資安業者Mindgard揭露Cursor存在未修補漏洞，開發者開啟惡意儲存庫恐遭執行任意程式碼

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177454

擁有700萬活躍用戶的熱門AI輔助開發工具Cursor，近日傳出重大漏洞爭議。資安業者Mindgard於7月14日公開揭露，攻擊者只要建立含有惡意git.exe的程式碼儲存庫，誘使Windows用戶以Cursor開啟該儲存庫，即可能在未經用戶點擊、核准或提示的情況下自動執行任意程式碼，無須依賴複雜的攻擊鏈、提示注入、模型操縱、越獄或其他高階技巧，攻擊者就能觸發這個漏洞。

Mindgard指出，問題源自Cursor在載入專案時，會從包含工作目錄（workspace）在內的多個位置尋找Git執行檔（binaries），因此攻擊者可在儲存庫根目錄放置惡意git.exe，Cursor便會自動執行，且不會發出任何提示。研究人員於2025年12月便已向Cursor通報前述問題，並於2026年1月透過HackerOne再次提報，確認此漏洞可重現，但時隔7個月後，仍未獲得Cursor回應，因而決定公布研究結果提醒用戶注意。Mindgard建議Cursor用戶先行採取緩解措施，企業用戶可透過應用程式政策限制在工作目錄中啟動可執行檔，個人用戶則應僅在隔離環境中開啟不受信任的儲存庫。

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Roblox推出手機AI創作工具Build，文字提示即可生成遊戲原型

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177452

擁有1.32億名每日活躍使用者的線上遊戲與創作平臺Roblox，如今準備讓更多玩家直接在手機上成為遊戲創作者。Roblox公布AI創作工具Build，使用者可直接在Roblox行動App輸入文字描述，由系統產生可測試、修改及發布的基本遊戲原型。首波功能將於7月28日在紐西蘭展開公開Alpha測試，之後逐步擴大至其他地區。

Build是Roblox App內的新創作分頁，使用者可描述遊戲類型、場景及玩法，系統會建立一個可玩的起始版本，供創作者繼續調整、進行遊戲測試、分享給其他人，或發布到Roblox平臺。

Roblox表示，Build採用開源模型及該公司自有AI模型，可處理遊戲機制、環境、角色、視覺風格與聲音等內容。Roblox自有模型以大量3D模型及遊戲專用資料訓練，可生成能夠運作的3D物件，甚至完整3D場景，並透過既有創作工具整合至遊戲中。

Build與桌面開發工具Roblox Studio共用後端、模型及聊天紀錄，創作者可先在手機建立原型，再進入Studio完成較複雜的編輯，也能從Studio啟動AI代理，之後透過手機查看工作進度。

Roblox另預告未來數月將陸續推出3類代理工具，包括可在玩家遊玩前找出錯誤的遊戲測試代理，還有讓創作者以自然語言查詢遊戲資料的分析代理，以及建議可進行哪些測試，以提高參與度、留存率與變現成效的實驗代理。

在3D內容生成方面，Roblox已推出Procedural Models，可依文字或圖片建立能調整參數的3D資產，而3D基礎模型Cube則可生成遊戲用物件。Roblox也計畫推出場景生成模型，從單一提示建立可編輯、可遊玩的完整3D場景。

Build公開Alpha測試將開放9歲以上的使用者使用，通過安全檢查並發布的遊戲，將開放全球16歲以上的使用者遊玩。Build Alpha期間建立的遊戲在加入Roblox Select目錄前，須經過所有Roblox遊戲適用的審查程序，並與其他遊戲一同進入推薦候選名單，再由以留存率為依據的推薦系統排序。Build基本版本將免費提供，另為進階使用者提供付費選項。

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交通部預告外送專法兩項子法，平臺演算法、派單系統與會員機制都將重寫，業界籲建立滾動式治理機制

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177451

過去政府對外送平臺的管理，多聚焦於勞動權益與保險責任，但隨著「外送員權益保障及外送平臺管理法」(簡稱外送專法)即將於7月21日上路，交通部近日再預告兩項子法，「外送員交通安全管理規則」及「外送平臺服務定型化契約應記載及不得記載事項」，進一步深入平臺的數位系統設計。

其中，「外送員交通安全管理規則」除了要求平臺建立新進與在職外送員交通安全教育及定期回訓制度，也首次針對派單系統（Dispatch System)提出設計要求。

草案明定，平臺派送內容必須符合法規，系統通知不得影響導航資訊辨識，也不得設計需要外送員於行進間點擊、回覆或操作的互動流程，希望透過調整App通知與派單機制，降低因分心操作造成的交通事故。

這代表未來平臺不只是管理外送員，更須重新檢視演算法如何決定派單時機、通知方式及使用者介面（UI），讓系統設計本身也成為交通安全的一環。

不只派單，會員、退款與履約機制也將重新設計

另一項「外送平臺服務定型化契約應記載及不得記載事項」，則將影響平臺的會員服務及交易流程。

草案要求，首次訂閱會員服務七日內可解除契約，自動續約必須取得消費者明示同意，平臺也需建立續約提醒及退款機制。同時，平臺須完整揭露商品資訊、各項費用及取消訂單、退款條件，未揭露費用不得向消費者收取。

此外，平臺還須提供預估送達時間，若配送延遲超過合理期間，消費者可取消訂單並獲適當補償，而系統異常或合作商家無法履約等風險，也不得轉嫁給消費者。

相較於過去偏重商業規則，未來平臺會員管理、金流、客服及履約管理系統都必須同步調整，以符合新的契約規範。

從平臺治理走向演算法治理

兩項子法反映出政府對於平臺治理的方向正逐漸從勞動管理延伸到演算法治理。例如要求派單不得影響安全駕駛、系統通知不得干擾導航、需提供配送時間預估及建立補償機制，代表政府開始介入平臺核心數位系統設計，而非僅規範最終服務結果。

對平臺業者而言，除了法遵之外，也需重新評估派單邏輯、通知頻率、路線最佳化、會員訂閱流程及客服系統等技術架構。

DEAT：共享配送效率恐受影響，建議建立數據驅動的滾動式治理

對此，台灣數位平臺經濟協會（DEAT）從產業角度提出他們的觀點。

DEAT表示，外送專法上路後，平臺的法遵成本及配送成本都將重新計算，特別是新制可能影響共享配送（Batch Delivery）運作，讓平臺原本透過演算法將多張順路訂單整合配送的效率下降，進一步推升配送成本。

該協會也指出，若平臺營運成本增加，可能反映在外送費或服務費調整，進一步影響消費需求，甚至使外送市場從大眾化服務走向價格較高的市場。

DEAT也提出3項建議，包括建立每6個月一次的跨部會法規檢討機制、定期發布產業經濟影響評估報告，最後提供平臺業者6個月的「法規輔導期」，有鑑於專法於7月21日上路，而各項子法在6月底才公告，外送平臺業者配合專法子法調整內部系統需要一定的時間，希望提供「法規輔導期」讓業者有充足時間完成系統改版及營運調整。

平臺治理進入持續優化階段，考驗監管與創新的平衡

交通部預告兩項子法，意謂著外送平臺管理已不只是勞資關係或消費保護議題，而是逐步走向數位平臺治理。

從派單演算法、App互動設計、會員管理到履約流程，都成為法規要求的一部分；另一方面，產業也希望政府能透過市場數據與實證研究，持續檢視制度成效，而非一次性制定規則。

對平臺業者而言，新法帶來的不只是法遵挑戰，更意味著核心技術架構、演算法與產品設計都需要調整，也突顯數位平臺在公共治理中的角色，從單純媒合服務提供者，逐漸成為需要兼顧交通安全、消費者權益與演算法透明性的數位基礎設施。

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後門程式GoSerpent攻擊東南亞政府與外交機構，持續蒐集資料數周後再外傳

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177443

卡巴斯基全球研究與分析團隊（GReAT）揭露一波鎖定東南亞政府及外交機構的網路攻擊。攻擊者自2025年底起利用後門程式GoSerpent控制受害電腦，持續蒐集文件及帳號資料，等待數周後才部署另一批工具，將資料傳往指定的網路共享位置。研究團隊於2026年2月發現相關活動，並在5月觀察到攻擊手法進一步改變。

GoSerpent是以Go語言開發的遠端控制木馬，早期版本至少從2021年開始使用。感染電腦後，能接收攻擊者指令、操作命令列、傳送檔案及開啟網路連線，也能把受害電腦當成中繼站，協助攻擊者進入其他內部網路並隱藏真正的連線來源。

攻擊者接著透過GoSerpent安裝惡意DLLThumbcacheService，以Windows服務形式執行，專門搜尋Word、Excel及PDF文件，也會檢查資源回收筒內符合格式的已刪除檔案。找到的資料會經過壓縮及密碼保護，再集中存入名為thumbcache_605a.db的檔案，暫時留在受害電腦中。

攻擊者還會透過GoSerpent部署Mimikatz及QuarksDumpLocalHash等工具，取得系統登入憑證及本機帳號密碼雜湊，供後續存取網路磁碟機並外傳資料時使用。攻擊者先讓ThumbcacheService在受害環境中持續蒐集數周，期間並未外傳資料。

到了2026年5月，攻擊者改用從開放原始碼框架客製化而來的Stowaway，並部署TmcLoader及TmcPayload。TmcLoader負責解密及載入TmcPayload，後者則讀取加密設定檔中的網路共享登入憑證及目的路徑，再把先前蒐集完成的文件傳往指定的網路共享位置。

整套攻擊工具各有分工，GoSerpent負責遠端控制及安裝其他程式，ThumbcacheService蒐集文件，帳號竊取工具取得登入資料，Stowaway建立隱蔽連線，最後由TmcPayload送出檔案。攻擊者也使用阿里雲及UCLOUD HK等合法雲端主機服務架設控制伺服器，使惡意連線較難僅憑服務供應商辨識。

研究團隊認為，這波攻擊在目標選擇、使用工具及操作方式上，與先前被稱為TetrisPhantom的攻擊者存在相似之處，但現有證據仍不足以確認兩者關係。

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Fortinet揭露偽裝為TrueType字型檔的惡意軟體載入器，藉此降低偵測機率

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177450

資安業者Fortinet揭露一波自2026年3月底持續至今的大規模網路釣魚活動，攻擊者以商業合作、付款等主題寄送惡意壓縮檔，其中包含偽裝成TrueType字型檔（.ttf）的惡意軟體載入器，藉此降低被資安工具偵測的機率。攻擊者最終可在受害Windows主機記憶體中部署Agent Tesla、Remcos、XWorm等遠端存取木馬，以及Best Private LOGGER鍵盤側錄程式。

攻擊流程一旦啟動，惡意壓縮檔會先將惡意檔案複製至Windows主機上的特定目錄，並建立排程工作以獲得長期存取能力，然後透過 LuaJIT 這套支援即時編譯（Just-In-Time Compilation）的工具，執行將副檔名偽裝成 TrueType 字型檔的惡意Lua指令碼，最終將惡意程式直接載入受害主機的記憶體，減少在磁碟留下可供檢測的檔案。Fortinet提醒，看似無害的檔案副檔名潛藏著風險，副檔名不代表檔案實際格式與用途。

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安永會計師事務所支援系統傳出遭到入侵，臺灣用戶不受影響

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177427

根據資安新聞網站Bleeping Computer報導，全球四大會計師事務所之一的安永（Ernst & Young）近日向客戶發出通知，IT部門使用的第三方支援工單（support ticket）系統遭到未經授權存取，攻擊者下載含有客戶稅務資訊的文件。安永已於7月中旬，向美國加州及佛蒙特州主管機關通報。我們也向安永進一步詢問，該公司表示臺灣客戶未受影響。

針對事故發生的經過，安永於4月23日偵測到異常活動，隨即啟動事故應變程序。該公司在外部資安專家協助下著手調查，確認有未經授權的第三方人士，於3月28日至4月12日期間存取該平臺，並下載了多份文件，外洩文件包含用於準備稅務申報的個人與財務資訊。

安永強調，遭竊資料並未出現遭到濫用或是進一步暴露的情形，也沒有客戶被駭客鎖定的現象。不過，該公司並未進一步說明受影響客戶人數，也沒有透露範圍是否只有美國，或是波及其他國家的客戶，目前尚無駭客組織或勒索軟體駭客聲稱犯案。

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Gemini 3.5 Pro傳因從頭打造，再度延後推出

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177449

Google原本預定於6月釋出的最強模型Gemini 3.5 Pro並未如期問世，彭博報導，這是Gemini開發團隊DeepMind因技術問題重新打造，再度延期上市。

Google 5月Google I/O公布Gemini 3.5家族第一個模型Flash時，預告Pro將於6月問世。事實證明Pro並未在API或模型平臺上線，業界原本預期會延至7月17日，然而隨著上周再度遲到，成為Gemini 3.5 Pro第三度跳票。

彭博報導引述消息人士指出，這是因為原本的Gemini 3.5 Pro內部測試結果中，實際應用穩定性表現不佳，像是幻覺頻繁、輸出結果不一致等，迫使DeepMind必須放棄開發成果重新打造，致使整個Pro時程嚴重落後。

Google母公司Alphabet發言人對CNBC發出聲明，表示該公司目前正在和夥伴測試3.5 Pro、升級版Flash模型及其他模型，同時和美國政府以「具生產力的方式」互動中。

另有報導指出，受到3.5 Pro延遲上市造成的空白期中，Google可能會先推出Gemini 3.6 Flash和3.5 Flash Light，其中前者可能強化自然語言能力及SVG圖片生成功能。其他消息包括3.5 Pro可能延到7月底、8月初推出，甚至整個跳過。

在此同時，競爭者已相繼推出旗艦模型包括Anthropic Mythos/Fable 5、OpenAI GPT-5.6及Meta Muse Spark 1.1。

Google陣營相繼傳出AI高層人才出走可能是影響Gemini 3.5模型開發的原因之一。包括6月間諾貝爾獎得主、DeepMind副總裁John Jumper加入Anthropic。前Gemini主管Sissie Hsiao亦跳槽OpenAI。而領導開發Gemini 2.5的Google工程部門副總裁Noam Shazeer也在6月時宣布加入OpenAI。

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鎖定AI與機密運算負載，MITRE攜手產業推持續遠端驗證框架草案

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177444

針對機密運算環境的應用需求，美國非營利研究機構MITRE於7月16日公布《持續遠端鑑證框架（Framework for Continuous Remote Attestation）》草案，這是與Fr0ntierX、Invary及堪薩斯大學合作推動的技術應用，目的是為雲端、AI及機密運算環境，建立可持續驗證系統信任狀態的互通性標準，以填補現代資安防禦在動態驗證上的重大缺口。

根據MITRE說明，機密運算、硬體信任根、AI工作負載與雲端原生平臺的重要性與日俱增。隨著政府、企業與關鍵基礎設施營運商對其依賴加深，能否「持續鑑證」這些系統與工作負載的完整性，已成為落實零信任（Zero Trust）安全架構的關鍵基石。

根據這份框架的草案指出，在傳統的資安模型中，許多驗證機制僅發生在系統啟動時，然而，僅靠啟動時的驗證已不足以應對現代威脅，執行時信任仍極為重要，且尚未被充分理解。在零信任環境中信任不應該是靜態的，而必須是可持續驗證的。

回顧持續遠端認證框架的內容制定過程，源自2026年1月草擬0.1.0版，目前最新版本為5月發布的0.9.6版，其最大特色在於採用分層遠端驗證方法，涵蓋從底層硬體根、作業系統、容器、執行環境到最上層的AI工作負載，目標是建立跨產業的技術標準。

為確保此標準能廣泛兼容於複雜的產業生態，MITRE目前正積極徵詢各界意見。該機構呼籲雲端服務商、硬體廠商與AI平臺業者，於2026年8月31日前提供意見回饋，期盼業界能共同完善制定這套守護未來運算環境的關鍵標準。

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ClickLock鎖定Mac，癱瘓系統逼使用者輸入登入密碼

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177448

資安業者Group-IB上周揭露一款名為ClickLock Stealer的新型Mac竊資惡意程式。它不需利用系統漏洞或事先取得管理權限，而是持續關閉使用者能操作的應用程式，讓Mac幾乎無法使用，藉此迫使受害者輸入系統登入密碼。該行動約從今年5月開始，已造成33國至少100名使用者受害，其中超過一半位於歐洲。

Group-IB並未直接觀察到散播ClickLock的釣魚網站，但根據惡意程式的行為及內部結構，研判它可能透過ClickFix手法散播，也就是以假真人驗證頁面，誘騙使用者將惡意指令複製到終端機執行。指令執行後，ClickLock會顯示假的Cloudflare驗證進度，並在背景下載竊資模組及遠端後門。

ClickLock接著會顯示偽造的macOS密碼視窗，帶入受害者真正的帳號名稱及蘋果圖示。使用者輸入密碼後，惡意程式會透過本機目錄服務確認密碼是否正確，只有正確密碼才會傳送至攻擊者控制的Telegram機器人；若密碼錯誤，則會繼續要求使用者輸入。

如果使用者取消視窗，ClickLock便會建立兩個LaunchAgent，使惡意模組在下次登入時自動執行。其中一個模組每0.21秒關閉Finder、Dock、終端機、活動監視器、系統設定、Spotlight及瀏覽器等程式，只留下密碼視窗，最長可持續約83小時。另一個模組則反覆觸發真正的macOS鑰匙圈授權視窗，逼迫使用者允許存取Chrome Safe Storage金鑰，以解密Chrome儲存的密碼、Cookie及自動填寫資料。

ClickLock還會蒐集8款瀏覽器、31個加密貨幣錢包擴充套件、7個密碼管理工具及8款桌面錢包的資料，並搜尋Shell紀錄、FileZilla設定與加密貨幣地址。竊取的資料會被壓縮後透過Telegram Bot API外傳，攻擊者另會植入修改版GSocket後門，以持續遠端控制受害電腦。

Group-IB發現ClickLock樣本時，VirusTotal上的防毒引擎均未將其判定為惡意，且根據程式碼結構及其它跡象研判，ClickLock可能仍在開發中。該公司提醒，任何要求使用者開啟終端機並貼上陌生指令的網站，都應視為潛在攻擊；若Mac只剩密碼視窗可以操作，使用者應強制關機並以安全模式重新啟動，再由資安人員檢查及清除惡意程式；若曾輸入密碼，還應立即更改Mac及相關帳號密碼。

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松上電子部分資訊系統遭駭

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177446

上週五松上電子（6156）於股市公開觀測站發布資安重訊，表示有部分資訊系統遭到攻擊的情況

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GitHub強化Copilot程式碼審查隔離，預設防火牆並拆分執行器設定

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177438

GitHub調整Copilot程式碼審查的執行與管理方式，現在預設以防火牆限制審查期間的對外網路連線，企業也能將程式碼審查與Copilot雲端程式開發代理分開設定，兩者可使用不同的執行環境及網路存取規則。

Copilot程式碼審查會分析開發者提出的程式碼變更，找出可能的錯誤、安全問題或不符合專案規範之處。其中用來探索較完整專案脈絡的代理式功能透過GitHub Actions執行，可視需要查看儲存庫內的相關程式碼、目錄結構及參考資訊。

過去Copilot程式碼審查與能夠修改程式碼的Copilot雲端程式開發代理，共用一組組織層級的GitHub Actions執行器（Runner）設定。更新後，管理員可分別為兩者選擇不同的Runner類型，讓程式碼審查與程式開發代理使用各自的執行環境。

開發團隊也能在儲存庫的.github/workflows目錄加入copilot-code-review.yml設定檔，指定儲存庫層級使用的Runner，以及審查時要安裝的相依套件、工具及準備程序。若未建立這份專用設定檔，而儲存庫已有copilot-setup-steps.yml，系統便會沿用後者。

網路安全方面，GitHub已替所有儲存庫的Copilot程式碼審查預設啟用防火牆。管理員可在組織或個別儲存庫中調整網路存取規則，不必沿用程式開發代理的設定。不過，使用自架執行器（Self-hosted Runner）的團隊目前無法套用GitHub提供的這套防火牆，審查仍可執行，但不會受到相同的網路限制。

自訂審查指令的讀取方式也有所改變，Copilot程式碼審查現在會讀取程式碼合併請求來源分支中的指令，而非等待規則先合併到主要分支。開發者因此可以在功能分支調整審查規範，直接測試結果。

除原本支援的copilot-instructions.md、*.instructions.md、AGENTS.md與代理技能外，Copilot程式碼審查現在也會讀取REVIEW.md、GEMINI.md及CLAUDE.md。開發者若已在這些檔案中維護開發或審查規則，便能直接提供給Copilot作為審查依據。

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美日荷英網路安全機構發布協調式漏洞揭露指引，協助業者與資安研究人員合作

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177445

7月15日美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）與美國國家安全局（NSA）、日本電腦緊急應變小組協調中心（JPCERT/CC）、荷蘭國家網路安全中心（NCSC-NL）及英國國家網路安全中心（NCSC-UK），共同發布《建立與資安研究人員合作的協調式漏洞揭露計畫指引》，可供軟體製造商及線上服務供應商採用，作為建立或改善協調式漏洞揭露（Coordinated Vulnerability Disclosure，CVD）計畫的參考。

這份指引建議，軟體製造商及線上服務供應商應公開漏洞揭露政策（Vulnerability Disclosure Policy，VDP），說明通報方式及測試範圍，並透過符合RFC 9116規範的security.txt檔案提供聯絡資訊。漏洞揭露政策也應納入安全港（Safe Harbor）條款，表明研究人員依政策從事的善意安全研究將視為獲得授權。業者也可依自身需求，尋求第三方協調機構或國家級電腦資安事件應變團隊協助聯繫研究人員及協調漏洞處理。

在漏洞處理方面，指引建議將漏洞揭露及初步處理流程與一般客服管道分開，並在收到通報後2至3個工作天內，與研究人員展開聯繫，接著審查漏洞、評估風險與處理優先順序，並進行修補。業者也應依CVE計畫規則判斷是否指派CVE編號。符合指派條件的產品漏洞，無論由內部或外部發現，都應取得CVE編號；公開的CVE紀錄應保持完整、正確，並及時更新。根據業界的最佳實務，業者應將緩解措施、修正程式或修補程式詳細資訊提供研究人員，進行驗證。

此外，這裡也建議供應商應在其網站公告受影響產品及版本、CVE編號、視情況提供的CVSS風險評估資訊，以及修補或緩解措施，並採用通用安全公告框架（Common Security Advisory Framework，CSAF）等機器可讀格式發布。同時，供應商的安全性公告不應設置在付費牆（paywall）之後或要求使用者登入才能查閱，以利組織及時評估風險並採取因應措施。

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CSA更新AI控制矩陣，以247項控制目標協助企業落實AI治理

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177442

雲端安全聯盟（Cloud Security Alliance，CSA）於7月14日公布AI控制矩陣（AI Controls Matrix，AICM）1.1版，將控制目標由243項增至247項，涵蓋18個控制領域，並更新多項AI治理與安全規範的對照內容。

CSA指出，隨著企業加速導入生成式AI與AI代理，資料外洩、模型安全、供應鏈中斷（supply chain disruption），以及漏洞發現和利用達到機器速度（machine speed）等風險也跟著升高。現行法規與風險管理框架大多著重治理原則，較少涵蓋資料中心、金鑰管理、端點防護、營運持續及互通性等具體安全控制措施，AICM則進一步提供可實際採行的控制項目。

AICM涵蓋AI系統從規畫、建置到除役的完整生命週期，控制項目包括防範模型遭到操控或污染、提示注入與未經授權存取，以及保護模型權重和推論過程的安全性（Inference security）。

此次更新另提供320題AI共識評估計畫問卷（AI Consensus Assessments Initiative Questionnaire，AI-CAIQ）、控制實作指南及稽核指引，供企業自我評估，或檢視第三方AI服務供應商的安全管理能力。CSA建議企業先盤點需要保護的AI系統，再依角色與系統架構選擇適用的控制措施，並透過AI-CAIQ確認落實情形。

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哥倫比亞石油公司Ecopetrol遭勒索軟體攻擊，雖擋下惡意加密，但集團旗下15家公司資訊遭竊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177433

哥倫比亞國家石油公司Ecopetrol S.A.傳出重大資安危機，該公司於7月17日發布聲明，揭露遭遇未經授權的網路存取事件，初步調查結果顯示，集團內約15家子公司（含公司本身）的雲端檔案儲存環境遭入侵，並導致3,300個用戶帳戶相關的資料遭非法下載。

根據Ecopetrol的說明，駭客在非法下載雲端資料後，曾以此對其進行勒索，威脅若不支付贖金將公開外洩的機密資訊。雖然官方聲明與當地媒體尚未揭露攻擊者身分，但資安社群已有相關情資流出——長期追蹤暗網動態的威脅情報平臺業者FalconFeeds.io與ThreatMon均在社群平臺X指出，勒索軟體組織Gentlemen已宣稱Ecopetrol是其受害者。

在事件因應方面，Ecopetrol表示，其防禦機制已成功攔截惡意加密行為，並於發現事件後撤銷所有非法存取權限，未來將強化雲端環境監控力道；同時，Ecopetrol也已向哥倫比亞總檢察長辦公室提起刑事訴訟，並協同國家專門機構展開深度調查。該公司強調，目前核心營運與產能未受波及，但仍持續評估包含業務機密與專有技術在內的資訊外洩風險，並坦承無法保證此事件未來不會對公司聲譽、經營或財務狀況造成重大不利影響。

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基因檢測服務業者23andMe資料外洩案以1,800萬美元與美國多州和解

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177441

根據美國紐約州檢察長Letitia James於7月14日發布的公告，個人基因檢測服務業者23andMe就該公司資料外洩事件求償案，與紐約州等43名檢察長達成1,800萬美元和解。

23andMe於2023年10月揭露帳密填充攻擊。攻擊者使用客戶曾在其他遭入侵網站使用的相同帳號密碼，登入約1.4萬個23andMe帳戶，再透過DNA Relatives及Family Tree功能存取客戶個人資料。根據紐約州檢察長公告，這起事件影響約690萬名客戶，部分資料其後遭放上暗網販售。

紐約州等43名檢察長進行的聯合調查發現，23andMe未將客戶密碼與已知外洩密碼名單進行比對，也未強制啟用多因素驗證、適當限制登入嘗試頻率，或部署入侵防護措施及偵測資料外洩的記錄與監控工具。此外，對於出現登入嘗試次數大幅增加等異常模式，該公司也不進行調查或處理，而且並未修補已知漏洞及妥善檢視與測試功能設計。

23andMe於2025年3月聲請破產保護，客戶資料其後在破產程序中出售給創辦人兼前執行長Anne Wojcicki成立的非營利機構TTAM Research，該機構現已重新登記為23andMe Research Institute。和解條件要求該機構進行適當的風險分析、成立資料安全諮詢委員會，並持續提供消費者刪除個人資料的權利。

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Hugging Face揭露遭自主AI代理入侵，攻擊者竊取內部憑證並橫向移動

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177440

AI模型開發與託管平臺Hugging Face於7月16日揭露一起資安事件，表示遭到自主AI代理執行的攻擊，導致雲端與叢集憑證遭竊，並橫向移動至多個內部叢集，目前仍在評估合作夥伴與客戶資料是否受到影響。由於Hugging Face是眾多AI模型、資料集、開發函式庫與應用工具的託管及分發平臺，同時也提供程式碼庫託管服務，一旦平臺遭到入侵，攻擊者可能進一步篡改或植入惡意內容，影響大量使用者下載或整合的AI模型、資料集與開發工具，形成潛在的供應鏈風險。

Hugging Face指出，攻擊者利用惡意資料集觸發資料處理流程中的兩條程式碼執行路徑，藉此取得節點存取權限，進而竊取憑證與橫向移動，整起入侵是由AI代理執行，在一個週末內透過大量短暫的沙箱執行數萬次操作。在事件調查期間，Hugging Face曾使用商業頂尖AI模型分析攻擊紀錄，但因AI模型安全防護機制的限制，將他們提交的攻擊指令、漏洞利用內容與C2資料視為潛在攻擊而拒絕處理，最終他們改用自有基礎設施執行的開源模型GLM 5.2，來分析超過1.7萬筆事件紀錄。

針對這起事件的後續處理，Hugging Face表示已修補攻擊者入侵的程式碼執行路徑，重建遭入侵的叢集節點，替換受影響的憑證與權杖，並部署額外防護措施與更嚴格的存取控制，目前尚未發現提供給用戶的模型與資料集有遭竄改跡象，包括容器映像與已發布軟體套件在內的軟體供應鏈，也未發現遭到篡改。

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亞培傳出遭兩組駭客團體入侵，其中一組是ShinyHunters

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177435

7月16日醫療科技巨頭亞培（Abbott Laboratories）發布公告指出，他們正在調查一起資安事故，原因是該公司的癌症診斷業務當中，出現少數內部系統遭未經授權存取。根據他們的初步評估，此事故不影響任何業務營運、產品或產品供應、製造或實驗室作業，或服務病患的能力，也並未對其他所有的公司業務、網站、系統造成影響。然而根據資安新聞網站Bleeping Computer的報導，有兩個駭客組織宣稱入侵亞培。

第一個聲稱對亞培下手的是惡名昭彰的勒索集團ShinyHunters，他們在7月15日將亞培加入資料外洩網站，並要脅該公司若不處理，將會在7月18日公布竊得資料。不過，Bleeping Computer表示，後來ShinyHunters將期限延長到7月21日。這些駭客向Bleeping Computer透露，他們在六月中旬對該公司員工進行攻擊，成功入侵其中一個Microsoft Entra 單一登入（SSO）帳號，從而取得網路環境的存取權限，並從Microsoft Entra、ServiceNow、SharePoint、Databricks，以及Coupa竊得資料，包括內部文件、合約和客戶資訊，其中包含超過3千萬筆客戶的可識別個人資訊（PII）、2,200萬份醫病對話記錄、2,000萬份訂單。

另一組聲稱入侵亞培的駭客團體是ShadowByt3$，他們透過客戶入口網站LabCentral，入侵亞培的核心實驗室診斷業務。該團體宣稱在7月4日取得存取權限，隨後透過API端點逐步外洩檔案，竊得CE製造證書、操作手冊、技術規格、法規文件，以及產品需求等，但沒有竊取亞培的客戶資料。

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