網路安全成為全球戰爭核心議題,零信任架構可保護數位與實體資產,率先提出零信任架構的John Kindervag近日親臨臺灣演說,為大家解說這種戰略理念

新聞 | 資安週報 | 資安一周 | 資安周報 | IT周報 | 網路攻擊 | 零時差漏洞 | 雲端挖礦

【資安週報】0923~0927,有駭客假冒GitHub站方並以漏洞處理名義發送社交工程詐騙信

回顧這一星期的資安威脅態勢,以鎖定開發人員的網路威脅,以及雲端挖礦的態勢成為主要焦點;資安事件焦點方面,國內有3家上櫃公司發布資安事件重大訊息,其中兩家因屬高科技產業受到關注

2024-09-27

新聞 | 資安日報

【資安日報】9月27日,駭客利用Docker引擎API進行挖礦

研究人員揭露鎖定Docker引擎的API而來的挖礦攻擊行動,並指出駭客在過程裡會進行橫向移動,將範圍延伸到Docker Swarm、Kubernetes,以及其他能透過SSH存取的伺服器

2024-09-27

新聞 | 陞泰科技 | Avtech | AVM1203 | CVE-2024-7029

回應8月CISA警告監控攝影機恐遭漏洞攻擊,陞泰表明該款產品已停產7年,但仍提供新版韌體修補漏洞

臺灣視訊監控解決方案業者陞泰科技(Avtech)本週針對8月美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)的資安公告提出說明,同時也為這款已經停產的設備提供修補

2024-09-27

新聞 | TeamViewer | CVE-2024-7479 | CVE-2024-7481 | LPE

TeamViewer修補兩個新揭露的高風險權限提升漏洞

本週TeamViewer揭露兩項高風險漏洞CVE-2024-7479、CVE-2024-7481,攻擊者可在實際接觸到電腦的情況下,用來提升權限。該公司呼籲用戶套用新版程式緩解漏洞

2024-09-27

新聞 | google | 歐盟 | 微軟 | 雲端 | Azure | Windows Server | 壟斷

Google向歐盟控訴微軟雲端服務違反市場競爭

Google指控微軟利用Windows Server市場優勢,通過提高用戶遷移到其他雲端平臺的成本,來限制市場競爭

2024-09-27

新聞 | Pure Storage | FlashArray | FlashBlade | CVE-2024-0001 | CVE-2024-0002 | CVE-2024-0003 | CVE-2024-0004 | CVE-2024-0005

Pure Storage修補儲存設備重大漏洞

9月23日Pure Storage針對5項重大層級的資安漏洞發布公告,並指出這些漏洞影響FlashArray、FlashBlade,攻擊者有可能藉此權限提升,或是遠端執行任意程式碼,該公司表示,上述漏洞已經修補完成

2024-09-27

新聞 | Docker | Docker Swarm | Kubernetes | GitHub Codespaces | Alpine | XMRig | 挖礦攻擊

Docker引擎API遭鎖定,駭客企圖從事挖礦攻擊

雲端監控服務業者Datadog揭露針對Docker引擎的大規模挖礦攻擊,駭客會在受害端點部署挖礦程式XMRig,並橫向感染其他的Kubernetes、Docker、SSH主機

2024-09-27

新聞 | NotebookLM | google | AI筆記助理

Google的AI筆記助理NotebookLM現可輸入YouTube影片及聲音檔案

Google更新NotebookLM,支援YouTube影片及聲音檔案的輸入,並新增語音摘要分享功能

2024-09-27

| Line | 推薦系統 | Line購物 | 提示管理 | 提示工程 | LLM | 語言模型 | LLMOps

GAI品管是門新技藝

從GAI先行者的實戰經驗分享,我們觀察到AI生成結果的品質控管,將是企業打造GAI應用的關鍵課題

2024-09-27

新聞 | 臺灣人工智慧學校 | AI人才認證 | GAI | AI人才

臺灣AI人才缺口年增7%,臺灣人工智慧學校年底前開辦工程級AI認證,要吸引技術和非技術人培養AI場域問題解決能力

AIA工程級認證AITCE預計於今年年底開辦,不只想培養更多技術型工程師,也希望可以吸引更多非技術人員也能具備工程級的AI能力

2024-09-27

新聞 | Line | 推薦系統 | Line購物 | 導購平臺

Line如何萬中選一精準推薦,購物平臺關鍵技術大剖析

作為導購平臺,Line購物將用戶導引到所需的商家平臺,全靠精準推薦。他們用檢索、排名、再排名這三大階段,來打造這套推薦系統

2024-09-27

新聞 | Line | 推薦系統 | Line購物 | 導購平臺 | 機器學習 | ML

從商業問題到落地應用,Line靠六階段方法論打造ML應用

一套可篩選千萬級商品、準確推薦的Line購物推薦系統,也是透過機器學習生命周期建置而成,包括定義問題、將問題轉換為ML問題、建模、AB測試、評估和決策等環節

2024-09-27