熱門搜尋 :
AI應用進入實戰階段，企業資料中心發現真正拖慢進度的不是GPU算力，而是資料本身的處理效率。當模型反覆讀取歷史資料、做向量化轉換、跨地搬移時，儲存系統承受的壓力遠超過往。業界專家不約而同地強調，資料平台須整合傳輸、分層、備份與治理，才能穩定承接AI工作負載。關鍵在於讓資料依存取熱度自動移動，打破孤島，並把邊緣節也納入運算架構，才能真正釋放出AI投資效益。
2026-04-08
人工智慧（AI）快速演進，已明顯改寫企業IT基礎設施的設計邏輯與資源配置方式。自2022年大型語言模型（LLM）與生成式技術邁向實用化以來，無論是大型企業、中型組織，甚至小型團隊，都能將機器學習與生成式應用導入日常營運。技術普及帶來的直接影響，就是資料生成量與資料使用量同步攀升。
2026-04-07
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。
2026-04-01
回顧2025年，電子郵件資安攻防戰大規模利用合法服務與心理操弄，傳統的資安邊界以區分黑名單與白名單的機制正面臨失效。2026年，資訊安全不僅是技術與技術的對抗，更是對人性的考驗。在信任崩解的網路世界中，唯有保持高度警覺與適度的懷疑，才能有效保全資產與數據安全。
2026-03-26
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。
2026-03-23
近期銀行業有一場關於電子簽章的研討交流會議。會中討論到，當個人為企業提供授信擔保，例如擔保物提供人、保證人等，若透過電子簽章方式簽署相關擔保文件，在現行法規框架下，將對營運操作實務帶來哪些影響，以及可能的解決方案為何。
2026-03-17
長期以來，QLC（Quad-Level Cell）用於主要儲存的討論，往往被視為在成本、效能與可靠性之間的取捨。由於QLC每個儲存單元可儲存4個位元，相較於TLC（Triple-Level Cell）在單位密度上更具優勢，市場普遍將其定位於容量導向或次級儲存應用。
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。
2026-03-10
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。
2026-03-09
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。
2026-03-04
如今AI應用不斷學習、再訓練並持續擴展，儲存必須在巨大規模下兼具成本效益、適應性與可靠性。打造具前瞻性的儲存架構，意指建構一套能隨資料需求成長、應對不可預測工作負載，並長期維持效能與耐用度的基礎架構，同時兼顧成本與能源使用控管。
2026-02-25
在數位轉型高度成熟的今日，電子郵件依舊是企業內外溝通最核心的基礎設施，然而這個看似成熟穩定的工具卻成為網路罪犯最佳的攻擊起點。無論企業規模大小、產業別為何，只要存在電子郵件系統，就無可避免地暴露在各式威脅之下。
2026-02-23
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。
2026-02-10
人工智慧的技術競賽已從大型語言模型的硬體堆疊競賽，逐漸走向「模型尺寸、效能、成本」的重新平衡，大型模型依舊象徵最高端的科技實力，但產業重心正在快速偏向「更便宜、更輕量、更可控」的小型語言模型。
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。
2026-02-09
放眼當今亞太地區，資料海嘯已是不爭的商業事實。當組織試圖從這股非結構化的資料洪流中擷取洞察時，真正的挑戰不僅在於龐大的資料量，更在於那些前所未有的、可以為企業帶來立即且實質商業影響的複雜資料中。
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。
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。
2026-02-02
進入2026年後，全球人工智慧的發展已從技術突破階段，正式邁入「戰略部署」與「系統整合」的競速期，AI不再只是模型能力的比拚，而是全面進入產業結構、國家安全、供應鏈治理、勞動市場形態乃至國際政治的核心引擎。
2026-01-27
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。
2026-01-20
私有雲從Day 0到Day 2
Red Hat 與 Google Cloud 合作透過 Red Hat OpenShift 加速應用程式現代化與雲端移轉
AI浪潮下的焦慮與實踐
建立AI原生資料平台 撐起新常態工作負載
儲存設備強調分層/治理 平台化管理支撐企業應用
基礎架構升級力挺AI 實現落地先解資料瓶頸
Progress Flowmon 13：強化效能、AI 驅動資安與網路洞察力
邊緣運算促資料架構升級 企業主權AI一站打造
AgenticOps改寫維運 遙測落實AI安全護欄治理
實戰vSAN跨站儲存架構 打造高可用容錯機制
建置高可用性iSCSI儲存設備（中）
Citadel協同合作系統 企業級基本功能一應俱全
針對UNIX及其相容系統所設計 開放源碼界防毒天王—ClamAV
NEITHNET 全套式防禦 缺資安人力也能完美駕馭
檔案嵌入浮水印防變造 萃取比對原件辨真偽
強化實體與環境安全
K8s深度整合vSphere VMware Tanzu全新出擊
裸機安裝EMC ScaleIO 簡單享用軟體定義儲存
記錄惡意網路封包資訊 實作Snort＋BASE網頁型入侵偵測系統
LINE CONVERGE 2019 宣示持續耕耘台灣市場擴大社會參與
第243期
2026年4月
AI代理保護全域網路安全線上講座 — Check Point Software
AI攻擊來襲：物聯網資安防線的下一場考驗 — 國家資通安全研究院副院長 龔化中
從汽車資安軌跡看見機器人未來: 機器人資安風險與防禦之道 — VicOne
追蹤我們Featrue us
本站使用cookie及相關技術分析來改善使用者體驗。瞭解更多