Google年底調整Nearby Connections API，不再替App自動開啟Wi-Fi與藍牙

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177487

Google預告將在2026年底調整其Nearby Connections API預設行為，未來Wi-Fi或藍牙關閉時，API不再替Google自家及第三方App自動開啟相關無線功能。使用這項API的開發者必須在執行鄰近裝置探索或連線工作前，確認所需功能已啟用，否則應通知使用者並引導其手動開啟。

Nearby Connections是Google提供的點對點連線API，可透過藍牙、低功耗藍牙（BLE）與Wi-Fi發現附近裝置、建立連線並交換資料，不必依賴網際網路。應用情境包括離線檔案傳輸、本機多人遊戲、協作白板，以及手機與Android TV等多螢幕裝置間的互動。

開發者過去可由API代為處理部分無線功能狀態，Nearby Connections可在必要時調整裝置的Wi-Fi或藍牙狀態，以建立連線或提高資料傳輸量。Google表示，這次變更是為了讓使用者更清楚掌握裝置的無線功能；新行為生效後，API不會在未經使用者操作的情況下，將已關閉的Wi-Fi或藍牙切換為開啟。

開發者除了要確認Nearby Connections所需權限已取得，也須處理Wi-Fi或藍牙未開啟的情況，例如顯示說明、引導使用者進入系統設定，並在使用者未啟用功能時停止或延後連線。若既有App直接假設API會處理無線功能狀態，相關流程便需要修改。

Google目前僅公布變更預計於2026年底生效，尚未交代確切日期、對應的Google Play服務版本，以及API屆時會回傳哪些錯誤或狀態。官方建議開發者先檢查現有連線流程，確認無線功能關閉時仍有清楚的操作提示與錯誤處理。

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Kaspersky揭露惡意軟體框架OkoBot，可結合多種元件竊取加密貨幣錢包與敏感資訊

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177489

資安業者Kaspersky近日揭露新型惡意軟體框架OkoBot，可結合多種惡意軟體元件，竊取加密貨幣錢包及其他敏感資料，目前已有25個國家數百人受害，主要位於巴西、越南、加拿大、墨西哥與土耳其。研究人員觀察到，這款惡意軟體的伺服器會拒絕來自俄羅斯與其他前蘇聯地區國家的連線，部分程式碼也包含俄語註釋，推測可能有俄語系人士參與其中。

OkoBot是從2025年初發現的TookPS惡意下載器發展而來，採用兩種散布途徑，一為ClickFix攻擊，另一為GitHub程式碼庫上的偽裝合法軟體，一旦受害者下載執行，將會啟動稱作TookPS的惡意PowerShell指令碼，從而在受害主機上安裝自動化SSH機器人程式，藉此建立與攻擊者控制伺服器的SSH連線，同時收集受害主機資訊，並竊取加密貨幣錢包檔案、瀏覽器cookie、使用者設定檔與憑證；另外OkoBot也會藉由停用Windows Defender通知、開啟防火牆連接埠等方式，維持長期存取能力。

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AI代理長期記憶成新攻擊面，單封郵件植入假資訊成功率最高87.5%

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177486

新加坡南洋理工大學、新加坡科技研究局（A*STAR）及美國約翰霍普金斯大學研究人員發表AI代理攻擊框架MemGhost，可透過單封電子郵件投遞惡意指令，誘使具備長期記憶的個人AI代理將假資訊寫入持續性狀態，且不在當次回覆中透露記憶已遭修改。使用者日後提出相關要求時，代理可能載入受污染的記憶，進而改變回答或執行行為。

研究團隊將這類攻擊稱為隱蔽記憶注入（stealth memory injection）。一般間接提示注入多半試圖立即劫持代理工作流程，MemGhost則將影響延後至後續工作階段。在研究設定中，攻擊者只能寄出一封特製郵件，無法直接修改代理的記憶，也看不到郵件送達後的執行結果，因此不能根據回饋反覆調整攻擊內容。

研究團隊另建立WhisperBench測試集，採用實際的IMAP／SMTP郵件流程與郵件代理工具，評估假記憶能否寫入、是否避開使用者察覺，以及能否在後續工作階段影響代理。測試集共有108個案例，其中52個用於訓練，其餘56個留作測試，涵蓋事實與偏好污染，以及健康與安全、財務損失、資訊完整性、資安與營運中斷等5類風險。

在OpenClaw搭配GPT-5.4的背景執行環境中，MemGhost端到端成功率為87.5%，而在Claude Code SDK搭配Sonnet 4.6的相同執行模式下，成功率則為71.4%。研究也測試NanoClaw、Hermes Agent及Mem0向量記憶後端，顯示MemGhost產生的攻擊內容可轉移至不同代理架構與記憶機制。端到端成功必須同時滿足記憶寫入、當次回覆未揭露注入行為，以及影響後續行為3項條件。

研究人員以DataSentinel、Meta-SecAlign及AgentDoG進行測試，分別代表外部內容偵測、模型內建防護及代理執行軌跡稽核等三種防禦方式。MemGhost在實驗中仍能避開部分偵測或完成記憶注入。研究團隊認為，現有防禦多著重阻止外部指令立即控制代理，較少限制外部內容如何被轉換成可跨工作階段使用的長期記憶。

研究團隊建議，代理應記錄記憶來源，在寫入敏感記憶前要求使用者確認，區隔外部內容與可信記憶，並保留記憶修改的稽核紀錄。

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研究人員揭露新型惡意軟體HollowGraph，利用M365行事曆建立隱蔽C2通道

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177485

資安業者Group-IB於7月20日揭露新型惡意軟體HollowGraph，攻擊者利用Microsoft 365行事曆與Microsoft Graph API建立隱蔽的命令與控制（C2）通道，藉由受信任的微軟雲端服務來傳遞指令與資料，避免直接連線至攻擊者控制的伺服器。Group-IB目前發現12臺受感染主機，受害對象主要位於以色列，研判這是一起高度針對性的攻擊。

HollowGraph本身僅支援get與send等兩個指令，但結合Microsoft 365信箱的行事曆，可透過Graph API搜尋攻擊者預先建立的行事曆事件，下載附件取得指令；也能建立行事曆約會，將竊取的檔案加密後作為附件回傳。另外這款惡意軟體也會利用DNS隧道取得Entra ID憑證，以維持Graph通道的存取能力。

研究人員認為HollowGraph的指令格式，與稍早發現的Cavern模組化後門框架高度相似，推斷可能是該框架的另一變種，建議企業監控Microsoft Graph API與Microsoft 365信箱稽核紀錄，注意異常行事曆事件建立、附件上傳及主旨變更。

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面對AI浪潮，資安人該如何練出「打不倒」的生存能力

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177484

「如果AI今天也能通過CISSP考試，你的價值是什麼？」ISC2臺北分會理事長唐任威日前在臺灣資安大會（CYBERSEC 2026）的兩場演講中，反覆拋出這個問題。他並非要嚇唬臺灣的資安工作者，而是希望提醒大家開始思考「對的焦慮」。

他認為，錯誤的焦慮是問「我的工作會不會消失」，把注意力放在職位、名稱是否還存在；但正確的焦慮則是問「我還認得我的工作嗎？」，重點是要警覺工作內容正在發生質變。唐任威強調，這個時代的資安工作並沒有真的不見，只是正在變成許多人認不出的樣子。

他進一步以「Do Things Right」與「Do The Right Thing」的對照，畫出人與AI的分界線。凡是能被明確定義的工作，例如依照清單執行的合規掃描、標準化的滲透測試報告撰寫、已知漏洞的分類，或是依照規則的日誌稽核，AI都能做得比人更快、更準，而且這些並非邊緣的低階工作，而是許多資安人員每天實際在做的事。

他也說，相對地，判斷什麼威脅值得優先回應、在不確定情境中做決策、並為錯誤的判斷承擔後果，這些皆屬於「做正確的事」的範疇，是AI目前無法承擔的責任。唐任威的結論很直接：能力可以被複製，但責任無法被轉移。

AI軍備競賽、地緣政治與供應鏈風險，是三股加速力量

唐任威引用世界經濟論壇（WEF）《全球資安展望2026》、ISC2《2025資安人才研究》、ISACA《2025資安現況報告》與Fortinet《2025資安技能落差報告》等四份重量級調查，勾勒出2026年威脅局勢已經系統化加速的樣貌。

首先是AI帶動的攻防軍備競賽。WEF的報告顯示，高達94%的受訪者認為AI是2026年最大的資安變革驅動力，87%認為AI帶來的漏洞是過去一年增速最快的威脅。

唐任威回顧資安技術演進的脈絡，從早年的自動化、規則式決策，一路走到如今可以自主上網、自行驅動工具完成任務的AI代理人。他直言，攻擊者只要下達一句指令，就能讓AI自動完成偵察、滲透甚至攻擊的全流程，這是防禦方過去未曾面對過的速度差。

不過他也提醒，防禦方同樣能運用AI強化威脅偵測與異常分析，根據WEF調查顯示，自動化的資安評估比例，已從2025年的37%提升到2026年的64%；真正的隱憂在於：仍有54%的企業認為AI素養不足，是最大的部署障礙；41%的AI回應仍須人工驗證，過度依賴自動化反而可能形成新的盲點。

第二股力量是地緣政治碎片化。根據WEF調查，2026年，地緣政治首度成為企業資安風險緩解策略的首要考量因素：64%的企業，將地緣政治驅動的網路攻擊、關鍵基礎設施破壞與間諜活動列為首要威脅，49%憂心錯誤訊息與認知戰，IT、OT、IoT與機器人技術融合的風險也達到42%。

唐任威引用報告中的一段話強調：資安已經不再只是後勤部門的技術職能，而是各國政府、企業與社會的核心戰略考量。

第三股力量，則是供應鏈的隱蔽風險。唐任威以自己近三十年投入滲透測試與資安教育的經驗指出，攻擊者從來不打堅固的城牆，而是專挑生態系中最薄弱的合作夥伴下手。

WEF調查顯示，65%的大型企業認為，供應鏈漏洞是最大的韌性挑戰，相較2025年的54%明顯上升，但僅有27%的企業會與生態系夥伴，共同演練資安事件模擬，而且，只有33%曾全面盤點供應鏈的威脅暴露程度。

他以兩個真實案例為例，第一個是2025年9月，歐洲多家機場的報到與登機系統遭到攻擊，造成航班大規模延誤取消；同年10月，日本Asahi（朝日）啤酒廠遭攻擊後，IT系統全面癱瘓，員工被迫以紙筆維持庫存與控管數據，凸顯企業普遍缺乏充分的業務持續計畫。

唐任威提醒，即使一家公司自身的資安做到滿分，只要下游供應商的防護不足，整條鏈仍然可能因最脆弱的一環而崩潰。

防禦典範已經過時，從「不被打」到「多快站起來」

唐任威指出，過去資安工作的舊思維是「阻斷攻擊」，不管是建高牆、堵漏洞，假設「不被攻擊」是可能達成的目標；因此，對於KPI設定為「零事件」、「零漏洞」，成功達標的定義就是不被攻入。

但根據Fortinet《2025年資安技能落差報告》指出，86%的企業在2024年至少遭遇一次資安事件，且28%的企業每年遭遇五次攻擊以上。這也意味著，攻擊早已成為業務連續性的日常考驗。

他也引用塔塔顧問服務（TCS）執行長Krithivasan在WEF報告中的話指出：「未來能夠存活的企業，不是從未遭駭的企業，而是擁有最強復原能力的企業。」

因此，典範必須從「預防」轉向「資安韌性」，具體包含四個階段：透過情報驅動的威脅預判，提前識別攻擊向量與風險窗口的「預測」（Anticipate）階段；將攻擊衝擊降到最低、維持核心業務不中斷的「承受」（Withstand）階段；縮短平均恢復時間、快速恢復業務連續性的「恢復」（Recover）階段；以及從每一次事件中學習，持續強化防禦態勢與組織韌性的「適應」（Adapt）階段。

唐任威強調，這不是紙上談兵的框架，而是唯一能對應「攻擊已成常態」這個事實的思維方式。

兩個截然不同的資安世界，韌性的強弱差距正在擴大

根據WEF報告資料顯示，唐任威表示，高韌性與低韌性組織之間的落差正在快速拉開，形成資安領域的「M型化」。

以高韌性組織為例，只有22%認為技能缺口是重大挑戰，但低韌性組織卻有高達85%比例認同這個危機；70%的高韌性組織，已將資安功能納入採購流程，低韌性組織僅31%；59%的高韌性組織會評估供應商的安全成熟度，低韌性組織僅31%這麼做；44%的高韌性組織會與夥伴演練資安事件模擬，低韌性組織僅16%執行這些工作。

整體而言，高韌性組織技能齊備，關注的是整個生態系的風險，資安韌性已經嵌入領導議程；低韌性組織則卡在資金與技能雙重不足，停留在合規驅動的最低標準，也難以吸引或留住關鍵人才，形成技能缺口惡化、風險敞口持續擴大的惡性循環。

從區域來看，亞太地區的技能短缺對風險的影響程度高達76%，高於拉丁美洲與加勒比海的65%、撒哈拉以南非洲的63%。唐任威分析，這與東亞作為全球電子與製造供應鏈核心的地位直接相關，一旦技能缺口惡化，牽動的是全球產業的命脈。

技能缺口比人才缺口更急迫，軟實力成為最難填補的護城河

唐任威特別提醒，2025年起，「技能不足」已超越「人數不足」，成為資安界最迫切的挑戰。

根據ISC2《2025資安人才研究》調查顯示，僅34%的組織認為本身擁有足夠的資安人力，但高達88%的受訪者曾因技能不足造成至少一項重大資安後果，包括：資安流程出現疏漏，被迫將不合格人員放入關鍵崗位，系統設定錯誤，防護區域出現破口，以及無法善用新興資安技術等連鎖效應。

真正耐人尋味的是，最難填補的技能缺口，排名第一的並非任何一項技術能力，根據ISACA《2025資安現況報告》調查顯示，技能缺口排名第一的領域就是軟實力（Soft Skills），占比達59%，較去年上升8個百分點；緊追在後的雲端運算、資料安全，以及LLM資安維運等，占比都在三成上下。

而在ISC2《2025資安人才研究》對徵才主管與從業者的調查中，雙方公認最重要的前五項能力，依序是：問題解決能力；團隊協作；溝通能力；學習意願與戰略思維，同樣沒有任何一項屬於純技術範疇。

唐任威解釋，這背後有四個原因，首先，資安事件的影響早已擴散到業務端，需要跨部門的溝通能力；其次，AI接管重複性技術任務之後，人的價值轉移到判斷、敘事與協商；第三，在危機情境下，技術力不等於決策力；而最後，批判性思考與風險溝通，是無法被自動化取代的能力。

他也坦言，軟實力之所以難補，正是因為它需要長期培養與案例累積，無法速成。這意味著，擁有三年、五年、十年工作經驗的資安人員，其實正是這個時代最稀缺的資產。

證照開始質變，從知識壟斷到「AI協作」

面對「AI能不能輕鬆考過CISSP」的疑問，唐任威提出了另一種解讀角度。他指出，證照的角色正在經歷三個階段的轉變：過去，證照代表知識壟斷，考過就代表你懂、知識稀缺；現在，AI已能輕鬆通過各類資安考試，知識壟斷正在消失，門檻趨近於零；而未來，證照將轉型為一張「導航地圖」，代表你能用這套框架去指揮並驗證AI的產出。換句話說，證照的價值從「證明你記得住」，轉變為「你能用這個框架引導並驗證AI的產出」。

具體而言，CISSP、CCSP、CSSLP這類專業框架的真正價值，不再是能背出多少條文，而是讓從業者能夠精確地描述問題：用框架語言定義攻擊面與控制目標，讓AI知道要解決什麼；能夠引導AI產出一個可以「用控制項框架」設計AI的工作流程，取代單純的背誦記憶；更重要的是，能夠驗證AI輸出，判斷AI的產出是否符合專業標準，成為最後一道防線。

唐任威更用一句話總結證照角色轉變：讓AI執行，人來判斷與承擔。

值得注意的是，證照的市場價值仍然清晰可見。根據Fortinet《2025年資安技能落差報告》調查顯示，89%的企業偏好錄用持有認證的候選人，65%的企業在招募時將專業認證看得比四年制學歷更重，而且，持有認證者在技能提升、工作執行能力與職涯晉升速度上，都有明顯優勢。

但唐任威也提出警訊，因為該份報告也顯示，企業願意支付員工認證費用的比例，已經從2023年的89%下滑至2025年的73%，若這個趨勢持續發展，將可能嚴重削弱組織整體的資安能力。

從資安人才的四個象限，誠實面對自己的位置

唐任威提出一個簡單的自我檢視框架，用「是否具備技術底子」與「是否具備風險或業務理解」兩個軸線，畫出資安人才的四個象限。

同時具備技術底子與風險理解的人，例如資安維運中心（SOC）分析師，路最寬廣，可以直攻決策者角色；具備業務理解但缺乏技術底子的人，例如合規或治理、風險與法遵（GRC）人員，還有機會，關鍵在於學會驅動AI。

但唐任威也提醒，若只有技術工具，卻缺乏業務脈絡的純技術工程師，處境相對危險，必須主動往風險理解靠攏；而只依照清單重複執行任務、缺乏判斷力的「Checklist執行者」，則是最危險的一群，也是AI浪潮下，第一排會被取代的對象。他直言，請大家誠實地對號入座，面對自己實際所在的位置。

＠資料來源：唐任威，2026年7月

真實判斷和承擔的經驗，才是資安人員不可取代的核心

唐任威坦言，真正不可取代的核心，是經歷過真實失敗、承擔過真實後果、校正過判斷的人。AI雖然可以學習別人的失敗，但那終究是「二手的失敗」，沒有切身的痛；AI可以分析後果，卻不需要承擔錯誤決策的代價；AI可以持續更新模型，但不是從「自己做錯」的現實經驗中校正。

資安工作本質上是一場關於已知與未知的不對稱戰爭，為了說明此事，他借用一種用來分析風險、決策和不確定性的思考工具「Rumsfeld Matrix」（倫斯斐矩陣），也是俗稱的已知／未知矩陣（Known–Unknown Matrix）。

基於這樣的框架，我們可以看到：已知的威脅AI能夠全包，做得比人快；已知但未評估清楚的風險，AI能協助分析，但最終仍須由人來決策；隱含在組織內部、尚未系統化的知識，可以透過AI協助挖掘；至於零時差漏洞與進階持續性威脅（APT）這類「不知道自己不知道」的領域，AI完全無能為力。

唐任威強調，攻擊者永遠活在企業的「未知的未知」裡，而AI只能回答被問到的問題，它不知道你還沒有問到什麼，「這正是資安人員全局觀無可取代的原因。」 他說。

資安人員三個生存法則的轉變，未來朝向T型韌性人才發展

唐任威也為個人資安工作者，提出三個具體的轉變方向。

第一，從「執行者」轉變為「決策者」，不只是把工作做完，而是對結果負責，一旦名字簽在報告上，就是最後一道防線。

第二，從「記憶知識」轉變為「驅動AI」，用證照框架去引導AI、用專業判斷去驗證產出，背書只是起點，指揮才是核心。

第三，從「累積證照」轉變為「累積判斷力」，把每一次真實事件都當作校正判斷的機會，而不只是填寫報告，失敗才是最貴、也最有效的學費。

在能力地圖上，唐任威建議資安人才朝向「T型韌性人才」發展，橫向廣度涵蓋AI與機器學習素養、雲端安全基礎、法規合規（如GDPR、NIS2）、供應鏈風險意識，以及能與經營層溝通的商業語言，這些是每個人都必須具備的基本配備。

縱向深度則可以在威脅情資、身份與存取管理（IAM）、DevSecOps、治理風險法遵（GRC）、事件應變等專業路線中，挑選一條深耕。

更重要的是，他認為，要真正成為「T型韌性人才」有三個行動需立刻執行，包括：取得AI相關的認證；練習把技術風險翻譯成業務影響與財務損失的語言；以及參與真實場景的演練，例如桌上演練、紅隊藍隊對抗或CTF競賽，藉由實戰累積判斷力。

組織應把人當作重要基礎設施，人才能真正承擔資安風險判斷責任

對企業組織而言，唐任威提出六項優先行動建議。

首先，恢復對員工的認證培訓預算，因為企業願意支付認證費用的比例正在下滑，這個趨勢若持續將直接侵蝕組織的資安韌性。

其次，擴大非傳統人才管道，避免過度依賴學歷要求而縮小可用人才池；第三，把技能需求真正納入人資職能的規畫，避免職缺描述與實際業務需求脫節；第四，投資軟實力培訓計畫，因應軟實力缺口持續擴大的趨勢。

第五，建立全員的AI素養計畫，讓AI意識成為縮短攻擊鏈的最後一哩路；第六，將資安功能正式納入採購決策流程，這也是高韌性組織與低韌性組織之間，一項高達39個百分點差距的關鍵作為。

在人才定位上，唐任威主張，企業應該協助資安人員從「技術執行者」，逐步走向「安全工程師」、「風險顧問」，最終成為「韌性戰略顧問」。

這個角色的能力特徵有四，包括：能將技術威脅轉化為業務連續性的語言，直接與經營高層溝通；同時理解攻擊者邏輯與高層決策框架，填補技術與管理之間的鴻溝；在AI治理、供應鏈風險、法規合規三個維度，都能提出主張；最終，並且帶領組織從防禦心態走向韌性文化。

他特別提醒，根據ISC2《2025資安人才研究》調查顯示，一旦企業裁撤資安人員後遭受攻擊，恐須承擔法律責任的比例高達76%；削減資安人力，大幅提高遭受攻擊的風險高達72%。他認為，這使得資安人才留任本身，已經成為企業風險管理的一環，而非單純的人事成本考量。

「這個時代並不是在淘汰資安人才，而是在發掘真正的資安人才。」他進一步解釋，AI能執行，但無法判斷什麼是真正的威脅；AI能分析，但無法決定什麼樣的風險，值得讓公司拿命去賭；AI能產出報告，但無法在董事會前為那份報告負責。

唐任威直言，「證照給人語言，經驗給人判斷，責任則給人一個無可取代的位置」，因此，他說：「資安工作沒有不見，它只是在等待真正懂它的人，重新認出它原本的樣子。」

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韓國外交官培訓平臺遭駭，攻擊者利用伺服器軟體零時差漏洞存取近10個月

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177483

7月20日韓國外交部發布新聞稿，說明所屬韓國國立外交院（Korea National Diplomatic Academy，KNDA）的線上教育系統遭到網路攻擊。外交部於2026年2月初接獲相關機關通報異常存取情況後，緊急關閉該系統，並與相關單位展開調查。

調查顯示，身分不明的攻擊者利用外交院線上教育系統伺服器軟體的零時差漏洞，以及系統安全設定缺失，於2025年4月至5月間取得伺服器控制權，並持續存取至2026年2月，歷時近10個月。

《韓國中央日報》（Korea JoongAng Daily）指出，該系統主要供外交人員修習職務及語言課程，自2月關閉後，截至7月20日仍未恢復服務。

遭入侵的系統存有教育影片，以及受訓人員姓名、帳號等教育系統運作所需資料。不過，韓國外交部表示，目前仍難以確認具體外洩內容，後續將與相關機關合作，持續改善內部安全體系並強化管理措施。

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詐騙集團假冒FBI，鎖定受害者二次行騙

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177482

美國聯邦調查局（FBI）網路犯罪投訴中心（Internet Crime Complaint Center，IC3）周一（7/20）警告，有詐騙集團假冒FBI人員，鎖定曾經遭到詐騙的受害者，謊稱能協助追回失款，藉此再次騙取個人資料與金錢。

FBI表示，詐騙集團會透過電子郵件、電話、社交媒體及網路論壇接觸受害者，或建立假的FBI人員帳號與專頁。其中一名受害者在告知詐騙者準備向FBI報案後，隨即收到假冒FBI探員者透過Facebook Messenger聯絡，之後再轉往Telegram交談。

假探員會傳送連結，要求受害者更新已提交的IC3報案資料；相關連結可能含有惡意程式，也可能用來蒐集更多金融資料。這類手法又稱為追回款項詐騙或雙重詐騙，利用受害者急於追回損失，以及對執法機構的信任再次行騙。

另一種手法則是利用AI製作FBI高層的深偽（Deepfake）影片，誘導受害者前往仿冒的IC3網站報案。假網站外觀與官方網站相似，但只能操作報案表格，其餘連結均會返回首頁。表格要求填寫姓名、電話、電子郵件、遭遇的詐騙類型及估計損失金額，送出後還會顯示案件編號，宣稱稍後將有專人聯絡。

IC3強調，它並未經營任何社交媒體帳號，也不會透過電話、電子郵件、社交媒體、通訊軟體或論壇主動聯絡報案人，更不會要求付款以追回失款。民眾應直接在瀏覽器輸入www.ic3.gov，確認網址以.gov結尾，並避免點擊搜尋結果中的贊助連結或來路不明的報案網站。

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NadMesh殭屍網路鎖定AI與MCP服務，整合逾20種RCE攻擊自動擴散

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177481

中國資安業者奇安信X實驗室上周五（7/17）揭露，一個名為NadMesh的新型殭屍網路正大規模掃描並入侵AI基礎設施與模型脈絡協定（Model Context Protocol，MCP）服務。它整合逾20種遠端程式碼執行（RCE）攻擊，可在幾乎無人介入下完成尋找目標、入侵、植入惡意程式及向外擴散。

該實驗室是在今年7月初發現這個以Go語言打造的殭屍網路，因其控制端原始程式碼自稱「n4d mesh controller」，故命名為NadMesh。研究人員認為，它並非一次性的蠕蟲攻擊，而是一套仍在持續更新、具有商業營運思維的產品級惡意程式。

NadMesh內建逾90個雲端服務業者網段，並利用Shodan搜尋曝露在網際網路上的ComfyUI、Ollama、n8n、Open WebUI、Langflow及Gradio等AI開發、部署與工作流程工具，再將相關主機列為最高優先等級的掃描目標。

其攻擊手法涵蓋MCP、Kubernetes、Docker、Redis、Elasticsearch、Jenkins及WebLogic等服務。例如，它可透過MCP的JSON-RPC工具呼叫執行系統指令、在Kubernetes建立Pod並掛載主機目錄，或利用未經驗證的Docker與Redis介面植入惡意程式。

成功入侵後，NadMesh會竊取AWS存取金鑰、Kubernetes Service Account Token、環境變數、Docker設定、SSH連線、AI模型存取權，以及可執行SQL或Shell指令的MCP工具資訊。奇安信指出，攻擊者在意的並非受害主機本身，而是其中的雲端憑證、叢集權限及AI服務存取能力。由於AI開發環境通常同時連接雲端平臺、容器、資料庫與外部工具，駭客可藉此進一步控制其他系統，不過目前尚無法確定其最終變現方式。

NadMesh還會植入SSH公鑰後門、惡意代理程式及Cron監控程序，即使其中一項持久化機制遭到移除，其餘機制仍可讓惡意程式恢復運作。它也會反覆掃描攻擊成功率較高的網段、自動避開疑似蜜罐的主機，並透過程式碼混淆、UPX封裝及隨機填充，讓每個惡意程式樣本產生不同雜湊值。

研究人員發現，NadMesh具備管理介面、感染成效統計及分階段更新能力，顯示它已不是傳統蠕蟲，而是鎖定AI基礎設施、可長期營運與持續演進的工業化攻擊平臺。

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Cursor等AI程式代理曝沙箱繞過風險，工作區檔案可透過開發工具與Docker越界執行

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177477

資安業者Pillar公開一系列AI程式代理安全研究，指出Cursor、OpenAI Codex CLI、Google Gemini CLI及Antigravity等開發工具，出現多條可跨越沙箱邊界的途徑。多數案例並非AI代理直接突破沙箱，而是先在程式專案資料夾內建立或修改檔案，再由沙箱外的開發工具或Git功能執行，另有案例是代理透過位於沙箱外的Docker服務，在特定設定下間接取得主機操作能力。

沙箱是限制AI代理只能在指定目錄及權限範圍內活動的隔離機制。不過，現代開發工具會自動讀取專案中的設定、尋找Python執行環境、檢查Git儲存庫，或依設定啟動工作。當AI代理可以修改這些檔案，沙箱外的程式便可能把代理產生的內容當成可信任指令執行。

Cursor已被確認的一項高風險問題，是允許代理更換專案內Python虛擬環境的執行檔。Cursor內建的Microsoft Python擴充套件之後會在沙箱外執行該檔案，使攻擊指令取得使用者權限，並可修改專案目錄外的檔案。這項問題影響3.1.2以前版本，已在3.1.2修補。

另一項Cursor漏洞涉及專案內的自動執行指令設定。惡意專案或AI代理建立的設定檔，可在一次代理作業結束時執行本機命令，過程不會另外要求使用者核准。該漏洞編號為CVE-2026-48124，影響Cursor Desktop 2.4.37，已在3.0.0修補。

Docker也可能成為越過沙箱的管道，Cursor安全公告指出，在macOS上以Auto-Run Sandbox模式執行代理，且電腦安裝Docker Desktop與Dev Containers CLI、允許代理使用網路時，代理可能啟動具有特權模式的容器，透過Docker Desktop的VirtioFS機制取得使用者家目錄的讀寫能力，並在未出現額外權限提示的情況下，以使用者權限執行主機命令。

Codex CLI的問題則出在免除核准的安全命令清單。系統原本只依命令名稱判斷風險，未完整檢查附帶參數及實際作用，使看似只讀取內容的Git命令也能改寫設定，並在使用者後續操作時執行外部程式。Pillar表示，OpenAI已在Codex CLI 0.95.0修補這項問題。

研究團隊建議，代理建立的設定檔應視為未受信任內容，相關指令也應套用與代理相同的權限檢查及使用者核准機制。

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AI趨勢周報第290期：Bun創辦人用AI重寫53萬行程式碼，11天搞定

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177460

重點新聞（0710～0716）

AI Coding Claude Code Bun

1年縮短到11天！Bun創辦人用AI重寫53萬行程式碼

JavaScript執行環境Bun創辦人Jarred Sumner日前分享，他用Anthropic的Claude Code，將超過53萬行、原本以Zig撰寫的Bun核心程式碼重寫為Rust版本，整個過程只花了11天。Bun是近年受歡迎的JavaScript執行環境和工具鏈，整合了Runtime、Bundler、Package Manager及Test Runner等功能，主打高效能。Jarred Sumner表示，若依傳統方式重寫，至少需要3位熟悉程式碼的工程師投入一年以上，因此團隊一直沒有付諸行動，直到Claude Code問世後，才重新評估這項工程。

不過，他們並不是單純把程式碼交給AI重寫而已。正式開始前，Jarred Sumner先花幾個小時與Claude討論，Zig如何對應Rust的設計，再將整個專案拆成好幾個小任務，交由多個Claude平行處理；有的Claude負責撰寫程式碼，有的Claude專門審查，還有的負責找Bug，形成一套由多支AI協作的開發流程。Jarred Sumner甚至表示，每一行程式碼都經過兩個AI審查員交叉檢查，再透過測試持續修正。

他也強調，這次重寫成功的真正關鍵，不是AI本身，而是Bun原本就具備完整的測試和CI流程。AI每完成一部分程式碼，都必須編譯、執行測試、修正錯誤，再重新驗證，才能逐步完成整個系統。Jarred Sumner表示，改為Rust版本後，Bun在各項benchmark表現介於持平到更快，執行檔還縮小了3～8 MB，更修復多項記憶體洩漏和長期存在的穩定性問題。對團隊來說，更大的收穫是Rust編譯器可以提早發現記憶體錯誤，減少團隊過去耗費大量時間除錯的痛點。（詳全文）

MCP AI Agent 企業授權

MCP推出企業級授權標準，登入一次即可串接所有企業工具

AI Agent要真正走進企業，光能串接工具還不夠，還得要解決「誰可以連、誰可以看、誰可以管」的授權問題。MCP上個月正式發布Enterprise-Managed Authorization（EMA）擴充規範，企業可透過既有的身分管理系統（IdP），集中管理所有MCP Server的存取權限。員工只要登入一次公司帳號，就能自動連接所有已獲授權的MCP工具，不必再針對Slack、Jira、GitHub等服務逐一OAuth授權，官方將這種體驗稱為「Zero-touch OAuth」。

過去，MCP採用傳統OAuth模式，使用者每新增一個MCP Server，就得重新登入、授權一次，不僅新進員工設定繁瑣，IT團隊也難以統一管理權限，甚至可能發生員工誤將個人帳號連接到公司系統的情況。EMA則將授權決策交回企業既有的IdP，例如Okta，管理員可依部門、角色或條件式存取政策，集中設定哪些人可以用哪些MCP Server，並保留完整的稽核紀錄。底層則透過ID-JAG機制，在單一登入（SSO）後自動完成權杖交換，使用者不必再逐一經過各服務的OAuth同意畫面。

這項規範也獲多家業者率先採用。Anthropic已將EMA整合到Claude、Claude Code和Cowork共用的MCP架構中，Visual Studio Code也已支援；身分管理服務則由Okta率先導入，Asana、Atlassian、Canva、Figma、Linear、Supabase等MCP Server也已支援，Slack等更多服務正陸續加入。隨著企業開始部署AI Agent，EMA可望成為MCP邁向企業級應用的重要一步，讓AI存取工具的權限管理正式納入企業既有的身分治理與資安架構，而不再只是各自登入、各自授權的零散模式。（詳全文）

Meta Muse Image AI生圖

Meta推出Muse Image，把AI生圖搬進Instagram和WhatsApp

Meta Superintelligence Labs近日推出首款圖像生成模型Muse Image，也陸續整合到Meta AI中，且支援繁體中文。Muse Image可根據文字指令生成圖片，也能融合多張照片、移除路人、修改背景等，甚至可製作資訊圖表與QR Code。對一般使用者來說，最大的改變是，不必先到獨立的AI工具生圖、下載，再回到社群平臺發文，而是創作到分享都能直接在Meta旗下應用程式裡完成。

目前，Instagram限時動態已加入超過30款AI特效，WhatsApp使用者也能直接在對話中呼叫Meta AI生成圖片，之後還會擴展到Facebook、Messenger，以及廣告創意工具「高效速成+」。使用者若想微調圖片，也可以直接在畫面上圈選、塗鴉或補上編輯指示，讓Meta AI沿著原本的對話繼續修改，不必每次都從頭來過。

Muse Image背後還會與Muse Spark協作，處理較複雜的創作任務，例如安排畫面構圖、查找即時資訊，或把自拍照、旅遊照、寵物照片等不同素材融合在一起。Meta也加入@標註Instagram帳號的功能，只要對方允許公開照片用於AI創作，就能把特定人物帶進邀請卡、明信片或其他個人化圖片中。（詳全文）

Harness工程 LLM Taboola

Taboola用Harness工程打造LLM廣告審查系統

廣告科技業者Taboola專攻廣告投放，每天觸及的用戶高達6億多人，因此廣告審查成了一項重要業務。Taboola內容品質資料科學團隊主管Eagle Chen日前分享，他們打造一套LLM廣告審查系統Argus，並以Harness工程建置5層架構，包括控制流程、上下文、工具、記憶與CI/CD等，來確保Argus穩定運作。

首先第一層是控制流程，Taboola比照人工審查作業，將廣告審查拆成9個階段，依序判斷廣告類型、檢查帳號紀錄、查證廣告宣稱，再審查內容與連結導向的登錄頁面。第二層上下文，則會根據廣告類型、投放市場與適用政策，動態組合專屬指令，避免無關規則干擾模型判斷。第三層工具，則讓Argus呼叫網頁和圖片搜尋工具，來查證廣告產品是否獲得FDA核准，或名人代言是否屬實。第四層記憶，則透過RAG找出過去相似的通過和否決案例，供模型參考，降低灰色地帶的判斷落差。

最後一層CI/CD，則把Prompt、流程和模型變更都納入版本控制與回歸測試，上線前還要檢查品質、成本與延遲等3大指標。Taboola曾將GPT-4o換成Gemini 3 Flash，雖然成本降低30%，卻發現部分廣告類別出現過多否決，因此迅速將特定階段切回舊模型，重新調整後再上線新模型。Argus的出現，讓平均審查時間從人工的12小時縮短至數分鐘，也減少75%的人工工作量，審查一致性也提高13個百分點。（詳全文）

Anthropic AI可解釋性 大型語言模型

Anthropic發現LLM「思考空間」，揭開模型推理過程新線索

Anthropic在7月初發表一項可解釋性研究，提出全新的Jacobian Lens（J-Lens）分析方法，首度揭露Claude等大型語言模型內部，可能存在一個類似人類「全域工作空間（Global Workspace）」的推理空間。研究團隊發現，模型雖然同時處理大量資訊，但只有少數概念會進入名為J-space的內部空間，作為推理、規畫和決策的核心。這種運作方式，非常類似認知科學中的全域工作空間理論，但Anthropic也強調，這不代表模型具有意識，而是兩者在資訊處理機制上，功能性高度相似。

這項研究最大的突破，是J-Lens能觀察模型「還沒說出口」的想法。例如，模型閱讀一段藏有提示注入（Prompt Injection）的程式碼時，J-space已先浮現「injection」、「fake」等概念；閱讀有錯誤的程式碼時，內部也會先出現「ERROR」，即使這些字最後沒有出現在回答中。研究團隊進一步發現，若直接修改J-space中的概念，模型後續的推理與回答也會跟著改變，意味著這些內部表徵並不只是中間產物，而是真正參與模型思考。

Anthropic認為，J-Lens未來除了能幫助研究人員理解模型如何推理，也可望成為AI安全的新工具，例如觀察模型是否察覺提示注入、是否出現獎勵作弊（Reward Hacking）等潛在風險。Google DeepMind研究員Neel Nanda也在開源模型Qwen上重現部分結果，認為這是目前理解模型「工作記憶」最有力的證據之一。不過，Anthropic與外部研究者都強調，這項研究討論的是模型的資訊處理方式，而非證明AI具有人類主觀意識。（詳全文）

主權AI 開源模型 Soofi S

德國開源主權AI模型Soofi S，主打高效率長文本推理

德國研究聯盟Soofi-Team近日開源主權AI模型Soofi S 30B-A3B，是歐洲主權AI的最新成果。該模型由德國聯邦經濟與氣候保護部資助，在德國主權AI超級電腦基礎設施完成訓練，要提供歐洲自主開發、可商用的開源基礎模型，降低對美中AI模型的依賴。

Soofi S的架構整合了Mamba、Transformer和混合專家（MoE），每次推論僅啟用300億參數中的30億個，因此在長文本與高併發情境下，推論效率明顯優於傳統稠密模型，官方表示其每秒解碼速度最高可達同級模型的8至9倍。此外，團隊也特別強化德文語料訓練，在英、德文程式撰寫能力，以及數學、知識等多項評測中，名列多款開源模型前段班。Soofi-Team也同步開源模型權重、訓練程式碼及部分訓練資料，希望提升模型透明度與研究可重現性。（詳全文）

AI Agent Agentic Commerce Amazon

Amazon揭露AI代理購物藍圖

在AWS Summit Taipei 2026上，AWS資深方案架構師Ray Wang分享Amazon近年打造AI Shopping Agent的經驗，揭露電商正朝向AI代理購物（Agentic Commerce）發展。未來，消費者不一定要輸入關鍵字搜尋商品，而是直接告訴AI「我要參加婚禮，需要一套正式穿搭」，或「想找適合雨天穿的白色鞋」，AI就能理解需求、搜尋商品、分析評論與價格，甚至協助完成交易。Amazon認為，電商流程正從過去「搜尋商品、比較規格、下單購買」，逐漸轉變為「描述需求、AI理解意圖、代理完成任務」。

Ray Wang以Amazon AI購物助理Rufus為例，說明AI除了推薦商品，也能整理大量商品評論、分析價格變化，甚至根據其他消費者的回饋，協助判斷服飾尺寸是否合適，要降低消費者在搜尋和決策上的時間成本。

不過，當AI開始從推薦商品走向自主交易，也帶來新的治理挑戰。提供企業及電商金流支付服務Tap Pay的喬睿科技副總經理Joseph Liao指出，企業除了要讓Agent能完成任務，也得建立交易額度、支付權限及人工覆核等控制機制，避免AI買錯商品、超出預算，甚至執行未經授權的交易。這也凸顯Agent AI的下一個競爭方向，不只是模型能力，而是如何安全地串接工具、執行任務，並建立完善的治理機制。（詳全文）

Kimi K3 開源模型 Moonshot AI

Moonshot AI推出Kimi K3，中國開源模型再逼近Claude與GPT

中國AI新創Moonshot AI推出新一代開源大型語言模型Kimi K3，瞄準程式開發、Agent及數學推理等應用。官方表示，Kimi K3在多項基準測試中已逼近，甚至部分超越Claude與GPT等國際主流模型，同時維持開源策略，進一步加劇全球大型語言模型的競爭。

Kimi K3採用Mixture of Experts（MoE）架構，總參數規模達2.8兆（2.8T），包含896個專家模型，每次推理僅啟用其中16個，在維持模型能力的同時降低運算成本。模型支援100萬（1M）token上下文視窗，並導入Kimi Delta Attention、AttnRes及Stable LatentMoE等技術，提升長文本理解、推理效率及訓練穩定性。官方展示，Kimi K3可協助最佳化GPU Kernel、開發GPU Compiler，也能在數小時內重現部分天文物理研究成果，展現AI Coding與科學研究等應用潛力。

Kimi K3也已整合到Kimi Chat等產品中，讓開發者與一般使用者都能直接使用模型能力。近年來，中國開源模型持續快速追趕，包括DeepSeek、Qwen及Kimi等業者陸續推出高效能模型，除了在部分能力上逼近國際領先模型，也開始以開源、生態系及部署成本作為差異化策略。隨著模型能力逐漸拉近，各家業者未來的競爭焦點，也可能從單純的效能比拚，轉向開發工具、生態系整合，以及企業導入成本等面向。（詳全文）

Google Gemini Notebook AI筆記工具

NotebookLM改名Gemini Notebook，Google把AI筆記工具拉進Gemini主戰場

Google正式將NotebookLM更名為Gemini Notebook，這次不只是換招牌，也代表這款AI研究工具更深入Google生態系。除了保留獨立App，使用者現在也能直接在Gemini App建立、開啟並同步筆記，未來還會整合進Google搜尋的AI Mode中，讓查資料、整理內容和生成答案之間少切換幾次畫面。

功能方面，Gemini Notebook近期加入代理人式研究與進階推理能力，每本筆記本還配有可撰寫、執行程式碼的雲端運算環境，可處理更複雜的分析工作，並支援輸出PDF、Word、Markdown等格式。從這波調整來看，Google不想只把Gemini Notebook定位為會整理資料的筆記工具，而要它成為Gemini在研究、搜尋和知識工作的重要入口。（詳全文）

圖片來源／Jarred Sumner、MCP、Taboola、Meta、Anthropic

攝影／蘇文彬

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資料來源：iThome整理，2026年7月

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