人工智慧像初級開發人員一樣編寫程式碼，安全部門感受到了這一點2025.10.28人工智慧OX Security的《青年軍：人工智慧程式碼安全危機》報告揭示，AI生成程式碼雖加速開發，卻隱藏結構性安全缺陷。
人工智慧代理安全：誰的責任？2025.10.20人工智慧分析企業部署人工智慧代理（Agentic AI）所面臨的網路安全挑戰，聚焦於安全意識教育的不足、供應商與客戶間的共享責任模型，以及在快速發展的AI競賽中，安全測試被犧牲的風險。
ISO 42001 AIMS導入與實作探討 – AIMS風險管理2025.10.19人工智慧本報告系統整理 ISO 42001 AIMS 國際標準風險管理要求，結合大型語言模型（LLM）資料中毒與代理系統（Agentic AI）安全研究，揭示 AI 治理全景與實務框架。內容涵蓋風險識別、評估、控制、監測與持續改進，並提供組織導入 AIMS 的具體策略，確保 AI 系統的透明性、可信度與問責性，協助企業建立可審核、可持續的人工智慧風險管理體系。
當人工智慧代理加入團隊時：沒有人預料到的隱藏安全變化2025.10.15人工智慧探討自主型AI代理程式在企業環境中帶來的全新且隱藏的安全風險，分析其與傳統非人類身份（NHI）的本質差異，並提出追蹤所有權、運用意圖情境和預設唯讀權限等創新的身份管理與治理策略，以確保AI高速運作下的企業安全與可責性。
從提示到協定：代理系統、MCP、Vibe 編碼和模式感知工具如何重塑軟體工程2025.10.15人工智慧探討四種正在徹底改變軟體開發流程的尖端模型：代理系統（Agentic Systems）、模型上下文協議（MCP）、氛圍編碼（Vibe Coding）和基於模式的編碼（Schema-Based Coding）。現代軟體工程面臨著情境切換耗時、跨平台整合複雜、需求溝通效率低下以及數據結構與應用邏輯不同步等核心挑戰。
ISO 42001 AIMS導入與實作探討 – 組織全景分析2025.10.12人工智慧t初略解析 ISO 42001 AIMS 導入的關鍵節點。透過實際案例，瞭解如何進行 AI 組織全景分析 (Context Analysis)，有效識別 AI 倫理、資安風險，並建立涵蓋 AI 生命週期的治理與監督迴路，確保您的 AI 應用符合國際標準與法規要求。
AI-SPM 會成為安全採用 AI 的標準安全層嗎？2025.10.09人工智慧融入Palo Alto Networks、Tenable等產業觀點，闡述AI-SPM如何透過持續發現、評估與修復機制，有效應對大型語言模型（LLM）帶來的即時注入、資料外洩、模型中毒及影子AI等獨特風險，確保組織在多雲環境中安全、合規且可擴展地採用人工智慧。