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。
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。
AI安全治理將混亂轉化為深思熟慮的創新2025.08.15人工智慧探討 AI 治理的核心概念、關鍵挑戰、多層次防禦策略，並提供實施的具體步驟，旨在協助企業將 AI 從實驗性工具轉化為安全、可靠的商業解決方案，同時確保數據安全與法規合規。
管理人工智慧中的信任風險方程式：在幻覺出現之前進行預測2025.08.12人工智慧探討AI系統中「信任與風險」的複雜平衡，並特別聚焦於大型語言模型（LLMs）的「幻覺」問題。報告解析了物理學家Neil Johnson如何透過數學模型，建立一套能預測AI幻覺「臨界點」的創新方法。
德國聯邦資訊安全局（BSI）白皮書 — 人工智慧中的偏差2025.08.10人工智慧深入解析德國BSI《人工智慧中的偏差》白皮書，涵蓋AI偏差的成因、類型、檢測方法與緩解策略，並探討偏差對公平性與資訊安全的影響，為政府、企業與技術供應商提供實用的AI偏差治理指南。
Marc Frankel談AI-BOM：AI供應鏈治理新模式2025.08.05人工智慧面對AI與軟體供應鏈風險，專家強調企業需落實SBOM與AI-BOM制度，強化透明性與資安治理，掌握AI模型與軟體成分清單，迎戰未來資安挑戰。
Vibe Coding 時代下的資安挑戰與應對策略2025.08.05人工智慧隨著 AI 工具的普及，人人都能利用「Vibe Coding」快速生成程式碼，當開發門檻降低後，程式碼安全面臨的新挑戰，並探討了專業開發者在 AI 時代的角色與應對策略。