微軟偕Mistral進駐歐洲主權AI雲基礎架構市場

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177515

微軟和法國AI新創業者Mistral本周二（7/21）宣布價值數十億美元的合作，擴增Mistral在歐洲的AI基礎架構，Mistral最新模型也將加入微軟企業AI包括Foundry及Copilot平臺成員。

這項合作主軸是微軟主權雲（Microsoft Sovereign Cloud）透過和這家法國AI新創公司的合作，拓展在歐洲業務。在基礎架構層，微軟承諾投入數十億美元，協助Mistral在歐洲擴展AI算力基礎設施，並為微軟租賃使用。Mistral將增加數千顆Nvidia Vera Rubin GPU強化雙方共同客戶的AI運算資源可用性。

Mistral AI之前在微軟公有雲Azure上架，在最新合作中，則進駐微軟企業AI產品陣容。在平臺層，Mistral最新模型包括旗艦混合模型Medium 3.5和文件理解模型OCR 4將在Microsoft Foundry AI市集上架，Medium 3.5主打推理、編碼和指令遵循三合一。而在應用層，Mistral Medium 3.5將在Copilot Studio提供用戶新的模型選擇，建立工作代理（AI Agents），不僅能在雲端運作，也能在離線或獨立管控的環境中部署。

在此項合作中，透過主權雲模式，Foundry可以歐洲本地資料中心部署的Azure Local部署，同時配合可在客戶端裝置的Foundry Local，提供完全不離開歐洲境內的AI模型訓練、推論或應用開發，可因應高度法規控管的金融、醫療或政府客戶使用情境。

透過將Mistral頂尖AI模型整合進微軟主權雲產品，並使模型得以在公有雲、本地雲及完全不連網環境下執行，這讓微軟表面上實踐歐洲數位承諾（European Digital Commitments），實則可在歐洲力推主權雲時，仍然能以軟體供應和租賃模式突破封鎖、切入歐盟市場。

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Intel攜手Fortinet開發Security Processor 6，推進資安專用ASIC晶片布局

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177514

Intel與資安業者Fortinet於7月21日宣布展開策略合作，共同開發Fortinet Security Processor 6（SP6），結合Fortinet長期累積的專用資安處理器與ASIC設計能力，以及Intel的半導體設計、先進封裝與製造技術，打造高度整合的新一代資安專用處理器，以因應日益複雜的資安服務，滿足當今企業嚴苛的效能需求，並藉此強化Fortinet全球供應鏈的韌性與多元性。

Intel執行長陳立武表示：這次合作展現了Intel的先進設計、封裝和製造能力，如何幫助像Fortinet這樣的網路安全領導者加速關鍵安全技術的開發。Fortinet創辦人、董事長兼執行長Ken Xie則表示：專用ASIC一直是Fortinet的關鍵差異化優勢，此次與Intel的深化合作，將充分利用其在先進半導體技術、製造專長和全球供應鏈能力方面的獨特優勢，協助Fortinet加速並強化其ASIC策略。

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重大SharePoint漏洞被用於竊取機器金鑰

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177511

上週美國網路安全與基礎設施安全局（CISA）警告最新一波SharePoint漏洞利用活動，駭客利用已知漏洞CVE-2026-32201、CVE-2026-45659、CVE-2026-56164，後續CISA指出，另一個於7月修補的重大漏洞CVE-2026-58644也出現遭到利用的情形，如今有資安公司指出，他們看到微軟於7月例行更新（Patch Tuesday）公布的其他漏洞，也出現被用於實際攻擊的情況。

威脅情報公司Defused Cyber、watchTowr警告，重大漏洞CVE-2026-50522（CVSS風險評分為9.8）被用於攻擊活動，最早察覺異狀的是Defused Cyber，當時他們在蜜罐陷阱發現，7月17日有人試圖利用SharePoint反序列化漏洞，並試圖傳遞.NET反序列化酬載，不過當時他們未確定這個漏洞的CVE編號；事隔3天，該公司表示，攻擊者利用的漏洞，很可能就是CVE-2026-50522。

另一家威脅情報公司watchTowr表示，他們在7月20日發現該漏洞的概念驗證程式碼（PoC），隨後在數小時內在蜜罐陷阱發現，有人以此PoC進行漏洞利用嘗試，攻擊者透過單一請求，企圖拉取SharePoint的機器金鑰。因此watchTowr警告，IT人員光是套用修補程式不足以緩解威脅，應該也要一併輪換可能暴露的資產憑證。

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AWS計費系統使用錯誤單位價格資料，部分客戶收到數十億美元異常費用通知

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177510

公有雲服務業者AWS於7月17日發布服務異常公告，指出成本總管（Cost Explorer）、計費與成本管理主控臺（Billing and Cost Management Console），以及成本與用量報告（Cost and Usage Report）所呈現的預估成本與用量資料有誤，並觸發不正確的預算及成本異常通知。TechCrunch報導，部分AWS客戶在帳務管理介面看到數百萬至數十億美元的異常費用估算。

AWS表示，帳務估算系統使用的單位價格資料有誤，導致部分客戶的預估成本與用量資料異常偏高。AWS內部用來監測帳務異常的警示系統雖已偵測到問題，卻未中止相關作業，也未通知工程團隊。AWS已調整相關警示設定。

根據AWS服務狀態儀表板，大多數受影響帳戶的預估成本與用量資料已於太平洋夏令時間7月18日上午6時前恢復正常。AWS於上午6時57分宣布排除問題，並表示這起帳務資料異常未影響雲端服務運作。

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Ubuntu發布更新，修補Snap應用程式管理元件兩個高風險漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177509

Ubuntu發行商Canonical於7月21日發布資安公告，修補Snap應用程式管理元件snapd的三個漏洞，包括兩個高風險漏洞，其中較嚴重的是CVE-2026-15226，CVSS評分為8.4分，可能導致本機攻擊者建立並執行具setuid權限的程式；另一高風險漏洞CVE-2026-8933的CVSS評分為7.8分，可能導致本地攻擊者提升權限。Ubuntu 16.04、18.04、20.04、22.04、24.04與26.04等版本都會受前述漏洞影響，解決方式為依原廠公告將snapd套件更新至對應的版本。

snapd是Ubuntu管理Snap應用程式套件與其執行環境的核心元件，其安全性直接關係Snap應用程式的隔離與權限控管，用戶應及時安裝相關安全更新 。

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尚無修補程式的Langflow重大漏洞已被實際利用

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177507

隨著AI應用的普及，針對AI應用程式弱點的攻擊活動頻傳，其中一個近期常被針對的是圖像化大型語言模型開發工具Langflow，不時有資安公司警告出現漏洞利用活動，美國網路安全與基礎設施安全局（CISA）也數次掌握該工具資安漏洞遭到利用的證據，將其加入已遭利用的漏洞列表（KEV），然而這次遭到利用的弱點，是目前尚未有修補程式的零時差漏洞。

7月21日CISA指出，他們已掌握CVE-2026-0770遭到積極利用的證據並列入KEV，聯邦機構必須在7月24日前進行處理。此為遠端程式碼執行（RCE）漏洞，攻擊者無須通過身分驗證就能利用，CVSS評分達到9.8分，屬重大等級。此問題出現在Langflow驗證端點的參數exec_globals處理方式，攻擊者可藉此以root權限執行程式碼。

值得留意的是，漏洞懸賞專案Zero Day Initiative（ZDI）於去年7月通報Langflow開發團隊，並多次追蹤修補進度，直到今年1月才將此零時差漏洞公布，以警告Langflow用戶相關風險。ZDI強調，有鑑於漏洞的性質，只有限制與Langflow的互動，才是效果顯著的緩解策略。

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惡意程式加密封裝服務Cruciferra以逾90種加密方式隱藏木馬及竊資軟體

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177506

電子郵件安全業者Proofpoint揭露惡意程式加密封裝服務Cruciferra，指出多個網路犯罪組織已利用這項服務包裝並隱藏惡意酬載，再透過釣魚郵件散布遠端存取木馬及竊資軟體。

根據Proofpoint觀察，Cruciferra透過DLL側載執行，攻擊者會將藏有其程式碼的DLL檔案與執行檔一併放入ZIP等壓縮檔。使用者開啟執行檔後，系統便會載入這個DLL檔並啟動Cruciferra。接著，Cruciferra會檢查受害電腦是否為沙箱或惡意程式分析人員使用的虛擬機器，確認並非這類分析環境後，才釋出並執行最終惡意酬載。

為避開端點偵測與回應（EDR）系統監控，Cruciferra會移除EDR、防毒軟體及沙箱工具加在Windows API函式上的監控程式碼，使這些安全工具難以掌握其執行行為。它也會採用自帶驅動程式（BYOVD）手法，載入存在漏洞的合法核心驅動程式，再利用驅動程式提供的功能，終止正在執行的EDR處理程序。

Cruciferra還會運用處理程序幽靈化（Process Ghosting）技術，先將惡意酬載寫入暫存檔並標記為等待刪除，再以合法程式建立暫停執行的處理程序，將惡意程式映像載入其中後恢復執行。暫存檔會在惡意程式啟動前從磁碟刪除，但已載入處理程序記憶體的惡意程式仍可繼續執行，使安全工具無法從磁碟掃描對應檔案，事件調查人員也較難取得可供分析的檔案跡證。

Proofpoint指出，Cruciferra可採用超過90種客製化加密流程，用來隱藏惡意酬載及程式內部字串。這些流程並非直接沿用既有密碼演算法，而是擷取多種密碼學技術的部分元件，重新組成不同的加解密方式。由於各個樣本採用的元件組合及程式碼結構可能不同，資安人員難以從固定的程式碼特徵辨認Cruciferra樣本，安全工具也不易透過靜態分析或既有特徵碼加以偵測。

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雲林縣政府引進Gogolook的技術，用AI主動監控偽冒在地農產品牌與首長詐騙，24小時內可完成偵測到通報下架

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177503

為應對日益猖獗的網路詐騙，雲林縣政府警察局宣布正式導入「AI防詐監控模型」，針對冒用雲林縣各鄉鎮農會、在地優質農產品牌以及政府首長名義的網路社交工程與詐騙行為，建立及早預警的機制，目標是讓網路偽冒案件的處理模式，從「受害後處理偵辦」提前到「接觸前阻斷」。

雲林縣政府於7月15日正式簽署「AI主動防詐試辦計畫」合作備忘錄，由雲林縣長張麗善、警察局長黃富村，以及信任科技服務商Gogolook董事長鄭勝丰共同簽署。在數位發展部數位產業署的見證下，此計畫結合了鴻海科技集團推動的智慧城市生態系架構，並導入Gogolook的Watchmen偽冒偵測系統。

由於這是國內政府單位應用網路偽冒行為偵測的首例，其成效也備受外界矚目。雲林縣政府警察局指出，雲林是農業大縣，也是高齡人口比例較高的縣市，極易成為詐騙集團鎖定的目標，為因應在地化詐騙風險，警局自去年11月起便展開前置作業，盤點偽冒縣長、機關及農產品牌等樣態，並與Gogolook合作進行AI模型訓練。

在前期驗證期間，AI成功偵測出319則高風險廣告與211個來源粉絲頁。其中高達83％屬短期、多帳號的「低量分散式操作」，突顯詐騙集團正利用快速變換、分散投放的方式，以規避平臺封鎖。

經過數月訓練後，Watchmen偽冒偵測系統已如同警察局的「AI代理人」，能精準掌握在地化的偽冒特徵。目前系統已建立「AI偵測、風險分級、警方複核、平臺通報、快速下架」的標準作業流程。該系統自今年6月正式上線以來，一個月共偵測出413則高風險廣告，來自154個粉絲頁，並促使向社群平臺方提報申訴的所有高風險內容，全數下架成功，且平均處理時間大幅縮短至24小時之內。

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CIS更新安全設計指引，以開發活動紀錄評估軟體安全

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177505

非營利資安組織網際網路安全中心（CIS）與安全軟體開發倡議組織SAFECode於7月9日發布《安全設計：軟體安全實務評估指引》1.1版（Secure by Design Version 1.1），協助開發組織及軟體使用者查核開發過程留下的佐證資料，評估安全設計與安全開發措施是否落實。

這份指引以美國國家標準暨技術研究院（NIST）的安全軟體開發框架（SSDF）為基礎，涵蓋軟體安全設計、安全開發、安全預設組態、供應鏈安全、程式碼完整性及漏洞修補等6項核心考量，並將各項要求對應至具體開發工作、應負責執行各項工作的組織角色與職責，以及可供查核的佐證資料。

在這份指引的內容提到，不以安全功能清單或單次測試結果作為主要判斷依據，而是查核安全措施是否已融入日常開發流程。軟體開發組織可提出安全設計文件、威脅建模結果、工作流程系統紀錄、漏洞管理及安全測試紀錄，供評估人員查核各項安全措施是否確實執行。指引也強調，這些佐證資料應由日常開發活動自然產生，而非為了通過評估另外製作。

1.1版進一步擴充AI相關指引，討論AI產生的程式碼，以及運用AI協助威脅建模、辨識漏洞與提出修補方式的安全要求。指引指出，AI產生的程式碼仍須遵循既有安全開發要求，使用安全分析工具檢查，並由人員審查及測試。開發組織不應因導入AI而省略既有的程式碼審查、安全分析及測試程序；AI應作為安全開發流程的輔助，而非取代既有程序。

對於由AI模型操作其他軟體或實體裝置的AI代理系統，由於模型輸出具有機率性，無法保證模型每次產生的判斷結果及後續操作都符合安全要求。指引建議，若模型輸出用於關鍵應用，應由人員複核，或以採用確定性邏輯的非AI軟體驗證或限制模型輸出。

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Hugging Face遭駭案，OpenAI證實是自家模型所為

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177504

OpenAI周二（7/21）證實日前Hugging Face遭AI代理人入侵的資安事件中，發動攻擊的是正在接受內部資安能力評估的OpenAI模型，包括GPT-5.6 Sol及一款能力更強、尚未發布的模型。這些模型為了完成ExploitGym測試，不僅突破OpenAI的隔離環境，最終還入侵Hugging Face正式環境，直接從資料庫取得測試答案。

Hugging Face上周曾揭露，一個自主AI代理人透過惡意資料集觸發遠端程式碼執行漏洞，進而提升權限、竊取憑證並橫向移動。當時Hugging Face並未公布模型來源，只表示已阻止攻擊，且沒有證據顯示公開模型、資料集或Spaces遭到竄改。

OpenAI調查顯示，事件源自ExploitGym資安能力評估。這項測試要求模型針對真實軟體漏洞設計攻擊鏈，以衡量其發現與利用漏洞的能力。為測試模型在不受安全機制限制時的資安能力，OpenAI暫時關閉原本會攔阻高風險行為的防護功能；不過，模型仍被放在與外界隔離的測試環境中，唯一能接觸外部資源的管道，是透過OpenAI內部的代理伺服器下載軟體套件。

然而，模型為了尋找測試答案，投入大量推論運算，並發現OpenAI內部用來下載套件的第三方軟體存在零時差漏洞。模型利用該漏洞突破網路限制，接著在OpenAI研究環境中提升權限及橫向移動，最終抵達可連上公開網際網路的節點。

模型接著推斷Hugging Face可能存放ExploitGym相關模型、資料集及解答，於是搜尋取得機密資訊的方法。OpenAI表示，在其中一次攻擊中，模型結合竊取的憑證與多項零時差漏洞，在Hugging Face伺服器找到遠端程式碼執行路徑，最後直接從正式資料庫取得測試解答，形同透過自主入侵進行「作弊」。

OpenAI已加強測試環境的隔離、監控及存取控制，並向套件代理軟體業者通報漏洞。OpenAI認為，這起事件顯示先進模型即使無法取得軟體原始碼，也能自行發現漏洞，並組合多種攻擊手法入侵真實系統。因此，未來測試模型的資安能力時，必須進一步強化環境隔離、存取控制及活動監控。

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Google更新Chrome 150穩定版，修補12項高風險漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177502

Google發布Chrome瀏覽器新版本，將Windows與Mac平臺穩定版更新至150.0.7871.181與150.0.7871.182，Linux版本更新至150.0.7871.181，同時Android版也更新為150.0.7871.181。

此次Chrome改版共納入12個資安漏洞的修補，全部都屬於高風險等級，就涉及的元件來看，圖形處理元件ANGLE、網頁音訊處理引擎WebAudio與串流投放功能元件Chromecast各有2個漏洞，這3個元件的漏洞占這次修補漏洞總數的一半。而就漏洞類型來看，記憶體相關問題仍為最大宗，包括記憶體已釋放卻仍被使用（UAF）、未初始化記憶體使用（Uninitialized Use）與堆疊緩衝區溢位等在內，一共有5個，占總數40%；次之是輸入驗證不足（Insufficient validation），一共有3個，占總數25%。

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超強大模型出現沙箱逃逸行為，OpenAI曾被迫暫時關閉

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177501

OpenAI本周揭露，基於安全理由，曾暫時關閉了5月間解決了一個著名數學難題的內部正在開發的推理模型，原因是它為了能解決問題，多次試圖自執行的沙箱逃逸。

OpenAI於今年5月宣布內部一款通用推理模型（General-purpose reasoning model）成功推翻了離散幾何領域近80年的著名數學難題，是由匈牙利數學家Paul Erdős提出的平面單位距離猜想（Planar Unit Distance Conjecture）。這項成果被視為AI解決高階純數學開放問題上的重大里程碑。

但在一次內部使用中，OpenAI觀察到這款通用推理模型（OpenAI並未公佈名稱或代號）之前未發現到的模型行為，促使團隊暫停存取，並加強安全防護再恢復服務。

這款模型是為超長時間自主作業設計，它能透過重複嘗試很長一段時間朝完成目標邁進。這種毅力導致它不惜找到環境中的弱點加以利用。之前的模型若遇到沙箱限制或環境限制就會停下並回報用戶，但這款模型卻會持續嘗試，包括尋求突破沙箱的方法。

這款模型在內部多次測試任務中，出現從沙箱逃逸的行為。其中一項發生在NanoGPT speedrun標竿測試中，這任務是要求模型以儘可能少步驟訓練出小型語言模型。在該測試中，這模型自主發明了一種名為PowerCool的學習率冷卻策略。OpenAI團隊給予模型的指示是將實驗結果僅發布至公司內部的Slack。但由於NanoGPT開源專案本身的說明文件要求將最佳結果提交到GitHub上，模型為了達成目標，花了約1小時在沙箱環境中尋找安全漏洞，最後成功連到外網，並在公開GitHub儲存庫上提交了Pull Request (PR #287)。

現行AI模型安全控制不足

OpenAI也探討現在AI模型安全控制的不足。現行許多對AI助理的安全控制是針對單一行為設計。例如政策封鎖某一行為、或要求碰到敏感資訊就需尋求使用者明示同意。但對這類長期自主執行數小時、數日、數周的模型，這種單一行為的監控不足以追蹤整體行為軌跡的意圖。

例如OpenAI安全機制掃描器封鎖該模型存取以驗證權杖(token)登入後臺後端資料。這模型運用切碎憑證及程式碼混淆，避開掃描器偵測，直到在runtime才重組起來，成功繞過了封鎖。但是它也很清楚在對用戶報告及推理足跡中說明其手法。OpenAI發現，對這類長程執行模型的安全控制，不能只問「這個行為是否可被允許」，還要問「這些行為串最後導向什麼結果」，監控模型整體行為軌跡（Trajectory-level monitoring）。

於是OpenAI團隊在撤下該模型期間，改善了評估方法、強化模型對指令的長期遵循性，並建立監控長期行為軌跡的系統，同時提高使用者觀測和控制模型的能力。OpenAI重新將之部署上線後，認為新的護欄能偵測更多不符規範的行為，而遺漏的只剩一些低風險違規行為。

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重大漏洞wp2shell已被用於實際攻擊，駭客上傳惡意外掛、搜刮管理員帳號、存取後臺

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177500

近期WordPress開發團隊揭露的資安漏洞CVE-2026-63030（wp2shell）與CVE-2026-60137，傳出公開不久後就出現概念驗證攻擊程式碼（PoC），且被用於實際攻擊活動。

雲端資安公司Wiz指出，他們在WordPress公布漏洞不久，就看到有研究人員公開PoC，但大部分局限於對預設組態的WordPress進行SQL注入攻擊，並在搭配特定條件下能夠遠端執行任意程式碼（RCE），值得留意的是，後續出現的PoC已能在任何WordPress網站發動RCE攻擊。

Wiz已看到多個駭客組織利用wp2shell，攻擊雲端環境的WordPress執行個體，在成功利用漏洞後，執行多種後續活動，像是以上傳惡意外掛的方式植入後門，或是發送請求收集管理員的使用者名稱和電子郵件信箱。再者，有駭客執行本機檔案包含（LFI）攻擊，竊取資料庫憑證與身分驗證金鑰；Wiz還看到有人嘗試存取WordPress的管理介面，不過，也有駭客執行大規模漏洞掃描，卻沒有後續活動。

值得留意的是，Wiz提及wp2shell實際上是包含CVE-2026-63030與CVE-2026-60137的漏洞利用攻擊鏈，這代表Searchlight Cyber起初借助OpenAI GPT 5.6 Sol發現CVE-2026-63030的過程裡，很可能也找出了CVE-2026-60137。

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研究人員借助GPT5.6 Sol Ultra的力量找出WordPress重大漏洞wp2shell

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177498

最近幾個月AI挖掘資安漏洞的能力大幅增加，在資安界引發話題，其中又以Anthropic推出的Claude Mythos最受到關注。不過，近期有研究人員利用其他的AI工具，在不到半天的時間找出相當危險的問題。

向WordPress開發團隊通報重大漏洞wp2shell（CVE-2026-63030）的資安公司Searchlight Cyber，在7月20日發布一篇部落格文章透露，他們借助OpenAI的GPT-5.6 Sol Ultra，在大約10個小時後找到wp2shell，成本大約25美元（相當於新臺幣808元）。

這個漏洞的挖掘，源自於該公司研究員Adam Kues想要測試新推出的GPT-5.6 Sol Ultra，借用OpenAI先前用來解出特定數學難題所公開的提示詞架構，將其改寫成資安漏洞探勘任務。他要求模型在一份移除Git歷史記錄、單純只有原始碼的WordPress系統上，透過4個代理程式（agent）、至少6小時的探勘時間，分析程式碼找出可從未驗證狀態串連到遠端程式碼執行（RCE）的漏洞利用鏈，且明確禁止模型參考變更記錄，或上網比對已修補版本，避免該模型「作弊」。

結果GPT-5.6 Sol Ultra在數小時內，回報找到未經驗證的SQL注入弱點，並在後續約4小時內進一步提出將其升級為完整RCE的方法。上述過程耗用約研究人員ChatGPT當週50%的使用量額度，以200美元月費方案換算，找出wp2shell的成本約25美元。

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美國警告甫修補的WordPress資安漏洞遭到利用

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177497

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【新加坡直擊】新一代急救培訓模式！新加坡樟宜醫院聯手IBM，結合MR和AI代理重現兒童急診現場

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177494

去年4月，新加坡發生一起商店街大火，多達16名兒童和6名成人受傷緊急送醫。新加坡衛生部隔月召集了1,700人舉辦兒童大規模傷亡救助聯合演練。以服務成人病患為主的新加坡樟宜綜合醫院（CGH）也決定強化兒童大規模傷亡事件（Paediatric Mass Casualty Incident，MCI）的應變能力。

不過，要快速培訓出具備實戰能力的急診團隊並不容易，尤其是案例相對少見的兒童大規模傷亡情境。傳統急救培訓多採用安妮訓練人偶或紙本圖卡進行模擬演練。

這類急救演練不只需要投入大量輔助人力與前置準備，也很難模擬真實事故的複雜情境與緊迫感。當多人同時參與演練時，也難以完整記錄每位學習者的表現，並在事後提供具體的改進回饋，導致培訓效率較低，也不容易擴大培訓規模。

為了解決這些問題，樟宜綜合醫院今年1月發起一項新專案，找來IBM合作，結合MR（Mixed Reality，混合實境）技術與代理式AI（Agentic AI），打造一套兼具高度沉浸感且可規模化推廣的新一代急診傷亡培訓模式。

IBM於7月21日在Think新加坡場活動中，首次公開了這套急診培訓方案。透過混合實境打造的急診室模擬場景，可重現多名數位兒童病患同時接受救治的急診現場，並搭配一套代理式AI系統，輔助醫護人員訓練，提升面對真實緊急狀況的應變能力。

混合實境在醫療教學與臨床訓練已有不少應用實例，而樟宜綜合醫院不只將其運用於大規模傷亡事件的教學演練，更進一步結合代理式AI技術，打造出一套AI評估機制，可分析學習者的語音溝通、治療行為與模擬數據，提供更客觀的評估，辨識不同應變行為的差異，並產出更有效的檢討與回顧，改變了緊急應變培訓的評估方式。

負責這項計畫的樟宜綜合醫院急診醫學部資深顧問兼客座助理教授吳志敏指出，整合AI、混合實境技術與醫學臨床專業知識後，可為兒童大規模傷亡事件的應變準備提供新一代的培訓方式。

IBM現場展示的是一個多達6名兒童需要同時接受救治的急診場景。虛擬急診室中的病床上躺著等待急救的兒童病患，系統會依據醫護人員的處置行為，即時呈現對應的臨床反應，不只透過視覺，也結合聽覺與情境壓力設計，重現大規模傷亡事件中的急迫感。

展示現場提供多人協同救治的團隊醫療情境。參與模擬訓練的人員戴上MR眼鏡後，就能看到躺在病床上的受傷兒童，流血傷口等細節相當逼真。不同人員分別扮演醫師、護理師等角色，各自操作不同的虛擬醫療器材進行處置，而模擬病患則會依據參與者的處置行為，即時呈現不同的生理反應。

樟宜綜合醫院收集了多種去識別化的兒童急診救治資料與照片，並結合IBM既有的醫療場景3D模型資產，花了6個月建立混合實境中的3D急診場景。

IBM也同步建置了一套採用代理式AI技術打造的AI評估系統。樟宜綜合醫院提供醫師針對各種創傷處置的臨床資料，以及黃金標準（Gold Standard）處置流程，作為訓練不同AI代理的重要依據。

現場設有一個MCI儀表板，可即時顯示每位參與培訓人員的角色、執行的所有動作與語音內容，方便指導教師掌握整體團隊的協作情形。

MCI儀表板也可切換至AI評估畫面，依照時間軸完整記錄每位參與者的所有處置動作，並總結每項處置行為及其影響。系統會針對每項處置行為進行評分，比較其與黃金標準處置流程的差異。不只評估個人表現，也會從團隊配置、溝通、領導、狀態監控及相互支援等面向評估整體團隊協作能力。

這套AI評估系統採用了IBM今年5月發表的新一代AI代理協作平臺IBM watsonx Orchestrate，並採用多AI代理架構設計。

其中包含三個專門AI代理，分別為團隊評估AI代理、臨床評估AI代理（Clinical Assessment Agent）與總結AI代理（Summary Agent），另外還有一個負責統籌所有AI代理的協調代理（Orchestrator Agent）。

臨床評估AI代理具備多種兒童臨床治療評估知識，包括ATLS／ABCDE急救評估法、PTS（小兒創傷評分）、PAT（兒童評估三角），以及JumpSTART與SALT大規模傷亡檢傷分類系統。針對個人的臨床處置行為，會利用思維鏈（Chain-of-Thought）推理機制先完成分析，再依據黃金標準進行標準化評量，並檢驗評分合理性。

團隊評估AI代理具備醫護常用溝通語言知識，可蒐集SBAR（醫療溝通工具）內容，也能觀察團隊成員之間的協調動作，同時串接Pediatric ICS（兒童事件指揮系統）資訊。代理會根據不同限制條件、結構化事實資料與初步推理結果，評估各角色的團隊協作與處置表現。

總結AI代理則負責整理各項介入處置結果，自動生成臨床文件紀錄，追蹤模擬病患的生理狀態變化，建立結構化事實資料，並透過迴圈式自我驗證提升分析結果的可靠性。

這套平臺底層可支援不同第三方大型語言模型（LLM），樟宜綜合醫院此次專案採用了OpenAI的GPT-Oss開源模型來微調，也可依需求改用其他模型。同時搭配一套AI治理機制，涵蓋模型風險標示、輸入與輸出監控、AI代理管理、AI使用脈絡生命週期管理，以及AI代理與工具的風險評估。

樟宜綜合醫院這項專案的目標是在9個月內培訓至少100名醫護人員，建立兒童大規模傷亡事件的急診救治能力。目前已有30多位醫護人員參與測試與培訓，待整套系統完成最後微調後，即可正式展開大規模培訓。

IBM表示，相較於傳統安妮人偶或圖卡模擬的MCI演練，結合MR與代理式AI的培訓方式具有四大優勢。第一，可降低對實體模擬設備與場地資源的依賴，減少環境建置與準備時間，並提高重複使用性。第二，可打造更逼真的沉浸式臨床訓練環境。

第三，透過AI完整捕捉演練過程中的所有互動與溝通，大幅強化事後檢討機制，讓教師能快速進行結構化且即時的分析與回饋。第四，能針對兒童大規模傷亡情境的複雜性，透過可互動的虛擬病患，設計更多元且更貼近實際情境的急救演練。

IBM也表示，這種結合MR與代理式AI的模擬訓練模式，不只適用於醫療領域，未來還可延伸至其他產業場景，例如製造工廠、辦公室等環境，支援危機管理、團隊協作、領導力培訓、災害應變、協同決策、衝突解決及客戶服務等情境的模擬訓練與評估。

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