為什麼人工智慧驅動的網路防禦對現代企業來說已不再是可選項2026.01.12人工智慧分析現代網路威脅的複雜性、AI 在即時偵測與預測分析中的核心作用，以及企業如何將 AI 整合至戰略藍圖，強化韌性並降低數位轉型過程中的風險。
傳統安全框架使組織機構容易受到人工智慧特有的攻擊2025.12.30人工智慧探討傳統網路安全框架為何無法應對代理式 AI（Agentic AI）帶來的風險，分析 OWASP Top 10 for Agentic AI 如何彌補現有漏洞，並針對台灣企業在部署自主 AI 系統時的權限控管、工具濫用及連鎖失敗提供實戰防禦建議。
人工智慧未能發揮作用的一個真正原因：管理階層中的「肉體凡胎」2025.12.26人工智慧探討 2025 年企業 AI 應用的矛盾現狀。儘管全球 AI 投資高達數百億美元，卻有 95% 企業未見實質回報。報告分析指出，技術並非主因，而在於「管理層的肉身阻礙」與工作流程缺乏重新設計。
治理成熟度決定了企業對人工智慧的信心2025.12.26人工智慧探討 2025 年 CSA AI 安全治理報告關鍵洞察。報告指出治理成熟度是區分企業 AI 信心與不確定性的核心要素，並分析了 LLM 基礎設施化、資安團隊角色轉變及資料暴露風險，為台灣應用軟件開發與導入提供重要治理準則。
當全人類人工智慧（GenAI）無所不在時，企業數據會發生什麼變化？2025.12.26人工智慧分析 2025 年 GenAI 對企業數據安全的衝擊。研究顯示企業每月與 AI 工具共享的數據量在一年內暴增 30 倍，敏感數據暴露風險劇增。
AI代碼看起來沒問題，直到審查開始2025.12.24人工智慧CodeRabbit 最新研究顯示，雖然 AI 輔助編碼能提升產出，但 AI 產生的 Pull Request (PR) 存在更多隱憂。研究指出，AI 輔助的 PR 包含的問題數量是人類的 1.7 倍，且在邏輯錯誤、程式碼可讀性及安全弱點（如硬編碼憑證）方面的風險顯著增加。本文深入分析 AI 協作開發對軟體安全性與維護成本的長期影響。
普渡大學將「人工智慧工作能力」列為畢業要求2025.12.19人工智慧探討普渡大學（Purdue University）領先全球提出的 AI@Purdue 策略。分析該校如何將人工智慧工作能力列為本科生畢業必修要求，涵蓋學習 AI、利用 AI 學習、研究 AI 等五大維度。報告詳細論述了 AI 對就業市場的衝擊、學科差異化教學挑戰、以及校方與微軟等科技巨頭的工具合作模式，為台灣教育與企業轉型提供指標性參考。
隨著Copilot規模的擴大，動態 AI-SaaS 安全性的重要性日益凸顯2025.12.19人工智慧隨著 AI Copilot 與自主代理在企業環境中的普及，傳統靜態 SaaS 安全模型的局限性。深入分析「動態 AI-SaaS 安全」的核心架構，涵蓋即時策略執行、權限漂移偵測及 AI 活動審計，協助台灣企業在導入生成式 AI 的同時，建立具備韌性的自適應安全防線，防止敏感數據外洩。