生成引擎優化：它是什麼以及為什麼需要代理機構2025.09.02人工智慧探索生成式引擎優化（GEO）的核心概念，它如何改變數位行銷格局，以及為何企業需要與專業代理機構合作，以在AI驅動的搜尋和內容創建時代保持領先。
KillChainGraph：研究人員測試用於繪製攻擊者行為的機器學習框架2025.09.02資安管理探討KillChainGraph機器學習框架的報告，此框架由Frondeur Labs、DistributedApps.ai和OWASP共同開發，旨在結合網路攻擊殺傷鏈與MITRE ATT&CK模型，協助資安防禦者預測並應對網路攻擊，提供可解釋的攻擊路徑圖以強化資安防禦。
AIDEFEND：免費的人工智慧防禦框架2025.09.02人工智慧一份關於「AI-Defend」開源人工智慧防禦框架的報告，詳細介紹其基於Llama 3.1的資安專用模型，以及在威脅偵測、漏洞評估與資安自動化等領域的應用。
事件回應、MFA和EDR在Marsh McLennan最新網路風險研究中被列為頂級控制措施2025.09.02資安管理根據Marsh McLennan的最新網路風險研究，本報告深入分析事件應變計畫、多重因素驗證（MFA）和端點偵測與回應（EDR）為何成為降低企業風險的前三大資安控制措施。
NIST推出元框架和參考模型，以提高整個製造供應鏈的可追溯性和網路安全2025.09.02法規標準探討NIST為製造業供應鏈推出的元框架，旨在透過結構化的數據記錄與安全連結，提升產品來源的可追溯性、強化網路安全防禦、並實現法規合規。
隨著網路物理破壞的增加，在高度互聯的世界中重新定義工業皇冠上的寶石2025.09.01營運技術探討在超連結時代下，工業界對「皇冠資產」定義的典範轉移，隨著數位孿生、物聯網與雲端平台普及，傳統的實體資產已不足以代表核心價值，企業必須將資料、演算法與系統配置等數位資產納入保護範圍。
NIST 增強 SP 800-53 控制措施，以改善網路安全和軟體維護，降低網路風險2025.09.01法規標準美國國家標準暨技術研究院（NIST）發布了 SP 800-53 的最新修訂版，旨在透過強化軟體維護與更新的相關控制措施，幫助組織更有效地降低網路風險。