AI-native）資安產品線，AWS除了推出首項服務Continuum for Code Vulnerabilities外，也將原AWS Security Agent的部分功能納入其中，讓Continuum成為未來資安代理人（Agentic Security）的核心平臺。

AWS表示，隨著Claude Mythos等資安專用AI模型提升漏洞發掘與攻擊分析能力，企業面臨的漏洞數量正快速增加，傳統依賴蒐集遙測資料、查詢資料及監看儀表板的安全作業模式已難以跟上威脅演進速度。因此AWS推出Continuum，希望透過結合脈絡資訊、推理及自動化行動的AI代理人架構，協助企業以接近機器速度處理安全問題。

首個推出的Continuum for Code Vulnerabilities目前已開放受限預覽，可整合企業既有漏洞資料與掃描結果，並結合基礎設施、權限設定、網路拓撲、程式碼及企業文件等資訊進行分析，評估漏洞是否確實存在風險及可能造成的業務影響。

另一項即將推出的AWS Context，則是專為企業AI代理人打造的知識圖譜服務。AWS表示，該服務可自動分析企業既有資料來源之間的關聯，建立涵蓋資料資產、業務規則及領域知識的知識圖譜，並提供代理式搜尋能力，協助AI代理人在執行任務時取得所需資訊。

AWS指出，企業資料通常分散於資料庫、文件、電子郵件及協作平臺等不同系統，AI代理人雖可存取這些資料，卻未必理解它們之間的關聯。AWS Context可整合結構化與非結構化資料，自動推斷資料關係，並透過內建治理機制控管代理人的存取權限。AWS認為，共享且可治理的脈絡資訊，將是企業大規模部署AI代理人的重要基礎。

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駭客鎖定遊戲玩家社群，濫用Steam Workshop平臺散布夾帶惡意程式的動態桌布軟體

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176724

資安業者Kaspersky揭露一起針對遊戲玩家社群的攻擊活動，攻擊者利用Steam遊戲平臺內建的Steam工作坊（Steam Workshop），散布夾帶惡意程式的動態桌布軟體Wallpaper Engine。

被駭客作為散佈惡意軟體管道的Wallpaper Engine，是用於在電腦桌面上設定動態桌布的應用程式，允許用戶自行製作具互動功能的動態桌布，Wallpaper Engine目前每日活躍用戶超過10萬人，有大量用戶在Steam工作坊上分享不同主題的桌布作品。這款軟體可支援影片、網頁、場景（Scenes）或其他應用程式等不同格式的動態桌布，而攻擊者便是利用應用程式類型的動態桌布，來達到夾帶與散布惡意軟體的目的。

Kaspersky在Steam工作坊發現數十款惡意Wallpaper Engine動態桌布作品，每款累積下載量從數千至數萬次不等，其中夾帶竊資軟體、後門程式、殭屍網路程式及加密貨幣挖礦程式等各類惡意軟體。研究人員認為，相關樣本顯示攻擊者並非單一來源，而是已有多個駭客組織仿效此類手法。駭客主要透過兩種方式散布惡意程式，一種是直接將惡意EXE、DLL與指令碼打包至桌布套件中；另一種則是將惡意程式藏於受密碼保護的壓縮檔內，誘騙使用者解壓與執行。

Steam平臺目前已經移除已被識別出的惡意動態桌布，但Kaspersky表示新的惡意動態桌布仍不斷湧現，用戶不應完全依賴Steam平臺的審核與攔截，建議在安裝這類動態桌布前，先透過防毒軟體掃描，以降低風險。

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MedTech醫療科技雙周報第51期：健保署今年將擴增LOINC上傳欄位、醫學中心優先試傳

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176723

重點新聞（0601～0615 ）

健保署 LOINC 健康存摺

健保署今年將擴增LOINC上傳欄位、醫學中心優先試傳

在日前衛福部LOINC成果發表大會上，健保署署長陳亮妤揭露健保署導入LOINC國際標準的推動方向，包括今年將擴增LOINC上傳欄位，由醫學中心優先試行上傳，並規畫在雲端藥歷與健康存摺中顯示LOINC資訊。明年則將透過獎勵機制，鼓勵更多醫院上傳LOINC資料。

LOINC是一套醫學檢驗檢查專用的國際標準代碼系統，總計超過10萬筆代碼，可用於精準描述檢驗檢查項目。臺灣醫界對LOINC並不陌生，早在2007年，衛生署資訊中心就輔導特定醫院進行電子病歷交換和LOINC導入試辦，也建立初步的NHI-LOINC對照資料庫。到了2013至2016年，疾管署推動防疫雲計畫，傳染病通報採用LOINC代碼，也成功輔導20家醫學中心使用。去年，衛福部資訊處進一步推動LOINC標準統一專案，由醫檢學會執行，集結了35家醫院、154位專家，共同完成5,050筆LOINC對照表，涵蓋約99%的健保核價檢驗項目。

隨著LOINC對照表完成，健保署也加入推動行列。現階段除了鼓勵醫院以LOINC代碼上傳資料外，也將優先聚焦癌症精準醫療與NGS基因檢測等應用場景，要進一步提高檢驗資料標準化程度和跨院資料交換能力。

衛福部 LOINC FHIR

衛福部完成5,050筆LOINC對照表，要打造全國共通檢驗語言

為解決醫院檢驗資料格式不一、難以交換的問題，衛福部近日公布全國醫學檢驗資料標準化成果，完成5,050筆臺灣版LOINC對照表，涵蓋近99%的健保核價檢驗項目。

LOINC是國際通用的醫學檢驗標準，但資料庫收錄超過10萬筆代碼，同一項檢驗還可能因檢體來源、檢驗方法或用途不同而對應不同代碼。過去各醫院往往得自行比對與維護，不僅耗時，也容易出現不一致情況。

這次專案由衛福部資訊處與臺灣醫事檢驗學會共同推動，集結數十家醫院、154位專家與檢驗廠商參與，從超過3.9萬筆候選資料中完成編碼作業，並透過AI工具輔助整理，最終建立全國共用的LOINC對照表。

除了對照表，衛福部也同步開發FHIR格式轉換工具與API模組，並完成與主要HIS、LIS系統廠商的介接測試。未來醫院可直接引用這套成果，減少重複建置成本。衛福部資訊處處長李建璋表示，統一檢驗資料標準，不只有助於跨院病歷交換、減少重複檢驗，也將成為FHIR病歷互通、精準醫療及醫療AI發展的重要基礎。（詳全文）

韓國 AI新藥開發 癌症研究

韓國國家癌症中心打造AI虛擬試驗場，要提早預測癌症藥物療效

韓國國家癌症中心（NCC）正在開發一套生成式AI模型Biological World Model，要模擬藥物在類器官與動物模型中的反應，來提高癌症新藥開發成功率。

這是因為，新藥研發長期面臨一項挑戰：許多藥物在細胞實驗中有效，但進入動物試驗甚至人體試驗後，卻失敗無效。NCC指出，人體生理機制十分複雜，實驗室環境無法完全重現真實情況，因此藥物效果往往難以預測。

為此，研究團隊希望透過AI學習大量細胞實驗結果，再進一步預測藥物進入更接近人體環境的類器官與動物模型後，癌細胞如何變化，以及哪些基因會被活化或抑制。若研究成功，AI可望成為新藥開發的「虛擬試驗場」，在進入昂貴且耗時的臨床前試驗前，提早篩選出較有潛力的候選藥物。

這項計畫是韓國科學技術資訊通信部（MSIT）4年期AI科研創新計畫的一部分。NCC表示，未來除了加速癌症新藥研發，也有機會進一步支援個人化癌症治療。（詳全文）

Mayo Clinic 微軟 醫療AI

梅約醫學中心聯手微軟打造醫療專屬AI基礎模型

美國梅約醫學中心（Mayo Clinic）日前與微軟展開策略合作，要開發專為醫療場景設計的AI基礎模型，結合Mayo Clinic的臨床專業知識、去識別化病歷資料與長期健康資料，以及微軟的AI、雲端與運算能力，來打造能支援臨床推理的新一代醫療AI。

有別於通用的大型語言模型，這款模型將以醫療情境為核心設計，可整合病歷、檢驗、影像等多種臨床資料，協助醫師進行更早期診斷、個人化治療決策及複雜病例分析。Mayo Clinic表示，模型將先部署於院內臨床環境，持續驗證與調整，再逐步擴大應用範圍。

其中，該模型將由Mayo Clinic持有，以確保病患信任、臨床治理和資料使用符合醫療規範。未來微軟也計畫透過Azure Foundry API提供相關能力，讓其他醫療機構與開發者能使用這套醫療AI模型。（詳全文）

醫療AI 癌症篩檢 CommonSpirit Health

AI揪出被忽略的癌症篩檢個案，美醫療體系肺癌篩檢率提高至9成

美國大型醫療體系CommonSpirit Health日前與HIMSS旗下媒體分享AI落地成果，其醫療資訊長John Chelico表示，在醫護人力短缺下，AI最重要的角色不是取代醫師，而是協助完成大量重複性工作，讓醫護能把更多時間投入病患照護。

其中一項應用是癌症篩檢。AI會在病人看診前自動分析病歷，找出乳癌、大腸癌及肺癌篩檢機會，減少人工查閱病歷負擔。該計畫最初在美國西北地區推動，肺癌篩檢遵從率從約20%提高至90%以上。

另一項應用則是分析放射科報告中的意外發現（Incidental Findings）。例如有病患因車禍接受檢查時，AI從影像報告中發現肺結節並提醒醫療團隊追蹤，後續成功診斷出肺癌並及早治療。John Chelico表示，許多醫師本來就希望進行更完整的篩檢與追蹤，但受限於時間與人力，往往難以全面執行。

AI能協助擴大這些工作的規模，但最終診療決策仍應由人類負責。John Chelico認為，AI最大的價值之一，在於協助醫療機構將原本做不到或做不完的工作流程規模化，同時維持臨床人員的監督與決策角色。（詳全文）

BTC FHIR 健康資料

BTC預備會議聚焦AI生技、健康資料與FHIR病歷互通，8月將討論跨域治理

行政院日前召開2026年生技產業策略諮議委員會（BTC）預備會議，盤點AI生技、健康資料、智慧醫療及精準健康等多項推動成果，並預告8月底BTC大會將進一步討論科技跨域應用與法規治理議題。

會中聚焦6大方向，包括AI與半導體跨域應用、健康資料整合與創新應用、智慧醫療數位轉型、創新醫藥與精準健康、人才培育與國際合作，以及投資與產業發展。其中，健康資料與智慧醫療仍是重要主軸。

行政院再次點名FHIR資料交換標準與FHIR Box病歷互通平臺等建設進展。近年衛福部持續推動TW Core IG、FHIR高效能伺服器競賽、FHIR聯測松及SMART on FHIR應用生態系，要建立全國共通的醫療資料交換基礎。

此外，FHIR Box也被列為未來病歷互通的重要數位底盤。衛福部規畫2026年底完成全臺醫學中心部署，2027年底擴大至區域及地區醫院，作為推動跨院病歷交換、精準醫療與醫療AI的重要基礎設施。（詳全文）

FHIR TW Connectathon IPS

臺灣FHIR聯測松開跑：從TW Core驗證到跨國病歷交換

臺灣FHIR聯測松（TW Connectathon 2026）日前登場，共吸引47家機構、52支團隊參與。今年主題除了聚焦癌症用藥事前審查、SMART on FHIR應用授權，還進一步擴大到國際病人摘要（IPS）等場景，代表FHIR發展正從實際應用走向跨國互通。

今年聯測涵蓋4大主題。首先是TW Core FHIR能力驗證，確認醫院與系統業者能否將資料轉換為符合臺灣FHIR核心實作指引的格式；其次是健保署推動的癌症用藥事前審查（PAS），驗證FHIR支援癌藥申請、補件與申復流程。

第三個主題聚焦SMART on FHIR與IHE IUA授權機制，測試醫療App跨系統存取資料的能力；第四個則是國際病人摘要（IPS），驗證跨國病歷交換情境。IPS由HL7與世界衛生組織（WHO）共同推動，目標是讓病人在海外就醫時，也能以標準格式快速分享重要病歷資訊。目前臺灣已與日本、韓國及澳洲合作推動亞太病人摘要聯盟（AP IPS），今年合作範圍將擴大到拉丁美洲，明年則延伸至歐洲。IPS除了能支援海外就醫，還能結合數位皮夾、保險理賠和電子處方箋等應用場景。

主辦單位表示，未來聯測將持續擴大應用範圍，包括電子處方箋、次世代基因定序（NGS）資料交換，以及跨院FHIR互通驗證，要建起兼顧標準驗證與實務落地的醫療互通生態系。（詳全文）

醫療AI 臨床決策支援 Duke Health

Duke研究：AI臨床決策工具要長久使用，關鍵在讓醫護看見價值

美國杜克大學醫療體系（Duke Health）近期研究發現，AI臨床決策支援系統（CDS）能否長期被醫護採用，關鍵不只在模型準確度，更在於使用者是否能感受到實際效益。

研究團隊以Epic的再住院風險預測模型為例，分析個案管理師、治療師及醫師的使用行為。結果發現，許多AI工具初期因政策要求、教育訓練或績效壓力而快速導入，但隨著目標達成、關注焦點轉移或新人未接受完整訓練，使用率往往逐漸下滑。

研究指出，若醫護能明確感受到AI帶來的好處，例如改善出院規畫、提升團隊溝通效率或降低病人再住院風險，工具較容易持續被使用。然而，許多AI預測的是低頻事件，例如再住院，因此成效不容易立即被看見，導致使用意願下降。

研究團隊因此提出，AI導入不應只是一次性部署，而應持續透過教育訓練、工作流程調整及成效回饋來維持使用動能。他們也正在開發模擬模型，希望協助醫院評估不同訓練策略、組織變動或工作負荷對AI採用率的長期影響。研究者認為，醫療機構評估AI投資時，除了關注模型表現，更應重視如何將工具真正融入臨床工作流程，才能讓AI從試點專案走向日常實務。（詳全文）

醫療AI 人口健康管理 Prisma Health

Prisma Health用AI找出高風險病人，住院率降75%

美國醫療體系Prisma Health近期與HIMSS旗下媒體分享AI人口健康管理成果。他們整合電子病歷、理賠資料、用藥紀錄及即時住院訊息，建立縱向病人資料庫，並透過AI持續計算綜合風險分數，提前找出需要介入的高風險病人。

這套風險模型不只考量疾病與住院紀錄，也納入用藥遵從性、預防保健執行情況，以及交通、住房、糧食安全等健康社會決定因子（SDOH）。系統會根據病人的主要風險來源，自動分派給護理師、藥師、社工師或心理健康管理人員等不同專業團隊介入。

相較於過去等到病人急診、住院後才介入，Prisma Health希望在病情惡化前就啟動照護。該院目前已有約3.4萬名慢性病與高風險病人納入照護團隊管理，並有超過1.4萬人參與遠距病人監測計畫。

根據Prisma Health統計，接受整合照護管理的病人，總醫療支出下降66%，住院率下降75%，再住院率下降70%，急診就醫率下降58%。此外，高血壓遠距監測計畫也讓病人的平均收縮壓下降21.6 mmHg。Prisma Health表示，真正的轉變不只是導入AI，而是利用資料與風險預測能力，讓照護團隊從「事件發生後處理」，轉向「事件發生前預防」，將有限的人力優先投入最需要協助的病人身上。（詳全文）

圖片來源／Duke Health、國科會

攝影／王若樸

資料來源：iThome整理，2026年6月

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