當LLM被用以評估其他模型的安全性時，評估結果具備可靠性與準確性嗎？2025.08.16人工智慧本文探討趨勢科技關於利用大型語言模型（LLMs）作為自動化裁判進行安全掃描的研究。了解這種方法的有效性與局限性，包括「幻覺套件」的風險，以及進行外部驗證以緩解供應鏈攻擊和資料外洩等威脅的必要性。
隨著人工智慧變得越來越智能，你的身分安全也必須2025.08.20人工智慧剖析 AI 代理人的廣泛部署現況與潛在風險、企業對身份安全的迫切需求、以 SailPoint 為代表的智能身份治理解決方案整合 AWS AI 市場的方式，以及全球趨勢與技術與治理框架的融合；深化台灣軟體開發與資安治理的應用思維與策略。
跨域 AI 安全挑戰與治理藍圖｜基礎設施、供應鏈、Bot 生態與情報共享2025.08.24人工智慧本報告系統化整理 AI 安全威脅，涵蓋基礎設施漏洞、AI 幻覺供應鏈污染、AI Bot 生態失衡與跨部門情報共享，並結合 NIST、ISO、AI Act 等國際框架，提出短中長期防護藍圖。
為什麼新的人工智慧工具可以改變我們測試內部威脅防禦的方式2025.08.26人工智慧探討一個名為「Chimera」的新型人工智慧工具，該工具利用大型語言模型（LLM）代理人來模擬企業環境中逼真的員工行為，藉此生成可用於訓練內部威脅偵測系統的真實且可共享的資料集，從根本上改變資安團隊測試和增強其防禦策略的方式。
超越提示：建立值得信賴的代理系統2025.08.27人工智慧探討了AI代理系統所面臨的全新資安挑戰與建構可信賴架構的必要性，報告超越傳統的提示詞安全議題，深入分析代理系統的技術威脅、實際案例，並提出從工程可靠性、縱深防禦到人為監督的全方位應對措施與解決方案。