ReliaQuest揭露旅館Wi-Fi遭竄改DNS組態，駭客藉此竊取M365帳號

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177724

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GPU加速放大老舊IPMI協定風險，逾2.4萬個BMC洩漏資料可供離線破解密碼

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177723

資安業者Lava掃描發現，網際網路上有36,872個伺服器IPMI管理介面直接對外開放，其中24,650個會在使用者登入前，回傳由密碼產生的驗證資料。攻擊者可利用已知漏洞CVE-2013-4786，將資料帶回自己的電腦猜測密碼，而弱密碼及格式固定的出廠密碼，在GPU協助下可能遭到破解。

IPMI是用於遠端管理實體伺服器的協定，通常由主機板上的基板管理控制器（BMC）提供。管理人員可透過BMC開關伺服器、操作遠端畫面、掛載安裝媒體及更新韌體，即使作業系統尚未啟動，這些功能仍可使用。這也使BMC成為權限相當高的管理入口。

CVE-2013-4786源自2004年推出的IPMI 2.0驗證設計。只要能連線至IPMI使用的UDP 623埠，遠端人員便可能取得由密碼及工作階段資料計算而成的驗證碼，再離線嘗試大量密碼。由於不必針對每組密碼反覆登入目標主機，該行為不容易留下大量登入失敗紀錄。

Lava掃描發現，約66.9%的公開IPMI介面會在登入完成前回傳驗證資料。研究團隊以常見密碼清單進行離線比對後，發現6,240個介面以空白使用者名稱取得的驗證資料，可與弱密碼相符，另有2,340個使用ADMIN、root等具名帳號的介面，可找到相符的常見密碼。

即便每臺設備使用不同的出廠密碼，仍未必能排除風險。部分Supermicro伺服器採用10個大寫英文字母組成的密碼，雖有約141兆種排列方式，但因格式固定，Lava估計配備8張GPU的系統約可在一小時內搜尋完畢。研究人員也在業者允許測試的範圍內，還原出兩臺2023年Supermicro伺服器所使用、符合出廠格式的密碼。

若BMC直接暴露於網際網路，或多臺設備共用未隔離的管理網路，攻擊者取得一臺設備的管理權限後，可能繼續接觸其他伺服器。Lava建議封鎖外部對UDP 623埠的存取、部署時更換出廠密碼，並將BMC放在獨立管理網路、虛擬私人網路（VPN）或受控管理主機之後。

Lava引述Supermicro回覆提到，現代多GPU設備使這類暴力破解情境具有可行性，建議客戶在部署時更換預設BMC密碼，並透過獨立管理網路及存取限制保護BMC。該公司也表示，將評估在未來硬體版本採用更長的密碼，或增加密碼可使用的字元種類。

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【資安日報】7月29日，微軟說明AD CS Certighost權限提升漏洞修補詳情

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177722

本日新聞焦點

● 微軟進一步說明AD CS Certighost權限提升漏洞修補詳情

● Hugging Face公布AI代理人入侵始末

● Java JSON函式庫Fastjson重大RCE漏洞已遭實際利用

● 奧義智慧揭露代理式AI的關鍵風險

● 印度第二大公營行庫Bank of Baroda遭駭

資安新聞總覽

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

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。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。詳全文

Hugging Face公布AI代理人入侵始末，4天半執行1.76萬項操作

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程式碼評測環境，利用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。詳全文

Java JSON函式庫Fastjson存在重大RCE漏洞，已遭實際利用

阿里巴巴Fastjson維護團隊公告，Java JSON函式庫Fastjson 1.2.68至1.2.83存在重大遠端程式碼執行漏洞，編號為CVE-2026-16723。在符合特定部署條件的環境中，攻擊者可向使用Fastjson處理外部JSON資料的伺服器送出特製內容，在不需登入或使用者操作的情況下執行任意程式碼。資安廠商ThreatBook表示，其威脅偵測平臺已捕捉到利用這項漏洞的實際攻擊活動。詳全文

Agent安全即Runtime安全！奧義智慧揭露代理式AI的關鍵風險

迎向Agentic Workflow時代，企業在追求自動化效能的同時，伴隨而來的資安風險已成轉型首要挑戰。在CraftCon Taiwan 2026資安技術研討會上，奧義智慧資料科學研發處長楊政霖直言：「Agent Security本質上就是Runtime Security。」他並闡釋公司團隊研究人員歸納出的12種關鍵風險，以及Agent工具呼叫軌跡的評測基準TraceSafe-Bench，協助企業釐清Agent時代面對的挑戰。詳全文

印度第二大公營行庫Bank of Baroda遭駭，疑外洩1TB業務資料

印度第二大公立銀行Bank of Baroda本周公告，一名員工電子郵件帳號被駭導致公司部分資料外洩。研究人員相信可能有客戶個資及業務文件等高達1TB機密營運資料落入駭客手中。Bank of Baroda表示，攻擊者透過被駭的員工電子郵件帳號存取公司部分資料。完整調查仍在進行中，但銀行核心系統未受影響。這家銀行是在研究人員發現代號「leak-king-F」的駭客上週於暗網公布相關資料後，才證實這起事件。​詳全文

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

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是由多個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。詳全文

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

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。詳全文

迎接AI代理商務新局勢！FIDO聯盟啟動Agentic Commerce標準制定，OpenAI亦加入推動AI代理驗證

致力於建構安全無密碼世界的FIDO聯盟，近年在金融支付方面的推動與合作相當積極，從早年與國際信用卡組織EMVCo合作，到支持Payment Passkey與W3C安全支付確認（SPC）候選標準，2026年再度迎來重大發展，當中最受矚目的趨勢，莫過於針對自主AI代理交易行為建立可信基礎，因為已有市場數據指出：2030年AI代理商務（Agentic Commerce）規模將上看5兆美元。近日FIDO聯盟臺灣分會會長張心玲公布FIDO聯盟最新發展動向，指出Agentic AI與Agentic Payments已成當今發展重點之一。詳全文

NIST發布ICT供應商盡職調查指南，提出5類調查項目

美國國家標準暨技術研究院（NIST）於7月8日發布《網路安全供應鏈風險管理：盡職調查評估快速入門指南》，主要內容是針對組織在採購資訊與通訊科技（ICT）產品與服務，或管理既有系統時，該如何做好評估供應商與產品的供應鏈風險。這份指南提出5類調查項目，包括外國所有權、控制或影響力（Foreign Ownership, Control, or Influence）、來源與沿革（Provenance）、韌性（Resilience）、基礎資安實務（Foundational Cyber Practices），以及供應鏈層級（Supply Chain Tiers）。​詳全文

Apple發布iOS 26.6與iPadOS 26.6版，修補80餘個漏洞

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。詳全文

Cloudflare以eBPF整合DDoS防護、流量分流與系統觀測

提供網路安全、效能與可靠性服務的Cloudflare，將Linux核心可程式化技術eBPF導入全球邊緣網路，用於DDoS防護、流量分流、服務不中斷的重新啟動，以及系統運作狀態觀測，根據Linux基金會旗下eBPF基金會本週公布的Cloudflare eBPF部署案例，這套架構可因應Anycast網路及數百萬個IP位址的管理需求，並減少Cloudflare對客製化Linux核心修補及特定硬體的依賴。在DDoS防護方面，Cloudflare結合eBPF與Linux高速封包處理框架eXpress Data Path（XDP），在連線分流方面，Cloudflare自行開發流量分派系統Tubular。 詳全文

1Password替Claude加上受控登入功能，AI代理能登入網站卻看不到密碼

1Password與Anthropic合作推出1Password for Claude，讓Claude執行瀏覽器任務時，可在使用者授權下登入網站，但密碼與一次性驗證碼不會提供給模型，也不會進入Claude的上下文、記憶或Anthropic系統。憑證仍由1Password保管，只在任務需要時使用。當Claude需要登入網站時，會向1Password提出憑證請求，1Password桌面程式則顯示要求使用的登入項目及用途。使用者核准後，瀏覽器擴充功能會將使用者名稱、密碼或一次性驗證碼直接填入網站。Claude只會取得已核准項目的標題、使用者名稱等基本資訊，以及操作成功或失敗的狀態，不會取得密碼或一次性驗證碼本身。 詳全文

CREST推出AI輔助資安服務認證，納入AI治理與滲透測試要求

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。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。詳全文

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

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。詳全文

內部紅隊模型GPT-Red自動找漏洞，GPT-5.6 Sol提示注入攻擊成功率降至0.05%

OpenAI運用內部安全紅隊模型GPT-Red，提升產品模型對提示注入的防禦能力。GPT-Red透過自我對戰強化學習，自動產生提示注入攻擊，找出產品模型與AI代理系統的弱點，再將這些攻擊納入後續模型訓練。OpenAI表示，GPT-5.6 Sol面對GPT-Red直接提示注入時，攻擊成功率僅0.05%，是該公司目前抵抗提示注入能力最強的產品模型。由於提示注入是AI代理面臨的主要安全風險之一，當模型讀取電子郵件、網頁、本機檔案、程式碼儲存庫或工具回傳內容時，攻擊者可能在資料中藏入惡意指令，誘使模型偏離使用者原本交付的任務，執行未經授權的操作。詳全文

Tracebit公布情境炸彈防禦研究，以提示注入干擾惡意AI代理

隨著AI代理已能用於偵察雲端環境、提升權限及竊取資料，提供金絲雀誘餌（decoy canary）服務的資安業者Tracebit提出情境炸彈（Context Bombs）防禦機制，在誘餌資料中加入可觸發模型安全限制的內容，藉此中斷或干擾惡意AI代理的後續攻擊行動。Tracebit於7月公布論文，說明Context Bombs測試結果。研究團隊以5款模型驅動AI代理，讓這些代理使用低權限的AWS存取金鑰進入模擬環境，嘗試偵察雲端資源、提升權限、竊取資料及建立持久性存取。測試結果顯示，加入Context Bombs後，AI代理取得完整管理員權限的比率由57%降至5%。 詳全文

Azure與Google Cloud服務遭指可越權操作，微軟與Google否認構成漏洞

雲端服務將Kubernetes與身分及存取管理（IAM）串接後，權限檢查若只確認執行操作的服務身分，卻沒有核對提出要求的使用者，可能讓原本權限有限的人間接動用更高權限。資安研究員Justin O'Leary日前先後公開Azure Backup for AKS與Google Cloud Config Connector兩個案例，指出使用者可能藉由雲端服務持有的權限，操作自己無法直接存取的Kubernetes叢集或Google Cloud資源。 Google表示，這種情況必須先讓Config Connector服務帳號持有組織管理權限，攻擊者也必須先進入客戶環境，因此屬於權限配置與最小權限原則未落實的問題。詳全文

近8成組織將AI用於資安，但僅36%建立正式AI風險管理計畫

資安教育與研究機構SANS Institute於7月發布調查報告指出，企業在資安工作中採用AI的比例大幅上升，但AI治理機制尚未同步成熟。調查顯示，將AI納入資安策略的組織比例，從2025年的50%升至2026年的78%；建立正式AI風險管理與法規遵循計畫的組織比例，則僅從2025年的35%微幅增至2026年的36%。在已採用AI的組織中，僅27%的受訪者表示，AI部署已進入成熟階段，並融入日常作業。詳全文

Google Cloud開源k8s-aibom專案，協助盤點Kubernetes叢集內的AI工作負載

Google Cloud宣布釋出k8s-aibom開源專案，協助企業盤點Google Kubernetes Engine（GKE）及其他Kubernetes叢集實際執行的AI工作負載，並持續產生符合OWASP CycloneDX 1.6規格的機器學習物料清單（ML-BOM），協助辨識未經正式登記的影子AI工作負載。不同於軟體建置階段產生AI物料清單的工具，k8s-aibom會持續盤點Kubernetes叢集命名空間內的AI工作負載，並分析容器映像檔、環境變數及命令列參數，辨識模型推論環境、AI代理框架、向量資料庫、檢索增強生成（RAG）元件，以及模型訓練與評估等工作負載，呈現正式環境實際執行的AI元件及其相依項目。詳全文

德國開源主權AI模型Soofi S，主打高效率、長文本推理能力

德國研究聯盟Soofi-Team本周公布開源Mamba–Transformer混合專家（mixture-of-experts，MoE）模型Soofi S 30B-A3B，為歐洲推動主權AI的最新專案。基本上，SOOFI（Sovereign Open Source Foundation Models）是德國聯邦經濟和氣候保護部（BMWK）資助、在德國聯邦AI協會（KI Bundesverband）協調下，由歐洲知名的弗勞恩霍夫（Fraunhofer）研究所、DFKI等德國產學界多個機構組成的「Soofi-Team」開發的開源基礎大語言模型，旨在提供一個在美國和中國模型之外由歐洲主導的開源模型給業界使用，主打強大推理和AI代理能力。詳全文

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Hugging Face事故出現新進展，OpenAI模型利用Artifactory零時差漏洞突破測試環境

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177721

7月中旬AI模型開發與託管平臺Hugging Face透露遭到自主AI代理攻擊，導致雲端與叢集憑證遭竊，事隔數日，OpenAI承認是旗下正在進行資安能力評估的模型所引起，本週Hugging Face公布整起事故發生的過程，同一天有一家資安廠商透露，OpenAI模型為了逃脫測試環境，利用了他們產品的零時差漏洞來達到目的。

7月27日JFrog發布部落格文章指出，受測模型於從OpenAI內部建置的軟體供應鏈儲存庫Artifactory找出零時差漏洞，從而進行非預期的網路存取。OpenAI資安團隊隨即通報此事，JFrog將這些發現視為零時差漏洞利用的緊急事件，並採取行動，為內部建置版與雲端版本Artifactory開發修補程式，雲端版本已套用並受到保護，該公司通知內部建置版本的用戶，應升級至資安公告提及的Artifactory 7.161版（譯註：完整版本編號是7.161.15）因應。不過，JFrog並未透露AI模型利用的漏洞編號及數量，也沒有說明相關漏洞是否出現其他利用的活動。

究竟JFrog修補了那些可能是這次事故發現的弱點？資安新聞網站Bleeping Computer、The Hacker News在CVE Record網站進行搜尋，結果找到JFrog在7月27日登記了8個由OpenAI發現的漏洞，這些漏洞的編號是：CVE-2026-65617、CVE-2026-65921、CVE-2026-65923、CVE-2026-65924、CVE-2026-65925、CVE-2026-66014、CVE-2026-66015，以及CVE-2026-66018。此外，根據7.161.15版版本發行公告的內容，我們看到這次JFrog也修補了由資安公司Oligo Security通報的CVE-2026-65922，但是否也在這次Hugging Face事故遭到串連、利用，有待JFrog進一步說明。

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蘋果推出硬體租賃服務Apple Upgrade

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177720

蘋果周二（7/28）在美國推出硬體租賃服務Apple Upgrade，讓消費者按月租用iPhone、iPad、Mac及Apple Watch。服務由金融科技業者Klarna提供，使用者可透過蘋果線上商店、Apple Store App及美國實體門市申請。

iPhone及Apple Watch可選擇12或24個月租期，Mac與iPad則為24或36個月。依蘋果公布的租賃價格，iPhone每月17.99美元起、Apple Watch及iPad均為11.99美元起，Mac則為24.99美元起。以售價1,099美元的iPhone 17 Pro 256GB為例，租24個月每月31.99美元，租12個月則為45.99美元。

租期屆滿後，使用者可歸還裝置並退出服務、另簽租約換用新產品，或補足已付租金與原售價間的差額買下裝置。若未作選擇，租約最長可按月延長6個月，之後Klarna將收取買斷費。使用者初次加入時也可折抵現有裝置以降低月租，使用Apple Card付款則可獲得3%現金回饋。

Apple Upgrade租金並不包含AppleCare，裝置若遺失、遭竊或在歸還時受損，使用者可能必須支付額外費用；提前終止租約也須繳清剩餘租金。

隨著Apple Upgrade上線，蘋果也停止接受iPhone Upgrade Program及iPhone Payments的新申請，前者讓使用者以24期分期購買iPhone，費用包含AppleCare+，繳滿12期後可交回舊機換購新款；後者則是單純將iPhone售價分成24期支付。Apple Upgrade目前僅供美國居民使用，蘋果尚未公布拓展至其他市場的計畫。

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導入多代理運作架構，安碁揭露自研AI系統與資安應用2026最新發展

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177707

去年底安碁資訊（ACSI）首度揭露自行發展的生成式AI模型CyberSage，以及代理型AI平臺安答系統（Anda），並介紹其大幅領先GPT-4o-mini的高精準度與成本效率。

今年3月該公司在新發布的114年度年報，也特別介紹這套AI系統的發展近況，例如，安答設置在安碁資訊營運的雲端資安監控服務Cloud SOC之上，導入多個AI代理組成的系統架構，並以AI SecOps Agent為核心，打造智慧型資安營運模式，提供警報分流與優先處理、威脅獵捕與洞察、自動化回應等功能，而且，當中運用模型蒸餾技術與自建維運知識資料庫；目前安答已布局在Cloud SOC 7x24 維運流程，未來將導入雲端資安健診的問題改善，扮演最佳化教練角色。

到了今年，安碁資訊總經理吳乙南在3月櫃買市場業績發表會表示，從Cloud SOC、資安健診到組態健診，涵蓋資安與IT專業維運應用需求，皆可廣泛透過安答為工程師與客戶提供服務；在5月舉行的2026臺灣資安大會，安碁正式公開介紹安答系統，而在7月舉行的2026臺灣雲端大會，安碁旗下的宏碁雲架構（Acer eDC）產品經理李育穎，介紹更多關於安答系統的特色。會後安碁資訊表示，他們已著手向企業推廣和銷售這套AI代理系統，目前進行概念驗證（POC）的客戶，有一家是國內最大鋼鐵業，預計2027年導入，國內第二大海運公司也將展開POC。

建置多個AI代理，提升資安與維運工作執行效率

在安碁資訊對安答的最新介紹中，他們進一步公開當中採用的多個AI代理的名稱、角色分工，以及彼此的關係。

基本上，安碁這套AI系統可提供三大功能，涵蓋雲端網路安全中心防護（Cloud SOC Security）、雲端運作狀態診斷（Cloud Health Diagnosis），以及雲端基礎架構諮詢（Cloud Infra. Consultant），由5大AI代理組成，分別是負責整體調度指揮的Orchestrator Agent、負責AI輔助資安與維運的AI SecOps Agent Group、負責產出報告與資料分析的AI Data Agent Group、負責多雲管理與整合的AI CloudOps Agent Group，以及位於最底層的多個基礎架構AI代理，分別負責IT服務管理、知識管理、顧客服務、設施管理的任務。

除了執行多個AI代理，安答能串接AI代理溝通協定A2A，支援模型上下文協定（MCP）的工具，以及AI代理開發套件ADK，提供彈性調度與串接不同系統的能力，以MCP而言，安答可藉此整合運用Teams、Slack、GitHub等協同合作系統，以及PostgreSQL、Redis等資料庫系統；而在ADK的應用上，安答支援內建、自定與第三方工具，以及檢索增強生成（RAG）與結合圖學資料與大型語言模型的GraphRAG。

關於安答的整體應用發展架構，也首度在2026臺灣雲端大會公開，當中區隔為三個主要階層。

位於最頂端的是應用層，提供5大功能，分別是：智能資安、多雲整合、維運賦能、數據分析、決策支持。

居中的部分，是安碁資訊旗下宏碁雲架構（Acer eDC）長期發展的多雲安全智能管理平臺，稱為易雲服務平臺CloudGoda，裡面執行多個基於RAG而成的知識庫系統，以及開源模型、閉源模型、協作與整合核心。其中的開源模型涵蓋LLaMA、Mistral AI、Gemma，閉源模型涵蓋安碁發展的CyberSage，以及Gemini、Grok、Azure OpenAI，協作與整合核心則是前面提到的A2A、MCP，以及API、Security、Workflow、Tools。

至於最底部是基礎設施，由AI Foundry與Azure公有雲組成，其中的AI Foundry，涵蓋AI模型的建立、訓練、微調、部署，以及MLOps與治理，採用全雲端服務的形式，設置在該公司的Azure租戶環境，安碁資訊表示，此架構也能用於內部建置的環境，能依客戶專案需求進行POC。

李育穎表示，CloudGoda就像醫院的病歷資料庫系統，能彙整事件單，知道過往與最新的事件，後續安答能如同醫生，根據事件判斷接下來的步驟如何進行，以及建議維運的做法，而且，安答的基礎設施是建立在Azure的相關技術平臺之上，可獲得進階的安全性防護。

提供兩種AI代理工作流程的使用選擇

除了解說後端技術架構，李育穎也介紹安答的AI代理工作流程模式，目前提供兩種類型，可分別針對初階與進階使用需求，提供不同自主程度的AI工作流程進行方式。

第一種稱為Group Chat，100%由AI生成建置工作流程，適合非技術用戶與需求會反覆變動的情境，使用者直接與AI交談（輸入提示詞），安答的大型語言模型會動態調度需要執行的AI代理與工具，以便完成使用者的需求。例如，若每個月、每一週或每天都需要收到高風險警報的建議或最新的資安新聞，使用者可以把這樣的需求輸入安答，它就會自動調度Gmail或調查資安情報的AI代理，並且定期寄發信件。

另一種稱為Magentic（用戶自行配置），與微軟推出的通用多AI代理系統Magentic One有關，適合已有明確目標與成功標準的進階用戶，例如使用者是專業的資安維運人員，明確知道須達成的工作需求與流程進行的方式，以及人類介入（human in the loop）的部分，此時可在Magnetic模式中，設定AI代理執行的工作步驟與項目，以及需要人為介入的階段，簡而言之，使用者可自行配置AI代理，透過預先定義的路徑來協調 AI代理的執行。

可大幅減輕資安維運團隊警示處理負擔，相關作業完成時間可從70分鐘縮短至數分鐘

關於導入安答的具體使用成效，李育穎也對比前後差異。根據安碁的觀察，由於雲端環境日益複雜，面臨大量警示處理的沉重負擔，一旦接收到警示，資安維運團隊隨即需要分析與判斷事件，並且執行應變處置，現行的整體處理流程耗費大量的時間跟能力，平均每一起事件需要花上70分鐘，而且，單靠人力調查與應變也有疲勞與出錯的可能性；採用安答後，若接收到警示，會先由安答進行智慧分析，得知其風險程度，接著進行事件判斷，了解狀況是IP位址錯誤或MFA驗證出問題，隨即將應變處置建議提供給資安維運團隊。

為了提升大量警示的處理能力，李育穎預告，安碁正在研發安答的收斂警示功能，原因在於維運團隊實際收到的警示數量非常龐大，每個資深分析人員甚至要處理到超過9百個警示，無法逐一審視，若未來有了收斂警示的功能，就能更快排除誤報與白名單處理的部分，把真正需要處理的警示轉交給維運團隊。

李育穎強調，如果能將警示與工單交由安答分析與彙整，能大幅減少維運團隊的工作時間與決策壓力，比起過往每個警示處理需要70分鐘，現在透過安答的協助，幾分鐘就能完成。

支援多種資安調查與分析使用情境

資安維運團隊如何運用安答？安碁資訊提供如同ChatGPT與Gemini的使用者介面，它也是安答在CloudGoda平臺的操作介面，資安分析人員可直接在此輸入自然語言進行詢問，介面左側同樣有歷史對話，右側是新建立的對話。相較於現行生成式AI服務的前端使用介面，最大不同之處於安答會列出常被詢問的問題，使用者可直接點選，AI就會提供答覆。

針對資安維運團隊從安全事件與資訊管理系統（SIEM）收到的高風險警示通知處理需求，李育穎也展示在安答快速調查資安事件的多種使用情境。

收到事件摘要通報

維運工程師收到安答系統的資安事件警示，通報當中列出事件分析結果說明、對方運用的攻擊手法與對應的MITRE ATT&CK框架攻擊技術、下一步可採取的建議措施。相較之下，過往資安維運團隊收到的SIEM平臺事件資訊相當簡短。

詢問事件單的詳細資料

接下來，維運工程師可查看安答產生的事件單詳細資料，包含事件的來源、摘要、處理建議、結論、分類與相關的網路參考資訊連結，協助第一線人員快速理解與判斷是否要關單，或是進一步調查（例如送到二線人員手上）。

以其中的事件處理建議為例，安答會針對每一個建議措施，列出以KQL（Kusto Query Language）語言寫成的查詢程式碼，後續可協助執行詳細的資安事件調查與威脅獵捕。

詢問事件單的解決程序

向安答詢問這張事件單最需要優先檢查的項目，因為收到資安警示的人員若是初階工程師，可能不一定知道從何處著手，安答可建議5個處理的優先順序，若有需要，還能產生5分鐘內先檢查的項目清單，如此一來，可快速提升效率，協助負責人員馬上步入工作軌道。

自動完成風險評估與阻斷建議

調查事件之餘，維運工程師也需要知道特定IP位址是否有風險，此時可以在安答輸入IP位址或雜湊值，就能即刻生成對應的風險與機密等級的評估結果，以及阻斷策略，得知過往存在風險的原因、威脅的名稱與AI建議的措施，比如短、中、長期的做法，工程師可詳細參考這些資訊，制定下一步的行動指引。

根據不同情境自定通知內容

在應變處理的過程中，如果維運工程師需決定其中一個解決方式，是對公司員工發送通知書或電子郵件，目的是確認該行為是否為本人做的，就能在與AI對話之中，詢問這些事情，並且要求AI根據這個事件單，幫忙決定內容調整，然後以副本或密件副本寄送給主管。李育穎表示，安答可協助草擬通知人員的信件，例如，可要求AI直接在對話框直接寄出這類信件，列出需收到資安警示的使用者，並調整資安警示特定段落內容的字體顏色、大小及排列順序，提醒收件者須盡快回覆。

可產生向公司高層主管報告的摘要內容

當維運工程師接到與處理資安事件警示，也需要向公司經營管理階層回報目前已掌握的情形，透過安答的協助，可快速提供呈報給高層的資訊內容，使主管快速了解事件單呈現的狀況。李育穎表示，安答可根據使用者輸入的提示詞，產生符合不同資料需求的內容，以便滿足主管各種想要了解的決策輔助資訊，甚至能產生一頁式的簡短報告版本，預先推測主管想要知道的重點資訊。

提供月報數據洞察

鑑往可以知今，用戶可向安答詢問過去三個月發生的事情，它會統計出每個月的事件數量，描述當中的發展趨勢，並列出十大常見的事件標題與發生次數，以及基於3種嚴重等級與兩種事件狀態而區分的數量，最後提供回顧的洞察分析總結與未來處置建議。

在上述使用場景之外，李育穎提到安答還能協助用戶快速掌握當前最重大的資安新聞，了解既有系統是否存在與這些案件類似的風險，並提供下一步可採取的行動建議。

強調具有多種市場競爭優勢，包含高精準度、低成本，以及完整支援臺灣本地資安威脅處理與中文內容

針對與其他AI模型與AI服務的比較，李育穎在2026雲端大會揭露安答的整體技術應用優勢，她根據5大指標加以說明，分別是：準確度、部署成本與彈性、本土化支援、效能與穩定性，以及整合度。

以精準度與本土化而言，安答已針對資安偵測與事件分析進行最佳化處理，可兼顧高準確率與低資源消耗的需求，每次分析產生的結果也附加來源推論依據，便於驗證與信任；安答也提供符合臺灣在地資安威脅認知的領域專業知識，能精準表達與說明資安風險，並且具備完整的中文介面跟報告內容產生能力，提供更完善的支援。

關於部署成本與彈性，企業使用安答不需負擔昂貴的授權費用，可依需求擴展使用規模，而且不須綑綁特定的雲端服務平臺才能使用。在效能與穩定性的表現上，安答能針對常見警報類型提供快速回應，也具備更成熟且完備的操作功能。在資安系統的整合上，安答可整合多數SIEM系統，以及安全協調、自動化與回應系統（SOAR），也支援API的串接與擴充。

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討論區軟體vBulletin重大漏洞PoC公開，未登入也能在伺服器執行程式碼

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177717

討論區軟體vBulletin修補重大遠端程式碼執行漏洞CVE-2026-61511。攻擊者不需要帳號，便可能透過公開的網頁功能送入特製資料，在伺服器執行任意PHP程式碼。漏洞影響vBulletin 5.0.0至5.7.5，以及6.0.0至6.2.1，vBulletin 6.2.2已修補這項漏洞。資安研究員Egidio Romano也已在個人網站Karma(In)Security公開概念驗證程式，讓攻擊方法更容易遭到重現。

vBulletin是推出超過20年的老牌商用討論區軟體，官方表示目前有超過4萬個線上社群使用，許多網站也累積了大量長期會員與討論內容。若漏洞遭成功利用，攻擊者取得的是伺服器端的程式執行能力，不只是修改單一討論串或使用者資料，還可能進一步存取網站資料或控制系統，而實際危害則取決於網站設定，以及執行vBulletin的系統帳號具備哪些權限。

問題出在vBulletin範本系統的數學運算功能，雖會先過濾使用者送入的內容，再交由PHP直接執行，但現有過濾規則仍可遭特殊編碼方式繞過。研究人員另找到一條不需登入的攻擊路徑，可藉由頁面導覽功能傳入惡意內容，最後觸發程式碼執行。

Egidio Romano公開的概念驗證程式，可向目標網站送出特製資料，並在伺服器執行操作者指定的系統指令。由於攻擊可遠端完成、不需使用者配合，技術複雜度也低，負責登錄這項CVE的資安業者VulnCheck依CVSS 4.0評為9.3分，滿分為10分。

網站管理員應確認目前使用的vBulletin版本。官方公開的安全修補程式適用於6.2.1、6.2.0及6.1.6，管理員也可升級至6.2.2或後續版本。要是仍使用5系列版本，應評估升級至6.2.2或後續版本，不宜直接套用只適用於6系列版本的修補程式。

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Anthropic稱Claude找出密碼演算法弱點，削弱後量子簽章HAWK

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177719

Anthropic周二（7/28）公布研究，表示Claude Mythos Preview找到後量子數位簽章演算法HAWK的數學弱點，能大幅降低破解所需運算量；Claude也改進針對簡化版AES加密演算法的攻擊方法，使速度較先前最佳方法提升200至800倍。不過，兩項成果目前皆未影響正式運作的系統。

HAWK為美國國家標準暨技術研究院（NIST）後量子數位簽章標準化計畫的第三輪候選演算法之一，旨在抵抗未來量子電腦攻擊。HAWK已歷經約2年人類專家審查，Claude卻在約60小時內發現，其採用的數學結構存在尚未被利用的對稱性，可藉此加快金鑰復原攻擊。

以規格最小的HAWK-256為例，原先估計完整復原金鑰約需進行2的64次方次運算，Claude提出的方法則將其降至2的38次方次。這顯示HAWK原有金鑰規格無法提供宣稱的安全強度；若要恢復原有安全程度，可能必須將金鑰尺寸加倍，從而犧牲金鑰較小等設計優勢，並影響其能否獲選為NIST正式標準。這項攻擊不適用於其他候選演算法或整體格基密碼學。

Anthropic的作法是讓多個Claude代理人分工查閱密碼學文獻、提出攻擊方法並進行計算驗證，人類研究員主要負責安排研究流程，並未直接提供破解方法。整個過程約花60小時，使用Claude API的費用約10萬美元。Anthropic今年6月已先將研究結果告知HAWK開發團隊，並於本周透過NIST公開郵件論壇揭露。

Claude也提出新的資料比對方法，省去攻擊7輪AES-128時的一項猜測步驟，使速度提升200至800倍。完整AES-128共有10輪，因此這項成果仍無法攻破目前實際使用的AES。

Anthropic表示，Claude過去找到的主要是加密軟體的程式實作錯誤，這次則直接從演算法的數學設計中提出新的攻擊方法。HAWK已歷經約2年專家公開審查，AES更是全球研究最深入的加密演算法之一，Claude仍找到過去未被發現的弱點與改進方法，顯示前沿AI已開始具備研究級密碼分析能力。

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印度第二大公營行庫Bank of Baroda遭駭，疑外洩1TB業務資料

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177718

印度第二大公立銀行Bank of Baroda本週公告，一名員工電子郵件帳號被駭導致公司部分資料外洩。研究人員相信可能有客戶個資及業務文件等高達1TB機密營運資料落入駭客手中。

Bank of Baroda表示，攻擊者透過被駭的員工電子郵件帳號存取公司部分資料。完整調查仍在進行中，但銀行核心系統未受影響。

這家銀行是在研究人員發現代號「leak-king-F」的駭客上週於暗網公布相關資料後，才證實這起事件。金融科技消費者團體CashlessConsumer創辦人Srikanth Lakshmanan指出，Triple X勒索軟體組織表示已取得9.2萬份檔案，資料達1TB。

研究人員驗證駭客貼出的資料樣本及擷圖後指出，外洩資料包括分行審計報告、貸款評估檔案、內部通訊、監察調查紀錄、bobWorld審計報告以及來自多家分行的客戶開戶表格。其中也包含客戶個資，包括姓名、地址、簽名以及印度身份證件編號等。

這是印度近來最新一起大型資料外洩案。印度代工大廠塔塔電子（Tata Electronics）6月底證實遭到網路攻擊。本案可能是勒索軟體組織World Leaks所為，竊取高達630GB、超過20萬份的內部機密文件。當中包含蘋果尚未發布的產品資料，如iPhone 18 Pro與iPhone 18 Pro Max的主機板設計、A20 Pro晶片技術文件，以及未公告供應商名單，這起事件被視為蘋果史上最嚴重的洩密案之一。其他還有特斯拉Model Y、Model 3元件資訊，以及台積電資料。

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