代理AI聯防 立基全鏈信任

生成式人工智慧（GenAI）與物聯網（IoT）正重組企業的數位版圖，從邊緣裝置、工業控制系統到雲端服務，皆成為長期聯網的智慧節點，同步暴露在看不見的攻擊面。當AI驅動決策、掌握控制權，每筆資料與每次連線都牽動營運韌性，資安不再只是IT課題，而是產品設計與場域營運的共同責任。企業必須以零信任思維貫穿裝置與服務生命週期，結合硬體信任根、AI防禦與國際合規，打造可偵測、可阻擋、可復原的防禦體系，才能在AIoT浪潮中守住創新成果。

企業AI代理　在地端創優勢

生成式人工智慧（GenAI）的發展正迎來關鍵轉折，企業的焦點已從單純的內容生成，迅速轉向具備自主決策與流程執行能力的代理型AI（Agentic AI）。這股浪潮的核心驅動力，源於企業對資料主權、成本可控性與營運治理的需求。當關鍵數據與產業知識完全依賴境外大型雲端模型，企業不僅面臨成本難測的風險，更可能使核心競爭力暴露於外部風險之中。因此，建立一套自主、可控且可治理的AI基礎架構，已成為刻不容緩的戰略議題。 <p> 此趨勢正催化兩大結構性轉變。首先是「模型主權」的確立，企業正從租用雲端大型語言模型（LLM）轉向在地部署小型語言模型（SLM），追求模型的「所有權」而非僅是使用權。2025年被視為「地端模型元年」，SLM能在企業可控的硬體環境中運行，使資料安全、延遲效能與模型調校都能在企業邊界內完成掌握，讓AI從外部資源轉化為內部技術資產。為此，具備本地產業語境的主權模型與整合性的自主開發平台應運而生，旨在縮短企業部署AI的鴻溝，實現AI自主演化。

採取有效授權管理機制　強化敏感資料安全

生成式AI能結合內部資料與大型語言模型和多模態基礎模型來強化模型輸出，企業更應審慎了解生成式AI在工作負載中產生的資料安全與授權需求，特別是使用基礎模型微調、檢索增強生成、AI代理與生成式AI工具的過程中，涉及敏感資料時的潛在風險。

代理式智慧打造防禦新生態

AI與IoT加速融合，代理式AI在強化自動化與營運效率之際，也放大聯網裝置攻擊面，企業資安必須從被動偵測走向主動防禦與模型護欄治理，以降低風險與成本。

善用AI優勢強固場域資安韌性

隨著工業4.0與數位轉型席捲全球，人工智慧（AI）與物聯網（IoT）的深度融合已成為驅動產業升級的關鍵引擎。當萬物互聯廣泛應用之際，資安威脅也呈指數級成長。

金融業導入電子簽章系統　自建或外購決策細思量

隨著金融業全面邁向數位化與無紙化作業，電子簽章系統成為推動流程自動化與強化資訊安全的關鍵基礎設施。然而，在建置電子簽章平台時，「自建」或「採用現有廠商方案」往往是一項重大決策，攸關導入時程、法規遵循、系統靈活性與長期成本效益。

孕育AI創新文化　建構未來企業競爭力

鼎新數智針對200家企業進行調查顯示，有77%的受訪企業表示「不知道從何著手」、56%指出「缺乏AI人才」、40%認為「雲端成本過高」，另有近30%憂慮「資料安全」，顯示企業普遍了解AI的重要性，卻缺乏具體落地的起點。AI導入若無組織支持與資料基盤，任何技術投入皆無法產生持續效益。

跨雲資料治理成AI焦點　一致性基礎平台助攻落地

生成式人工智慧（GenAI）與代理型AI（Agentic AI）正在改變企業對基礎架構的想像，企業開始發現真正的瓶頸往往不在模型，而是在資料。如何在內部部署、公有雲與主權雲之間，維持一致的資料存取體驗與治理能力，並同時兼顧資安韌性與合規要求，正成為關鍵課題。

主權模型與代理協作　打造可治理企業AI基石

生成式人工智慧（GenAI）的崛起，使全球企業重新審視自身對資料、運算與治理的掌控能力。在台灣，這股浪潮更直接牽動企業對於自主AI能力的需求。企業開始意識到，若關鍵運算能力過度依賴境外模型與雲端平台，不僅使成本難以預測，也使資料主權、產業Know-how與營運節奏暴露在外部風險中。

Hyper-V複寫災備全攻略　異地復原迅速恢復營運

Windows Server 2025的容錯移轉叢集功能提供Hyper-V虛機的自動備援機制，但這樣只能解決在本地端網路中的HA需求，無法在本地端網路發生故障時提供異地的復原能力。其實，於分支辦公室網路中再部署一台Hyper-V的複寫主機，便能輕鬆解決異地備援的需求。

別再把MAC當唯一身分證　連接埠防護擋內部威脅

本文將探討MAC Spoofing的攻擊原理，並結合Kali Linux工具macof與Wireshark封包擷取工具的實作，展示如何利用MAC Spoofing結合MAC Flooding攻擊觸發交換器廣播行為，成功攔截原本不屬於攻擊者的通訊資料，藉此理解封包側錄的實際過程，並學會透過技術手段主動保護本地網路。

輕量模型搭建RAG代理　本地GPU支撐即時問答

本文將探討如何運用輕量級代理框架SmolAgents，結合混合式檢索技術（FAISS + BM25）與本地加速的LLM，以打造高效能、可解釋性與具情境感知能力的模組化RAG系統。這裡將透過一個能夠智慧選擇使用文件檢索或網頁檢索的文件導向問答系統做說明。

依循最佳建議作法　打造高效Nutanix叢集

本文將透過深入剖析和實戰演練，讓管理人員深入了解Nutanix叢集環境中的重要運作元件，包含PC和CVM運作規模的規劃以及Memory Overcommit機制，讓企業和組織能夠輕鬆打造出高效能和最佳化的Nutanix叢集。

從風險辨識到法規治理　全面守護資料庫安全

本文從風險樣態、合規演進到治理策略，深入探討如何以精細化權限控管、行為監控、稽核追蹤與即時應變等手段，強化機敏資料防護體系。並分析DBSAFER作為資安防護平台如何因應零信任架構與跨國法規需求，建構動態調適與可持續性的資料庫安全體制。

實戰Hyper-V虛機備份　因地制宜選內建或第三方

針對虛擬機器的備份，在小型的架構環境中只要執行一個Script或是使用內建的極簡備份工具即可搞定。而中大型架構下的虛擬機器備份，由於需要因應各種不同情境下的備份與還原需要，可以考慮整合功能強大且更易於集中控管的第三方備份系統。

可信基礎造就邊緣AI安全生態

隨著生成式AI（Gen AI）技術的快速演進，AI應用已不僅存在於雲端資料中心，更快速滲透至邊緣運算節點。從智慧工廠的機器手臂到居家生活的消費性電子產品，AI賦予了終端裝置「感知」與「決策」的能力，卻也同時開啟了新的資安攻擊面。

智慧感知結合零信任固若金湯

在萬物聯網的數位浪潮下，資料是人工智慧（AI）發展的關鍵養分，但若缺乏妥善保護，亦可能成為攻擊者長驅直入的管道。隨著企業追求自動化與營運效率，將人工智慧與物聯網結合為智慧聯網（AIoT）已是顯學，然而如何在感測端、傳輸端直到決策端，持續維持資料的可驗證性與可信任度，正是現階段資安防禦策略的核心課題。

運算架構不再圍繞虛擬化　IT平台走向多雲自治

生成式人工智慧（GenAI）與代理型AI（Agentic AI）推動企業運算架構走向平台化，原本以虛擬化或混合雲為核心的基礎架構，逐漸轉向跨多雲的分散式運算平台。

AI瀏覽器自主操作　恐成資安攻擊面最大破口

瀏覽器正快速融入人工智慧技術，催生出AI瀏覽器。其核心是在傳統瀏覽器中深度整合大型語言模型助手，能夠檢視網頁內容並執行使用者操作，近年來已有多家科技領導廠商投入該領域。這不僅是一場技術革命，更是商機與風險的賭注。

電子簽章躍升企業核心戰略性工具

近期參加中部地區的金融業務研討會，與會者皆為金融領域的負責人及高階主管們，驚艷的是，深入探討了電子簽章的法規、技術、及各領域（銀行、證券、保險、投信投顧）應用的業務場景，並分享交流近期全球發展趨勢。

老牌駭客竊資軟體大升級　Vidar 2.0竄起亂資安

新版本的Vidar Stealer 2.0從原本的C++改成只用C語言全部重寫，據稱效能和效率都獲得提升。此版本的推出正值Lumma Stealer相關活動衰退之際，這似乎意味著它旗下的駭客集團正在探索Vidar和StealC等作為替代方案。