資安業者揭露RabbitMQ重大漏洞，可能導致OAuth金鑰外洩與訊息中介伺服器遭接管

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292個假GitHub儲存庫冒充知名品牌散布BoryptGrab竊資程式

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177364

資安業者Arctic Wolf周一（7/13）揭露，自今年6月26日起，有駭客建立至少292個冒充知名軟體及資安品牌的GitHub儲存庫，透過偽造的README與下載頁面散布Windows竊資程式BoryptGrab，企圖竊取瀏覽器憑證、加密貨幣錢包、通訊軟體帳號及Windows憑證等敏感資料。

遭冒充的對象橫跨資安工具、金融科技與個人理財服務、加密貨幣錢包與交易所、開發及生產力工具、安全電子郵件服務、macOS工具與遊戲軟體等類別。Arctic Wolf並未公開292個遭仿冒品牌的完整名單，只明確揭露其中包括Arctic Wolf本身。

駭客在偽造儲存庫中的README文件中嵌入了惡意連結，將使用者導向偽造的「安全下載」頁面，以散布BoryptGrab家族竊資程式。該程式主要用來大規模蒐集具有金錢價值的憑證資訊，並將竊得資料打包成ZIP檔，再傳送到位於俄羅斯的命令暨控制（C2）伺服器。

該款BoryptGrab內建11個竊資模組，可大規模蒐集瀏覽器帳號、密碼、Cookie及加密貨幣錢包資料，也會竊取Telegram、Discord、Steam及Meta Max等通訊或遊戲平臺的帳號資訊，並擷取桌面與文件資料夾中的檔案、螢幕畫面，以及Windows Credential Manager中的憑證。

Arctic Wolf表示，截至報告發布時，GitHub已移除大部分惡意儲存庫，但仍有數十個GitHub Pages轉址頁面持續運作，部分惡意下載基礎設施也還在線，顯示這波攻擊尚未完全遭到瓦解。

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傳蘋果計畫收購AI晶片新創公司

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177363

The Information報導，為了支持AI應用及模型訓練需求，蘋果正在洽談收購AI晶片新創公司。

報導指出，蘋果近幾個月來都在和銀行洽談資金事宜並且詢問晶片新創業者的意願。原因是該公司自行研發的AI晶片速度趕不上需求，新設計的晶片卻進度落後。

根據報導，蘋果AI伺服器採用自家的M2 Ultra晶片，但速度不夠快。這迫使新版Siri必須轉而使用Google Cloud，底層則是Nvidia晶片。另一方面，消息人士透露，蘋果自行設計、代號Baltra的AI伺服器晶片原本預計今年出貨，但該晶片進度落後。彭博報導，Baltra出貨時程可能要延後到2029年。

收購AI晶片新創公司可能會讓蘋果打破多年小型收購為主的方針。蘋果迄今最大宗收購是2014年以30億美元買下消費電子業者Beats。連其自研晶片都是以一家2.8億美元收購的PA Semi為基礎發展起來。

目前檯面上的AI新創公司都有天價市值。例如Cerebras市值高達416億美元、SambaNova有110億美元、（已被Nvidia收購的）Groq市值曾為69億美元。較小的業者如Tenstorrent和微軟支持的d-Matrix各為26億及20億美元。Nvidia競爭者Etched則來到50億美元。

其中Tenstorrent執行長為前蘋果晶片主管Jim Keller，他曾主導A4、A5晶片的開發，和蘋果有很深的淵源。

蘋果官方未對此評論。

根據華爾街分析師報告，Amazon、Google、微軟與Meta合計投入約6500億美元建設AI資料中心，Meta預計今年要投資1450億到1650億美元。相較之下，蘋果卻只維持約140億美元資本支出。

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微軟Entra ID今年9月起預設使用通行金鑰，2027年停止傳送簡訊與語音驗證訊息

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177362

7月13日微軟宣布，身分及存取管理服務Microsoft Entra ID將通行金鑰（Passkey）設為預設驗證方式，自2026年9月1日起，微軟將分階段為各組織啟用這項調整，原本已啟用簡訊或語音驗證的使用者，也會自動啟用通行金鑰功能，並在下次進行多因素驗證時收到註冊提示。

企業若仍需使用簡訊或語音驗證，微軟預計於9月18日公布支援的第三方電信業者名單、部署指引、技術文件、定價及商業條款。自10月30日起，企業可透過Microsoft Security Store選定支援的電信業者，並完成服務設定。

自2027年2月1日起，微軟將停止自行傳送簡訊與語音驗證訊息。此後，仍使用這兩種方式進行多因素驗證的使用者，必須先註冊通行金鑰才能登入；企業若要繼續採用簡訊或語音驗證，則須改用第三方電信業者的傳送服務。

微軟表示，多數組織改用通行金鑰不必支付額外費用；若繼續採用簡訊或語音驗證，則須支付第三方電信業者的服務費用。這項調整時程僅適用於公有雲服務中的Microsoft Entra ID，其他雲端環境的支援將安排其他時程進行，具體時間和使用指引將提前公布。

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F5以單輪越獄評測26款頂尖AI模型，平均攻擊成功率達71.3%

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177360

資安業者F5旗下研究團隊公布7月AI模型安全評測結果，共納入55款模型。這項評測採用綜合AI安全指數（Comprehensive AI Security Index，CASI），衡量模型抵禦常見提示注入及越獄攻擊的能力，分數越高代表防護表現越好。

Anthropic模型包辦7月CASI排行榜前三名，Claude Sonnet 5以93.08分居首，Claude Haiku 4.5以92.54分排名第二，Claude Opus 4.8則以89.67分排名第三。CASI超過90分的兩款模型中，Claude Sonnet 5的AI能力表現測試成績為53.4%，Claude Haiku 4.5則為23.7%。

在開放權重模型方面，Nvidia旗下Nemotron-3-Ultra-550B-A55B的CASI達83.68分，排名第四，但AI能力測試成績僅37.8%；AI業者Zai的GLM-5.2能力測試成績較高，達51.1%，CASI則為46.58分。

研究團隊這次將名為Adversarial Tales的單輪越獄手法納入測試，編寫40篇包含有害操作程序的賽博龐克短篇故事，要求模型分析敘事結構。測試涵蓋9家業者的26款頂尖AI模型，平均攻擊成功率達71.3%。其中，Qwen3 Max的攻擊成功率最高，達94%；Claude Haiku 4.5最低，仍有35%，F5認為這樣的抵抗攻擊能力表現仍然不足以作為建構安全架構的依據。

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Tracebit公布情境炸彈防禦研究，以提示注入干擾惡意AI代理

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177359

隨著AI代理已能用於偵察雲端環境、提升權限及竊取資料，提供金絲雀誘餌（decoy canary）服務的資安業者Tracebit提出情境炸彈（Context Bombs）防禦機制，在誘餌資料中加入可觸發模型安全限制的內容，藉此中斷或干擾惡意AI代理的後續攻擊行動。

Tracebit於7月公布工作論文，說明Context Bombs的測試結果。研究團隊以5款模型驅動AI代理，讓這些代理使用低權限的AWS存取金鑰進入模擬環境，嘗試偵察雲端資源、提升權限、竊取資料及建立持久性存取。研究團隊比較未放置誘餌的基準環境與加入Context Bombs後的測試結果，合計進行152次攻擊測試。

綜合5款模型的測試結果顯示，加入Context Bombs後，AI代理取得完整管理員權限的比率由57%降至5%，同時取得管理員權限並建立持久性存取的比率，也由36%降至1%；成功完成至少一條攻擊路徑的比率，則由91%降至15%。

Tracebit已將Context Bombs整合至金絲雀誘餌產品，不過，目前研究結果來自模擬環境，這項機制在實際企業環境中的防禦成效仍待驗證。

Ars Technica指出，目前仍沒有已知方法能從根本解決提示注入（Prompt Injection）攻擊。Context Bombs則將提示注入手法轉用於防禦，透過誘餌內容觸發模型安全限制，干擾惡意AI代理的後續操作。

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新加坡土地管理局委外雲端系統的開發測試環境遭非法存取，供應商IBM測試資料未去識別化致7萬人個資外洩

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177351

新加坡土地管理局（SLA）於7月3日發布個資外洩事件公告，指出IBM通報該公司為SLA兩套系統進行的開發與測試環境發生資安事件，目前確認此事件導致約7萬人的個資外洩。

根據SLA的說明，IBM負責支援與維護「新加坡土地權利自動登記系統」（STARS）及「電子送件系統」（ELS），而這次遭遇未經存取的是該廠商用於開發與測試資料庫。初步調查發現，遭非法存取的資料集自1998年起建立並定期更新，原應僅含去識別化的模擬資料，卻被發現留存約7萬人的真實姓名、身分證號碼（NRIC）與地址。SLA坦言該資料未按程序落實去識別化，目前正進一步調查導致此情況發生的原因。

關於後續處理情形，SLA表示，IBM已撤銷受影響開發及測試環境的存取權限，以防止其他未經授權的存取。目前SLA正陸續通知受影響人士並提供相關建議，同時與IBM及相關政府單位合作以釐清事件全貌，且已向警方報案並通報個人資料保護委員會（PDPC）。

SLA另也表示，受影響的環境由供應商管理，與SLA的營運系統完全獨立。 STARS、ELS或任何其他SLA系統運作所使用的即時系統不存在任何連線或風險。 STARS和ELS中的房產所有權和登記記錄保持安全，不受影響。

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印度核電廠承包商Reliance Group資料外洩，工程文件曝光

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印度核電廠承包商Reliance Group傳出資料外洩事件，可能波及印度最大核能發電設施庫丹庫拉姆核電廠（Kudankulam Nuclear Power Plant，KKNPP）的工程資料。勒索軟體組織World Leaks已公布大批聲稱來自Reliance Group的檔案。最先向路透社通報此事的獨立資安研究人員Rakesh Krishnan表示，他以「KKNP」為關鍵字搜尋外洩資料，共找到近1.9萬個疑似與庫丹庫拉姆核電廠相關的檔案，總計約14.3GB。

路透社引述知情人士報導，印度電腦緊急應變小組（CERT-In ）正在調查此事。Reliance Group向路透社證實，旗下Reliance Infrastructure存放在第三方資料中心服務業者Yo tta代管伺服器的部分資料外洩，但未說明外洩內容。

路透社檢視的文件涉及庫丹庫拉姆核電廠仍在興建的3號及4號機組 ，包括通風與冷卻系統設計圖、共同控制室配置及供應商資料， 但無法獨立驗證文件真實性。核安全研究機構核威脅倡議組織（Nu clear Threat Initiative）資深主管Nickolas Roth指出， 攻擊者可能利用這些資訊掌握核電廠支援系統及供應商， 進而找出安全防護弱點。

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Notepad++發布8.9.7版，修補5個漏洞並強化安裝程式安全性

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177357

Windows平臺廣受開發與系統管理人員使用的開源文字編輯器Notepad++，近日發布8.9.7版，修補5個漏洞。

前述5個漏洞中，已有3個獲得CVE編號，其中兩個已有CVSS嚴重性評分，其一是8.1分的CVE-2026-57233，為系統更新程式WinGUp處理壓縮檔時的Zip Slip路徑穿越漏洞，可能導致攻擊者覆寫重要檔案；另一個是7.8分的CVE-2026-54758，屬於堆疊緩衝區溢位漏洞，可能導致遠端執行程式碼。另外還有一個尚未獲得CVE編號的漏洞也值得注意，涉及安裝程式PowerShell指令問題，可能導致攻擊者於安裝過程執行任意PowerShell指令。

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微軟證實Patch Tuesday造成部份Dell電腦關機、發燙

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微軟本周三（7/15）表示，7月份安全更新造成部份Dell電腦無預警關機、發燙等問題，已暫停對這些系統部署安全更新。

本周微軟在Patch Tuesday中，針對Windows 11 24H2及25H2電腦發布KB5101650累積安全更新，修補622項漏洞。不過在隨後的更新中，微軟說明將暫時中止對部份Intel-based Dell裝置發布更新。原因是Dell通報，安裝更新版本發生不相容，可能造成電腦不預期關閉、效能低落、發燙及耗電加速。

微軟表示正在與Dell合作解決此事，預計未來幾天可對受影響的裝置重新發布更新。

Windows Central報導指出，此次事件根源可能是Windows USB-C連線管理員（Connection Manager）和Intel Innovation Platform Framework Processor Participant驅動程式相容性問題。

這些情形也發生在6月釋出的選擇性預覽更新KB5095093，但微軟並未對該版本暫停部署。安裝這二個版本的Dell機器最好都移除新版退回舊版。

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蘋果Apple Intelligence取得中國生成式AI服務備案

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路透社（Reuters）本周報導，蘋果的個人化生成式AI系統Apple Intelligence已完成於中國提供服務所需的備案程序，為這項AI服務正式進入中國市場鋪路。中國版Apple Intelligence將整合百度及阿里巴巴所開發的AI模型能力，不過目前尚未公布上線時間。

根據中國國家網際網路信息辦公室（網信辦）本周三（7/15）所公布的消息，總計有7款手機完成生成式AI服務備案，其中之一為蘋果iPhone上的Apple Intelligence。

Apple Intelligence是蘋果於2024年6月發表的個人化AI系統，整合於iPhone、iPad及Mac上。它可協助改寫、校對及摘要文字，也能整理通知與郵件、生成圖片、搜尋照片，並強化Siri理解使用者要求與個人脈絡的能力。Apple Intelligence採用混合式AI架構，以Apple自研的裝置端模型及Private Cloud Compute上的伺服器模型為核心，必要時也可調用OpenAI的ChatGPT。

另一方面，中國在2023年發布《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》，要求提供生成式AI服務的業者必須在上線前完成備案、使用合法來源的訓練資料、保護個資、建立內容審核機制，以及遵守中國內容管理規範。

OpenAI ChatGPT及Anthropic Claude等美國大型語言模型服務目前皆未在中國提供服務。路透社報導，中國版Apple Intelligence將採用百度及阿里巴巴所開發的模型。阿里巴巴表示，旗下Qwen模型將整合至中國市場的Apple Intelligence，支援iPhone、iPad、Mac及Vision Pro；百度亦證實，正與Apple合作開發供中國iPhone使用者使用的Apple Intelligence功能。

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Thinking Machines Lab釋出首款開放權重AI模型Inkling

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Thinking Machines Lab周三（7/15）推出首款開放權重AI模型Inkling，這是個混合專家（Mixture of Experts，MoE）模型，總參數量達9,750億、推論時啟用410億參數，支援100萬個token的脈絡長度。Inkling定位為適合企業及開發者客製化的基礎模型，即日起可透過旗下模型微調平臺Tinker進行微調，另有較輕量的Inkling-Small預覽版。

Thinking Machines Lab為OpenAI前技術長Mira Murati於2025年創立的AI新創，主打開放模型與模型客製化，希望讓企業與開發者能自行微調AI模型，而非只能使用封閉模型服務。該公司首個產品為模型微調平臺Tinker，如今再發表首款開放權重模型Inkling，正式跨入基礎模型市場。

根據史丹佛基礎模型研究中心（CRFM）的定義，基礎模型是以廣泛資料進行訓練、通常採大規模自監督學習，並可調整或微調至廣泛下游任務的模型。

Inkling以45兆token的文字、圖片、音訊及影片資料進行預訓練，後訓練則涵蓋數學、程式、工具使用、多模態及安全等領域。該模型具備推理、代理人、程式開發、指令遵循、事實性、視覺及音訊等能力，並支援多種代理人與工具框架。它也提供可調整的Thinking Effort，讓開發者依需求在推理能力、成本與延遲之間取得平衡。Inkling支援文字、圖片與音訊推理，具備語音轉錄、圖片分析及圖表推理能力。

此外，Thinking Machines Lab表示，Inkling特別強化信心校準、指令遵循及抵抗審查的能力，並接受涵蓋化學、生物、放射性及核武（CBRN）、資安、失控風險、操控、諂媚及易受傷害使用者等議題的安全測試。

Thinking Machines Lab公布多項基準測試結果，以圖表比較Inkling與GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro、Grok 4.5、GLM 5.2、Kimi K2.6及Nemotron 3 Ultra等模型，在推理、程式開發、代理人、多模態、事實性及安全等能力的表現差異。

同一天該公司也預覽了Inkling-Small，它採用相同的MoE架構，總參數量為2,760億、推論時啟用120億參數，適合重視成本與延遲的應用，例如程式開發、AI評分及合成資料生成，目前仍在測試中，之後才會釋出完整權重。

Inkling即日起可於Tinker進行微調，支援64K及256K脈絡長度，並限時提供五折優惠。Thinking Machines Lab也與Together AI、Fireworks、Databricks及Baseten等平臺合作，提供模型部署與推論支援，同時於Hugging Face開放完整模型權重下載。

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研究人員公布新的Windows零時差漏洞LegacyHive

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因不滿微軟漏洞通報處理作法的研究人員Chaotic Eclipse（Nightmare-Eclipse），自4月開始陸續公布一系列零時差漏洞，繼6月在微軟發布例行更新（Patch Tuesday）之後揭露新漏洞RoguePlanet、GreatXML，本月該名研究員同樣在微軟例行更新發布不久公開新漏洞。

根據資安新聞網站The Hacker News的報導，Chaotic Eclipse近日揭露名為LegacyHive的Windows零時差漏洞，並指出這是存在於Windows User Profile Service服務的問題，能讓攻擊者載入任何的登入區（hive）並進行權限提升。他提供了概念驗證程式碼（PoC），說明利用此弱點必須搭配另一個使用者的憑證，以及第三個帳號的名稱，若是成功觸發漏洞，攻擊者將能把特定的使用者登入區掛載到目前使用者類別的根目錄。為防止概念驗證程式碼遭到實際利用，研究人員簡化其內容，並強調利用LegacyHive不需要其他使用者的憑證，而且任何的登入區都能載入。

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阿根廷足協系統被駭客冒名發送信件、外洩資料庫，疑員工電腦感染竊資軟體肇禍

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世足盃已進入最後階段。阿根廷足協（Argentine Football Association，AFA）系統上周遭駭並用以發送抗議信件，並欲出售足協資料庫。研究人員相信，原因可能和員工電腦一年前遭竊資軟體竊走憑證有關。

上周二（7/7）在世足盃16強中，阿根廷以3:2擊敗埃及，晉級8強。周末阿根廷媒體報導，媒體記者接到一批來自阿根廷足協網域發送出來的信件，稱阿根廷並未贏得比賽，以及比賽結果是「腐敗判決的結果」。該場賽事中，埃及上半場一名球員進球後被判犯規取消，以及下半場埃及球員在阿根廷禁區被犯規但裁判未做出裁罰，引發判決不公爭議。

BBC報導引述阿根廷足協（AFA）聲明，他們偵測到有人利用該協會帳號冒名發送信件，呼籲大家不要理會近日寄自阿根廷足協帳號的異常信件。此外，一名以埃及國家隊教練Hossam Hassan之名為代號的駭客在暗網貼出公告，宣稱此事是其所為，還公開兜售阿根廷足協資料庫資料。

資安業者Hudson Rock則是將重點放在攻擊者如何成功駭入阿根廷足協（AFA）系統。業者調查後判斷，這次入侵並非起於零時差漏洞攻擊，或複雜的多層次國家駭客活動，原因可能是一名擁有AFA多個系統管理權限的個人電腦感染竊資軟體，被竊走系統存取憑證，由於阿根廷足協資安管理鬆散，則讓事件更嚴重。

研究人員循線追蹤出這臺電腦主人大約十年前於AFA擔任軟體開發人員。他的電腦是在2025年9月8日感染。研究人員指出，這突顯現代攻擊者一個常見手法：資料囤積（data hoarding）。攻擊者竊得的憑證並未立即使用，而是在暗網上買賣、或由駭客收藏俟時機成熟再用以存取AFA系統。研究人員說，如果AFA有透過威脅情報監控員工憑證外流，就能強制重設密碼，避免入侵事件。

該員工憑證具備管理員權限，讓駭客輕鬆通過整個Web App介面。分析日誌（log），該員工瀏覽器還儲存了多個AFA重要子網域的憑證，可能引發更廣泛系統入侵事件。這些憑證包括阿根廷足協國家訓練總部的足球管理入口網站、AFA媒體入口網站及競爭管理系統。

研究人員發現，這些系統多個網站重覆使用非常弱、很好猜的密碼。攻擊者甚至不需使用SQL注入漏洞或繞過網頁密碼。只要以管理員身份登入就能讀取資料庫並且匯出任何想要的資料，包括憑證、使用者資料和認證資料。

研究人員相信駭客可能就是藉此取得並公佈AFA資料庫樣本。外洩的AFA資料庫內含AFA員工、球會、外部媒體夥伴、知名國際運動電視網及本地媒體。外洩資料包括個人電子郵件、電話、職責角色、註冊時間、密碼資料等。雖然有些密碼經過雜湊，但也包含明文儲存的密碼。

有些媒體報導，這次行動是由埃及駭客所為，但目前未獲得證實。

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Mozilla發布Firefox 152.0.6，修補兩個重大等級弱點

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博通修補VMware Avi負載平衡系統7個高風險漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177349

7月14日博通發布資安公告，指出旗下的VMware Avi Load Balancer存在7個高風險弱點，影響22.1.1至32.1.1版所有版本，該公司發布30.2.7、31.2.2-2-p3、32.1.2版修補，由於沒有其他緩解措施，他們呼籲用戶儘速套用更新因應。

根據CVSS風險評分，最危險的是CVE-2026-47865，此為身分驗證繞過漏洞，攻擊者可用於繞過身分驗證機制，進而存取Avi控制介面，風險評分達到9.8（滿分10分），屬重大等級風險。另外6個資安漏洞編號為CVE-2026-47866、CVE-2026-47867、CVE-2026-47868、CVE-2026-47869、CVE-2026-47870，以及 CVE-2026-47871，涉及授權繞過、遠端程式碼、權限提升、路徑遍歷等問題，風險值介於7.1至8.8。

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AWS宣布2026進入Agent AI元年，打造從開發、資安到知識管理的企業AI代理平臺

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177348

生成式AI快速發展兩年後，AWS認為，企業AI競爭已逐漸從大型語言模型（LLM）本身，轉向如何讓AI真正走進企業流程、完成工作。在今年AWS Summit Taipei大會首日的主題演說中，AWS正式宣告2026將是「Agent AI元年」，並一口氣推出涵蓋AI代理開發、執行、知識管理、軟體維運與資安治理等多項新能力，希望打造企業部署AI Agent的完整平臺。

AWS臺灣董事總經理王定愷表示，隨著基礎模型能力跨越臨界點，以及雲端基礎設施日趨成熟，AI Agent已開始具備執行複雜企業工作的能力。他認為，企業現階段最大的課題已不是「要不要導入AI」，而是如何制定AI策略。他建議企業「先找到金礦，再買鏟子」，應先找出最具價值的應用場景，再透過快速實驗與持續迭代推動AI落地，而不是急著追逐最新模型或工具。

從模型走向Agent平臺，AWS補齊企業部署AI代理最後一塊拼圖

不過，AWS認為，阻礙企業導入AI Agent的已不是模型能力，而是如何讓Agent能夠安全、可靠且大規模投入企業營運。

AWS GenAI GTM下世代開發者體驗總監Rory Richardson指出，去年AWS開始談論Agent，今年則進一步聚焦如何讓Agent真正進入生產環境（Production）。她表示，企業要的不只是能回答問題的聊天機器人，而是能規畫任務、調用工具、分析企業資料，並自主完成工作的AI代理。

她指出，AWS的工作，就是「移除想像力與真正打造能力之間的障礙」（remove the barriers between imagination and what you can build），因此今年AWS不再聚焦於推出新的大型語言模型，而是將焦點放在建構企業AI Agent平臺，補齊Agent從開發到正式上線所需的各項能力。

AI不只是寫程式，更參與整個軟體開發生命週期

首先是在軟體開發方面。Rory Richardson提出「Write it right. Ship it fast. Keep it modern」（正確打造、快速交付、持續現代化）的快速開發模式。

Rory Richardson指出，若AI只協助撰寫程式碼，測試、部署、維運仍採人工方式，整體開發速度並不會真正提升。因此，AWS希望讓AI參與整個軟體開發生命週期（Software Development Lifecycle，SDLC），而不只是扮演Coding Assistant。

AWS今年以Kiro作為AI開發Agent核心，可將自然語言需求轉換為開發規格，自動拆解任務、撰寫程式、建立測試並完成驗證，希望讓AI成為開發團隊中的協作者。

另一方面，AWS也推出Transform Continuous Modernization，可持續檢查老舊程式碼、相依套件及系統架構，自動完成現代化；DevOps Agent則可協助分析事件、排除故障及提升系統可靠性，讓AI進一步參與部署與維運工作。

換言之，AWS希望企業未來部署的不只是AI程式助理，而是一群共同參與需求分析、開發、測試、部署到維運工作的AI Agent。

AWS攜手OpenAI推企業級AI Agent落地

AWS也分享與OpenAI的合作進展。OpenAI企業產品Codex主管Rohan Varma表示，企業導入AI時，不應該在模型能力與安全要求之間做選擇，AWS提供的雲端基礎架構，包括身分驗證、私有網路、資料加密與日誌管理等能力，可協助企業更安全地部署AI應用。

AWS表示，雙方合作已從模型供應延伸至企業級AI工作負載部署，OpenAI模型可透過Amazon Bedrock與SageMaker JumpStart等服務提供給開發者使用，讓企業能在AWS環境中選擇適合需求的模型，並結合自身資料與應用系統。

Rohan Varma指出，OpenAI的Codex也正從協助開發者產生程式碼，演進為可執行複雜任務的AI Agent，能參與軟體開發、測試、文件整理與分析等工作。OpenAI內部導入Codex後，工程師提交Pull Request數量提升一倍，顯示AI Agent正逐步改變企業軟體開發流程。

日本電商遭勒索攻擊後，以AIDLC重建韌性系統

在今天的Keynote中還分享一個AIDLC的案例，一家日本電商公司ASKUL在遭到勒索軟體攻擊後，如何透過AI驅動開發模式重新打造IT架構的案例。日本B2B電商平臺ASKUL總裁吉岡晃表示，該公司是在2025年10月遭遇勒索軟體攻擊，造成核心系統受到影響，攻擊後一個月內營收一度減少約 95%，為公司成立以來最大的危機。

面對系統受創，ASCO並未選擇單純恢復原有環境，而是決定「從零開始重建事業與系統」，打造新的營運模式。吉岡晃表示，公司的目標不是回到攻擊前的狀態，而是建立更理想、更具韌性的系統架構。

ASCO採用AI驅動開發生命週期（AIDLC）模式，將AI應用從單純的程式開發延伸到問題發現、需求定義、決策與系統建置等完整流程。透過讓業務人員與工程師共同與AI協作，該公司也趁此機會重新檢視工作流程，降低跨部門溝通與協調成本。

其中一項應用是改善電商平臺商品上架流程。過去商品負責人需要花費大量時間在跨部門溝通、工具切換與流程協調，無法投入更多精力在商品策略與客戶需求分析。他們透過AIDLC 重新設計流程，讓業務與工程團隊共同利用AI完成需求拆解、開發與驗證，使開發時間縮短一半，商品上架速度則提升一倍。

ASCO也將AI應用延伸至經營決策層。面對供應鏈不穩定問題，他們利用Kiro協助進行需求預測與備料策略分析，將過去需要兩週完成的分析與提案流程縮短至約3小時，協助管理階層更快速做出決策。

吉岡晃指出，AIDLC成功的關鍵包括企業必須下定決心推動AI、讓業務與工程團隊共同參與、將權限下放至第一線，以及建立讓員工安心使用AI的安全環境。

建立企業知識脈絡，讓Agent理解企業而不是只理解模型

除了開發能力，AWS認為，企業AI Agent真正能否落地，關鍵還在於是否理解企業自己的知識。

Rory Richardson表示，再聰明的模型，也不了解企業如何運作，不知道企業有哪些客戶、流程與資料，因此若缺乏企業脈絡，Agent很可能「非常有自信地給出錯誤答案」。

因此，AWS也推出新的Context能力，協助Agent建立企業知識脈絡，自動整合企業內部結構化與非結構化資料，建立跨資料來源的知識脈絡（Context）；新版Amazon Bedrock Managed Knowledge Base則可整合文件、圖片、影片及資料庫等不同資料來源，並支援跨知識庫搜尋與權限控管，讓Agent取得最新且可信任的企業知識。

AWS希望，未來Agent回答問題時，不只是根據模型訓練資料，而是能理解企業自己的知識網絡與商業脈絡。

從治理到資安，讓企業能安心部署AI Agent

當AI Agent開始自主執行工作，AI Agent被賦予「自主行動」和「自動寫Code部署」權限時，企業擔心它會產生安全性漏洞或引發資料外洩。因此AWS將安全治理視為企業導入的重要門檻。

Rory Richardson表示，企業不應在速度與安全之間二選一，而是讓安全成為Agent平臺的一部分。因此，今年AWS推出Continuum產品家族，整合威脅建模（Threat Modeling）、程式碼審查（Code Review）、滲透測試（Pen Testing）及漏洞分析等能力。

Continuum可分析企業環境中的攻擊路徑、自動判斷漏洞優先順序、提出修補建議，並在建立足夠信任後，自動完成漏洞修補，希望將企業資安從事後修補，轉向持續監控與主動預防。

AWS認為，隨著越來越多AI Agent開始操作企業系統，資安能力也必須同步AI化，才能降低企業部署風險。

AgentCore扮演平臺中樞，串起Agent、工具與企業資料

除了開發、知識與安全，AWS也推出Amazon Bedrock AgentCore，作為企業AI Agent的執行平臺。

AgentCore負責管理Agent的記憶、工具呼叫、API存取及身分驗證，並支援不同模型與Agent框架；搭配AWS Context、Knowledge Base及Continuum等能力，可讓企業建立能夠整合模型、工具、企業知識與治理機制的AI代理平臺，而非各自獨立運作的AI工具。

企業AI下一階段競爭，在於能否讓Agent真正落地

王定愷表示，AI導入不應追求一次到位，而應透過「小步快跑」方式，持續累積成功經驗，同時建立企業AI治理與安全護欄，才能讓AI真正成為企業的重要生產力。

今年AWS Summit Taipei大會焦點可看出，AWS的策略重心已從過去聚焦模型與生成式AI，逐步轉向建構企業AI Agent平臺。除了持續提供模型選擇，更希望補齊AI代理從開發、執行、知識管理到資安治理所需的技術能力，降低企業大規模部署AI Agent的門檻。

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