資安

Typeless 事件：把常駐輸入工具當成資安產品來審查

Typeless v0.9.3 的逆向分析引發討論，但重點不只是哪個產品有問題，而是企業導入常駐輸入工具時，應該把它當成資安產品來做最小可行的風險驗證與稽核。

Moltbook「AI 藥物事件」的真相：炒作、配置失誤、與 prompt injection

媒體說「AI 在討論藥物」，但真正的問題是 Supabase 沒開 RLS 導致 150 萬個 token 外洩，加上三種常見的 prompt injection 攻擊型態。這是一個「vibe coding 到 production」的血淋淋教訓。

自架 Git 服務的隱性成本：Gogs 漏洞事件的警訊

Gogs 爆出高風險漏洞、數百台伺服器遭入侵。這件事提醒我們：自架服務省下的錢，可能會在資安事件時一次付清。如果要自架，至少要有基本防線。

黃仁勳：你問 AI 的每個問題，都在暴露公司戰略

NVIDIA CEO 黃仁勳在 Cisco 峰會上說：「我的問題，是對我最有價值的知識產權。」問題反映認知，當你問 AI 什麼，你就暴露了你的技術瓶頸和戰略方向。這就是為什麼 NVIDIA 選擇自建核心 AI。

本機 LLM 不是本機：Ollama 公網曝露的風險

當本機 LLM 服務端點曝露到公網，風險不只算力被偷用，更可能引發資料外洩與整合鏈的連鎖問題。這篇整理我會怎麼看、以及最低限度的防護做法。

AI『潛伏特工』這件事，逼企業把治理從內容稽核升級到行為稽核

所謂 AI 潛伏特工的可怕之處，在於日常測試可能看不出異狀。企業更務實的自保方式，是把資料與行動切開、把高風險動作改成提案制，並建立可追溯性。

你的資料外流，可能不是從 SaaS 開始：Chrome AI 擴充功能的權限紅旗

AI 類瀏覽器擴充功能的真正風險在於權限：它可能讀到你輸入的內容與頁面資料。用 10 分鐘做一次盤點，把最容易出事的入口先收起來。