為何企業需要關注生成式AI安全漏洞?隨著人工智慧技術的蓬勃發展，大型語言模型（LLM）正以前所未有的速度滲透到各行各業。然而，在享受AI帶來便利與創新的同時，潛在的資安風險也日益嚴峻，並有可能超越現有的安全防護措施。從歐盟到台灣金管會，監管機構紛紛祭出相關法規與指引，提醒我們在擁抱AI的同時，絕不能忽視其背後的安全與倫理議題。

企業需要一種前瞻性的方式來保護生成式AI重要資訊，確保合規並降低風險，而「Vulcan Attack：AI 大型語言模型（LLM）資安檢測服務」是一款專為企業改善的生成式AI風險評估的防護解決方案，協助企業在AI應用的早期階段，透過識別漏洞，提供自動化檢測、辨識AI風險，有效識別並修補潛在漏洞，為企業AI應用築起堅固的防線。本期將深入探討了LLM可能帶來的資安與隱私風險，並援引金融業運用AI指引，強調資安與倫理並重的重要性，確保企業在導入生成式AI的安全性，提高防禦能力，預防駭客攻擊及資料外洩風險。

在產業轉型方面，是方電訊攜手雲馥數位、台灣微軟及雲界數位共同舉辦的「智造未來—讓 AI 支援的工廠成真」研討會，展示了AI智慧工廠生態鏈的前瞻藍圖，透過數據整合、AI技術與跨雲架構的結合，協助製造業突破傳統IT限制高效轉型，實現產能倍增的智慧製造！

生成式AI功能強大，但同時也伴隨著需應對的新型風險－不準確性、智慧財產侵權和資訊安全。與傳統的機器學習規則系統不同，生成式AI具有不可預測性和黑箱特性，可能產生有害、偏見或誤導性的內容，即使使用者的輸入並無此意圖，這使得安全團隊難以有效預防與應對潛在的安全威脅與資料外洩。

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由是方電訊攜手雲馥數位、 Microsoft Taiwan 及雲界數位創新共同舉辦的「智造未來 —— 讓 AI 支援的工廠成真」，吸引許多新竹半導體製造商、科技大廠蒞臨參與。為 AI 技術在智慧製造領域的應用提供深刻見解，共同探究如何透過數據整合、AI 技術與跨雲架構，協助企業克服數據孤島挑戰，提升決策效率與生產韌性，為台灣製造業打造高效 AI 生態鏈。

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