一、AI 生成程式碼進入正式環境，安全性值得信賴嗎？
Veracode 發布《2025 年 GenAI 程式碼安全報告》，針對超過 100 個大型語言模型（LLM）在逾 80 項程式設計任務上進行測試，評估 AI 生成程式碼在實務部署場景下的安全品質。這是目前規模最大的 AI 輔助開發安全研究之一，結果揭示了企業大規模採用 AI Coding 工具前必須正視的風險面向。
報告顯示，AI 生成程式碼雖能顯著提升開發效率，但在安全性上仍存在系統性缺陷。部分 LLM 會在不同任務中重複引入相同類型的安全弱點，例如不安全的反序列化、硬編碼憑證以及缺乏輸入驗證等問題。若開發者未對 AI 輸出進行充分的安全審查，這些漏洞將直接進入生產環境。
資安團隊應要求將 SAST（靜態應用程式安全測試）及 SCA（軟體組成分析）強制納入 AI 輔助開發的 CI/CD 流程，並對工程師進行 AI 生成程式碼安全審查的專項培訓，避免過度依賴 AI 而放鬆程式碼安全把關。原文：[https://ift.tt/8rmvCzu]
二、Google 力挺 33 家資安新創，AI 資安生態圈加速成形
Google 宣布為「Gemini Startup Forum：Cybersecurity」計畫遴選出首批 33 家資安新創企業。此論壇匯聚跨多個資安領域的新創公司，將藉助 Google Gemini AI 技術與資源支援，加速新一代資安解決方案的開發與商業化落地。
此舉標誌著 Google 在 AI 資安生態系的佈局進入實質階段。從威脅情報自動化、零信任架構到雲端原生安全，這 33 家新創預計將透過 Google 的技術資源與市場通路，加速推動 AI 驅動的資安產品創新。對台灣資安新創而言，這也提供了一個值得觀察的生態系合作範本。原文：[https://ift.tt/XGRopl8]
三、原始碼安全稽核：主動挖掘並修復隱藏漏洞
在軟體快速演進的環境下，原始碼安全稽核已從選配升格為必要措施。透過系統性的原始碼審查，開發團隊能在漏洞被攻擊者發現之前主動識別並修復潛在風險，大幅降低遭入侵的機率與事後應變成本。
原始碼安全稽核通常結合人工審查與自動化工具兩種方式：人工審查仰賴資安專家識別業務邏輯漏洞與設計層面的安全缺陷；自動化工具則能高效掃描常見弱點，包含 SQL Injection、XSS 跨站指令碼、緩衝區溢位等 OWASP Top 10 問題類型。
建議企業將原始碼安全稽核整合至 DevSecOps 流程，在每個開發迭代週期實施定期掃描，實現「安全左移」（Shift Left Security）的最佳實踐，讓資安防護從需求與設計階段就開始介入。原文：[https://ift.tt/KTBnG9v]
四、Microsoft 全面押注 AI 驅動的 Windows 資安新戰略
Microsoft 宣布全面採納 AI 強化的 Windows 安全新策略，將人工智慧深度整合至作業系統的資安防護架構，以應對現代化網路攻擊手法的快速演進。此一策略調整影響範圍涵蓋消費者與企業用戶，標誌著 Windows 平台資安防護邁入新世代。
對企業 IT 管理員與資安架構師而言，此變革意味著 Windows 裝置的資安政策制定與事件回應將越來越依賴 AI 輔助判斷。如何在信任 AI 安全建議的同時確保其可解釋性與可稽核性，將是導入新策略時的關鍵課題。原文：[https://ift.tt/F7xTRjU]