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。

2026-01-14

全球數位供應鏈的安全規範日益嚴苛，台灣身為資通訊（ICT）製造重鎮，正透過國家級力量加速補強產品資安體質。數位發展部資通安全署攜手國家資通安全研究院（簡稱資安院），日前啟動首屆產品資安漏洞獵捕活動，集結國內11家指標性網通與儲存設備大廠，祭出高額獎金邀請台灣在地資安技術專家進行檢測。

2026-01-07

隨著Google透過Willow晶片展現出超越傳統超級電腦的量子運算能力，以及IBM與Microsoft在量子位元錯誤率控制上的持續突破，過去賴以維繫網路信任的加密技術正逐步逼近被輕易破解的風險。

2026-01-06

生成式人工智慧（GenAI）正快速滲透企業營運流程，其對資安產業的影響已從技術導入延伸至治理層面。隨著企業架構雲端化程度提升，資安逐漸成為支持營運韌性、災後復原與法規遵循的核心機制，也同步牽動服務模式與專業角色的調整。

2026-01-01

AI與IoT加速融合，代理式AI在強化自動化與營運效率之際，也放大聯網裝置攻擊面，企業資安必須從被動偵測走向主動防禦與模型護欄治理，以降低風險與成本。

2026-01-01

隨著工業4.0與數位轉型席捲全球，人工智慧（AI）與物聯網（IoT）的深度融合已成為驅動產業升級的關鍵引擎。當萬物互聯廣泛應用之際，資安威脅也呈指數級成長。

2026-01-01

隨著生成式AI（Gen AI）技術的快速演進，AI應用已不僅存在於雲端資料中心，更快速滲透至邊緣運算節點。從智慧工廠的機器手臂到居家生活的消費性電子產品，AI賦予了終端裝置「感知」與「決策」的能力，卻也同時開啟了新的資安攻擊面。

2026-01-01

在萬物聯網的數位浪潮下，資料是人工智慧（AI）發展的關鍵養分，但若缺乏妥善保護，亦可能成為攻擊者長驅直入的管道。隨著企業追求自動化與營運效率，將人工智慧與物聯網結合為智慧聯網（AIoT）已是顯學，然而如何在感測端、傳輸端直到決策端，持續維持資料的可驗證性與可信任度，正是現階段資安防禦策略的核心課題。

2026-01-01

根據Verizon 2024年《資料外洩調查報告》統計，近五年網路攻擊類型中，分散式阻斷服務（DDoS）攻擊始終名列前茅。A10 Networks技術總監陳志緯指出，關鍵原因之一在於技術門檻極低，攻擊者只要租用殭屍網路便可大規模發動流量風暴。

2026-01-01

生成式AI、工業物聯網（IIoT）與智慧終端快速普及，正把多數設備推向「具備數位元素之產品」且長期連網的型態。

2025-12-23

生成式人工智慧（GenAI）與代理型AI（Agentic AI）推動企業運算架構走向平台化，原本以虛擬化或混合雲為核心的基礎架構，逐漸轉向跨多雲的分散式運算平台。

2025-12-22

生成式人工智慧（GenAI）與代理型AI（Agentic AI）正在改變企業對基礎架構的想像，企業開始發現真正的瓶頸往往不在模型，而是在資料。如何在內部部署、公有雲與主權雲之間，維持一致的資料存取體驗與治理能力，並同時兼顧資安韌性與合規要求，正成為關鍵課題。

2025-12-15

生成式人工智慧（GenAI）的崛起，使全球企業重新審視自身對資料、運算與治理的掌控能力。在台灣，這股浪潮更直接牽動企業對於自主AI能力的需求。企業開始意識到，若關鍵運算能力過度依賴境外模型與雲端平台，不僅使成本難以預測，也使資料主權、產業Know-how與營運節奏暴露在外部風險中。

2025-12-09

生成式人工智慧（GenAI）浪潮下，企業不再只滿足於用大語言模型（LLM）寫文案、改簡報，而是開始回頭檢視內部最具結構與脈絡的關鍵資產，例如電子郵件往來、稽核紀錄與知識文件，思考如何讓這些資料在AI的加持下轉化為決策、合規與營運優化的引擎。

2025-12-04

生成式AI（GenAI）推升企業數位應用進入新階段，焦點也從單一模型體驗與實驗性專案，轉為思考如何讓AI真正嵌入營運流程，成為自動決策與流程協調的一部分。代理式AI（Agentic AI）與多代理系統（Multi-Agent System，MAS）便是在這樣的需求之上成形，透過具備感知、決策與行動能力的AI代理人，將企業原本分散於各系統與部門的作業節點串接起來，讓人機協作不再停留於問答介面，而是延伸至實際業務執行。

2025-12-03

當前生成式人工智慧（GenAI）的產業發展，正來到技術與策略轉折點。過去三年，企業的焦點集中於雲端服務與模型探索，但2025年開始浮現「地端自主」的浪潮。全球企業不再單純仰賴雲端大型語言模型（LLM），而是開始尋求能在內部環境運行的小型語言模型（SLM）與自主開發框架，藉以掌握資料主權、降低長期成本，同時提升應用的掌控力與可持續性。