資訊安全
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「AI」這個詞無所不在？AI 可以幫我們生成圖片，生成故事，也可以幫我們蒐集資料，蒸餾智識，它更能撰寫程式，建構網站。很多人以為 AI 是有資訊背景使用者的專利，普通老百姓只知道跟 AI 聊天。但其實，AI 就像是我們口袋裡的「萬能小助手」，只要用對方法，它能幫我們解決生活中那些令人抓狂的小瑣事。
2026 年 4 月的第一週，全球人工智慧產業的發展軌跡呈現出技術突破與社會焦慮並存的複雜局面，各家科技巨頭不僅在底層算力與基礎設施上展開激烈的資本角力，更在模型安全防禦與企業級應用落地上面臨前所未有的挑戰。
這幾年市場對AI的想像，某種程度上已經從技術問題，變成一場估值與敘事的競賽。
以 Klarna 為例，在IPO之前，它把AI＝效率＝利潤這條公式推到極致。
執行長 Sebastian Siemiatkowski 不斷強調AI如何取代客服、人力精簡如何直接轉換為利潤，這樣的說法在當時不只讓市場買單
我們對實體銀行的門禁嚴格把關，卻對近來爆紅的 AI 代理工具 OpenClaw（龍蝦）大開後門。這不是技術漏洞，而是一場集體的邏輯盲點：我們請了一個不看身分證的管家，並在他幫駭客開門時感到驚訝。本文將拆解這場自動化浪潮背後的權力失控，以及為什麼單純更新程式碼救不了你。
本文介紹 App 安全檢測的重要性與實務方法，從 API 安全、權限控管、資料傳輸到本地儲存等常見風險進行解析，並說明如何透過基礎檢查快速判斷應用程式是否存在資安問題，協助開發團隊在早期發現漏洞並降低潛在風險。
本文透過一個社交型 App 的實務案例，說明如何在安全測試過程中發現關鍵風險，包含 API 權限控管不足與資料回傳過多等問題。從實際檢測流程出發，解析問題產生原因與可能影響，協助團隊理解安全設計的重要性，並在開發階段提前降低潛在風險。
Hi，我是Giska，追蹤的新聞終於有了後續發展
Anthropic 做出了一個強到「不敢發布」的 AI。(Claude Mythos說明)
不是因為會亂講話，而是太會找漏洞，甚至能自己開發攻擊腳本。
於是他們選擇不發布產品，而是先拉一票科技巨頭組聯盟，先補漏洞再說。
Anthropic 推出 Project Glasswing，聯合 AWS、Microsoft、Google 等科技巨頭，旨在利用前沿 AI 模型 Claude Mythos Preview 發現並修復軟體漏洞，以應對 AI 時代日益嚴峻的網路安全威脅。
身為一名軟體工程師，我對「資料掌控權」與「環境可移植性」有近乎偏執的要求。
最近剛好有兩個需求同時浮現：一是替家裡的兩隻狗狗——二季與四季——整理一套長期可維護的專屬資料庫；二是為三月的日本名古屋與九州旅行，準備一個不依賴雲端訂閱制、又能跨裝置使用的密碼管理方案。
在評估過各種 SaaS 方案後
網站能用不代表安全！本文用最白話的方式帶你搞懂「弱點掃描」與「滲透測試」的差異。從自動化健檢到真人駭客演練，深度解析企業為何需要兩者並行，並提供軟體上線前與日常維運的資安配置建議，助你守護個資與企業信譽。
