晶片設計軟體廠Synopsys傳出遭駭，該公司否認並聲稱未發現資料洩露跡象

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177480

駭客鎖定高科技產業的情況，不時有事故發生，如今有新興駭客團體聲稱入侵軟體公司，並竊得其重要客戶資料的情形。

根據資安新聞網站SecurityWeek的報導，勒索軟體駭客組織D1R近日將晶片設計軟體廠新思科技（Synopsys）與德國工程與科技巨頭博世（Bosch）列於資料外洩網站。D1R聲稱利用新思科技網站的漏洞，存取含有4萬筆記錄的企業客戶資料庫，然後又從竊得的資料入侵博世，號稱取得了智慧財產資料。對此，新思科技表示，根據他們持續監控網路環境與調查，未發現該公司或客戶的技術資料遭未經授權存取的跡象，駭客也沒有向他們聯繫，而駭客聲稱取得博世內部資料的文件截圖，應該是已公開的使用手冊。對此，SecurityWeek推測D1R很可能是藉此虛張聲勢。

我們在網路上搜尋，結果發現FalconFeeds.io、ThreatMon Ransomware Monitoring等威脅情資平臺在社群網站X警告此事，指出駭客將新思科技列為受害企業的時間是7月13日，目前D1R列在資料外洩網站的受害組織有3家，包含Synopsys、Arm、Bosch。

'

開源LLM推理框架SGLang存在重大反序列化漏洞，可能導致遠端執行程式碼攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177479

美國CERT/CC近日揭露，開源大型語言模型（LLM）與多模態AI模型推理框架SGLang，存在可能導致遠端執行程式碼的重大漏洞CVE-2026-14890，CVSS嚴重性評分達9.1分，問題源自Expert-Parallel backup子系統缺乏適當驗證與反序列防護，若該功能啟用且SGLang服務可從網路存取，未經身分驗證的攻擊者即可傳送惡意Pickle檔案，在伺服器上執行任意程式碼。

CERT/CC指出，目前SGLang專案團隊尚未發布修補版本，建議用戶先行採取緩解措施，包括限制服務介面存取，避免暴露於不受信任網路，實施網路分段與存取控制措施，以及停用有風險的Pickle程序間通訊等。

'

惡意郵件成勒索軟體首要入侵管道，與網路釣魚合計占五成

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177478

資安業者Sophos發布《2026勒索軟體現況報告》（The State of Ransomware 2026），顯示惡意郵件是最常見的勒索軟體初始入侵管道，占26%；其次是網路釣魚及登入憑證遭竊，分別占24%與23%，暴力破解攻擊則占6%。相較之下，利用漏洞入侵的比例降至18%，較2025年減少14個百分點。

值得注意的是，在因登入憑證遭竊而受到勒索軟體攻擊的組織中，97%在攻擊發生時已採用某種形式的多因素驗證（MFA）。Sophos另一份資安事件分析報告指出，許多受害組織雖已為SaaS帳號啟用MFA，卻未將VPN、防火牆管理主控臺及舊式應用程式納入保護，顯示MFA部署範圍仍存在缺口。

在攻擊者利用漏洞、遭竊的登入憑證或暴力破解入侵組織的事件中，38%的攻擊始於暴露於網際網路的應用程式或系統，占比最高；其次是使用者裝置與防火牆，分別占30%及21%。另有8%屬於透過VPN進入受害組織系統的事件，3%則始於物聯網裝置。

'

英國衛福部將重罰非法讀取病患資料的醫護員工

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177476

英格蘭國家衛生服務部（National Healthcare Service England，NHS England）本月初警告，若醫療機構員工沒有合法理由下存取病患記錄，可能面臨牢獄或開除處分。

NHS英格蘭執行長 Jim Mackey 本月初透過內部公開信警告，醫護人員暨醫療院所員工因個人原因或出於好奇讀取病患醫療紀錄「法理不容」，是破壞病患信任及觸法行為，NHS絕不寬貸。

英國政府是在今年5月媒體報導，英國利物浦大學醫院集團爆發醫護人士非法存取病患資訊後作出回應。這些醫護人員在沒有合法理由下，存取2024年一宗兒童遭人隨機攻擊的受害者資料。該案造成三名學童死亡、10人受傷。其中一些兒童在利物浦大學醫院集團治療。英國媒體Health Service Journal報導指出，該院在一次例行性資訊存取稽查中發現48名不相關的員工在沒有充分理由下存取了病患資訊，但院方卻隱匿調查結果，未告知病患。

英國諾丁漢大學醫院也於6月開除11名員工，原因是這些人未經授權存取另一宗發生於當地的公共傷人案受害者醫療紀錄。

NHS英格蘭於7月初頒布一項防範及監控未授權存取病患資訊的新指引，要求全英國NHS機構調查及通報。該指引說明構成非法存取的行為，並要求一旦醫療機構僱主發現非法存取行為必須通報英國主管機關ICO（Information Commissioner’s Office，ICO）及警方、及職業主管機關。ICO和警方有權提出刑事告訴，主管機關則有權終止吊銷執照。

英國政府要求僱主實施技術控管，像是以角色為基礎的存取控管，防止非必要人員存取極敏感資訊，以及多因素驗證等。同時建議英國醫療院所導入新科技，像是能發出可疑活動警示，即時辨識非授權存取行為的電子病歷系統。

'

俄羅斯駭客濫用Google Gemini CLI，6分鐘內建立殭屍網路

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177475

今年5月，趨勢科技揭露使用俄語的駭客Bandcampro，此人從去年9月開始利用AI自動化生成的內容，從事詐騙及竊取憑證，其中一種遭濫用的工具就是Google Gemini的命令列工具（CLI），為了越獄並突破Google設下的安全機制，這名駭客將自己設定為經授權的滲透測試員（authorized pentester）來達到目的。當時趨勢科技發現此人成功破解29個WordPress管理員帳號、滲透某家公司，以及洗劫一個加密貨幣錢包的資產。如今該公司進一步分析駭客與Gemini CLI的對話記錄有了新的發現，AI竟然在短短的6分鐘裡，協助此人建立殭屍網路，以及遷移C2基礎設施。

趨勢科技取得Bandcampro從今年3月19日至4月21日與Gemini CLI對話的200筆交談記錄，結果發現，他使用此AI助理部署並操控C2基礎設施，並以此入侵某家牙醫診斷的8臺電腦，以及OpenDental資料庫。駭客以俄語輸入攻擊意圖，AI打造新的伺服器，並部署在虛擬專屬伺服器（VPS），然後設置基礎設施與Cloudflare隧道，以及管理機器人。Gemini CLI甚至自動排除連線異常問題，並提議駭客使用閒置機器人的情況。

這名駭客因舊有的C2基礎設施遭到防火牆與防毒軟體封鎖，於3月下旬對Gemini CLI下達研究如何遷移C2的命令，結果AI閱讀了遷移指引、準備遷移工具，然後在VPS啟動C2伺服器，並開啟Cloudflare隧道通訊。雖然過程中出現錯誤，不過AI代理隨即診斷出問題，並自動加入必要的標頭排除。上述遷移C2的過程費時6分鐘，而且駭客完全沒有介入除錯。

'

PQC轉型框架多偏重資產盤點，學者籲強化密碼演算法敏捷性與金鑰管理

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177472

隨著政府與產業推動後量子密碼學（PQC）轉型，既有系統如何逐步改用量子安全密碼技術，成為重要課題。德國萊茵-美因應用科技與藝術大學、達姆斯塔特應用科技大學、歐洲科技大學聯盟（European University of Technology，EUt+），以及德國國家應用資安研究中心ATHENE組成的研究團隊，分析22篇提出較完整PQC轉型框架的文獻後指出，現有方法多偏重密碼資產盤點與轉型優先順序，較少涵蓋實際轉型與長期維護，目前尚未形成涵蓋各階段的共同框架。

這篇論文收錄於密碼學系統遷移與敏捷性國際工作坊（MAgiCS 2026）論文集。研究團隊綜整既有研究、3,760筆Google Scholar搜尋結果及補充查找資料，篩選出51篇討論PQC轉型框架或指引的文獻，再選出其中22篇提出較完整框架的文獻，比較其轉型階段、密碼資產盤點、相依性分析、風險評估、密碼演算法敏捷性（Crypto-Agility）及金鑰管理方法。

研究團隊將PQC轉型工作歸納為辨識密碼資產與轉型範圍、規畫轉型工作、執行轉型，以及維護轉型後系統4類活動。所有框架都涵蓋現有密碼資產及轉型範圍的辨識，但各自要求盤點的內容與詳細程度不同，多數仍集中於辨識與規畫等前期工作；22套框架中，僅一套對實際執行及後續維護的重視程度高於辨識與規畫階段。

在相依性分析方面，只有5篇文獻提出以相依圖等方法，分析密碼元件與系統之間的關聯。然而，所有受分析框架都未將不同金鑰之間的相依關係納入分析，也沒有框架能整合密碼資產清冊、風險評估及系統相依關係，再據此建立可普遍採用的轉型優先排序方法。

研究也發現，現有框架對密碼演算法敏捷性的定義與實作方式並不一致。只有少數框架在轉型流程中明確考量金鑰管理，其中多半將金鑰視為資產辨識階段需要盤點的項目；僅一份指引在實際轉型階段明確討論金鑰管理，且主要著重於金鑰布建。研究團隊認為，後續框架至少應納入密碼演算法敏捷性及系統化金鑰管理，並涵蓋各轉型階段。

'

歐盟AI透明規範8月上路，聊天機器人與深偽內容須主動揭露

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177468

歐盟執委會公布《AI法案》第50條透明義務最終指南，相關規定將自8月2日起適用。指南進一步界定AI系統提供者與部署者的責任，涵蓋聊天機器人、AI代理、生成式AI內容、深偽（Deepfake）、情緒辨識及生物特徵分類等應用，供主管機關與業者作為執法及法規遵循參考。

提供者若設計直接與自然人互動的AI系統，包括聊天機器人、AI代理與虛擬人物，原則上須在首次互動開始時，清楚告知使用者正在與AI互動。只有一般人在當時情境下已能明確辨識對象為AI，才可免除告知，而純粹在背景運作或只進行機器間通訊的系統，則不在此項義務範圍。

生成式AI系統提供者也須為AI生成或修改的文字、聲音、圖片及影片加入有效、可互通、穩健且可靠的機器可讀標記，讓其他系統得以辨識內容是否由AI生成或修改。短序列的數字、符號或字母、原始碼、僅供機器間傳輸及自動處理的輸出，以及封閉式工業或產品開發環境中的非最終內容，可排除適用。若AI系統只提供一般編輯輔助，或未實質改變部署者提供的輸入資料及其語意，也不必加入標記。

部署者的責任則著重於內容發布及實際使用情境，發布深偽內容時，最晚須在閱聽者首次接觸內容時，以可看見或聽見的方式揭露，不能只依賴檔案內嵌的機器可讀標記。使用情緒辨識或生物特徵分類系統時，也須通知受影響者。

若業者以生成式AI製作涉及政治、公共行政、司法、公共安全、公共衛生、環境、金融、科學或文化等公共利益議題的文字，並以向公眾提供資訊為目的對外發布，原則上須清楚標示。只有內容經具相關知識者進行實質人工審查，或由有權核准、修改或否決內容的編輯單位實際控管，且有自然人或法人對發布內容負最終編輯責任時，才可免除標示，僅進行拼字、文法或格式檢查，不符合豁免條件。

歐盟執委會說明，境外提供者只要其AI系統輸出在歐盟使用，也可能受到《AI法案》規範。

'

微軟發布開源Dusseldorf資安測試平臺，協助偵測SSRF等頻外漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177470

微軟近日在GitHub發布Dusseldorf專案，這是一套開源的頻外應用程式安全測試（Out-of-band Application Security Testing，OAST）平臺，可協助資安人員偵測難以從應用程式內部觀察的漏洞，包括伺服器端請求偽造（SSRF）、跨站指令碼（XSS）、伺服器端模板注入（SSTI）與XML外部實體缺陷（XXE）等。

Dusseldorf原生支援Azure部署，使用者需準備具外網IPv4位址的網際網路主機，以及將名稱伺服器（Name Server，NS）記錄指向該主機的網域，部署完成後，可透過DNS、HTTP與HTTPS監聽器（listener）接收外部的連線，並記錄指向指定網域及其子網域的網路流量，資安人員可從圖形介面或REST API檢視網路請求與回應，並自訂回應內容與過濾規則。微軟表示這項專案名稱源自德國城市的杜塞爾多夫（Düsseldorf），因其名稱中含有SSRF而得名

'

Aikido評測13款AI模型漏洞辨識能力，發現能力與成本未必成正比

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177469

應用程式安全業者Aikido Security近日公布13款AI模型的漏洞辨識能力評測結果，比較不同模型的漏洞辨識能力與執行成本。研究人員將含有漏洞的程式碼片段交由漏洞分析代理分析，測試模型是否能理解程式執行流程、判斷漏洞是否可遭攻擊者利用，並正確辨識安全問題，而非評估模型自行從大型程式碼儲存庫找出漏洞位置的能力。

研究人員從GitHub安全公告資料庫（GitHub Advisory Database）挑選26個CVE，並以Aikido實際使用的AI Code Analysis程式碼安全分析框架測試13款模型。每款模型針對每個CVE執行3次；同一CVE只要在任一次執行中成功辨識，便納入彙整結果。

結果顯示，GPT-5.6系列彙整3次執行結果後，最高辨識26項漏洞中的23項，在受測模型中居冠；Grok 4.5辨識20項，Claude Opus系列模型辨識15至18項，開放權重模型GLM-5.2則辨識16項，表現與部分專有模型相近。

評測也顯示，同一模型在不同次執行中，辨識出的漏洞可能有所不同，因此將費用較低的模型執行多次並合併辨識結果，可能取得與高價模型相當的成果。GPT-5.4 nano單次最高辨識13項漏洞，執行3次並合併辨識結果後，可辨識18項，與GPT-5.6 Terra單次執行平均辨識18項的成果相當；GPT-5.4 nano執行3次的成本合計約170美元，整體成本明顯低於GPT-5.6 Terra單次執行成本。

'

阿里巴巴發表2.4兆參數Qwen3.8，宣稱效能僅次於Fable 5

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177467

阿里巴巴Qwen團隊周日（7/19）宣布，即將推出總參數量達2.4兆的Qwen3.8，並計畫開放模型權重。阿里巴巴宣稱，Qwen3.8是目前最強大的AI模型之一，可與全球領先的前沿模型競爭，整體效能僅次於Anthropic的Fable 5。

目前開放使用的是仍在持續調整的Qwen3.8-Max-Preview。根據阿里雲Model Studio的介紹，該模型主要強項包括全端軟體開發、資料分析、辦公生產力及視覺理解。

在全端開發方面，Qwen3.8-Max-Preview可進行跨檔案程式碼生成、重構、除錯及架構推理，涵蓋前端、後端與基礎設施；資料分析能力則包括解讀圖表、處理CSV檔案、撰寫SQL，以及依據自然語言指令建立儀表板。

辦公應用方面，該模型可協助撰寫文件、自動處理電子郵件、規畫簡報架構及摘要會議內容。其視覺理解功能則能閱讀並推理螢幕截圖、圖表、掃描文件及使用者介面設計稿。

Qwen3.8-Max-Preview現階段可透過阿里巴巴Token Plan使用，並已整合至AI程式開發工具Qoder及辦公代理人平臺QoderWork。阿里巴巴尚未公布正式版與開放權重的推出日期，也未說明模型架構、推論時啟用參數量及授權條款。

美國媒體也關注中國AI模型的快速追趕。The Verge認為，Qwen3.8與Moonshot AI的Kimi K3接連登場，顯示中國開放權重模型正對美國封閉模型形成壓力；Quartz則指出，阿里巴巴尚未提出基準測試、模型卡或獨立評測，因此目前無法驗證其效能僅次於Fable 5的說法。

'

甫公開的ServiceNow重大漏洞傳出遭到利用

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177466

上週企業流程自動化廠商ServiceNow公布AI平臺的沙箱逃逸漏洞CVE-2026-6875，通報此弱點的Searchlight Cyber透露，攻擊者不僅能用來入侵ServiceNow執行個體，還能滲透與其連接的代理伺服器，CVSS v4.0評分達到9.5分，相當危險。事隔數日，有資安廠商發現該漏洞被用於實際攻擊。

威脅情報公司Defused Cyber於職場社群網站LinkedIn提出警告，該公司於7月17日偵測到實際漏洞利用活動，呼籲ServiceNow用戶提高警覺。不過，該公司並未進一步說明其他細節，透露被針對目標數量等資訊。

針對前述漏洞利用活動的發現，ServiceNow於7月20日向資安新聞網站Help Net Security透露，該公司已掌握此事，根據調查，尚無證據ServiceNow代管的執行個體受到波及。ServiceNow強調已提供相關更新與修補程式，並敦促自行建置與ServiceNow代管的用戶套用，該公司也持續直接與需要協助的客戶合作，協助他們安裝這些修補程式。

'

7-Zip修補遠端程式碼執行漏洞，若不處理攻擊者可透過惡意壓縮檔觸發

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177465

檔案壓縮軟體7-Zip釋出更新版本26.02版，以修補一個遠端程式碼執行（RCE）漏洞，在受影響的7-Zip程式中執行惡意程式碼。

漏洞編號CVE-2026-14266，是由資安業者Zero Day Initiative（ZDI）通報。這項漏洞存在7-Zip處理XZ分塊式（chunked）資料機制中，經變造的XZ壓縮資料可觸發堆積緩衝區溢位，讓攻擊者得以在現行程序下執行程式碼。

由於本漏洞的觸發需要目標用戶造訪惡意網頁或開啟惡意壓縮檔，CVE-2026-14266風險值為7.0

7-Zip維護單位已發布7-Zip 26.02版本解決漏洞。

'

車用電子廠淳安遭勒索軟體攻擊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177464

iThome資安新聞編輯團隊溫馨提醒

擔心錯過重要的資安新聞嗎？資安日報與資安週報即日起推出免費電子報訂閱，每天每週直送資安要聞，提供專業、易懂、便於轉述的最佳中文資安情報，助你掌握全球與臺灣最新資安脈動。

'

Google研究用SynthID浮水印技術辨識AI生成DNA，補強現有篩檢機制

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177463

Google DeepMind與Isomorphic Labs公開合作生物韌性計畫，研究將SynthID浮水印技術調整用於生物資料，協助DNA合成服務商辨識可能具有風險的AI生成序列。兩家公司認為，AI已能設計出序列不同、功能卻相近的DNA，可能削弱現行依賴已知病原體、毒素清單及序列篩檢演算法的防護方式。

SynthID是Google DeepMind開發的AI內容浮水印技術，2023年最初用於辨識Imagen生成的圖像，後續擴及文字、音訊與影片，可嵌入不易察覺但能由系統偵測的數位標記。

Google並未公布SynthID用於生物資料的實作方法、測試成果或導入時程，目前仍屬探索階段。依其構想，DNA合成業者未來可利用浮水印辨識由AI產生的生物序列，更長期的方向，則是協助合作夥伴利用AI發展新的DNA合成篩檢機制，不再只判斷序列是否與已知病原體或毒素相似，而是預測其功能，以及是否可能具有毒性或致病性。兩家公司指出，這仍是尚未解決的重大技術問題。

該計畫將AI生物安全工作分為預防、偵測及應變三部分。在預防方面，Google DeepMind與Isomorphic Labs表示，Gemini等模型會經過威脅建模、安全評估、緩解措施及持續監控，並利用模型後訓練、分類器與使用紀錄分析，阻擋可能涉及生物危害的查詢，同時避免過度拒絕正當的科學研究需求。

Google正研究利用AlphaEvolve改善總體基因體定序資料的產生與分析演算法，改善疫情偵測方法。該定序方式會定序樣本內的所有微生物，相較只檢測少數已知病原體的傳統方法，更有機會發現未知或較少見的病原體。研究人員也在評估AlphaGenome及蛋白質功能註解技術，能否協助從序列資料辨識並分析新出現的病原體。

Isomorphic Labs已成立專責單位，準備在新發疫情期間快速部署AI藥物設計引擎，協助政府及非營利組織開發醫療反制措施。該單位將與政府及全球衛生機構合作，推進診斷與治療策略。適用情境包括自然發生的大流行，以及先進AI遭濫用可能形成的生物風險。

Google DeepMind與Isomorphic Labs表示，過去12個月已推進超過15項與政府、生物安全組織及研究機構的合作，並將向受信任合作夥伴提供AI模型與代理系統，用於生物風險的預防、偵測及應變。

'