網路釣魚成2026年第2季主要初始入侵手法，身分驗證濫用威脅升溫

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177716

思科（Cisco）旗下資安研究團隊回顧2026年第2季事故應變案件，在能確認初始入侵方式的案件中，超過半數以網路釣魚作為初始入侵手法，高於前一季的35%。涉及身分驗證機制濫用的案件比例，也由前一季的35%升至65%。

研究團隊依據MITRE ATT&CK架構整理第2季案件中出現的攻擊技術，發現攻擊者入侵郵件帳號後，經常建立收件匣規則隱藏特定郵件，以躲避偵測。其他常見手法包括濫用合法遠端存取工具、郵件系統原生功能及雲端API，以及利用有效的管理員帳號憑證，透過遠端桌面協定（RDP）或SSH存取企業內部系統。攻擊者也會利用標準Web通訊協定建立命令與控制通道，讓惡意活動混入既有的管理操作與網路流量，降低遭防禦機制偵測的機率。

在企業防禦弱點方面，42%的案件存在系統記錄保存時間過短或環境可視性不足等問題；另有31%的案件涉及對外服務基礎設施存在尚未修補的漏洞，或未限制來自網際網路的存取。

研究團隊建議企業改用具備抗網路釣魚能力的多因素驗證機制，並透過集中式記錄平臺將系統記錄至少保存90天。企業也應優先修補對外曝露的系統、汰除已終止支援的系統，並限制管理層（management plane）及遠端存取服務，僅允許透過VPN連線或由受信任來源存取。

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CREST推出AI輔助資安服務認證，納入AI治理與滲透測試要求

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177715

國際資安認證組織CREST於7月28日推出AI輔助資安服務認證，讓資安服務業者透過獨立審查，證明其在提供資安服務時，能以負責任方式使用AI，並落實治理、監督及透明度要求。

隨著資安業者將AI用於滲透測試、弱點分析、報告製作及工作流程自動化，企業客戶、監管機關及採購團隊也開始要求資安服務業者提出獨立證明，說明其AI輔助服務是否具備安全性、透明度及專業治理機制。CREST調查顯示，69%的滲透測試服務供應商已使用AI，76%在過去12個月提高AI使用程度，85%則預期客戶將要求業者更清楚說明資安服務如何使用AI。

這項認證以CREST先前公布的AI憲章（CREST AI Charter），以及「資安領域AI九項原則」（9 Principles for AI in Cybersecurity）為基礎，讓業界從自願承諾進一步邁向可獨立驗證的保證機制。

CREST此次增訂兩部分認證標準，首先是在適用所有服務供應商的「公司通用要求」（Company General Requirements）中，新增第7領域「負責任使用AI」（Responsible AI Use），審查業者如何在組織內治理及監督AI的使用，並落實透明度與負責任使用原則。

另一項則是在滲透測試認證標準中，加入附錄B「AI輔助滲透測試」（AI-Enabled Penetration Testing），針對業者在滲透測試服務中使用AI訂出要求，確保AI用於強化測試人員的專業判斷，同時維持CREST認證服務應有的品質、完整性及可信度。

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微軟對AD CS Certighost權限提升漏洞修補提出進一步說明，建議企業優先更新CA伺服器

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177714

針對稍早於7月14日修補的Active Directory憑證服務（AD CS） Certighost權限提升漏洞（CVE-2026-54121），微軟威脅情報團隊於7月28日提出進一步說明。前述漏洞可能導致攻擊者利用低權限網域帳號，操縱憑證申請流程，使憑證授權伺服器（CA）簽發代表網域控制器（Domain Controller）的憑證。微軟表示，已觀察到研究人員對此漏洞的測試活動，雖尚未確認遭到攻擊者實際利用，但概念驗證程式碼（PoC）的公開已提高攻擊風險，要求所有執行企業憑證授權服務的伺服器優先安裝7月14日更新，修補後，CA會在聯絡憑證申請流程指定的目標前先驗證其身分，避免攻擊者控制目標系統而影響憑證簽發。

若企業無法立即更新所有受影響的伺服器，微軟建議啟用Certification Services稽核，以及CA憑證生命週期稽核，並監控Security Event 4886與4887，調查異常憑證申請與簽發活動。此外，若透過電腦範本（machine template）申請的憑證，出現非預期的網域控制者身分資訊，也應進一步調查。

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勒索軟體停用端點防護手法普及，最快不到一小時部署勒索軟體

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177713

反勒索軟體業者Halcyon近期回顧2026年第2季勒索軟體活動，指出停用端點偵測與回應（EDR）等安全產品的手法，已從少數勒索軟體集團採用的特殊攻擊手法，逐漸成為勒索軟體生態系的標準作業程序。部分勒索軟體集團也持續縮短入侵時間，並將AI導入攻擊環節。

Halcyon統計，2026年第2季共有89個活躍勒索軟體集團，合計宣稱攻擊1,988個受害組織，遍及101個國家。宣稱攻擊數量雖較前一季減少5.7%，但勒索軟體威脅並未因此趨緩。攻擊者採用更快速、自動化且更難偵測的作業方式，持續縮短從取得系統存取權限到部署勒索軟體所需的時間。

勒索軟體集團TheGentlemen使用自製GentleKiller框架，整合8種自帶驅動程式（BYOVD）攻擊手法變體，並利用一個核心驅動程式ktapi.sys的零時差漏洞（該檔案由嵌入式運算與物聯網技術業者Kontron提供），停用多款端點安全產品。

除了削弱端點防護，部分勒索軟體集團也持續加快攻擊速度。DragonForce曾利用NetScaler ADC與NetScaler Gateway重大風險漏洞CVE-2025-5777，繞過多因素驗證機制，並在完成初始入侵後，不到一小時便部署勒索軟體。

AI也開始進入勒索軟體攻擊鏈。網路犯罪組織FulcrumSec使用大型語言模型協助進行勒索談判，並整理及篩選竊取的資料。Halcyon另引述雲端資安業者Sysdig研究指出，AI代理式勒索軟體JADEPUFFER已能透過AI代理串連偵察、竊取憑證、橫向移動、建立持續存取能力及破壞系統等多個入侵步驟。不過，攻擊者仍須事先準備攻擊基礎設施，並提供root帳號的登入憑證。

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Perplexity AI公布Windows版Personal Computer自主代理人

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177712

Perplexity AI周二（7/28）公布Windows系統專用的自主代理人系統Personal Computer for Windows，用戶可下令它執行跨本地檔案、Microsoft Office 365和網頁應用的任務。本服務現在已提供給Max和Enterprise Max付費方案用戶。

Personal Computer為一套代理人系統，能連接本機應用程式、檔案與Perplexity安全伺服器，也能使用工具，使用者可從裝置上提出需求，即使人離開，系統也能持續代為處理複雜流程，像是蒐集資料寫成報告。Personal Computer今年三月首先推出macOS版，可在24小時持續運作的Mac mini上運作。Perplexity表示，迄今，Computer已執行約當94億美元人力成本的工作。

有了Personal Computer for Windows，多模型協同工作範疇不再侷限於瀏覽器上，使用者可以教Computer建立或編輯Word、Excel或其他本地檔案。它還能從「下載」資料匣把檔案找出來，搬到「檔案總管」資料匣下。用戶也可以從手機上發出命令，再於桌機上檢視和接收成果。Personal Computer之前已開始整合微軟服務，包括5月的Computer in Microsoft 365及Microsoft Teams。例如用戶可以記事本寫下待辦工作，Computer就會讀取各項工作、決定完成方法，再依序存取本機檔案、Outlook郵件、已連接的應用程式及網頁，完成各項工作。或是用戶叫它開啟PowerPoint簡報檔、從網頁抓取最新市場和競爭者資料，再更新圖表及簡報重點，快速完成會議簡報。

除了Microsoft 365及Windows原生工具外，Computer現在透過App Connectors可整合400多種應用和工具，如Snowflake、Salesforce或HubSpot等。

Perplexity AI 6月發表混合式本地伺服器推論協調器（hybrid local-server inference orchestrator），能視AI運算需求及資源考量，自動將推論任務分配到雲端或本地端執行，預計7月將整合到Personal Computer方案。不過該公司並未說明是否已經部署。

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OpenAI開源Codex Security工具鏈，開發流程可簡單串接AI漏洞掃描

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177705

OpenAI公開Codex Security命令列工具與TypeScript開發套件原始碼，讓開發及資安團隊可直接掃描本機程式碼儲存庫，並把漏洞檢查納入程式碼提交前及持續整合流程。程式採Apache 2.0授權，目前在Node.js套件平臺NPM發布的版本為0.1.1。

Codex Security是OpenAI今年3月進入研究預覽的應用程式安全工具，能分析程式碼及專案背景資料，找出可能的安全漏洞，並產生驗證結果與修補建議。現在對外開源命令列工具、TypeScript SDK及相關執行流程，實際掃描仍須連接OpenAI服務，並未包含使用的AI模型。

命令列工具可掃描完整儲存庫、指定檔案或目錄，也能只檢查兩個Git版本之間的變更，或尚未提交的程式碼。使用者還可提供系統架構、威脅模型及安全政策等文件，協助工具理解程式的設計目的與安全要求。

使用者可設定在提交程式碼前自動掃描，避免明顯的高風險問題進入儲存庫。持續整合流程也能設定風險門檻，掃描結果達到指定嚴重程度時，工具會回傳失敗狀態，讓持續整合系統依設定停止後續流程。結果可匯出為資安工具常用的SARIF格式，以及JSON或CSV檔案，方便送往其他系統分析。

Codex Security也會保留掃描紀錄，使用者可比較前後結果，辨識新出現、持續存在、再次出現或已修正的漏洞。TypeScript開發套件則讓企業能從內部開發平臺或自動化程式啟動掃描、查看進度及取得結構化結果。

命令列工具與開發套件目前仍處於有限測試階段，使用者仍須先取得Codex Security使用權。本機可透過ChatGPT帳號登入，自動化環境則需設定OpenAI API金鑰，部分完整儲存庫掃描另有資格限制。由於實際掃描仍使用OpenAI雲端模型，這套工具無法完全離線執行。

Codex Security支援macOS、Linux與Windows，需使用Node.js 22以上版本，而掃描及匯出結果另需Python 3.10以上版本。OpenAI也提醒，在版本進入1.0以前，公開開發介面仍可能隨更新調整。

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Hugging Face公布AI代理人入侵始末，4天半執行1.76萬項操作

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177710

Hugging Face周一（7/27）公布本月遭AI代理人入侵的完整技術時間線。這個由多款OpenAI模型驅動的代理人，原本正在接受資安能力測試，卻逃脫沙箱隔離機制並一路侵入Hugging Face正式系統。Hugging Face在7月9日至13日間重建出約1.76萬項操作，包括偵察、執行指令、竊取資料及橫向移動。

這起事件源自OpenAI使用ExploitGym評估AI代理人發現及利用軟體漏洞的能力。代理人在測試期間利用套件下載代理軟體的零時差漏洞，逃出OpenAI沙箱並取得網際網路連線，隨後自行找到第三方業者公開的程式碼評測環境，利用其中的程式執行及指令注入漏洞取得Root權限，再將該環境作為攻擊Hugging Face的中繼站。

Hugging Face推測，代理人可能從測試環境中的名稱與線索判斷，ExploitGym相關測驗答案存放於Hugging Face，因而試圖直接竊取答案，而非自行完成測驗。代理人隨後從該第三方環境連上Hugging Face並上傳惡意資料集，誘使資料集處理系統回傳伺服器內的環境變數、密鑰、Token及程式原始碼，藉此掌握系統架構；接著再利用另一項漏洞，讓Hugging Face正式伺服器執行其指定的程式，取得進一步入侵內部系統的立足點。

進入Hugging Face正式環境後，代理人開始搜尋並竊取系統內的存取憑證，再利用這些憑證擴大控制範圍。它在多臺伺服器上建立具有高權限、刪除後還能自行重建的Kubernetes Pod（程式執行環境），將遭控制的伺服器加入Hugging Face企業內部網路，並存取內部原始碼、資料庫及多個Kubernetes叢集。從控制一個正式Pod到取得多個內部叢集的管理權限，歷時不到13小時。

代理人還把Pastebin、檔案分享服務及Hugging Face公開資料集當成「留言板」，用來向遭入侵的伺服器下達指令，並接收伺服器傳回的資料。它還把竊取的憑證拆分並編碼，讓內容不易被安全系統辨識。Hugging Face解碼後發現，找到的外洩憑證數量約為初步掃描結果的4倍。

Hugging Face表示，代理人實際讀取的客戶內容僅限5個資料集中的ExploitGym及CyberGym測驗解答，未發現其他模型、資料集、Spaces或套件受到影響，也沒有跡象顯示內部資料庫遭修改或發生大規模資料外洩。

事件發生後，Hugging Face已修補兩項資料集處理漏洞、全面更換基礎設施憑證、限制內部程式存取雲端主機資訊，並清除及重建一個核心叢集。該公司指出，這起事件顯示AI代理人已能自行嘗試大量攻擊路徑，並將多個系統弱點串成完整入侵行動。

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Apple發布iOS 26.6與iPadOS 26.6版，修補80餘個漏洞

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177709

Apple於7月27日發布iOS 26.6與iPadOS 26.6版，修補超過80個漏洞，涵蓋Kernel、WebKit、Model I/O、ImageIO等系統元件，以及curl、libarchive、Heimdal、WebRTC等第三方或開源軟體元件。

就這次漏洞修補涉及的元件來說，數量最多的是Kernel，一共有將近20個漏洞，其次是WebKit（含WebKit Canvas）與Model I/O，各有9個漏洞，再來是ImageIO，有6個漏洞，這4項元件合計就佔漏洞總數一半以上。

而從漏洞類型來看，這次修補則以記憶體安全類型為最大宗，包括越界寫入（Out-of-Bounds Write）、記憶體損毀（Memory Corruption）、記憶體已釋放卻仍被使用（UAF）、緩衝區溢位等，合計超過50個，占漏洞總數三分之二以上，其次是資訊洩漏與阻斷服務（DoS）問題，各有10個左右，另有5個漏洞是涉及沙箱隔離機制。

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Google旗下Wiz公布多代理人漏洞研究系統Atlas，協助找出GitHub重大漏洞，獲10萬美元獎金

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Google旗下網路安全部門Wiz周二（7/28）宣布能尋找漏洞的自主AI系統Atlas，主打兼具成本效益和精確性，宣稱已找出200多項之前未發現的漏洞，包括一個價值10萬美元獎金的發現。

Atlas是由一組專門化的AI代理人組成，每個代理人專注特定任務以便像人類的研究團隊，包括理解程式庫、提出漏洞假設、相互質疑並完成驗證，最後通報。Atlas的代理人作業劃分多階段作業、程式化協同進行，而非由單一模型從頭到尾做完。

Atlas運作模式包含先根據軟體程式庫建立威脅模型，並以程式屬性圖（code property graph）驗證找出可能的威脅路徑。第二階段中，多個代理人分別發展漏洞假設並驗證，產生一個候選的多步驟複合型漏洞。接著，這個候選漏洞由三個代理人分別擔任辯護、反駁和最終裁決的角色，只有通過驗證的漏洞才會保留。最後Atlas會建立專屬執行環境，安裝相依套件，並執行輸入指令來觸發漏洞加以驗證。

此外，為節省運行成本，Atlas系統採用精細分工。例如僅在需要極高推理能力的步驟（如複雜的漏洞利用鏈推演、最後的裁決）使用頂級模型。對於範疇明確、重複性高的工作如基礎的程式碼屬性圖分析、初步篩選，則使用成本較低的小型模型處理。再加上確定性程式碼高效率引導，在對抗式審查提前攔截誤判、專為漏洞研究打造的執行框架（harness），藉此降低Atlas的運作成本。

Google表示，這種設計方式使Atlas系統深度分析夠便宜而能大規模執行，系統對每項發現都會利用自己設計的攻擊程式進行驗證，以降低誤判。

Google引用AI漏洞標竿測試CyberGym的結果，Atlas以90.9%，超越GPT-5.5-Cyber、Claude 4.6、Claude Mythos Preview等競爭模型。而在實際應用上，Atlas在幾個月的開發過程中，已在知名開源專案包括grpc、dnsmasq、Kubernetes、gVisor等找出並且驗證200多個之前未知的漏洞。

其中一個GitHub的重大程式碼執行（RCE）漏洞CVE-2026-3854，風險值8.7，這項發現也成為GitHub歷來頒發獎金最高的漏洞，金額達10萬美元。Wiz預計在8月初的Black Hat中公布另一個由Atlas發現的漏洞。

微軟也在昨日公布首個自行開發、宣稱結合MDASH平臺可省50% GPU成本的資安AI模型MAI-Cyber-1-Flash，以及代理式安全系統Project Perception。

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逾千名AI業界人士連署，籲美國建立放慢頂尖AI發展機制

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177706

逾千名AI業界人士周二（7/28）發表《調控頂尖AI發展步調》（Pacing the Frontier）公開信，呼籲美國政府推動國際合作，建立必要時可放慢自動化AI研發的技術與治理機制，以免AI能力加速成長至人類難以理解或控制的程度。目前已有1,178人連署，分別來自OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、微軟、Mistral及Thinking Machines等公司。

連署者包括OpenAI首席科學家Jakub Pachocki、研究長Mark Chen，Anthropic共同創辦人Jack Clark、首席科學家Jared Kaplan，Meta首席科學家Shengjia Zhao，以及Thinking Machines首席科學家John Schulman等人。不過，這封公開信由員工以個人身分參與連署，不代表相關公司共同簽署。

公開信指出，領先AI公司認為，AI可能即將具備自動執行AI研究的能力，進而協助開發能力更強的下一代模型。一旦AI研發速度大幅加快，現有安全措施及監督制度可能來不及因應。然而，在激烈的市場與國際競爭下，任何公司或國家都難以單獨放慢腳步，因此有必要預先建立跨公司及跨國協調的減速機制。

Anthropic也對公開信表達支持。該公司今年6月曾指出，Claude已協助加快內部AI開發，未來甚至可能自主設計及開發下一代模型。面對這類「遞迴式自我改進」可能帶來的風險，Anthropic主張建立可讓全球領先AI業者共同減速或暫停開發的機制；如果其他業者也同步行動並接受驗證，Anthropic願意配合。

OpenAI同樣支持這項訴求。該公司今年6月曾表示，AI參與AI研究將在未來幾年成為影響技術進展速度的重要因素，並預估到2028年3月，公司可能已有相當一部分研究由AI與研究人員共同執行。OpenAI因此主張成立國際組織協調主要AI開發商，必要時共同放慢頂尖AI發展，為社會強化防護能力及解決AI安全與對齊問題爭取時間。

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JetBrains讓AI代理直接使用Rider分析工具，能找測試、查瓶頸與重構程式

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177703

JetBrains發布跨平臺整合開發環境（IDE）Rider 2026.2，新增一系列代理技能，讓可代為修改及測試程式碼的AI代理直接運用Rider對專案的理解，以及覆蓋率資料、偵錯器、效能分析器與重構引擎。過去代理多半只能讀取檔案或執行終端機命令，新版可利用IDE既有的分析結果，減少自行推測程式碼關聯。

Rider 2026.2可利用dotCover產生的覆蓋率資料，協助代理找到現有測試及適合新增測試的位置，讓新測試符合專案原有的結構與風格。處理效能問題時，代理也能讀取dotTrace分析快照，追查CPU時間占用較高的呼叫路徑，找出效能瓶頸及可能原因。

代理還能透過Rider的重構引擎，重新命名程式項目、移動型別、抽取方法及整理命名空間。Rider會依程式元件之間的使用關係，同步調整相關檔案，降低代理僅靠文字搜尋修改程式碼時，遺漏其他使用位置的可能性。

新版也替Claude Code加入自動品質檢查，代理每次修改程式碼後，Rider可執行程式碼檢查及格式整理。若發現錯誤，不允許代理直接將任務標記為完成，警告則會回傳給代理，供其進一步處理。JetBrains表示，後續也對Codex支援這套機制。

微軟維護的.NET、Aspire及Azure代理技能，也可直接從Rider內尋找與啟用，GitHub Copilot則改為內建代理，可從AI聊天介面選取並以GitHub帳號登入，但使用者仍須具備有效的GitHub Copilot訂閱。

除AI功能外，JetBrains內部測試顯示，Windows上的.NET偵錯器啟動時間縮短約2.8秒，採用Roslyn的方案切換Git分支通常快2至3倍，後端程序記憶體用量降低約7%至8%。Unreal Engine專案的C++首次索引速度可達Rider 2026.1的兩倍，暖啟動載入C++快取也有相近改善。

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Anthropic反對全面禁用開放權重模型，主張從晶片、蒸餾與測試控管風險

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177701

Anthropic執行長Dario Amodei發文澄清，Anthropic從未主張全面禁止開放權重模型，並認為不具危險能力的開放權重模型，可為企業、開發者與研究人員帶來價值。不過，面對能力較強模型可能帶來的風險，Anthropic仍主張限制中國取得高階晶片、打擊工業規模模型蒸餾，並要求具足夠能力的開放與封閉模型接受安全測試。

該說明回應近期美國開放權重模型政策爭議，Dario Amodei表示，有報導指部分美國官員考慮禁止美國企業使用中國開放權重模型，多家科技公司因而聯名支持開放權重，也有人質疑Anthropic希望藉由禁令保護自身業務。他認為，全面禁令無法處理主要國安風險，因為最危險的模型可能由威權政府祕密訓練，僅供軍事、情報或監控用途，是否公開權重及是否由美國企業採用，並非關鍵。

Dario Amodei也指出，開放權重模型在網路攻擊、生物攻擊及模型對齊方面，可能比封閉模型帶來更高風險。權重一旦釋出，模型提供者便難以持續監控用途、更新防護措施或撤回已流通副本，不過禁止合法美國企業使用，也無法阻止惡意行為者取得或部署模型。

Anthropic提出的第一項措施，是限制中國取得高階AI晶片與晶片製造設備，並加強取締走私及規避出口管制的管道。Dario Amodei認為，先進模型仍高度依賴運算資源，限制高階晶片供應，比依模型是否開放權重實施禁令更直接。

第二項措施是打擊工業規模模型蒸餾。蒸餾可利用能力較強模型的輸出訓練其他模型，所需運算資源低於從頭訓練。Anthropic認為，大規模蒸餾可能協助中國在晶片受限下，縮小與美國先進模型的能力差距，因此應透過政策與商業措施加以遏止，模型服務業者也可偵測並停用相關帳號，而非禁止所有開放權重模型。

第三項措施則是對具足夠能力的模型實施發布前安全測試，評估網路、生物及對齊風險，不因模型來源國家或採開放、封閉權重而有不同標準。Dario Amodei主張，開放權重是否提高風險，以及相關風險能否降低，應由實際測試判定，而非預先認定，而且測試若要有效，也需要各國共同採行。

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