老宅玄關的鞋櫃

老宅玄關的鞋櫃，木面上留下歲月的刮痕與日常的碰觸。那是一道出門與回家的分界線，鞋子整齊或凌亂，記錄著每一段奔走與歸途。開闔之間，是生活不斷重複的節奏，也是點點滴滴拼湊出的日常風景。

Help net security發佈了一篇Collibra AI 治理可降低風險、保護資料並確保合規性

人工智慧（AI）是當今企業競爭的關鍵優勢，也是未來社會變革的重要推動力。根據 IDC 的調查，有 71% 的受訪者表示他們的公司已經在使用 AI，而且有 22% 的受訪者計畫在未來 12 個月內開始使用 AI。成功地將 AI 應用到各種場景中，可以為企業帶來高達 3.5 倍的投資回報。

然而，使用 AI 也不是沒有風險和挑戰的。如果沒有對 AI 進行適當的管理和監督，就可能導致模型偏差、不準確、法律和倫理問題、信任危機等不良後果。企業不僅要面對聲譽損失，還可能遭受監管機構的罰款和制裁。因此，如何在保護數據和遵守規範的同時，充分發揮 AI 的潛力，是企業需要解決的重要課題。

為了幫助企業實現可信賴的 AI，Collibra 推出了 Collibra AI Governance，一個專為 AI 設計的治理產品，可以讓數據、AI 和法律團隊協作，確保 AI 的合規性、減少數據風險、提高模型效能和投資回報，以及加快 AI 的上線速度。Collibra AI Governance 建立在 Collibra Data Intelligence Platform 之上，提供了一個統一的平台，讓企業可以用適當的規則、流程和責任來安全地治理 AI，以及提供 AI 的數據。

Collibra AI Governance 的主要功能和優勢包括：

定義和記錄 AI 的使用案例，輕鬆管理和監測 AI 項目，並使用直觀、友好的介面來操作。
將 AI 直接與數據關聯，利用 Collibra Data Catalog 來發現、理解和分類數據，利用 Collibra Data Quality & Observability 來進行持續的數據質量檢查，以及利用 Collibra 的領先治理能力來確保數據的可信度。
保護敏感數據，利用 Collibra Data Privacy 和 Collibra Protect 來識別和保護個人身份資訊（PII）等數據，並利用數據發現和數據訪問策略來確保只有合適的人員可以查看和使用特定的數據。
將業務背景與提供 AI 的數據相連，為項目數據提供更多的細節，如目標、業務價值和團隊成員角色，以確保更緊密的對齊、協作和透明度。

Collibra AI Governance 是一個幫助企業開啟 AI 治理之路的可靠夥伴，可以幫助企業制定 AI 策略，最大化 AI 的效益，同時最小化 AI 的風險，實現更有價值、更倫理、更負責任、更合規的 AI。

詳情請看：

Collibra AI Governance mitigates risks, protects data, and ensures compliance

老宅的窗外，夕陽在雲層與天際間畫出柔和的分界。樹梢搖曳，遠方的樓影在光影中若隱若現。這一刻，靜得像幅畫，卻又是日常生活中真實的一部分。窗框像是時光的邊界，將外頭的世界與屋內的記憶，一片片拼湊成歲月的風景。

The hacker news發佈了一篇4 關於資料停機和遺失的指導性事後分析

數據外洩是一個嚴重的網路安全問題，它可能導致個人資料、財務資訊、商業機密等被不法分子竊取、濫用或公開。數據外洩的原因可能有很多，例如系統漏洞、人為疏失、惡意攻擊等。在這篇部落格中，我將介紹四個近期發生的數據外洩案例，並從中提出一些保護自己的網路安全的建議。

案例一：中國黑客利用 VMware 零日漏洞進行網絡間諜活動

根據黑客新聞的報導，一個與中國有關聯的網絡間諜組織，自 2021 年底以來，一直利用 VMware vCenter Server 的一個未修補的漏洞（CVE-2023-34048）進行攻擊。這個漏洞是一個越界寫入的問題，可以讓具有網路存取權限的惡意攻擊者在 vCenter Server 上執行遠端程式碼。VMware 在 2023 年 10 月 24 日修補了這個漏洞，並在本週更新了其公告，承認這個漏洞已經被野外利用。

這個網絡間諜組織被稱為 UNC3886，之前也被發現利用 VMware 和 Fortinet 的其他漏洞，來植入惡意程式，竊取目標系統的資料。這次的攻擊流程是這樣的：首先，攻擊者通過繞過 Windows Defender SmartScreen 的方式，讓受害者點擊一個惡意的網際網路捷徑檔（.URL），從而連接到攻擊者控制的伺服器，並執行一個控制面板檔（.CPL）。接著，這個惡意的 .CPL 檔會呼叫 rundll32.exe 來執行一個 DLL，這個 DLL 會呼叫 Windows PowerShell 來下載並執行下一階段的攻擊，這個攻擊是從 GitHub 上下載的。最後，這個下載的 PowerShell 載入器（DATA3.txt）會使用一個開源的殼碼載入器 Donut，來解密並執行 Phemedrone Stealer，這是一個開源的資訊竊取程式，可以從瀏覽器、加密貨幣錢包和通訊應用程式中竊取資料。

這個案例顯示了攻擊者如何利用零日漏洞來進行隱蔽的網絡間諜活動，並且針對防火牆和虛擬化技術，因為這些技術通常缺乏端點偵測和回應（EDR）的解決方案，從而讓攻擊者可以在目標環境中持續存在。因此，我們建議 VMware vCenter Server 的使用者盡快更新到最新版本，以減少潛在的威脅。此外，我們也建議使用者開啟 Windows Defender SmartScreen 的保護功能，並且不要隨意點擊來歷不明的連結或檔案。

案例二：黑客利用 Windows 漏洞來部署竊取加密貨幣的 Phemedrone Stealer

根據黑客新聞的報導，有些惡意攻擊者已經利用一個已修補的 Windows 漏洞（CVE-2023-36025）來部署一個開源的資訊竊取程式，叫做 Phemedrone Stealer。這個程式可以從瀏覽器、加密貨幣錢包和通訊應用程式中竊取資料，並且通過 Telegram 或其指揮和控制（C&C）伺服器將竊取的資料傳送給攻擊者。

這個 Windows 漏洞是一個安全繞過的問題，存在於 Windows SmartScreen 中，可以讓攻擊者通過誘使使用者點擊一個特製的網際網路捷徑檔（.URL）或一個指向網際網路捷徑檔的超連結，來繞過 Windows SmartScreen 的保護。這個漏洞已經在 2023 年 11 月的微軟安全更新中被修補。

這次的攻擊流程與案例一類似，也是通過惡意的 .URL 檔來連接到攻擊者控制的伺服器，並執行一個惡意的 .CPL 檔，然後呼叫 rundll32.exe 來執行一個 DLL，這個 DLL 會呼叫 Windows PowerShell 來下載並執行下一階段的攻擊，這個攻擊是從 GitHub 上下載的。最後，這個下載的 PowerShell 載入器（DATA3.txt）會使用 Donut 來解密並執行 Phemedrone Stealer。

這個案例顯示了攻擊者如何利用已修補的漏洞來部署各種類型的惡意程式，包括勒索軟體和竊取程式，如 Phemedrone Stealer。因此，我們建議使用者及時安裝 Windows 的安全更新，以防止被攻擊。此外，我們也建議使用者使用可靠的安全軟體，並且不要存放過多的加密貨幣在線上錢包中，以減少損失的風險。

案例三：惡意廣告在 Google 上針對中文使用者，推銷假冒的 NordVPN

根據[黑客新聞]的報導，有些惡意廣告在 Google 上出現，針對中文使用者，推銷一個假冒的 NordVPN，這是一個知名的虛擬私人網路（VPN）服務提供商。這些廣告會導引使用者到一個假冒的 NordVPN 官網，並試圖說服使用者下載並安裝一個惡意的應用程式，叫做 NordVPN 安全瀏覽器。這個應用程式實際上是一個木馬程式，可以竊取使用者的敏感資料，例如密碼、信用卡資訊、瀏覽歷史等。

這個案例顯示了攻擊者如何利用 Google 的廣告系統來傳播惡意程式，並且利用知名品牌的名聲來吸引使用者的信任。因此，我們建議使用者在下載任何應用程式之前，要先檢查其來源是否可靠，並且使用正版的 VPN 服務，以保護自己的網路隱私和安全。

案例四：黑客利用 SolarWinds 的 Orion 平台來入侵美國政府和企業

根據[黑客新聞]的報導，一個被認為與俄羅斯有關聯的高級持續性威脅（APT）組織，已經利用 SolarWinds 的 Orion 平台，一個廣泛使用的網路管理軟體，來入侵美國政府和企業的系統。這個攻擊被稱為 SolarWinds 事件，是一個供應鏈攻擊，也就是攻擊者通過竊取 SolarWinds 的程式碼簽章憑證，來將惡意程式碼植入 Orion 的更新檔中，然後通過正常的更新機制，將惡意程式碼傳送到 Orion 的使用者的系統中。這個惡意程式碼被稱為 Sunburst，它可以讓攻擊者遠端存取和控制受感染的系統，並且執行各種惡意活動，例如竊取資料、安裝其他惡意程式、破壞系統等。

這個案例顯示了攻擊者如何利用供應鏈攻擊來進行大規模的網絡間諜活動，並且針對高價值的目標，例如政府機構和大型企業。這個攻擊也展示了攻擊者的高度專業和隱蔽，因為他們能夠在 SolarWinds 的程式碼中植入惡意程式碼，並且在數個月內逃避偵測。因此，我們建議使用者在安裝任何軟體更新之前，要先驗證其完整性和來源，並且使用多層的安全防護，以防止被攻擊。

詳情請看：

4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss

夕陽斜照進老宅，柔和光影映在白牆上，像時間靜靜流過的證明。窗格的陰影拉長、模糊，與牆角的葉影交錯，一如生活裡那些無聲的日常。光是短暫的來訪者，但每次傍晚的夕照，總讓人想起家的溫度與歲月的輕聲細語。

The hacker news發佈了一篇為什麼我們必須讓網路安全民主化

網路安全是一個日益重要的議題，不僅影響到大型企業，也關係到中小企業和一般大眾的權益。隨著網路攻擊的頻繁和嚴重，我們需要更多的人參與和貢獻，打造一個更安全、更開放、更平等的網路環境。這就是網路安全的民主化。

什麼是網路安全的民主化

網路安全的民主化，是指讓網路安全的知識、技術、工具和服務，更容易地被各種規模和背景的使用者獲得和使用。這包括以下幾個方面：

網路安全的教育和培訓，讓更多的人學習和掌握網路安全的基礎知識和技能，提高網路安全意識和素養。
網路安全的研究和創新，讓更多的人參與和貢獻，發現和解決網路安全的問題和挑戰，創造和分享網路安全的新知和新解。
網路安全的產品和服務，讓更多的人使用和享受，提供和推廣網路安全的解決方案和保障，降低和減輕網路安全的風險和損失。

為什麼我們需要網路安全的民主化

網路安全的民主化，是一個必要而且有利的趨勢，它有以下幾個好處：

網路安全的民主化，可以提升網路安全的水平和效率，讓網路安全的資源和能力，更充分和合理地分配和利用，應對和抵抗網路攻擊的威脅和影響。
網路安全的民主化，可以促進網路安全的發展和進步，讓網路安全的領域和社群，更多元和活躍地交流和合作，創造和推動網路安全的創新和改善。
網路安全的民主化，可以增強網路安全的公平和正義，讓網路安全的權利和責任，更均衡和公開地分擔和承擔，保護和維護網路安全的利益和價值。

如何實現網路安全的民主化

網路安全的民主化，是一個需要多方參與和努力的過程，它涉及到以下幾個層面：

政府和法律，要制定和執行有利於網路安全的民主化的政策和法規，提供和保障網路安全的民主化的條件和環境。
企業和組織，要開發和提供有助於網路安全的民主化的產品和服務，支持和推動網路安全的民主化的需求和市場。
學術和社會，要進行和分享有關網路安全的民主化的研究和創新，培育和激發網路安全的民主化的人才和文化。
個人和群體，要學習和運用有關網路安全的民主化的知識和技術，參與和貢獻網路安全的民主化的活動和運動。

網路安全的民主化，是一個符合時代潮流和社會需求的理念和目標，它可以讓我們更好地享受和利用網路的便利和機會，也可以讓我們更有效地防範和減少網路的危險和損失。讓我們一起行動起來，實現網路安全的民主化吧！

詳情請看：

Why We Must Democratize Cybersecurity

老宅的一角，是這張木椅靜靜陪伴的日常。木板拼湊的痕跡，藏著當年手作的用心與溫度。它支撐了無數次坐下與起身，也承載了生活裡的片段時光。那一絲絲刮痕與節理，不是瑕疵，而是歲月留下的記號，組成我們熟悉的家。

利用 AI 協助進行增強力量的健身訓練：打造專屬的高效訓練計畫

為什麼要提升力量？AI 幫你精準規劃

無論你是健身初學者、運動愛好者，還是中高齡族群，「增強力量」都是最根本也最重要的訓練目標之一。強壯的肌力不僅提升運動表現，更有助於日常活動表現、防止跌倒、避免運動傷害，甚至延緩老化。

但要真正有效增強力量，訓練計畫必須符合：

個人 訓練經驗與基礎
可用時間與設備
年齡與恢復能力

這時候，AI 健身工具（如 ChatGPT） 就成為你量身打造專屬訓練菜單的絕佳助手。

利用 AI 建立力量訓練計畫的三大優勢

✅ 1. 根據個人條件客製化

AI 可以根據你的：

年齡、性別、體重、運動習慣
每週可訓練時間
可用器材（或無器材）

快速產出 個人化的週期化訓練計畫，避免一套通用訓練誤傷新手或錯過進階者的潛力。

✅ 2. 自動追蹤與調整進度

AI 能協助你追蹤：

訓練表現（例如伏地挺身組數增加、負重強度提升）
疲勞狀態與恢復情況

並根據反饋微調計畫內容，做到真正的 智慧訓練管理。

✅ 3. 動作說明與影片輔助學習

搭配 YouTube 或 AI 製作的示範影片（如 Sora、Runway、Kaiber），可快速學習正確動作，減少錯誤與受傷風險。

AI 力量訓練計畫範例（徒手訓練者）

一週 4 天訓練排程（可依體能微調）

星期	訓練部位	主要動作	組數 × 次數	強度建議
一	下半身	單腳深蹲、臀橋	4 × 5–8	慢速控制
二	上半身推	鑽石伏地挺身、墊腳推牆	4 × 6–10	全程控制
四	上半身拉	引體向上（輔助）、毛巾划船	3 × 最大次	保持穩定節奏
六	核心與爆發	平板撐體、登山者、波比跳	組合式循環	中高強度

💡 AI 小提示：每週請 AI 檢查表現進展，根據疲勞與恢復狀況調整組數與間歇。

訓練中記錄什麼數據，AI 才能幫你更精準分析？

每個動作完成的組數與次數
是否達到力竭？（RPE指數）
當日身體感受（疲勞、痠痛、精神）
是否有不適動作或姿勢錯誤發生

你可以把這些記錄成文字或簡單筆記，定期請 AI 協助分析進步趨勢，或提醒過度訓練。

力量訓練中容易忽略的重點，AI 也能提醒你：

🕒 休息時間很重要

大重量低次數訓練：休息 2～5 分鐘
增肌中等強度訓練：休息 60～90 秒
核心與心肺型動作：休息 30～60 秒

🤸 正確動作品質優於重量

錯誤發力容易導致長期傷害
AI 可搭配影片回饋功能（未來整合 Sora 或鏡子類設備）改善動作細節

🧘 別忽略伸展與恢復

每次訓練後 AI 建議安排 5–10 分鐘靜態拉伸
每週至少一次完整恢復日（如泡沫軸放鬆、伸展、輕瑜伽）

適合用 AI 建立力量訓練菜單的人有哪些？

🧍‍♂️ 忙碌上班族：無法固定去健身房、時間零碎
🧘‍♀️ 居家訓練族：只有自重或簡易器材
🎯 目標導向者：需要量化追蹤進度與科學規劃
🧠 喜歡數據分析者：希望優化訓練效率、避免撞牆期

結語：AI 是你最聰明的力量訓練夥伴

力量的提升，不僅是體能上的進化，也是意志與紀律的鍛鍊。善用 AI，不只是讓你「照表操課」，而是讓訓練更有科學依據、更貼近你的生活方式。

現在就開啟你的 AI 力量訓練之路吧！

Cisco發佈了一篇企業安全：使辦公桌輪用在全球範圍內安全且可訪問

熱席工作（hot desking）是一種辦公模式，指的是員工不固定使用某個工作站，而是根據需要隨時選擇任何一個可用的工作站。這種模式可以節省辦公空間，提高資源利用率，增加員工的靈活性和協作效率。然而，熱席工作也帶來了一些安全挑戰，尤其是在涉及敏感數據和關鍵基礎設施的領域，例如建築和工程行業。

在這篇 blog 中，我將以澳大利亞的 Laing O’Rourke 公司為例，介紹他們是如何利用思科的安全解決方案，為他們的熱席工作環境提供全球範圍內的安全和便捷的網絡訪問。

Laing O’Rourke 的網絡環境和安全需求

Laing O’Rourke 是一家全球性的建築和工程公司，業務涵蓋了交通、國防、能源等多個領域。該公司的網絡環境非常複雜，因為他們經常參與一些大規模的合作項目，與其他公司組成聯合體（JV）。這些合作夥伴有時是他們的競爭對手，有時又是他們的合作夥伴。因此，Laing O’Rourke 必須在保護自己的數據和資產的同時，也要為合作夥伴提供安全的網絡訪問。

此外，Laing O’Rourke 的員工和客戶也需要在不同的地點和設備上進行熱席工作，無論是在辦公室、項目現場，還是在家裡。這就要求他們的網絡安全解決方案能夠適應不同的場景和需求，並且能夠阻止來自互聯網的各種攻擊，例如 DDoS、VPN 和其他網絡相關的攻擊。

Laing O’Rourke 如何使用思科的安全解決方案

為了滿足這些安全需求，Laing O’Rourke 選擇了思科的兩個安全解決方案：思科安全防火牆（Cisco Secure Firewall）和思科身份服務引擎（Cisco Identity Services Engine，簡稱 ISE）。

思科安全防火牆是一個綜合的網絡安全平台，能夠提供高效的流量和威脅管理，並且支持多種部署模式，包括雲端、本地和混合。思科安全防火牆能夠幫助 Laing O’Rourke 防止未經授權的訪問，檢測和阻止惡意流量，並且提供可視化的報告和分析。

思科 ISE 是一個統一的訪問控制解決方案，能夠根據用戶、設備、位置和時間等因素，動態地分配網絡訪問權限和策略。思科 ISE 能夠幫助 Laing O’Rourke 管理和驗證不同的身份，例如員工、客戶和合作夥伴，並且實現熱席工作的安全和便捷。思科 ISE 還能夠與思科安全防火牆集成，實現更高級別的安全防護。

Laing O’Rourke 的安全效果和收益

通過使用思科的安全解決方案，Laing O’Rourke 能夠在全球範圍內實現熱席工作的安全和便捷，並且獲得了以下的效果和收益：

提高了網絡安全性和可靠性，減少了網絡中斷和數據洩露的風險。
簡化了網絡管理和運維，減少了人工干預和錯誤的可能性。
增強了員工和客戶的滿意度和信任，提高了業務效率和競爭力。
符合了不同客戶和合作夥伴的安全要求和標準，增加了合作機會和市場份額。

熱席工作是一種適應當今動態和多變的商業環境的辦公模式，但也需要有強大和靈活的網絡安全解決方案來支持。思科的安全解決方案能夠為熱席工作提供全球範圍內的安全和便捷的網絡訪問，幫助企業實現更高的安全水平和業務價值。

詳情請看：

Enterprise security: Making hot desking secure and accessible on a global scale

CISA發佈了一篇支援大學網路安全診所的指南

網路安全是當今社會的重要議題，尤其是對於那些資源有限、卻又面臨勒索軟體等威脅的小型和地方組織。為了幫助這些組織提升他們的數位防禦能力，美國網路安全及基礎建設安全局（CISA）發佈了一份指南，支持大學網路安全診所的發展和運作。

什麼是大學網路安全診所？它們是由大學、學院或社區學院設立的實驗室，培訓來自不同背景和學術領域的學生，為非營利組織、醫院、市政府、小型企業等缺乏網路安全資源的組織提供服務，同時也為網路民防培養人才。

目前，美國有超過十幾個大學網路安全診所，並由網路安全診所聯盟（Consortium of Cybersecurity Clinics）協調合作。該聯盟是一個平台，讓診所的工作人員、教練、學生和倡導者分享知識，擴大診所的影響力，並降低其他機構建立診所的障礙。

CISA 的指南為這個日益增長的社群提供了有用的資訊、資源和服務，清楚地解釋了這些資源如何適用於診所和他們的客戶。CISA 認為診所是他們使命的力量倍增器，可以加強那些目標豐富、資源貧乏的組織的網路安全。

CISA 也宣佈了幾項支持大學網路安全診所的行動，包括：

資源指南。CISA 將發佈一份專門為診所和他們的客戶使用的資源指南。它將清楚地解釋資源如何適用於診所和他們的客戶。
社區意識。提高診所的知名度是一個寶貴的工具，它有助於增加對診所的全國和地方的支持，突出那些參與診所的學生的寶貴經驗，幫助現有的診所與本地和聯邦的資源聯繫，並激勵大學創立新的診所。
與診所的直接互動。CISA 將與診所建立更緊密的聯繫，提供技術支援、培訓、資金和其他服務。CISA 也將從診所獲得有關網路安全的狀況和挑戰的寶貴資訊。

大學網路安全診所是為公共利益推動網路安全的一個重要途徑，也是培養下一代網路安全從業者和領導者的一個有效方式。CISA 的指南和支持將有助於診所的發展和成功，也將造福於診所的客戶和學生。

詳情請看：

CISA Publishes Guide to Support University Cybersecurity Clinics

Help net security發佈了一篇CISO 減少 SaaS 攻擊面的指南

SaaS（軟體即服務）是一種流行的雲端服務模式，讓企業可以透過網路訂閱和使用各種應用程式，而不需要自己安裝或維護軟體。SaaS 可以節省成本、提高效率、增加彈性，但也帶來了一些安全風險。SaaS 的攻擊面是指可能被惡意利用的 SaaS 的漏洞或弱點，包括使用者、資料、設備、網路、身分驗證、授權、加密、監控等方面。如果 SaaS 的攻擊面過大，就可能導致資料洩漏、服務中斷、法律違規、信譽損失等嚴重後果。

因此，企業的 CISO（資訊安全長）必須制定和執行有效的策略，來減少 SaaS 的攻擊面，保護企業的資產和利益。以下是一些實用的建議，可以幫助 CISO 達成這個目標：

評估 SaaS 的安全性：在選擇或使用任何 SaaS 服務之前，CISO 應該對其進行全面的安全評估，包括檢查 SaaS 供應商的安全政策、標準、認證、合約、責任、保障等，並要求 SaaS 供應商提供相關的安全報告、測試、審計等證據。CISO 也應該定期監測和更新 SaaS 的安全狀況，並與 SaaS 供應商保持良好的溝通和合作。
管理 SaaS 的使用者：使用者是 SaaS 的最重要的安全因素之一，也是最容易被忽視的。CISO 應該建立和執行一套完善的 SaaS 使用者管理制度，包括定義和分配使用者的角色、權限、責任，以及設定和強制使用者的安全規範、教育、培訓、意識等。CISO 也應該監控和記錄使用者的 SaaS 活動，並及時處理任何異常或違規的情況。
保護 SaaS 的資料：資料是企業的核心資產，也是 SaaS 的主要攻擊目標。CISO 應該確保 SaaS 的資料在傳輸、存儲、處理、共享、銷毀等過程中，都有足夠的保護措施，例如使用強大的加密、雜湊、數位簽章等技術，以及遵守相關的法規、標準、協議等規範。CISO 也應該制定和執行一套有效的 SaaS 資料備份和災難復原計畫，以防止資料的遺失或損毀。
控制 SaaS 的設備：設備是使用者與 SaaS 服務的連接點，也是 SaaS 的重要安全因素之一。CISO 應該規範和管理使用者使用 SaaS 服務的設備，包括桌上型電腦、筆記型電腦、平板電腦、智慧型手機等，並確保這些設備都有安裝和更新必要的安全軟體、防火牆、防毒、防駭等，以及適當的鎖定、清除、遠端控制等功能。CISO 也應該限制或禁止使用者使用未經授權或不安全的設備，以及使用公共的網路或設備，來存取 SaaS 服務。
優化 SaaS 的網路：網路是 SaaS 服務的運作基礎，也是 SaaS 的重要安全因素之一。CISO 應該優化和保護企業的網路環境，包括使用 VPN、SSL、TLS 等技術，來加密和驗證 SaaS 的網路流量，以及使用 IDS、IPS、WAF 等工具，來偵測和阻擋 SaaS 的網路攻擊。CISO 也應該監測和分析 SaaS 的網路性能、品質、可用性等指標，並及時解決任何網路問題或故障。
強化 SaaS 的身分驗證：身分驗證是確認使用者的身分和合法性的過程，也是 SaaS 的重要安全因素之一。CISO 應該強化和統一 SaaS 的身分驗證機制，包括使用多因素驗證、單一登入、聯合身分驗證等技術，來提高 SaaS 的身分驗證的安全性和便利性，以及使用 IAM、PAM、SIEM 等平台，來管理和監控 SaaS 的身分驗證的過程和結果。CISO 也應該定期檢查和更新 SaaS 的身分驗證的策略和設定，並及時撤銷或修改任何過期或不合適的身分驗證的憑證或權限。
細化 SaaS 的授權：授權是分配使用者的權限和範圍的過程，也是 SaaS 的重要安全因素之一。CISO 應該細化和客製化 SaaS 的授權機制，包括使用最小權限原則、基於角色的授權、基於屬性的授權、基於情境的授權等技術，來確保使用者只能存取和操作他們需要和允許的 SaaS 的資源和功能，以及使用 IAM、PAM、SIEM 等平台，來管理和監控 SaaS 的授權的過程和結果。CISO 也應該定期檢查和更新 SaaS 的授權的策略和設定，並及時撤銷或修改任何過期或不合適的授權的憑證或權限。
加強 SaaS 的監控：監控是觀察和記錄 SaaS 的運作狀況和活動的過程，也是 SaaS 的重要安全因素之一。CISO 應該加強和整合 SaaS 的監控機制，包括使用 SIEM、SOAR、UEBA 等平台，來收集和分析 SaaS 的日誌、事件、警報、指標等資訊，以及使用 AI、ML、NLP 等技術，來提升 SaaS 的監控的智慧和自動化。CISO 也應該建立和執行一套有效的 SaaS 的監控的流程和規則，並及時回應和處理任何 SaaS 的監控的結果或發現。
總結和建議：SaaS 是一種方便和高效的雲端服務模式，但也帶來了一些安全挑戰。CISO 應該採取主動和全面的態度，來減少 SaaS 的攻擊面，提高 SaaS 的安全性。這需要 CISO 與 SaaS 供應商、使用者、資料、設備、網路、身分驗證、授權、加密、監控等相關的因素和利害關係人，建立和維持良好的合作和信任關係，並使用適當的技術和工具，來實施和管理 SaaS 的安全策略和措施。只有這樣，才能確保 SaaS 的服務品質和價值，以及企業的資產和利益。

詳情請看：

The CISO’s guide to reducing the SaaS attack surface

老宅牆上掛著的時鐘，默默走著一圈又一圈。雖然電池早已換了好幾回，它卻從未停下。時間在鐘擺間悄悄流逝，也在生活裡穩穩定定地延續。這熟悉的滴答聲，成了日常的背景音，也是一種不言而喻的陪伴。

Help net security發佈了一篇加密劫持不再是雲端攻擊者的唯一關注點

隨著雲端技術的普及，攻擊者對雲端環境的關注也在不斷增加。然而，現在的攻擊目標不再僅僅局限於加密挖礦。以下是一些重要的發現：

攻擊目標多樣化：最近的Linux和雲端惡意軟體攻擊顯示出了攻擊目標的多樣性。除了加密挖礦外，還出現了新的Linux勒索軟體變種，例如Abyss Locker。這表明雲端和Linux基礎架構正面臨更多不同類型的攻擊。
攻擊者的策略變化：攻擊者不再僅僅專注於加密挖礦。他們利用雲端環境中的面向網絡的服務，尋找配置不當的部署，以獲得進入權限。此外，使用Rust語言開發的惡意軟體也在不斷增加，因為Rust在一般軟體開發中越來越受歡迎。
Docker成為首要目標：攻擊者主要針對需要專業技術知識才能利用的服務，例如Docker、Redis、Kubernetes和Jupyter。其中，Docker是最常被攻擊的初始訪問目標，佔了90.65%的蜜罐流量（排除SSH）。
全球範圍的攻擊：已識別的惡意軟體活動（例如P2Pinfect）在中國、美國和德國等地擁有節點，顯示出無論基礎架構位於何處，都容易受到Linux和雲端專注攻擊的影響。

Cado Security 的報告提醒安全專業人員，需要重新評估內部工具和方法，以確保能夠正確識別、調查和應對新興的雲端威脅，並建立更強大的內部安全計劃

詳情請看：

Cryptojacking is no longer the sole focus of cloud attackers

利用 AI 協助減肥：從運動到飲食控制，一站搞定瘦身計劃！

AI幫你減肥？現在就能開始！

減肥不再只是「少吃多動」這麼簡單。要有效瘦身，必須整合運動訓練、熱量管理與日常飲食習慣。而現在，透過像 ChatGPT 這樣的 AI 工具，你可以依照個人條件與生活型態，快速建立專屬的減脂計劃，不再走冤枉路！

一、AI減肥第一步：設計個人化運動菜單

透過 ChatGPT，你可以根據以下資訊生成合適的運動訓練計畫：

你的年齡、體重、身高、性別
每週可運動的次數與時間
訓練地點（家中、健身房、戶外）
有無運動器材（如彈力帶、啞鈴）
目標：減脂、維持肌肉量、提升心肺功能等

✅ 減脂AI運動建議（居家版範例）：

項目	動作	時間／組數	備註
暖身	開合跳、手臂環繞	各1分鐘	提升心率
主訓練	深蹲、伏地挺身、登山者	各3組，每組45秒	間歇休息30秒
核心	捲腹、平板撐體	各3組30秒	可放在結尾
緩和	全身伸展	5分鐘	降低乳酸堆積

💡 提醒：每週至少 3～4 次運動，搭配飲食管理才能有效減脂。

二、AI熱量規劃與飲食控制

想靠 AI 減肥，飲食規劃是關鍵！

如何使用 ChatGPT 或熱量計算工具？

你可以向 ChatGPT 輸入以下資訊：

性別、年齡、身高、體重
每日活動量（久坐、輕度活動、勞動等）
目標（每月減重幾公斤）

AI 會幫你估算每日建議攝取熱量，並建議蛋白質、碳水、脂肪比例。

🔢 範例（30歲女性，68kg，要減重）：

每日建議熱量：1600～1800 kcal
蛋白質：100–120g（維持肌肉）
碳水：180–200g（不極端低碳）
脂肪：50–60g

三、用AI控管飲食：三餐菜單建議（適合外食族）

ChatGPT 可以根據你提供的條件產生實用的三餐搭配，幫你避免熱量過高或營養失衡。

🍽 外食減肥建議（每日參考熱量：1600 kcal）：

早餐

無糖豆漿 + 全麥三明治（蛋、蔬菜）
控制熱量約 400 kcal

午餐

雞胸便當（白飯半碗＋蔬菜多＋滷蛋）
或日式便當（魚＋味噌湯＋糙米飯）
控制熱量約 500~600 kcal

晚餐

火鍋湯底（清湯）＋大量蔬菜＋豆腐＋雞肉
或便利商店搭配餐（見下節）
控制熱量約 400~500 kcal

四、便利商店也能吃得健康！減肥食物選擇建議

便利商店雖方便，卻容易誤踩高熱量陷阱。善用 AI 建議，你可以搭配出符合減肥需求的「低熱量高營養」組合。

🛒 便利商店減脂餐搭配建議：

食物類型	推薦品項	理由
主食	糙米飯、五穀飯糰	複合碳水，升糖慢
蛋白質	水煮蛋、無糖豆漿、茶葉蛋、舒肥雞胸肉	控熱量又高蛋白
配菜	涼拌蔬菜、海帶芽、小黃瓜	提供纖維
湯品	海帶湯、味噌湯（少鹽）	增加飽足感
飲料	黑咖啡、無糖茶、水	避免含糖飲料

⚠️ 少選高糖、炸物、濃厚醬料食物，如炸雞便當、熱狗、含糖牛奶等。

五、AI減肥成功的三大祕訣

✅ 1. 持續追蹤進度

每天或每週向 ChatGPT 回報：

今日有無運動、攝取什麼食物
體重變化與身體感受
AI 可協助分析卡關原因與給出調整建議。

✅ 2. 彈性調整而非極端控制

透過 AI 分析「吃得太少 or 動得太少」，調整熱量攝取與運動方式，避免失控暴食或新陳代謝下降。

✅ 3. 加入伸展與恢復訓練

別忽略恢復！ChatGPT 也能幫你安排 伸展與瑜珈計畫，減少疲勞、增加訓練持續率。

結語：AI 是你的減肥導師，不是魔法師！

AI 不是神奇的減肥藥，但它能幫你建立一個清楚、合理、可以執行的健康計劃，讓你在忙碌生活中仍能穩定邁向理想體態。

✅ 減肥不等於痛苦節食
✅ 運動不等於進健身房
✅ 飲食控制可以從便利商店開始！

現在就用 ChatGPT 試試看，建立你的第一份 AI 減肥訓練與飲食計畫吧！

The hacker news發佈了一篇Google開源 Magika：人工智慧驅動的檔案辨識工具

Google 最近宣布開源 Magika，一個使用人工智慧 (AI) 來識別檔案類型的工具，幫助防禦者準確地偵測二進位和文字檔案類型。Google 表示，Magika 超越了傳統的檔案識別方法，提供了整體 30% 的準確度提升，並且在傳統上難以識別，但可能有問題的內容，如 VBA、JavaScript 和 Powershell，提供了高達 95% 的精確度。

Magika 使用了一個「客製化的、高度最佳化的深度學習模型」，能夠在毫秒內精確地識別檔案類型。Magika 使用了開放神經網路交換 (ONNX) 來實現推論功能。Google 表示，它在內部使用 Magika 來幫助提升使用者的安全性，將 Gmail、Drive 和安全瀏覽的檔案路由到適當的安全和內容政策掃描器。

在 2023 年 11 月，這家科技巨頭發佈了 RETVec（簡稱為 Resilient and Efficient Text Vectorizer），一個多語言的文字處理模型，用來偵測 Gmail 中可能有害的內容，如垃圾郵件和惡意電子郵件。

在人工智慧技術快速發展和被俄羅斯、中國、伊朗和北韓等與國家相關的行為者濫用以加強他們的駭客行為的風險的辯論中，Google 表示，使用 AI 可以強化數位安全，並且「打破防禦者的困境，並使防禦者在網路空間中佔據決定性的優勢」。它還強調了 AI 使用和採用的平衡監管方法的必要性，以避免出現一種未來，即攻擊者可以創新，但防禦者因為 AI 治理的選擇而受到限制。

「AI 讓安全專業人員和防禦者可以在威脅偵測、惡意軟體分析、漏洞偵測、漏洞修復和事故回應等方面擴大他們的工作範圍，」這家科技巨頭的 Phil Venables 和 Royal Hansen 指出。「AI 提供了最佳的機會，可以扭轉防禦者的困境，並使防禦者在攻擊者面前佔據決定性的優勢。」

話雖如此，也有人對生成 AI 模型使用網路抓取的資料進行訓練的方式提出了擔憂，這些資料可能也包含個人資料。「如果您不知道您的模型將用於什麼目的，您如何確保其下游使用將尊重資料保護和人們的權利和自由？，」英國資訊專員辦公室 (ICO) 上個月指出。更重要的是，新的研究顯示，大型語言模型可以作為「臥底代理人」，它們可能看起來無害，但是當滿足特定條件或提供特殊指示時，可以被編程為從事欺騙或惡意行為。AI 新創公司 Anthropic 的研究人員在研究中表示，「這種後門行為可以持續存在，以至於它不會被標準的安全訓練技術移除，包括監督式微調、強化學習和對抗性訓練（引發不安全的行為，然後訓練以移除它）。」

詳情請看：

Google Open Sources Magika: AI-Powered File Identification Tool

The hacker news發佈了一篇企業如何保護其通訊管道免受駭客攻擊

SaaS 應用程式是軟體界的寵兒。它們讓您可以從任何地方工作，促進協作，並提供一種比完全擁有軟體更經濟實惠的選擇。但同時，SaaS 應用程式的一些特點 - 從任何地方訪問和協作 - 也可能被惡意攻擊者利用。

最近，Adaptive Shield 委託 Forrester Consulting 進行了一項總體經濟影響™ (TEI) 研究。該研究展示了一家年收入 100 億美元的多媒體公司使用 SaaS 安全姿態管理 (SSPM) 平台所實現的顯著投資回報率。投資回報率的數量是很重要的，達到了 201%，但質量上的安全回報率改善也是很大的。

在本文中，我們將探討這項研究的發現，看看 Adaptive Shield 的 SSPM 平台如何影響這家全球性的企業。了解一家 100 億美元的媒體公司如何通過 SSPM 大幅提高其安全姿態

組織面臨的 SaaS 挑戰

在與 Forrester Consulting 的訪談中，被研究的組織指出了他們在 2022 年之前在 SaaS 堆棧中面臨的幾個關鍵挑戰。該組織承認，他們缺乏管理應用程式的知識和技能。他們不了解許多獨特的配置或它們對安全或合規性的影響，這讓他們對風險或需要進行的緩解措施一無所知。

該組織經歷了 SaaS 採用的增長，涵蓋了 IT、人力資源、銷售、行銷和其他部門。他們意識到敏感資產和有價值的資料正在轉移到 SaaS 應用程式中，並以一種安全團隊無法監督其所有來源和去向的方式分散開來。此外，他們需要促進應用程式擁有者和安全團隊之間的協作。應用程式擁有者控制應用程式，而安全團隊負責保護它們。

他們還要處理由併購 (M&A) 活動引起的複雜性增加。每一次併購都增加了他們需要管理的應用程式的數量，其中許多是地理分佈的租戶，無法輕易地與現有的應用程式租戶合併。該組織開始尋找一種解決方案，可以緩解他們在規模上面臨的 SaaS 錯誤配置問題。他們需要一個平台，可以與多個業務應用程式集成，緩解應用程式擁有者和安全團隊之間的溝通問題，並幫助他們在 SaaS 堆棧中保持法規合規性。他們對 Adaptive Shield 的平台印象深刻，它不僅展示了支援的應用程式的最廣泛的覆蓋範圍，而且在概念證明階段就發現了配置問題。

SSPM 平台的好處

該組織選擇了 Adaptive Shield 的 SSPM 平台，並在 2023 年開始部署。他們發現，這個平台為他們帶來了以下好處：

提高了 SaaS 安全姿態。該平台可以自動發現和評估 SaaS 應用程式的配置，並提供清晰的修復指導。這讓組織能夠及時發現和修復安全漏洞，減少了資料外洩和入侵的風險。該組織表示，他們的 SaaS 安全姿態從 2022 年的 60% 提高到了 2024 年的 90%。
節省了時間和資源。該平台可以減少安全團隊和應用程式擁有者在管理 SaaS 應用程式方面的手動工作。它還可以提供一個統一的儀表板，展示所有 SaaS 應用程式的安全狀態，並提供優先級和責任分配。這讓組織能夠更有效地分配和利用他們的人力和財務資源。該組織估計，他們每年可以節省 1,200 小時的工作時間，並減少了 50% 的外部顧問費用。
改善了合規性和信譽。該平台可以幫助組織遵守各種法規和標準，如 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等。它還可以提供詳細的報告和證據，以證明組織的 SaaS 安全水平。這讓組織能夠增強他們的客戶和合作夥伴的信任，並避免了罰款和訴訟的風險。該組織表示，他們的客戶滿意度從 2022 年的 80% 提高到了 2024 年的 95%。

SaaS 應用程式是當今企業的必需品，但也帶來了安全和合規性的挑戰。Adaptive Shield 的 SSPM 平台可以幫助組織解決這些挑戰，並提高他們的 SaaS 安全姿態。該平台的投資回報率高達 201%，並為組織帶來了時間、資源、合規性和信譽方面的好處。

詳情請看：

How Businesses Can Safeguard Their Communication Channels Against Hackers

使用 ChatGPT 打造專屬健身訓練菜單：根據年齡、性別、職業與生活型態量身設計！

為什麼需要「個人化」的健身訓練菜單？

不是每個人都適合高強度間歇訓練（HIIT）、重量訓練或長時間跑步。不同的年齡、性別、職業、生活型態甚至訓練場所條件，都會影響你最適合的訓練方式。

這時候，ChatGPT 就能成為你的智慧健身教練，幫助你根據「自己的真實條件」，建立一份安全、有效、可執行的個人化訓練菜單！

ChatGPT 如何打造專屬你的 AI 健身訓練菜單？

ChatGPT 可以根據你輸入的個人資訊與訓練目標，自動分析出合適的訓練模式、頻率、動作建議與進度安排。關鍵在於：你提供的資訊越具體，訓練計畫就越精準！

一、建立健身菜單前，需要提供哪些關鍵資訊？

為了讓 ChatGPT 幫你量身打造最佳健身訓練內容，建議提供以下七大資訊：

1. 年齡與性別

不同年齡族群的代謝率、恢復能力與運動風險差異很大。例如：

20–30歲：可承受較高強度與負重
40歲以上：須強調關節保護與核心穩定
女性：可考量週期性訓練與下半身強化為主

2. 身體基本狀態

提供：

身高、體重
體脂估算（如已知）
是否有運動傷害、疾病史（如膝蓋舊傷、腰椎不穩）

3. 職業與作息型態

ChatGPT 可根據你的日常活動設計出適合的運動時間與頻率：

久坐辦公族：加強肩頸舒緩與核心穩定
體力勞動者：強調伸展與恢復動作
家庭主婦/家長：短時高效訓練更實用

4. 家庭與生活壓力

育兒、工作壓力大時，建議以可持續、低門檻訓練為主，例如週 3 次、每次 20 分鐘的徒手訓練，搭配伸展。

5. 訓練場所條件

說明你能在哪裡運動，ChatGPT 就能設計出合適空間內可做的訓練：

家中：徒手、瑜珈墊、椅子輔助訓練
公園：體能訓練站、慢跑
健身房：槓鈴、啞鈴、有氧器材皆可搭配

6. 擁有的訓練器材

可列出：

無器材
啞鈴、彈力帶、壺鈴、泡沫軸等
簡易家用健身器（例如划船機、健身環）

7. 目前的運動習慣與目標

讓 ChatGPT 知道你目前的運動頻率（如每週 2 次，每次 20 分鐘）與主要目標：

減脂、增肌、改善體態
增強心肺功能
改善肩頸不適

二、如何向 ChatGPT 詢問健身訓練菜單？

你可以這樣向 ChatGPT 提問：

🎯「我是一位 38 歲的女性，平日久坐辦公，每週只有時間在家運動 3 天，每次 30 分鐘，目標是減脂與改善駝背。我有瑜伽墊與彈力帶，可以幫我設計一套為期 4 週的居家訓練菜單嗎？」

ChatGPT 就會根據你的條件，生成一份含：

每週訓練安排（部位／目標）
每次訓練內容（動作名稱＋組數）
適合的動作強度（建議休息秒數、難易度）
搭配的暖身與收操建議

三、補充功能：讓 ChatGPT 成為你的訓練日誌與調整顧問

ChatGPT 不只是設計菜單，它也可以：

幫你記錄每天訓練完成情況
根據「疲勞感」「肌肉酸痛」程度調整下一次訓練
分析「體重停滯」或「動作卡關」原因，提出修改建議
協助制定「伸展放鬆計畫」或「有氧 vs 無氧訓練比例調整」

四、ChatGPT健身訓練菜單的優點與注意事項

✅ 優點：

免費且可隨時使用
根據回饋自動優化內容
可搭配其他 AI 工具使用（如 Apple Watch、健身App 數據）

⚠️ 注意事項：

執行動作前仍需確認姿勢正確性，可參考影片或鏡子練習
若身體有舊傷，請先諮詢物理治療師或醫師意見
建議每 4 週重新請 ChatGPT 根據訓練狀況更新訓練菜單

五、結語：用 ChatGPT，打造真正適合你的訓練人生

不論你是新手、忙碌上班族、家庭照顧者，還是重返運動的中高齡朋友，透過 ChatGPT，只要清楚提供個人條件與目標，就能得到一份完全客製化、可執行的 AI 健身訓練菜單。

重點不是「練得多激烈」，而是「能否長期持續」，而 ChatGPT 能夠協助你找出最貼近生活、又能有效達成目標的路徑。

Cybersecurity insiders發佈了一篇光速修復的綜合風險優先排序

在今天這個快速變化的數位世界，保護您的資訊科技資產是非常重要的。想像一下，如果您有一個超級英雄，可以在眨眼之間發現和修復您的資訊科技基礎設施的問題。隨著網路威脅的複雜性和精密度不斷增加，組織必須採取積極的措施來保護他們的數位資產。這個安全策略的一個關鍵方面就是實施一個網路安全風險整合優先化系統，以實現快速修復。

為什麼快速修復很重要

讓我們來談談為什麼快速修復是至關重要的。網路威脅可能是隱秘的，可能隨時發動攻擊。如果您反應太慢，可能會導致災難。傳統的處理這些問題的方法可能是緩慢的，可能會失準。

傳統修復方法的問題

傳統的處理漏洞的方法就像是在需要衝刺的時候慢慢散步。這些方法通常涉及不時地尋找問題，讓您的數位防禦在檢查之間暴露。而且，數據和漏洞太多，很難弄清楚需要修復什麼。

了解快速修復漏洞的需求

在深入研究網路安全風險整合優先化的細節之前，有必要了解快速修復的意義。在數位領域，速度是關鍵。威脅可能在幾秒鐘內形成，延遲的反應時間可能導致嚴重的後果。快速或快速修復是指快速和敏捷地識別、評估和減輕網路安全風險的過程。傳統的風險管理方法通常涉及耗時的人工評估，讓組織處於脆弱的狀態。快速修復，則需要一種動態和整合的方法，適應不斷變化的威脅環境。

網路安全風險整合優先化的關鍵組成部分

持續監測：不是依賴於定期的評估，網路安全風險整合優先化涉及優先處理和減輕最重要的問題。這種實時數據收集幫助您識別和回應潛在的風險，隨著它們的出現。
數據整合：來自各種來源的數據的整合，如漏洞掃描器和威脅情報源，提供了對風險環境的全面理解。這種整合的數據是準確的風險優先化的基礎。
資產為本的優先化：網路安全風險整合優先化的一個關鍵方面是採用資產為本的優先化方法。並非組織內的所有資產都是平等的，有些資產比其他資產更重要。通過識別和優先考慮資產的重要性，網路安全團隊可以將他們的努力集中在更重要的資產上。
資源優化：網路安全風險整合優先化使組織能夠有效地分配資源，通過專注於最關鍵的漏洞。這種針對性的方法提高了整體的網路安全狀況，同時減少了運營開銷。

網路安全風險整合優先化和快速修復是一種先進的安全策略，可以幫助組織應對不斷變化的網路威脅。通過實施這種方法，組織可以提高他們的數位資產的安全性和可靠性，同時提高效率和效果。

詳情請看：

Integrated Risk Prioritization for Lightspeed Remediation

老宅的木門，刻著歲月的細語，花紋玻璃映出模糊的過往。老鎖早已鏽的看不出原本的顏色，老門把則被無數次的開關磨的坑坑疤疤。指尖輕觸那道門，是時間留下的痕跡，也是生活的日常。每一扇門，都通往記憶深處的故事。

使用 AI 健身菜單訓練時，沒教練在旁怎麼辦？5 個方法確認動作正確、避免受傷！

自己一個人訓練時，如何確保動作正確？

AI 健身教練為許多忙碌現代人提供了便利：無需進健身房、不用請私人教練，就能取得個人化訓練菜單。但問題也來了——沒有人在旁邊看，怎麼知道自己的動作對不對？會不會練錯反而受傷？

如何在沒有真人教練的情況下，依靠 AI 工具、自我檢查、影片學習等方式，安全正確地完成每一組訓練動作！

一、AI健身菜單是否安全？要注意什麼？

目前許多 AI 健身系統都能根據你的目標、身體狀況與器材選擇設計菜單。但請注意：

✅ AI 菜單使用前的基本確認事項：

是否根據你的年齡、體重、活動程度設計？
是否有特別標註「初學者友善」或「無跳躍」選項？
有無搭配動作說明、影片連結或APP示範？

使用 AI 訓練前，一定要先逐一確認每個動作是自己可安全執行的，再進行完整訓練。

二、沒教練怎麼知道自己的動作正不正確？

這是許多自我訓練者的疑問。以下 6 個方法可以大大提升你訓練的安全性與正確度：

1. 使用鏡子做動作

在有全身鏡的地方練習，例如房間、健身房角落。觀察：

背部是否打直？
膝蓋有無超過腳尖？
身體是否左右偏斜？

鏡子是你最即時的「姿勢導師」。

2. 錄影自我回放

用手機將訓練過程錄下來，從側面或正面角度觀察動作是否與教學影片一致。可搭配慢速播放比對細節。

3. 參考專業教學影片

許多動作（如深蹲、棒式、弓箭步）網路上都有專業物理治療師或教練示範，請記得選擇：

由專業人士主講（PT、CPT）
清楚標示常見錯誤與修正方式
可搭配慢速播放學習技巧

4. 從簡單版本開始

每個動作都可以調整難度。你可以先從簡化版（Regression）動作開始，像是：

棒式 → 膝蓋著地棒式
深蹲 → 靠牆深蹲
伏地挺身 → 桌面斜撐版

AI 建議的動作若太困難，請先詢問「有無更適合初學者的版本」。

5. 觀察身體感覺與疼痛

正確的訓練應帶來肌肉酸但不會刺痛或關節不適。若在肩膀、膝蓋或下背產生明顯壓力，請立刻停下檢查姿勢或換動作。

三、自主訓練中常見姿勢錯誤＆修正方式

動作	常見錯誤	修正建議
深蹲	膝蓋內夾、彎腰駝背	站寬與肩同寬、重心放腳跟、背挺直
伏地挺身	肩膀聳起、腰部塌陷	收腹、肩膀下沉、手肘45度角
棒式	屁股抬高或下塌	保持骨盆中立、腹部收緊
弓箭步	膝蓋歪斜、前膝超過腳尖	膝蓋與腳尖對齊、重心垂直

四、訓練安全提示：這些錯誤別犯！

❌ 過度仿效影片進階版本（初學者不適合高難度變化）
❌ 一開始做太多組或太快節奏
❌ 忽略熱身與收操（增加拉傷風險）
❌ 不休息或訓練天數過密

✅ 訓練前建議做5～10分鐘暖身，如原地抬腿、手臂環繞
✅ 訓練後搭配10分鐘靜態伸展，如貓牛式、腿後肌伸展等

結語：沒有健身教練也能安全訓練，AI + 自我檢查就是關鍵

AI 健身菜單帶來了個人化與便利性，但安全與姿勢的正確性仍需要你「主動學習與觀察」。只要搭配鏡子、自錄影片、AI 偵測工具與專業影片，你就能有效掌握訓練品質，在安全的前提下打造健康體態！

微軟發佈了一篇Windows Server 高階稽核策略

Windows Server 是一個強大的伺服器作業系統，它提供了許多功能和服務來支援企業的 IT 需求。其中一個重要的功能是安全審核，它可以幫助管理員監控和檢查系統的安全相關活動。安全審核可以記錄和檢視發生在 Windows Server 和 Active Directory 環境中的數百種事件，這些事件可以提供有價值的資訊來協助管理員排除故障和調查安全問題。

審核原則是通過群組原則來配置的。您可以配置本機原則，但在大多數 Windows Server Active Directory 環境中，審核是通過在網域、網站或組織單位層級套用原則來配置的。Windows Server 提供了兩種類型的審核原則：基本審核原則和進階審核原則。

基本審核原則設定位於安全設定\本機原則\審核原則，而進階審核原則設定位於安全設定\進階審核原則配置\系統審核原則。這兩種審核原則看起來似乎有重疊，但它們的記錄和套用方式是不同的。基本審核原則有九個設定，而進階審核原則有 58 個不同的設定。進階審核原則可以讓管理員比基本審核原則更精細地選擇要審核的事件數量和類型。進階審核原則可以讓您更具體地審核您感興趣的項目，而不是審核過多或過少的資訊。

為了幫助您了解這些不同的審核原則，我們建議您觀看一系列的短片，每個短片約 5-10 分鐘，它們會介紹每個進階審核原則類別，說明不同的原則和它們可能產生的有趣的事件記錄項目。這些短片如下：

詳情請看：

Windows Server Advanced Auditing Policies

Cybersecurity insiders發佈了一篇如何防禦撞庫攻擊

憑證填充攻擊是一種常見的網路攻擊手法，它利用從其他網站或資料外洩中竊取的使用者名稱和密碼，嘗試登入目標網站的使用者帳號。這種攻擊通常是由自動化的程式或機器人執行，目的是獲取使用者的個人資訊、金錢或其他資源。

憑證填充攻擊的威脅在於，許多使用者習慣在不同的網站上使用相同或類似的密碼，這使得攻擊者只要獲得一組憑證，就有可能登入多個網站的使用者帳號。根據一項研究，97%的安全主管表示，他們發現憑證竊取的情況有增加的趨勢。

那麼，我們該如何防禦憑證填充攻擊呢？以下是一些有效的策略：

實施多因素認證（MFA）：除了使用者名稱和密碼之外，要求使用者提供其他形式的認證，例如手機收到的一次性驗證碼或生物辨識掃描。這增加了一層安全防護，讓攻擊者更難獲得未經授權的存取權。
執行強密碼政策：鼓勵使用者創建複雜的密碼，包含字母、數字和特殊字元的組合。此外，考慮實施密碼到期政策，並防止重複使用舊密碼。
監測和分析使用者行為：利用行為分析工具監測使用者活動，並識別可疑的登入嘗試。通過分析正常行為的模式和偏差，你可以快速偵測和回應潛在的憑證填充攻擊。
限制登入嘗試次數：實施限制措施，限制單一IP位址在一定時間內的登入嘗試次數。這可以幫助阻止自動化的攻擊，讓攻擊者更難暴力破解登入憑證。
部署CAPTCHA或機器人偵測：在登入過程中加入CAPTCHA挑戰或機器人偵測機制，區分合法的使用者和自動化的機器人。這可以防止攻擊者使用自動化的程式碼進行憑證填充攻擊。
定期更新和修補系統：保持你的軟體、應用程式和網路伺服器與最新的安全修補和更新同步。過時的軟體中的漏洞可能會被攻擊者利用，以獲得使用者帳號的未經授權的存取權。
教育使用者關於網路釣魚：提高使用者對網路釣魚攻擊的危險性和如何識別可疑的電子郵件或網站的意識。鼓勵他們在線上點擊連結或提供個人資訊時要小心。
使用網路應用程式防火牆（WAF）：實施一個WAF來過濾和監測進入的網路流量，偵測和阻擋與憑證填充攻擊相關的惡意請求。WAF可以幫助減輕這種攻擊的影響，通過封鎖可疑的IP位址或活動模式。

通過採取這些主動的措施，並保持警覺，組織可以顯著降低成為憑證填充攻擊的受害者的風險，並保護他們的使用者的帳號和敏感資訊。

詳情請看：

How to defend against credential stuffing attacks

Kaspersky發佈了一篇KeyTrap：如何用單一資料包破壞 DNS 伺服器

DNS是網際網路上的一個重要服務，它負責將域名轉換為IP地址，讓我們可以訪問各種網站和資源。但是，DNS也有一些安全問題，例如DNS欺騙，就是攻擊者利用偽造的DNS回應，將用戶導向惡意的網站或伺服器。為了防止這種攻擊，DNSSEC（DNS安全擴展）被提出，它是一套對DNS協定進行加密簽名的機制，可以驗證DNS回應的真實性和完整性。

然而，最近一些德國的研究人員發現了一個DNSSEC的漏洞，它可以讓攻擊者通過一個惡意的封包，就能使DNS伺服器陷入無法工作的狀態。這種攻擊被稱為KeyTrap，它利用了DNSSEC簽名驗證的邏輯錯誤，造成DNS伺服器在處理惡意封包時，CPU使用率飆升，並持續很長時間。根據研究人員的測試，一個KeyTrap封包可以讓DNS伺服器停擺170秒到16小時，取決於伺服器使用的軟體。

KeyTrap攻擊不僅會影響DNS伺服器的正常運行，也會對使用該伺服器的客戶端造成網路中斷，無法訪問任何網站或資源。此外，KeyTrap攻擊還可能破壞一些基礎設施服務，例如垃圾郵件防護、數位證書管理（PKI）和安全跨域路由（RPKI）。研究人員稱KeyTrap為“有史以來最惡劣的DNS攻擊”。

令人驚訝的是，KeyTrap攻擊利用的DNSSEC漏洞並不是新發現的，而是存在了將近25年。這個漏洞源於1999年發布的DNSSEC規範的一個版本，即RFC-2035。這個版本的DNSSEC規範定義了一種簽名算法，稱為RSAMD5，它使用RSA公鑰加密和MD5雜湊函數。然而，這種算法存在一個缺陷，就是它允許簽名者在簽名中添加任意長度的填充數據，而不影響簽名的有效性。這就給了攻擊者一個機會，他們可以在簽名中插入大量的填充數據，使得DNS伺服器在驗證簽名時，需要進行大量的數學運算，從而耗盡CPU資源。

雖然RSAMD5算法已經被廢棄，並被其他更安全的算法取代，但是DNSSEC規範仍然保留了對它的支援，以確保向後兼容。這意味著，即使DNS伺服器使用了其他的簽名算法，它們仍然可能受到KeyTrap攻擊的影響，只要它們接收到了一個使用RSAMD5算法的惡意封包。

為了防止KeyTrap攻擊，研究人員已經通知了所有的DNS伺服器軟體開發者和主要的公共DNS提供者。目前，已經有一些DNS伺服器軟體發布了更新和安全通告，以修復CVE-2023-50387這個漏洞，例如PowerDNS、NLnet Labs Unbound和Internet Systems Consortium BIND9。如果您是一個DNS伺服器的管理員，請盡快安裝這些更新。不過，請注意，DNSSEC邏輯問題是根本性的，並不容易解決。DNS伺服器軟體開發者提供的補丁只能在一定程度上緩解問題，而不能完全消除風險。研究人員甚至表示，他們可以設計出一個對抗補丁的KeyTrap變體，同樣可以造成100%的CPU使用率。

因此，對於DNS伺服器的安全，我們不能掉以輕心。我們需要持續關注DNSSEC的漏洞和攻擊，並採取適當的防護措施，以保護我們的網路連線和資料安全。

詳情請看：

KeyTrap: how to break a DNS server with a single packet

汽車送來保養，服務人員的笑容像早晨的太陽，溫暖又安心。坐在等候區，冰飲和清水整齊擺好，時間在柔和的光線中慢慢流動。生活與工作的交界，有時就在這樣的小片刻裡變得愉悅而從容。日常瑣事雖多，但這份細緻的對待，讓人重新感受到時間的質地。

The hacker news發佈了一篇如何實現最佳的基於風險的警報（再見 SIEM）

網路偵測與回應（NDR）是一種新興的資安技術，它可以有效地偵測和回應各種網路威脅，從惡意軟體到進階持續性威脅（APT）。與傳統的安全資訊與事件管理（SIEM）相比，NDR 有許多優勢，例如：

NDR 不需要預先定義規則或簽章，而是利用機器學習和行為分析來識別異常和可疑的活動。
NDR 不僅可以監測網路流量，還可以分析網路內容，例如加密的通訊協定和應用層的資料，從而提供更深入的洞察力。
NDR 可以根據風險程度對警報進行分級和優先排序，減少假陽性和噪音，並幫助安全團隊快速定位和解決問題。
NDR 可以與其他資安工具（例如端點偵測與回應（EDR）和雲端安全平台）集成，提供全面的可見性和自動化的回應。

NDR 的發展趨勢

NDR 的市場規模預計將從 2020 年的 10 億美元增長到 2025 年的 28 億美元，年複合成長率為 22.6%。這反映了 NDR 的需求和潛力，以及企業對資安的重視。隨著網路環境的複雜化和威脅的多樣化，NDR 將成為資安架構的核心組成部分，幫助企業提高網路安全水平和抵禦攻擊。

NDR 的最佳實踐

要實現最佳的風險為基礎的警報，企業需要選擇一個適合自己需求和環境的 NDR 解決方案。以下是一些選擇和使用 NDR 的最佳實踐：

評估 NDR 的功能和性能，例如網路覆蓋範圍、資料收集和分析能力、警報分級和優先排序機制、回應和整合選項等。
測試 NDR 的準確性和效率，例如偵測率、假陽性率、警報處理時間、回應時間等。
配置 NDR 的參數和設定，例如網路基準線、風險閾值、警報通知和回應策略等。
監測和調整 NDR 的運作，例如檢查和驗證警報、分析和報告網路狀況和威脅趨勢、更新和優化 NDR 的模型和規則等。

NDR 是一種創新的資安技術，它可以幫助企業偵測和回應網路威脅，提高網路安全水平。NDR 的優勢在於它可以根據風險程度對警報進行分級和優先排序，減少假陽性和噪音，並提供自動化的回應。要實現最佳的風險為基礎的警報，企業需要選擇一個適合自己需求和環境的 NDR 解決方案，並遵循一些最佳實踐，以確保 NDR 的功能和性能。

¹: Network Detection and Response Market by Component, Solution Type, Deployment Mode, Organization Size, Vertical And Region - Global Forecast to 2025

詳情請看：

How to Achieve the Best Risk-Based Alerting (Bye-Bye SIEM)

浴室牆上那幾片畫著魚的磁磚，陪我從童年洗到長大。老宅的水聲、蒸氣與斑駁痕跡，交織成日常的節奏。每一次洗滌，不只是清潔身體，也像是在沖刷煩躁與疲憊的心靈。年齡漸長，生活越忙，但這熟悉的空間，始終靜靜守著一份單純的安慰。

減肥卡關怎麼辦？用 AI 分析停滯原因與調整方法，突破平台期不再煩惱！

減肥到一半突然瘦不下來？你不是一個人！

減肥初期成果明顯，幾公斤一週就掉下來，但過了幾週，體重開始停滯，數字不動甚至反彈，這就是俗稱的「平台期」。

別急著懷疑自己，也不用馬上採取極端手段。其實，這時候正是該利用 AI 健身教練或智能分析工具，來幫助你找出減脂停滯的真正原因。

一、減肥卡關的5大常見原因

1. 熱量攝取不再有赤字

你的身體體重下降後，基礎代謝率降低，如果還吃和以前一樣多，就會進入熱量平衡 → 減重停滯。

2. 運動強度或方式太單一

一直做相同的運動（如每天慢跑 30 分鐘），身體會適應，熱量消耗效率下降。

3. 肌肉流失，代謝變慢

如果飲食蛋白質攝取不足，或缺乏阻力訓練，會流失肌肉 → 減脂變困難。

4. 睡眠不足與壓力過大

睡不好或壓力太大，壓力荷爾蒙（皮質醇）上升，會導致脂肪囤積、食慾變大。

5. 體內水分波動

月經週期、鹽分攝取或運動恢復期會導致水腫或暫時性體重上升，但不代表脂肪變多。

二、用 AI 工具幫你找出減肥卡關的原因

AI 健身教練或減重 App（如 ChatGPT、MyFitnessPal、Fitbit AI 等）可根據你的日常數據，精準分析出停滯點：

📊 建議輸入給 AI 的資訊：

最近兩週的體重變化紀錄
飲食日誌（熱量、蛋白質、醣類、脂肪）
每週運動頻率與內容
睡眠時數與壓力等生活習慣
排便、月經週期等生理狀況（如適用）

AI 就能依據這些資訊提出分析：

你是否熱量攝取過高？
是否需要更換運動方式？
是否肌肉量下降？
是否為水腫型停滯？

三、AI給出的突破平台期調整方法

根據分析結果，AI 會推薦幾種調整策略：

✅ 飲食方面的調整建議：

微幅下調每日熱量（減少約 200–300 卡）
提高蛋白質比例（每公斤體重 1.6–2.2 克）
進行間歇性斷食或週期性碳水調整

✅ 運動方面的調整建議：

將有氧改為間歇性高強度訓練（HIIT）
加入阻力訓練或徒手肌力訓練，增肌促代謝
改變訓練頻率或方式（例如改為早上運動）

✅ 生活習慣的優化建議：

每晚睡滿7–8小時，減少壓力
每週至少 1–2 天低強度活動＋伸展恢復
若屬生理性水腫，建議攝取含鉀蔬果＋減少加工鹽分

四、結語：減肥不是直線下降，而是智慧微調的過程

體重停滯是正常現象，不代表你做錯了什麼，而是身體正在適應與重新平衡。

透過 AI 工具與數據追蹤，你可以更客觀地了解自己減肥的真正瓶頸在哪裡，調整策略而不是放棄努力，才是突破平台期的關鍵。

Help net security發佈了一篇去中心化身分認同如何塑造資料保護的未來

數據保護是當今網絡安全的重要議題，隨著個人資訊在線上的流動和使用越來越多，如何確保數據的安全和隱私，讓用戶能夠控制自己的身份資訊，成為了一個迫切的挑戰。在這方面，分散式身份（DCI）提出了一種新的身份管理模式，它能夠讓用戶擁有自己的數字憑證，並且可以選擇性地向服務提供者提供必要的身份資訊，從而減少數據洩露和詐騙的風險，增加數據的隱私和安全。本文將介紹分散式身份的概念、優勢、挑戰和標準，並探討它對數據保護的影響和意義。

什麼是分散式身份？

分散式身份是一種身份管理的方法，它讓用戶能夠控制自己的身份資訊，而不是將其存儲在中心化的服務商或平台上。分散式身份的核心是數字憑證，它是一種由發行者（issuer）創建的可驗證的數字文件，包含了用戶的一些身份屬性，例如出生日期、地址、學歷、信用分數等。用戶可以將這些數字憑證存儲在自己的數字錢包（wallet）中，並且可以根據需要向驗證者（verifier）提供部分或全部的身份屬性，以獲得相應的服務或權利。例如，用戶可以只提供駕照上的出生日期，而不需要提供其他不相關的資訊，來證明自己的年齡。這樣，用戶就可以減少向不同的服務商提供過多的個人資訊，從而降低數據洩露和被盜用的可能性。

分散式身份的運作涉及三個角色：發行者、持有者（holder）和驗證者。發行者是指能夠創建數字憑證的機構，例如大學、信用局、藥房等。持有者是指擁有數字憑證的用戶，他們可以自由地管理和使用自己的身份資訊。驗證者是指需要驗證用戶身份的服務提供者，例如銀行、政府、網站等。這三個角色之間的交互是基於開放的協議和標準，並且通常使用區塊鏈技術來確保數字憑證的真實性和不可篡改性。

分散式身份有什麼優勢？

分散式身份的主要優勢是提高了用戶的數據控制權和隱私權。用戶不再需要將自己的身份資訊交給第三方服務商，而是可以自主地決定何時、如何、向誰提供自己的數據。這樣，用戶就可以避免不必要的數據收集和共享，減少數據洩露和詐騙的風險，並且可以更好地保護自己的隱私和安全。同時，用戶也可以享受更便捷和更可靠的身份驗證體驗，不需要記住多個用戶名和密碼，也不需要重複地填寫相同的表單，只需要使用自己的數字錢包來提供相關的數字憑證即可。

分散式身份的另一個優勢是提高了數據的質量和準確性。由於數字憑證是由可信的發行者創建的，並且可以通過區塊鏈技術來驗證其真實性和完整性，因此，它們可以提供更高的數據可信度和可驗證性，減少數據的冗餘和錯誤。這對於驗證者來說，也是一個好處，因為他們可以更有效地驗證用戶的身份，減少驗證的成本和時間，並且提高服務的質量和安全性。

分散式身份面臨什麼挑戰？

分散式身份雖然有很多優勢，但是也面臨一些挑戰和困難。其中一個挑戰是用戶的教育和培訓。分散式身份需要用戶改變自己的身份管理習慣，從被動的接受第三方服務商的數據收集和共享，轉變為主動的控制自己的數據和隱私。這需要用戶了解分散式身份的概念和原理，學習如何使用數字錢包和數字憑證，並且適應新的用戶體驗和交互模式。這可能需要一定的時間和精力，並且可能會遇到用戶的抵觸和不信任。

另一個挑戰是協議和標準的制定和推廣。分散式身份的運作需要發行者、持有者和驗證者之間有一致的協議和標準，以確保數字憑證的格式、內容、傳輸、驗證等方面的互操作性和兼容性。然而，目前，分散式身份的協議和標準還處於發展和完善的階段，並且還沒有形成廣泛的共識和支持。這需要各方的積極參與和協作，以促進分散式身份的規範化和普及化。

分散式身份對數據保護有什麼影響和意義？

分散式身份是一種符合數據保護原則和規範的身份管理模式，它能夠讓用戶享有數據的自主權和隱私權，並且提高數據的安全性和質量。分散式身份對於數據保護的影響和意義有以下幾個方面：
分散式身份支持數據最小化（data minimization）的原則，即只收集和處理與目的相關的最少數據。分散式身份讓用戶可以選擇性地提供自己的身份資訊，而不是一次性地提供所有的資訊，從而減少數據的過度收集和共享，並且保護用戶的隱私和安全。
分散式身份支持數據主體權利（data subject rights）的實現，即讓用戶能夠對自己的數據進行查看、修改、刪除、撤回同意等操作。分散式身份讓用戶可以自主地管理和使用自己的數字憑證，並且可以隨時撤回或更新自己的身份資訊，從而增加用戶的數據控制權和自主權。
分散式身份支持數據保護設計（data protection by design）的理念，即在設計和開發階段就考慮數據保護的要求和措施。分散式身份使用區塊鏈技術來保護數字憑證的真實性和不可篡改性，並且使用加密和零知識證明等技術來保護數據的傳輸和驗證的安全性，從而提高數據的保護水平和可信度。
總之，分散式身份是一種創新的身份管理模式，它能夠讓用戶擁有自己的數據和隱私，並且提高數據的安全性和質量。分散式身份對於數據保護的發展和推廣有著重要的影響和意義，它有望成為未來的數據保護的標準和趨勢。

How decentralized identity is shaping the future of data protection

老宅的衣櫥靜靜站在牆角，櫃門微掩，像是藏著一段段關於年齡與裝扮的記憶。曾經穿不上的衣服，如今早已合身，從童年到成長，每件衣物都是生活的印記。翻開那扇木門，彷彿就能看見昨日的自己，站在鏡前，學著大人打理模樣，在日常中慢慢長大。

想減肥？讓 AI 幫你打造專屬運動菜單與飲食建議！

為什麼現在減肥要交給 AI 幫忙？

隨著人工智慧技術的進步，許多健身愛好者開始利用 AI 健身教練來規劃自己的運動與飲食計畫。比起一味跟風「網紅飲食法」或「爆汗訓練」，AI 提供的是個人化、根據你體態與目標量身訂製的建議。

✅ 無論你是想瘦5公斤，還是從90公斤減到70公斤，AI 都可以根據你的身高、體重、年齡、活動量與飲食習慣，快速產出合適的減脂計畫。

一、如何請 AI 規劃減肥運動菜單？

要讓 AI 給出有效的運動建議，關鍵在於提供足夠的個人資訊。

📝 請提供以下資訊給 AI：

身高、體重、年齡與性別
每週可安排運動的天數與時間
健身目標（例如：減重5公斤）
健身地點（家中、健身房、戶外）
健康限制（如膝蓋疼痛、心肺耐力弱）

🏋️ AI 會怎麼幫你安排訓練？

一套典型的 AI 減脂運動菜單可能包含：

每週訓練 3～5 次
以徒手有氧＋核心訓練為主
加入高強度間歇訓練（HIIT）或 Tabata
循環訓練設計（例如每動作 30 秒，休息 15 秒，重複 3～4 組）
搭配輕度恢復日：如瑜伽、拉伸、步行等

📌 例子：AI生成的3日減脂訓練菜單（徒手）

訓練日	內容
第1天	全身有氧＋腿部核心訓練
第2天	上半身徒手阻力訓練＋核心
第3天	HIIT間歇訓練＋拉伸恢復

二、如何請 AI 給出正確的減肥飲食建議？

除了運動外，飲食才是減肥成敗的關鍵因素。AI可以根據你的基礎代謝率與日常活動量，計算出每日熱量赤字與 營養素比例。

🍽️ AI常見飲食建議內容包括：

每日總攝取熱量（TDEE 計算）
醣類、蛋白質、脂肪的建議比例（如 40/30/30）
餐次安排（一天三餐或五餐制）
高蛋白低醣建議食材清單
客製化的購物清單或一週食譜

✅ AI飲食建議的優點：

根據個人數據計算，不亂給極端低熱量
可以排除不喜歡的食材（例如：不吃牛、不吃蛋）
可針對低碳、原型食物、地中海飲食等偏好調整

三、AI減肥菜單有哪些實際成效？

許多使用者透過 AI 訓練系統在 4～12 週內達成減重目標：

🚶‍♂️ 步數追蹤結合AI建議：每天8000～10000步＋餐點控制，2週平均減重1.5公斤
🏠 居家AI徒手訓練：無器材也能燃燒脂肪，4週內腰圍減少3公分
🍳 AI飲食追蹤App整合：避免熱量估算錯誤，穩定達到每週減脂0.5～1公斤

四、注意事項：使用AI減肥計畫的5大提醒

不要極端節食或斷醣，建議熱量赤字控制在每日300～500卡
持續紀錄體重、圍度與身體反應，提供回饋給 AI 調整計畫
注意訓練恢復與睡眠品質，避免過度疲勞影響代謝
攝取足夠蛋白質與水分，避免肌肉流失與脫水
定期更新個人資料（體重變化、運動頻率等），讓 AI 重新計算熱量與訓練負荷

五、如何開始使用 AI 減肥教練？

你可以透過以下方式啟動你的 AI 減重旅程：

✅ 使用 ChatGPT 等 AI 平台提出上述需求
✅ 選擇支援減肥功能的 AI 健身 App（如 Freeletics、Fitbod、MyFitnessPal + ChatGPT 整合）
✅ 整合可穿戴裝置數據（Apple Watch、Fitbit）讓 AI 給出即時調整建議

結語：減肥不再靠意志力，AI是你的最佳健身夥伴！

減肥的成功不在於「撐住不吃」或「拼命苦練」，而是靠持續性、科學化與個人化。AI 就是你減脂路上的智慧教練，隨時根據你的狀態調整運動與飲食策略，大大提高效率與成功率。

現在就開始使用 AI 規劃你的健康人生，讓科技帶你走得更遠、瘦得更快！

Help net security發佈了一篇如何理解新的 SEC 網路風險揭露規則

美國證券交易委員會（SEC）在 2023 年 12 月 18 日實施了一系列新的網路安全風險管理、策略、治理和事件揭露規則，要求上市公司在發生重大網路安全事件時提高透明度，並在每年的 10-K 表格中揭露與網路安全相關的重要資訊。這些新規則對於那些對自己的網路安全保護、可見性和事件應變能力有所擔憂的企業來說，可能是一個嚴峻的挑戰。更重要的是，這些新規則不僅影響上市公司，也影響私有企業，尤其是那些與上市公司有供應鏈關係的企業，因此各種規模的企業都需要檢視並可能修正自己的網路安全實務。讓我們來深入了解 SEC 的新規則，它們的意涵，以及企業可以採取的措施，以便順利適應這個變化。

新規則的內容

根據 SEC 的新網路安全規則，上市公司必須在發現任何重大事件（定義為合理投資者可能會認為重要的事件）後的四個工作日內報告。此外，如果一系列之前未揭露的事件有一個共同的因素，指向一個重大的網路安全問題，例如來自同一個攻擊來源或機制的事件，上市公司也必須提交報告。上市公司現在必須在 SEC 的 8-K 表格中揭露事件。這是除了他們每年在 10-K 表格中報告與網路安全風險、管理、策略和治理實務相關的重要資訊之外的要求。雖然新的事件報告規則在 2023 年 12 月 18 日生效，但較小規模的報告公司有額外的 180 天的緩衝期，之後才必須開始揭露事件。

私有企業也必須了解這些規則

SEC 的目標是建立更高的透明度和一致性，以便於網路安全事件報告實務。這包括確保上市公司供應鏈中的私有企業也了解這些規則，並根據這些規則調整自己的網路安全實務。雖然上市公司將直接負責事件揭露，但 SEC 已經表明了它願意對供應鏈中的私有企業負責。在 2023 年一起涉及私人律師事務所 Covington & Burling 的網路攻擊的訴訟中，SEC 要求提供受影響客戶的名單，導致大部分的客戶在訴訟的解決中被點名。在另一個例子中，SEC 指控私有公司 Monolith Resources 違反了告密者保護規則。SEC 可以並且將會對來自公共和私有部門的違規者執行其網路安全規則，這意味著公共公司供應鏈中的私有企業必須準備好透明和及時的事件報告。

如何適應新的 SEC 網路安全規則

無論是公共還是私有企業的網路安全團隊，可能都需要從根本上改變他們的資料收集實務和能力，以便在四個工作日的時限內完成事件報告。為了做到這一點，企業需要具備以下幾個方面的能力：

有效地識別和評估網路安全事件的重要性，並確定是否需要向 SEC 報告。
快速地收集和分析與事件相關的資訊，包括事件的原因、影響、應對措施和預防策略。
準確地填寫和提交 SEC 的表格，並遵守其格式和內容的要求。
持續地監測和更新事件的狀態，並在有新的發展時及時通知 SEC 和其他相關方。

為了具備這些能力，企業需要投資於網路安全的人員、技術和流程，並建立一個有效的網路安全治理架構，以確保網路安全風險管理、策略和事件應變的一致性和責任。此外，企業也需要與其供應鏈夥伴建立良好的溝通和合作，以便在發生事件時能夠共享資訊和協調行動。

SEC 的新網路安全規則是對於企業網路安全實務的一個重大的挑戰，但也是一個改善和提升的機會。企業應該積極地適應這個變化，並利用這個機會來強化自己的網路安全防禦和應變能力，從而為自己和其利益相關者創造更安全和更可信的網路環境。

詳情請看：

How to make sense of the new SEC cyber risk disclosure rules

老窗輕輕扣著銅鉤，彷彿還留著年少讀書時的回音。斑駁木紋與磨損的玻璃，都是歲月靜靜走過的痕跡。那時午後陽光透過花紋玻璃灑在課本上，一頁頁翻過的日常，如今都藏進這棟老宅裡，悄悄成了回憶的一部分，溫柔卻深刻。

AI健身菜單怎麼安排時間與休息？訓練次數、組數與間隔全解析

為什麼了解運動時間與休息間隔很重要？

AI產生的健身菜單雖然能提供全面性的訓練計劃，但如果不了解每個動作應該休息多久、每週訓練幾次、每次花多少時間訓練，就容易出現過度疲勞、效果不明顯或恢復不足等問題。

✅ 合理的訓練安排可以幫助你：

更快看到增肌或減脂成果
減少運動傷害風險
避免過度訓練或停滯期
提升訓練效率與專注力

一、AI健身菜單中的「運動次數」建議怎麼看？

AI通常會根據你的目標（如增肌、減脂、體能強化）安排不同的每週訓練頻率。

🎯 一般建議如下：

目標類型	每週訓練次數	建議安排
減脂瘦身	3–6 次	以全身或高強度間歇訓練為主，加入適量有氧
增肌塑形	4–5 次	採上、下半身分化，注重組數與強度
維持健康	2–3 次	基礎訓練＋伸展，時間可控即可

二、每次訓練應該多久？AI教練的常見規劃

AI教練通常會考量使用者的生活型態與體能狀況，安排合適的單次訓練時長。

⏱ 建議訓練時間區間如下：

初學者或時間有限者：20～30分鐘，注重動作學習與全身激活
中階訓練者：30～45分鐘，可納入分區訓練＋核心強化
進階訓練者：45～60分鐘，包含暖身、訓練、伸展完整流程

💡 若採用HIIT或Tabata等高強度訓練，整體時間可以短但強度高，休息更為關鍵。

三、組與組之間的休息間隔時間怎麼抓？

🔁 組間休息（Set Rest）影響訓練效果，AI建議通常如下：

訓練目標	建議休息時間	注意事項
增肌訓練	30～90秒	適中休息，保留肌力與刺激代謝
燃脂/HIIT訓練	10～30秒	強調心肺刺激，控制強度在安全範圍
體能/耐力訓練	30～60秒	保持穩定節奏，避免心率驟降
力量最大化訓練	2～3分鐘	多見於器材訓練，徒手較少使用

📌 實用建議：

初學者可從 45–60 秒休息開始，再依狀態逐漸縮短。
若AI菜單未標明休息時間，可參考上述建議並搭配計時器輔助。

四、什麼情況下要調整運動次數或休息時間？

AI雖然會自動調整訓練計畫，但使用者本身要會觀察自己的反應。以下情況代表你可能需要重新評估運動頻率或組間休息：

🔄 應調整的狀況：

訓練後疲勞無法恢復
肌肉痠痛持續2天以上
訓練過程無力，動作品質下降
體能無明顯進步或停滯

此時可向AI教練提供具體紀錄（如每週訓練日誌、疲勞感受、睡眠狀況等），請其調整頻率或休息策略。

五、如何與AI教練溝通訓練間隔與時間偏好？

AI系統雖然智慧，但越具體的溝通，得到的建議越精準。你可以這樣與AI說明：

🗣️ 「我希望每次訓練控制在30分鐘內，訓練後不會太疲勞，但仍有效果，請安排每週4次以徒手為主的菜單，並給我建議的組間休息時間。」

這樣能讓AI系統調整動作數量、密度與安排，打造出真正符合你時間與體能的計畫。

結語：聰明訓練＝懂得掌握訓練時間與休息節奏

健身並不是越久越好，也不是越累越有效。**掌握好「次數、時間與休息間隔」的節奏，才能在AI訓練系統中達到最佳成果。**這也是「科學健身」與「瞎練」之間的最大分野。

你可以依據本文內容，開始調整目前的訓練策略，或主動向AI教練提供你需要的節奏與時間安排，讓每一次訓練都更接近你的理想體態與體能目標。

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