本期聚焦安全開發、AI 程式碼產生模式，以及企業導入 AI 時的資安治理。以下依據三篇文章提供的內容，整理出 9 則重點摘要。
CodeSecCon：串聯開發與資安實務
1. CodeSecCon 以安全開發為核心
CodeSecCon 是一場聚焦程式碼與應用程式安全的線上活動，討論如何在應用程式建置、維護與防護流程中落實資安。來源：https://ift.tt/l0Mp4CO
2. 開發人員與資安專業人員共同參與
活動希望促進開發團隊與資安人員交流，讓應用程式安全不再只是單一部門的責任，而能融入軟體生命週期中的協作流程。來源：https://ift.tt/l0Mp4CO
3. 活動已有超過 1,500 人註冊
文章指出，這場線上活動已有超過 1,500 名參與者註冊，反映開發社群與資安產業對安全程式碼及應用程式防護議題的關注。來源：https://ift.tt/l0Mp4CO
AI 寫程式：Plan 模式與預設模式的安全性測試
4. Vibecoding 加速程式碼產出
文章觀察到 Vibecoding 日益盛行，工程師可藉此更快撰寫程式碼並減少開發流程中的瓶頸，但效率提升也讓 AI 產生程式碼的安全性成為重要檢驗項目。來源：https://ift.tt/19jGWdD
5. 非傳統開發角色也能參與寫程式
AI 程式開發工具讓專案經理、產品設計師等缺乏傳統程式設計背景的人員也能產出程式碼，進一步擴大軟體開發的參與範圍。來源：https://ift.tt/19jGWdD
6. 比較 Plan 與預設模式的安全程式設計表現
文章以安全程式設計測試比較模型的 Plan 模式與預設模式，將焦點放在不同運作方式是否會影響程式碼安全表現。來源：https://ift.tt/19jGWdD
Yubico：以審慎方式推動企業 AI 導入
7. CISO 面臨 AI 資訊過載問題
Yubico 延續先前對「AI Overload」的討論，指出許多 CISO 對大量低實用性內容感到憂慮，也必須評估 AI 熱潮對組織資安工作的實際影響。來源：https://ift.tt/aoigNZw
8. 社交工程風險受到關注
文章將社交工程內容增加列為 AI 帶來的資安疑慮之一。企業導入 AI 時，除了評估生產力效益，也需要把相關威脅納入風險管理範圍。來源：https://ift.tt/aoigNZw
9. AI 導入應採取可衡量的治理方式
面對 AI 帶來的內容品質、社交工程與威脅面擴張問題，Yubico 主張採取審慎且可衡量的導入方式，呈現企業在採用 AI 與控管資安風險之間的治理課題。來源：https://ift.tt/aoigNZw