人工智慧能否能更快地建立新的漏洞檢查，又不降低我們的高品質標準？2025.09.30人工智慧Intruder安全團隊的實測研究顯示，大型語言模型（LLM）聊天機器人難以直接編寫高品質的漏洞檢查模板，而採用代理（Agentic）方法並結合規則與範例索引，能顯著提升AI作為安全工程師生產力工具的效能。
從Top 25 MCP漏洞，探討MCP漏洞防護策略2025.09.29人工智慧本篇深度研究報告全面解析 Model Context Protocol（MCP）架構中的 25 項重大安全漏洞，涵蓋提示注入、工具濫用、網路暴露、信任模型錯誤等風險，並提出完整的防禦策略與架構設計建議。適用於 AI 工具開發者、資安專家、企業技術長與政策制定者，協助建立可信任的 AI 工具整合環境。
隨著 AI 和 GitOps 重塑運營，Kubernetes 日益成熟2025.09.23人工智慧根據Komodor 2025企業Kubernetes報告內容，深度分析IT團隊如何從容器管理轉向處理AI工作負載與GitOps等自動化實踐。
AI時代的安全管理指引：從模型到瀏覽器的全域防護策略2025.09.21人工智慧本報告整合 CrowdStrike、Pangea、Seraphic Security 等最新研究，針對生成式AI與自治代理環境下的安全挑戰，提出分層防護架構與治理建議。涵蓋模型操控、提示注入、瀏覽器滲透與API濫用等六大威脅類型，並附實際資安事件案例，協助企業建立可信、可控的AI安全治理機制。
從英國發布的《值得信賴的第三方人工智慧保障路線圖》探索AI應用與管理2025.09.14人工智慧英國政府發布《可信的第三方AI保證路線圖》，以市場驅動方式回應AI信任危機，推動專業化、資訊透明、技能培育與創新基金。
AI 驅動的身分管理挑戰升級：企業準備好了嗎？2025.09.10人工智慧根據 SailPoint 最新報告，AI 驅動的身分管理雖提升效率，卻也加劇治理挑戰。全球 63% 企業仍停留在 IAM 初階階段，面對機器帳號與 AI 代理人快速成長，治理盲點浮現。