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2025-08-07
本文將說明如何打造一個專屬於Amazon Braket的客製化程式碼助理，透過生成式AI加速量子程式開發。這款Braket程式碼助理整合於Amazon Braket的notebook執行個體中的JupyterLab整合開發環境，並透過Amazon Bedrock提供的各種大型語言模型驅動而成，為使用者打造對話介面。
2025-07-04
本文延續上篇的內容，進一步討論資料治理。在掌握資料治理的基礎後，該如何在不同資料來源中運用正確的資料授權模型。最後，以使用檢索增強生成（RAG）架構為例，說明實務上如何在生成式AI應用程式中執行資料授權機制。
2025-05-26
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。
F5 Labs 以模型風險排行榜與威脅情報 為 AI 安全基準測試樹立全新標準
Akamai 偕同 NVIDIA 推出推理雲平台與硬體級零信任防護
你的.git在網站上裸奔嗎 版本庫目錄成資安大漏洞
今年資料風險 勒索只排名第三
拚「應援」經濟 落實平台治理
NAS 原生整合 NDR 聯防 秒速封鎖異常流量
工業網通邁入智連時代 Moxa 迎 AI 實體化商機
鎖定Runtime流量可視性 建構AI原生應用防線
是德科技 2026 科技趨勢：AI 驅動高速介面需求激增
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LINE CONVERGE 2019 宣示持續耕耘台灣市場擴大社會參與
第242期
2026年3月
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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
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