超越橫向標準：為什麼我們必須融合 ISA 99 和 ISA 84 來保護網路物理系統2025.10.15營運技術探討製程工業中網路安全與製程安全標準融合的必要性，分析以IEC 62443為代表的橫向標準在評估製程風險方面的局限性，並主張應建立垂直、融合的ISA 99 / ISA 84框架，以實現網路、自動化與製程安全措施的整合，確保營運完整性與安全。
當人工智慧代理加入團隊時：沒有人預料到的隱藏安全變化2025.10.15人工智慧探討自主型AI代理程式在企業環境中帶來的全新且隱藏的安全風險，分析其與傳統非人類身份（NHI）的本質差異，並提出追蹤所有權、運用意圖情境和預設唯讀權限等創新的身份管理與治理策略，以確保AI高速運作下的企業安全與可責性。
安全驗證：最大化安全投資報酬率的關鍵2025.10.15資安管理基於Picus Security白皮書的觀點，並結合業界領先的持續威脅暴露管理（CTEM）框架，深入分析現代企業在網路安全領域面臨的根本性挑戰：儘管在防禦技術上投入了巨額資金，但安全保障的有效性卻始終難以證明，導致投資回報率（ROI）低落。報告核心主張在於，唯有透過「安全驗證」（Security Validation）這一數據驅動的實踐，才能取代傳統的假設性保障，將資安防禦從理論部署轉化為持續可測量的保護能力，從而確保每一筆資安支出都能帶來實際的、可證明的價值，徹底解決資安投資的悖論。
從提示到協定：代理系統、MCP、Vibe 編碼和模式感知工具如何重塑軟體工程2025.10.15人工智慧探討四種正在徹底改變軟體開發流程的尖端模型：代理系統（Agentic Systems）、模型上下文協議（MCP）、氛圍編碼（Vibe Coding）和基於模式的編碼（Schema-Based Coding）。現代軟體工程面臨著情境切換耗時、跨平台整合複雜、需求溝通效率低下以及數據結構與應用邏輯不同步等核心挑戰。
ISO 42001 AIMS導入與實作探討 – AIMS風險管理2025.10.19人工智慧本報告系統整理 ISO 42001 AIMS 國際標準風險管理要求，結合大型語言模型（LLM）資料中毒與代理系統（Agentic AI）安全研究，揭示 AI 治理全景與實務框架。內容涵蓋風險識別、評估、控制、監測與持續改進，並提供組織導入 AIMS 的具體策略，確保 AI 系統的透明性、可信度與問責性，協助企業建立可審核、可持續的人工智慧風險管理體系。
人工智慧代理安全：誰的責任？2025.10.20人工智慧分析企業部署人工智慧代理（Agentic AI）所面臨的網路安全挑戰，聚焦於安全意識教育的不足、供應商與客戶間的共享責任模型，以及在快速發展的AI競賽中，安全測試被犧牲的風險。