資料平台到位　AI算力發威

當生成式人工智慧（GenAI）、大型語言模型（LLM）與地端推論應用逐步走出概念驗證，企業資料中心面臨的挑戰已超越單純添購圖形處理器（GPU）伺服器，更聚焦於資料能否獲得穩定供應、快速存取、妥善治理，以及異常發生時的有效復原。 原本分散在檔案系統、資料湖（Data Lake）、網路附加儲存（NAS）與各式邊緣節點的非結構化資料，如今必須同時承受更密集的讀寫、搬移、同步、向量化與保護需求。冷資料重新成為AI可引用的知識來源，資料複本與向量化處理更進一步推高容量與頻寬壓力。企業應用場景需要的不僅只是單一設備，更須全面建立涵蓋多元協定、分層調度、權限治理、快照備份與高可用性的資料平台基礎架構。唯有率先補齊資料供應效率與治理一致性，AI投資才有機會轉化為可持續的營運成果。

駕馭代理AI　築起資安護欄

生成式人工智慧（GenAI）已由內容生成走向具備任務規劃與工具調用能力的代理型AI（Agentic AI）。當大語言模型（LLM）被授權呼叫API、存取資料庫甚至觸發交易流程，若防護仍主要停留在網路層與傳輸層的連線可視性，欠缺應用層（Layer 7）對語意內容與行為模式的解析能力，往往難以辨識藏身於合法活動中的應用層威脅與資料外洩路徑。  <p> 目前AI應用的潛在風險主要有兩方面。一是影子AI（Shadow AI）擴散，員工或團隊為求效率將機密文件上傳外部服務，或在未核准環境開發與串接模型，形成難追溯的資料曝險。二是語意攻擊升溫，攻擊者以提示詞（Prompt）誘導模型繞過限制，造成機敏資料外洩、工具被濫用，並引發推理配額與費用消耗等營運風險。  <p> 從國際資安大廠的技術佈局，可發現可視性（Visibility）與AI護欄（Guardrails）正逐漸成為新一代防禦架構的關鍵機制。無論是透過平台化策略統一納管多雲環境下的API流量，或結合情資與模型安全測試回饋強化語意檢測能力，目標都在協助企業決策者建立可衡量、可稽核的防禦縱深。

主動曝險治理　XDR跨入預防

當前的網路威脅態勢已從單點滲透演進為高度自動化的複雜攻擊鏈，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。資安防禦的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。這意味著延伸偵測與回應（XDR）平台必須具備「預判」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。 <p> 現代化的XDR平台正全面整合身分識別（Identity）、端點防護、網路流量與雲端工作負載等多維度遙測（Telemetry）訊號，並導入代理型人工智慧（Agentic AI）技術，實現跨領域的行為關聯分析。這種治理模式不僅能有效收斂大量雜訊，更可針對身分威脅偵測與回應（ITDR）提供具體對策，防止攻擊者濫用合法權限在企業內部潛伏。 <p> 透過資安曝險管理與專家模型的協作，組織得以系統性地盤點資產弱點與錯誤設定，將有限的防禦資源投入在最具威脅的風險點上。資安維運團隊的工作流程，亦從過往的人工逐筆調查，演進為由AI輔助的引導式回應（Playbook），確保在維持業務連續性的前提下，達成高確定性的主動防禦目標。

廠端私有AI閉環優化　三軸布局搶攻智慧製造

全球製造業正同時面對精密化與高度客製化的壓力，傳統仰賴大量人力的生產與檢驗模式，已愈來愈難支撐現代供應鏈對品質、速度與彈性的要求。資訊科技（IT）與營運科技（OT）的深度融合，已成為企業推動數位轉型與智慧製造的重要基礎。

建立AI原生資料平台　撐起新常態工作負載

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。

儲存設備強調分層/治理　平台化管理支撐企業應用

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。

AgenticOps改寫維運　遙測落實AI安全護欄治理

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。

郵件可信特徵不再可信　超仿真釣魚恐席捲2026

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。

建構國家資安自動化治理　對齊平台化與AI判讀

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。

實戰vSAN跨站儲存架構　打造高可用容錯機制

本文以實戰示範的方式說明vSAN檔案服務的運作機制，透過實際建立NFS檔案共用機制，驗證Quota儲存空間限制機制，以及利用系統內建的健康檢查機制、細部執行效能的情況，幫助管理人員在整體維運方面可以更輕鬆並節省時間。

Zeek解析紀錄鑑識流量　彌補NIDS見攻擊不見細節

NIDS利用偵測網路流量的方式來判別流量中是否有攻擊行為並加以記錄或阻擋，但無法全面掌握網路流量資訊，為此本文將介紹開源程式Zeek，它能夠完整解析網路協定並記錄網路連線的相關細節，並用於後續資安事件的鑑識與分析。

SCVMM整合vSphere　兩大虛擬化平台集中管控

關於虛擬化平台的選擇，並非在一個IT環境中只能從兩大品牌中來擇一部署，而是可以讓兩種虛擬化平台同時運行於相同的網路中，管理者可透過本文介紹的System Center Virtual Machine Manager 2025來集中控管Hyper-V與vSphere兩種虛擬化平台。

你的.git在網站上裸奔嗎　版本庫目錄成資安大漏洞

本文將介紹.git目錄的結構內容以及對於Git在運作上的重要性，並探討.git目錄暴露的技術原理與可能造成的風險。另外，也會用常見的.git目錄外洩方式來說明其中的安全風險，並提出預防措施與外洩後的補救方式，最後透過git-dumper和模擬情境演練做說明。

能跑不代表已安裝好　Nutanix叢集初始化設置

部署Nutanix叢集時，應該先完成基礎架構的組態設定，讓整體運作架構強健，才開始運作VM虛擬主機或容器等工作負載，切勿因為專案時程緊迫而忽略這些基礎設定，讓日後正式營運的專案架構埋下不穩定的隱憂，為此本文將示範Nutanix叢集的基礎設定。

Stable Diffusion實作　外掛AnimateDiff生成影片

本文將以Stable Diffusion WebUI為主要實作平台，透過AnimateDiff外掛模組進行影片生成的實作，說明Stable Diffusion的運作原理、WebUI的安裝與使用，並探討影像生成可能產生的危害與防範措施，藉此掌握AI圖像生成技術的核心架構與應用，也可具備辨識與防禦AI影像濫用的基本概念。

因應勒索瞄準製造業　IT/OT/供應鏈須合併治理

在全球製造業進入高度連結、跨境配置與自動化高速發展的階段後，資安科技的角色已經不再只是IT部門的附屬功能，而是整體企業安全架構的核心支柱，尤其在半導體、工具機、汽車零組件、航太與醫療器材等高度依賴精密設備與供應鏈協作的產業之中。

工業網通升級　加速邊緣AI

在工業網通市場歷經景氣波動與關稅政策擾動之際，工業現場對連線能力的需求並未降溫，反而因高科技製造、能源建設與交通基礎設施投資而持續擴大。

基礎架構升級力挺AI　實現落地先解資料瓶頸

生成式人工智慧（GenAI）與大型語言模型（LLM）的應用日益廣泛，企業正迎來前所未有的數位轉型契機，這股浪潮也對傳統資料中心帶來了嚴峻的考驗。多數企業啟動AI專案，最先投入的往往是模型、算力與GPU伺服器，到了落地階段才發現，拖慢進度的關鍵通常在於資料本身的處理效率。

邊緣運算促資料架構升級　企業主權AI一站打造

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。

ASRC 2026第一季電子郵件安全觀察

根據ASRC垃圾訊息研究中心的觀察，2026年第一季，電子郵件安全威脅正經歷顯著的戰術轉變。

年齡驗證恐成平台標配　網路AI業者牽動監管隱私

隨著澳洲《線上安全修正案（社群媒體最低年齡）法》全面生效，未滿16歲的青少年被法律強制隔離於TikTok、Instagram、X（前Twitter）甚至YouTube等主流平台之外。該法案不僅僅只是一項國家政策的落地，更象徵著全球網際網路治理模式的重大轉向。