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【綜合管理處】網路工程師(台北) 國家資通安全研究院
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08/27 10:51

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07/24 16:58

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CompTIA Network+ 網路驗證課程提供網路基礎訓練,從基礎的 TCP/IP 架構、網路設備配置與連接埠規則、有線/無線網路技術與應用,到進階的網路故障排除技巧。掌握網路如何串接,有助於建構一個安全且穩定的網路環境,為資安防護打好基礎。
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06/05 15:34

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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

04/29 18:30

[案例]上市電源廠內控重大缺失 高階主管處分股票未入帳「損失破千萬」
2025-04-10 19:28 中央社/ 台北10日電
立德發言人陳永松表示,公司擴大清查2023年度處分未上市櫃有價證券作業時,發現高階經理人有未依公司正常控制程序,處分未上市櫃股票(https://udn.com/search/tagging/2/%E8%82%A1%E7%A5%A8)500萬至660萬股,且有未入帳及未收回款項等情事;估計可能損失為該未上市櫃股票帳列成本1075萬元至1419萬元。
立德已委任律師對後續事宜妥善處理,將依調查結果盡速依法律程序維護公司財產利益,保障股東權益。
另外,立德已委請會計師協助改善相關內稽、內控制度,並擬成立風險管理委員會、修訂公司內控制度及印信管理辦法,落實內控及內稽制度。
2025/04/10 17:27
〔記者方韋傑/台北報導〕電源供應器廠立德(3058)今日召開重大訊息說明記者會,揭露重大內控缺失,竟有高階經理人漏報公司處分股款,金額高達1億19萬8500元,且經擴大清查後,發現該名高階經理人2年前未依公司正常控制程序處分未上市櫃股票500萬至660萬股,帳列成本為1075萬1151元至1419萬1519元。
立德指出,簽證會計師查核公司去年度財報時,發現未上市櫃公司持股數量短少950萬股,經內部初步調查,是相關股數出售之後,1名高階經理人漏列股款交易,導致會計科目並未入帳,3月已全額匯入本公司帳戶,並無損失,同時,基於上開事實,已立即將該高階經理人調整為非主管職,並計兩大過處分。
立德表示,經內部擴大清查,發現該名高階經理人2023年未依公司正常控制程序,處分該未上市櫃股票500萬至660萬股,且未入帳也沒有收回款項,對此,公司已委任律師持續釐清相關事實,針對後續事宜將妥善進行處理,依調查結果盡速循法律程序維護公司的財產利益,以確保本公司的股東權益。
立德提到,會計師已對公司出具內部控制重大缺失函,為此,管理層已向審計委員會與董事會報告事件全貌,並納入內控聲明書揭露,現正全盤釐清查明,以追究相關疏失人員的法律責任,同時,公司在第一時間已委請會計師協助改善相關內稽內控制度,並已成立風險管理委員會修訂管理辦法。
立德強調,對於內控制度與財務程序,未來將持續予以精進,落實公司治理與財務透明原則,以保障全體股東及投資人權益,並將相關重大缺失事件視為契機,進一步強化內部監督與風險控管機制,防杜類似情事再次發生。
根據以上新聞的案例,以下是分析出的內控失靈項目:
1. 權責分工與監督機制失靈
- 許多上市櫃公司都會進行轉投資,但並非所有投資都屬於公司主要業務,故常由少數員工、高階經理人進行相關操作,但因高階經理人層級較高、其他經手員工能監督的力道較少,造成監督機制不足。
2. 交易流程與紀錄控管失靈
- 處分股票後,相關交易未依正常程序入帳,導致會計科目遺漏且未及時發現,應定期進行盤點,而非僅相信經手人提供的資料,顯示公司在重要交易的記錄、入帳與對帳流程缺乏有效控管及即時稽核。
3. 款項收付管理失靈
- 處分資產後,財務單位因不知資產已被處分,未能及時入帳,並催收相關款項,處分交易為2023年發生,未建立有效的追蹤與核對機制,遲至2025年由會計師盤點時才發覺異常。
4. 內部稽核與異常警示機制失靈
- 重大交易未即時被內部稽核或管理階層發現,需等到會計師查核年度財報時才揭露,反映日常稽核、例行審查與異常警示機制不足。
5. 子公司或關係企業內控管理失靈
- 會計師指出公司未督促子公司建立合理內控制度,顯示集團層級的內控管理與監督也存在缺口。
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104學習

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04/15 18:24

微軟推出 AI 除錯神器「Debug-gym」:會學習、會互動,開發者超有感!
近年 AI 在寫程式這塊越來越強,從 GitHub Copilot 到 ChatGPT 都能幫你補全程式碼、寫函數、跑出範例。但——寫出來不代表就能跑得動,**程式出錯才是真正考驗的開始。**
微軟最近丟出了一個開發者圈子超關注的新工具:**Debug-gym**。簡單說,這是一套「讓AI學會怎麼除錯」的訓練平台,而且跟過去被動回應式的AI工具不同,它是主動參與的!
Debug-gym 是什麼?
Debug-gym 不是一套傳統的「除錯工具」,而是一個給 AI 模型用的「除錯訓練場」。它會把程式執行錯誤的環境模擬出來,讓 AI 像人類一樣一步步找問題、做測試、嘗試修改,再看結果是不是改善了。
這就像你在 IDE 裡一邊下中斷點、一邊觀察變數變化,但這次主角是 AI 它自己在操作!
它能做什麼?可整合外部工具,自我優化除錯邏輯
Debug-gym 最大的亮點,就是它不只會「看懂錯誤訊息」,還會自己去呼叫外部工具(像是 Python 測試框架 `pytest`、Linter、或 IDE plugin),然後依據回傳的結果進行修正。
這代表:
- AI 除錯不是亂猜,而是**根據上下文與測試結果調整建議**
- 能根據開發環境不同,整合最合適的工具
- 每次錯誤處理都能成為「下一次更聰明的學習經驗」
目前支援 Python 程式語言,未來有望支援 JavaScript、C++ 等常見開發語言。
社群怎麼看這項技術?
Debug-gym 在 Reddit、Hacker News 引發不少討論,而台灣與華語圈的開發者社群也已經開始關注這項技術:
🔥 社群反應熱點
- 「終於不是只能 auto-complete,AI 開始會 debug!」
- 「這會不會是下一代 Copilot 的核心?自動除錯就太強了」
- 「可以跟 CI/CD 結合嗎?每次 commit 自動測、自動建議修正?」
🧠 實用情境討論
- 新手工程師在學習除錯流程時,可以邊看 AI 如何分析錯誤訊息邏輯。
- 團隊在 code review 前,可先讓 AI 先跑一輪除錯與測試建議。
- 未來整合 GitHub Action,針對 Pull Request 自動做初步除錯建議也不是夢!
目前已有不少部落客與工程師在 YouTube 和 Medium 開始試用 Debug-gym 並做教學影片,預期會成為接下來開發圈的熱門話題。
為什麼這麼重要?
程式碼生成工具已經普及,下一步是什麼?就是**讓AI能從錯誤中學習、主動修正。** Debug-gym 讓 AI 不再只是寫程式的輔助者,而是真正能「解決問題」的夥伴。
開發者不只節省除錯時間,也能透過觀察AI的邏輯提升自己判斷能力。對企業團隊來說,更能強化開發自動化、減少人力排查成本。
結語:AI 除錯的新時代,已經悄悄來臨
如果 Copilot 是你的程式小助手,那麼 Debug-gym 就是訓練 AI 成為「除錯高手」的健身房。現在還是早期階段,但很可能會成為未來開發流程中不可或缺的一環。
無論你是初學者還是資深工程師,都值得關注 Debug-gym 的發展,說不定下次你寫的程式出現 bug,最先發現錯誤的不是你,而是那位 AI 除錯搭檔。
📌 想掌握更多AI動態,歡迎關注本教室追蹤後續更新!
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