2026-04-02

生成式人工智慧（GenAI）與代理型人工智慧（Agentic AI）快速進入企業日常作業之後，資料中心的壓力早已不只是容量成長而已。真正改變的，是資料被讀取、比對、搜尋、整理、改寫與再利用的頻率全面升高。

2026-04-01

當企業生成式人工智慧（GenAI）應用逐步跨出問答輔助階段，IT架構管理的核心議題也跟著改變。這場變化著眼點並非模型準確率或推論效能，而是企業是否具備一套能支持代理型人工智慧（Agentic AI）持續運作的營運體系，同時又能把風險控制在可接受範圍內。

2026-03-30

液空集團（Air Liquide）日前宣布其位於台中的全新先進材料廠房順利落成。

2026-03-23

全球產業正迎向人工智慧（AI）新世代，資安防護已不再僅是單純的技術議題，而是涉及國家安全、產業韌性與治理效能的核心戰略。面對日益複雜的網路攻擊手法與地緣政治風險，台灣作為全球供應鏈的關鍵樞紐，資安防禦體系必須具備高度的前瞻性與實戰能力。國家資通安全研究院（資安院）作為國家級的資安技術幕僚與研發單位，正致力於推動從傳統人力維運邁向自動化、平台化與智慧化的治理轉型。

2026-03-19

在生成式人工智慧（GenAI）加速普及後，人機互動介面正逐步由鍵盤與螢幕，延伸至以語音與視覺為核心的自然互動模式。隨著企業級應用逐漸成熟，消費端市場也開始出現新的需求輪廓，不再只追求即時回應與資訊取得，而是期待能長期互動、具備情境理解能力，甚至能提供情緒支持的智慧體驗。

2026-03-11

隨著生成式人工智慧（GenAI）應用興起與合規要求同步推升資料留存年限，企業資料量正以超乎預期的速度成長。Synology（群暉科技）日前針對超過600家中大型企業所進行的《台灣企業資料保護大調查》顯示，整體備份資料量預估將有10%至30%的年成長，更有部分企業突破100TB規模，資料已成為企業營運的核心資產，也使得IT必須重新檢視資料保護架構。

2026-03-10

台灣在公益、政治、宗教與偶像文化的「抖內」風氣盛行，帶動以認同與信任為前提的非對價交易。交易形式常以捐款、贊助與群眾募資呈現，收受方必須同時處理金流串接、資料留存、稅務申報與顧客關係管理（CRM）。當流程分散於多套工具，稽核可視性與權責邊界容易被稀釋，資安與詐騙風險也更難控管。

2026-03-09

生成式人工智慧（GenAI）技術的演進速度遠超預期，當前企業導入應用已正式跨越了概念驗證的探索期，邁向全面生產部署的關鍵階段。然而，當企業積極地將大型語言模型（LLM）整合進核心業務流程，甚至開始嘗試部署能自主決策的代理型AI（Agentic AI）時，資安團隊面臨的治理挑戰也隨之升高。

2026-03-05

生成式人工智慧（GenAI）快速滲透企業流程之後，IT或資安團隊面對的已經不是單一新應用，而是一種新的流量型態與新的行為模式。員工透過瀏覽器或SaaS應用直接使用各式GenAI服務，開發團隊則透過API把大型語言模型（LLM）嵌入到客服助理、知識庫查詢、文件生成與自動化流程編排。

2026-03-04

在生成式人工智慧（GenAI）快速滲透企業流程之際，AI逐漸脫離單一應用創新的定位，轉而成為牽動運算架構、資料治理與應用交付模式的系統性變革。無論是模型推理服務化、代理型AI（Agentic AI）自動串接業務流程，或是跨雲API呼叫與資料即時調度，企業數位服務的運作型態正朝向高度動態、依賴連線與高度自動化的方向發展，也使得基礎架構、應用交付與資安治理之間原本相對清楚的分工界線，逐步被重新拆解與再組合。

2026-03-03

隨著時序邁入2026年，企業資安的戰場已從單純的防範外部入侵，轉向治理內部日益龐雜的AI代理（AI Agent）與自動化工作流程。在生成式AI（GenAI）應用從實驗室走向生產環境的過程中，如何確保AI模型與外部資料庫、工具之間的連線安全，以及如何在執行階段（Runtime）有效識別惡意攻擊，成為IT管理者與資安長最頭痛的難題。

2026-02-12

在企業資安架構的長期演進中，身分識別與存取管理（IAM）往往被視為基礎而必要，卻不一定被視為戰略核心。然而，隨著生成式人工智慧（GenAI）與代理型AI（Agentic AI）快速融入企業營運流程，身分安全正逐漸從後端支援角色，轉變為影響企業能否安全導入AI與自動化的關鍵控制層。

2026-02-10

全球辦公場域正同時面對流程數位化加速、資安壓力升高與永續治理被量化檢視等多重拉力，商用複合機若仍被視為單純輸出設備，將難以支援跨部門協作與治理需求。對此Canon正式發表新品牌imageFORCE系列，透過人工智慧（AI）與系統整合能力，回應效率、資安與永續三大主軸的同步升級。

2026-02-09

當前的資安態勢顯示，企業若僅依賴事件發生後的補救機制，已難以有效降低面臨的實質風險。資安防禦趨勢正從被動的威脅獵捕，轉向更為主動的曝險管理與預防優先策略。這意味著，新一代的XDR（延伸偵測與回應）平台必須具備「預判」的能力，在攻擊路徑尚未完整成形之前，即透過身分、端點、網路與雲端等多維度訊號的交叉比對，識別出潛在的攻擊意圖並予以瓦解。

2026-02-05

隨著企業數位應用場景多元發展，端點、身分、網路與雲端之間的界線逐漸模糊，攻擊事件的形成不再是單點突破，而是一條結合帳號濫用、合法工具操作與多階段行為的完整攻擊鏈。面對複雜的威脅樣態，Sophos近年來持續推動XDR（延伸偵測與回應）架構落實「以預防為優先」，也就是把防禦措施往前推移，讓風險在攻擊鏈尚未完成之前就被拆解。

2026-02-04

隨著企業數位場域的邊界不斷擴展，從地端資料中心延伸至雲端、邊緣裝置乃至於生成式人工智慧（GenAI）的應用場景，資安防禦的複雜度已非傳統單點防禦所能涵蓋。為了控管新型態應用場景衍生的風險，趨勢科技近年來持續發展Vision One平台，藉由Agentic SIEM（代理型資安事件管理）與Agentic SOAR（代理型資安自動化回應）來實現主動式預測與防範。

2026-02-03

面對網路威脅樣態持續演變，企業的防禦思維正站在一個重要轉折點上。過去資安領域長期依賴的「偵測與回應」模式，在攻擊者大量導入自動化工具與人工智慧後，雖然仍是防線中不可或缺的一環，但其侷限性也愈發明顯。

2026-02-02

生成式AI（GenAI）與大語言模型（LLM）正在快速滲透進入資安治理流程。過去仰賴人工彙整、專家經驗與靜態報表的治理模式，已難以回應當前威脅樣態高度動態化、資料來源高度分散化的現實。

2026-01-26

生成式人工智慧（GenAI）的崛起儼然成為企業數位轉型的雙面刃，既是推動營運效率的強大引擎，亦淪為攻擊者縮短入侵週期的利器。面對這場非對稱的攻防戰役，企業必須重新審視防禦邊界與自動化回應的深度，將安全治理從傳統的網路層與端點，延伸至瀏覽器工作區與自主式資安維運中心（SOC）。

2026-01-20

生成式人工智慧（GenAI）雖已展現驚人的推理創作能力，但在進入企業核心業務場景時，卻正面臨著難以跨越的「最後一哩路」挑戰。大語言模型（LLM）的幻覺風險、資料治理的資安疑慮，以及難以具體量化的投資報酬率（ROI），成為阻礙AI從實驗室走向生產環境的三大路障。