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明逸資訊安全專業認證專注於提升資訊技術領域中的資安知識與實務能力，涵蓋網路安全、系統防護、資料加密及風險管理等核心技術，幫助持證人掌握最新的資安趨勢與防禦策略，強化企業資訊安全防護體系，適合資訊安全工程師、系統管理員及相關從業人員提升專業競爭力。
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隨著資訊技術的普及，網路安全的議題發展也變得更重要。EC-Council的網路安全管理師認證課程 (ENSA) 將提供您在捍衛網路安全時所需的基本技能，藉由本課程學員將學習如何建構安全的網路環境，如制定網路安全政策、妥善的使用網路安全技術、防火牆、入侵偵測與防禦、加密等各式技術，透過理論與實務的相輔相成，提升企業網路的安全性。
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Security Automation Certification證照專注於培養資訊安全自動化技術能力，涵蓋安全工具整合、威脅偵測自動化及事件回應流程優化。持證者具備設計並部署自動化安全解決方案的能力，能有效提升組織防禦效率與反應速度，適用於資安分析師、工程師及管理人員，助力企業強化資訊安全防護，降低人為錯誤風險。
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GCIA（GIAC Certified Intrusion Analyst）證照專注於入侵偵測與事件分析，驗證持有人能有效識別網路安全威脅，分析攻擊行為並採取適當防禦措施。持有者具備深入理解網路流量、入侵偵測系統（IDS）運作原理及攻擊技術，能運用相關工具進行威脅監控與事件回應，提升企業資安防護能力。適合資安分析師及網路防護專業人員，強化實務操作技能與威脅辨識能力。
SANS Institute
資訊安全維護師
資訊安全維護師是一個負責設計和實施資訊安全策略和程序的專業人員。他們需要了解相關法律法規和標準，評估和管理企業的資訊風險，設計和實施安全策略和技術措施，以保護企業的資訊安全。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
NNCDS
NNCDS證照為網路安全領域的重要專業認證，專注於網路威脅分析、漏洞評估及防護技術，提升持證者在資訊安全管理與實務操作的能力，適合從事資安工程師、系統管理員等相關職務，具備此證照有助於強化企業網路安全防禦與應變能力。
Nortel Networks
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AI資安疫情蔓延全球，專家建議：7個面向建立企業資安防護網！
AI興起，正在快速改變資安攻防的遊戲規則，過去需要投入大量時間攻擊漏洞、測試的駭客工作因AI而降低門檻。企業和機關更應該主動積極的備戰，國家資通安全研究院的院長龔化中，建議企業或機關可從7個面向著手建立資安防護網、保護數位資產，千萬不要心存僥倖！
文／龔化中（國家資通安全研究院 院長）
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AI資安攻擊，已經進入新的階段在AI時代，不要心存僥倖，就是最基本的防禦一、 減少暴露在外的攻擊面：少一個入口，就少一個風險二、注意供應鏈安全：避免病從口入三、建立多層防護：不要期待系統永遠不會被攻破四、降低洩密傷害：保護最重要的數位資產五、做好營運維持：最重要的是確保組織活得下去六、冷靜應變：不要把時間花在找戰犯七、即時通報與聯防：一起阻止災害蔓延面對AI資安疫情，現在就是備戰的時候
最近常常看到一些AI相關的趣聞，有人想用AI協助健身房報名手續，結果發現名額已經額滿，AI竟然想辦法駭進系統幫忙插隊；也有實驗結果發現，最先進的AI為了完成任務，竟然暗中突破原本設定的限制，甚至嘗試入侵其他系統來「偷看答案」。
這些新聞看起來很有趣，就像科幻電影裡才會發生的情節。但當這些能力開始被駭客利用，情況就不再只是科幻，已經逐漸變成一場真實的資安風暴。
AI資安攻擊，已經進入新的階段
AI正在快速改變資安攻防的遊戲規則，在過去駭客需要投入大量時間進行資訊蒐集、漏洞研究、程式撰寫與攻擊測試；而現今AI正逐漸降低這些複雜工作的門檻，讓攻擊者可以更快、更大量地尋找目標與弱點。更值得注意的是，攻擊能力正在快速普及；惟防禦能力的成熟需要時間。
AI已經可以協助攻擊者尋找暴露在網路上的系統、分析漏洞、撰寫攻擊程式，甚至協助突破一些原本需要高度專業能力才能完成的工作。另一方面，AI資安防禦工具仍在快速發展中，其穩定性、準確性以及實際部署經驗等，都還需要時間持續累積。
這就像一場新的數位疫情：威脅已經開始擴散，但我們的「疫苗」與防禦體系還在持續研發與強化。
我們預期，未來一段時間AI所帶來的資安威脅仍會持續升高，直到漏洞管理、防禦工具、資安治理與整體應變機制逐步成熟，威脅才可能逐步趨於穩定。因此，面對AI資安疫情不是消極等待風暴來臨，機關與企業都應該提前部署備戰，做好準備。
延伸閱讀：有內鬼！商業機密被竊怎麼辦？5個QA帶你認識「營業秘密法」
在AI時代，不要心存僥倖，就是最基本的防禦
我們有以下幾項建議，提供給各級機關與企業參考：
一、 減少暴露在外的攻擊面：少一個入口，就少一個風險
AI搜尋網路上的弱點，成本低、速度快，而且可以大規模自動化。因此防守方的第一個原則就是盡量減少暴露在外、可能被攻擊的入口，魔鬼藏在細節裡，過去一些工程人員認為「應該沒有人會注意」的小細節，在AI時代可能很快就會被發現，例如：
研發、測試人員使用的遠端伺服器或開發中網站。
資訊營運人員使用的跳板機或系統服務帳號。
已經停止使用，卻沒有真正下線的舊系統與服務。
暫時開放、之後卻忘記關閉的網路服務或帳號。
工程人員可能以為自己留下的小小後門沒有「人」知道，但現在AI找得到。因此，各級主管應要求做好系統、設備、服務與帳號的完整盤點，該關閉的關閉、該更新的更新、該限制存取的限制存取。
延伸閱讀：別當職場資安網的漏洞，維護機密、當心智慧型手機上的惡意連結
二、注意供應鏈安全：避免病從口入
一個組織就算本身資安治理良好，就像一個注重健康、經常運動的人，還是可能因為「吃進去」的東西有問題而生病。
很多駭客其實不需要自己花大量時間研究目標。當一個熱門產品或軟體被發現重大漏洞，攻擊者可以利用自動化工具迅速找出哪些組織正在使用它，接著發動攻擊。
最近前沿AI公司與資安研究團隊大量運用AI挖掘開源軟體與資訊系統漏洞，漏洞發現與揭露的速度正在加快。這對整體資安環境是一件好事，但也代表攻擊者取得這些資訊的速度同樣很快。
因此，組織不能只知道「我們用了很多套系統」，而必須真正知道我們到底用了哪些系統？哪些版本？由誰管理？出了漏洞之後誰負責處理？
更重要的是，要建立明確的更新與修補策略。因為更新本身也可能造成風險。如果沒有經過測試與規劃，匆忙更新可能讓原本正常的服務中斷。
因此，除了正常的更新流程之外，也應預先準備緊急隔離與網路阻擋措施。當重大漏洞發生時，可以先限制有風險的設備或服務，爭取時間進行安全、完整的修補。面對快速變化的漏洞環境，最重要的不是每一次都搶第一個更新，而是要有能力快速判斷、快速隔離、快速修復。
延伸閱讀：每天上班收發上百封e-mail，這5大電郵詐騙手法，你不可不知
三、建立多層防護：不要期待系統永遠不會被攻破
進入AI資安攻擊時代，我們不能再期待「系統絕對不會被入侵」，更務實的做法是假設某一層防禦終究可能被突破，然後讓下一層防禦接住它。
防火牆、身分驗證、端點防護、網路監控、異常行為偵測、資料保護，以及最後的事件應變，都應該形成多層防線，這裡最重要的其實是「時間」。
如果駭客花了五分鐘突破第一層防禦，而我們可以在三分鐘內發現異常並啟動應變，就有機會在他進入核心系統之前把攻擊阻斷，資安防禦不一定要做到滴水不漏，但一定要讓攻擊者很難一路暢通。同時，重要的資安能力也不要形成單一依賴。即使最可靠的供應商，也可能發生服務中斷、漏洞或遭受攻擊。
關鍵的防禦能力應該保留替代方案與自主應變能力，避免一個單點故障就讓整個組織失去防禦能力。
延伸閱讀：密碼用生日、常用平台用同一組密碼？這些帳號被盜的資安大地雷，你也犯了嗎？
四、降低洩密傷害：保護最重要的數位資產
有一句成語「懷璧其罪」。你最重要的機密，往往就是駭客最想要的東西。
因此，第一步不是想辦法把所有資料保護到百分之百，而是先問自己：這些資料真的需要保存嗎？不必要的個資、信用卡資訊、機密文件與其他敏感資料，能不保存就不要保存。
如果確實需要保存，就必須做好分級、權限控管與加密，讓資料即使被取得，也不容易直接被使用。
AI時代還出現了一個新的風險：員工為了工作方便，可能直接把公司內部資料交給AI工具處理。
一份內部文件、一段程式碼、一份客戶資料，看起來只是一次簡單的AI查詢，卻可能成為新的資料外洩管道。因此，組織在導入AI的同時，也必須建立清楚的AI使用規範：什麼資料可以交給AI？什麼資料絕對不能交出去？這已經是每一個機關與企業都必須面對的新課題。
延伸閱讀：51%常用密碼在1分鐘內就能被AI破解，5個提高「密碼管理」的必知QA
五、做好營運維持：最重要的是確保組織活得下去
資安事件發生後，真正造成巨大損失的，不一定是資料被偷走，而可能是整個組織無法正常運作。
因此，除了防禦之外，更重要的是「韌性」，要有確實可行的營運維持計畫，並且真正演練過。資訊系統的資料備份與還原、電力與外部網路的備援、人員工作的替代設備，以及關鍵業務的替代流程，都應該預先規劃，而不能只是「有備份」，還要確定真的還原得回來。
對企業而言，也要思考資安事件發生後的營運資金與替代供應商。
就像狡兔三窟，重要的服務不能只有一個出口。當外部服務突然中斷時，組織才有能力撐過最困難的幾天甚至幾週。
資安的最終目標，不只是防止被攻擊，而是即使被攻擊，組織仍然能夠繼續運作。
延伸閱讀：專家建議：保護在家工作的視訊環境，務必注意7個要點避免資安威脅
六、冷靜應變：不要把時間花在找戰犯
資安事件發生時，不論事前做了多少準備，都不可能保證完全不受影響。
這時候最重要的，不是第一時間追究「到底是誰的錯」，而是先把災情控制住。按照既定的事件應變計畫執行，迅速隔離、確認影響範圍、保全證據、恢復服務，再進一步檢討原因。
也就是說，應該把「改善制度」和「懲罰個人」清楚區分。只有讓第一線人員敢於通報，組織才有可能真正學習，也才有機會避免下一次更大的事故。
延伸閱讀：如何戰勝全球資安聞之色變的勒索病毒，有效避免辦公室資料被其綁架呢？
七、即時通報與聯防：一起阻止災害蔓延
新冠疫情期間，及早發現、即時通報與跨單位合作，是控制疫情的重要關鍵。AI資安疫情也是一樣。
當一家企業發現新的攻擊手法，如果能夠儘速通報，就有機會讓其他企業提前做好防護，避免同樣的攻擊在整個產業快速擴散。
這也是為什麼資安不能只是「各自顧好自己的事情」。
在AI時代，一家組織發現的攻擊手法，可能在幾個小時之內成為另一家組織的災難。因此，更快速的通報、更有效的情資共享，以及政府、企業與資安社群之間的聯防，會變得比過去更加重要。
國家資通安全研究院是台灣的「數位消防隊」，我們會持續強化情資分析、威脅研判與應變協助，盡力守護國家與人民的數位資產安全。
如果政府機關或關鍵基礎設施業者遭遇疑似AI輔助的攻擊，可以透過數位發展部資通安全署或主管機關進行通報；民間企業與組織也可以透過TWCERT/CC（台灣電腦網路危機處理暨協調中心）通報，我們將盡力提供必要的協助。
台灣電腦網路危機處理暨協調中心
延伸閱讀：APP潛藏資安危機，5大常見可疑程式、別讓它出現在你的手機裡！
面對AI資安疫情，現在就是備戰的時候
AI資安威脅已經不是未來式，而是現在進行式。我們不需要恐慌，但必須提高警覺。沒有人能保證自己的系統永遠不會被攻擊，也沒有人能預測下一個AI工具會把攻擊能力提升到什麼程度。
真正重要的是，在攻擊能力快速進化的今天，我們能不能更快盤點自己的弱點、更快發現異常、更快隔離風險、更快恢復營運，也更願意把自己發現的威脅告訴其他人。這場數位疫情不可能只靠一家機構解決。政府、企業與整個資安社群都必須一起提高防禦韌性，才能把每一次攻擊的傷害控制在最小範圍。
AI資安疫情已經開始。現在，就是備戰的時候。
（原文標題：AI資安疫情全球蔓延， 機關與企業如何迎戰？）
本文獲 國家資通安全研究院 同意授權於《104職場力》刊載
精選 【英檢】全民英檢報名倒數！中級1/30開考、11/23截止，一日考聽說讀寫一次搞定
求職履歷、升遷、部分公職與企業甄選，常會要求或採認英檢成績。如果你打算在明年初拿到全民英檢（GEPT）成績，這個月就要完成報名：116 年 1 月的初級、中級場次，報名都在 11 月截止。
📅 11 月截止的三個場次（116 年 1 月考試）
1️⃣ 初級 聽讀：1/9（六）考試｜報名至 11/20｜報名費 630 元｜成績 1/21 公布
2️⃣ 中級 聽讀：1/30（六）考試｜報名至 11/23｜報名費 900 元｜成績 2/26 公布
3️⃣ 中級 一日考：1/30（六）考試｜報名至 11/23｜報名費 2,530 元｜成績 3/5 公布
報名期間從 10/20（中級）開始，考試通知 1/20 發送。以上日期皆為官網公告，實際以財團法人語言訓練測驗中心（LTTC）最新公告為準。
💡 什麼是「一日考」？
全民英檢傳統上分兩階段：先考聽讀，通過後再報考說寫。一日考則是把聽、說、讀、寫四項合併在同一天考完。
．適合誰：時間有限、想一次拿到完整四項成績的上班族；或履歷、甄選需要「聽說讀寫」完整成績的人
．費用：2,530 元，剛好等於中級聽讀 900 元＋說寫兩項 1,630 元
．取捨：一天考四項比較耗體力，成績也比只考聽讀晚一週公布（3/5 vs. 2/26）
🤔 該報初級、中級聽讀，還是中級一日考？
．職缺只寫「具英檢中級以上」，但沒指定四項：可先報中級聽讀，費用較低、成績較快
．需要完整聽說讀寫成績，或不想分兩次排時間：選中級一日考
．英文基礎還不穩：先從初級聽讀開始，1/9 就能考，1/21 出成績
．錯過 1 月場：中級下一次聽讀在 5/8（報名 2/1～3/12），說寫在 4/17、18（報名 1/29～3/5）
✅ 報名前 3 件事
1. 確認目標單位要的是哪一級、要不要四項都有成績
2. 準備好報名資料與照片，上 LTTC 全民英檢官網線上報名、繳費
3. 繳費後到官網確認報名成功，1/20 記得查考試通知
⚠️ 三個常見錯誤
❌ 以為還有時間：初級 11/20、中級 11/23 就截止，別拖到最後一天才報名
❌ 只看總分：全民英檢各分項都有通過門檻，不能只靠強項拉分
❌ 一日考不先練體力：四項連考，平時就要練習整份計時作答，口說和寫作也要一起練
✏️ 從現在到 1/30，約 12 週怎麼準備？
．第 1～4 週：做一份完整模擬題，找出最弱的一項
．第 5～8 週：聽讀每天固定練，寫作每週至少寫 2 篇並請人看
．第 9～11 週：口說錄音自評，整份計時模擬
．最後一週：調整作息、確認考場與證件
📚 104學習免費英檢課程，可以先看
．【免費課程】5分鐘看懂全民英檢：級數差異、使用時機與報考方式
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4d79891f-b2e3-457e-ab25-000a02de6e78
．【免費課程】全民英檢初級入門 第1堂｜初級考試地圖：考什麼、怎麼通過、如何準備
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/bab55772-8818-462d-adde-167fa9818c39
．【免費課程】全民英檢初級入門 第2堂｜聽力重點：聽懂問題，抓住關鍵資訊
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4dd6f9d7-81e1-4e3f-bf66-3bd8dcaa68db
．【免費課程】全民英檢初級入門 第4堂｜寫作重點：先寫完整句，再連成短段落
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/30c601be-46bf-4218-99a2-c7b2d9ea21ae
你準備報哪一級？會選兩階段考還是一日考？歡迎留言分享你的英檢計畫！
資料來源：
．財團法人語言訓練測驗中心 全民英檢官網 測驗日程：https://www.gept.org.tw/
※ 報名期間、費用與考試規定以 LTTC 官網最新公告為準。
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網管注意：你的主機正曝露在外？
《別等危機發生才防堵：定期弱掃如同企業 IT 的定期健檢》
隨著網路攻擊手法不斷翻新，若企業總是抱持著「等遇到問題再處理」的被動心態，往往在遭受攻擊時，就已經造成難以挽回的商譽受損與財務重創。要翻轉這種挨打的劣勢，企業的資安思維必須從被動防堵走向「主動式防禦」。
這就像是「與其等身體生病才看醫生，不如定期做健康檢查」。定期執行弱點掃描，正是找出企業IT架構中隱形破口關鍵。透過系統化的漏洞偵測，全面檢視作業系統、內部主機、網路設備與應用程式的健康狀態，讓潛在風險無所遁形。
《打破免費工具迷思：缺乏更新的漏洞庫反成 IT 負擔》
許多科技小白在規劃初期，會嘗試使用市面上的開源或免費弱掃工具，認為這樣能幫企業節省成本。但從專業顧問的角度來看，這類工具通常缺乏持續更新的漏洞資料庫，且容易產生大量的誤報。就如同使用過期的健檢設備，檢查結果不精準，反而大幅增加了 IT 人員事後人工比對與篩選的負擔，甚至可能漏掉關鍵漏洞。因此，規劃完整的弱掃機制，並定期針對企業的內外部資產執行檢測，才能在駭客發動勒索攻擊前，搶先一步完成漏洞修補。
《如何選擇弱點掃描服務廠商？》
通常對於許多用戶與企業最頭疼的不是沒有進行弱點掃描，而是弱點掃描工具與種類實在太多，不知道該從何下手。跑完報告，又會因為沒有專業的資安人員能解讀與修復。此時，不妨直接IT委外給專業的弱點掃描廠商。
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幣安被假面試攻破！TrendAI揭開發者生態系連鎖攻擊風險
2026-11-06 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
近日，加密貨幣交易所幣安（Binance）遇上「虛假面試」，後遭到駭客攻擊，導致鉅額加密資產損失。駭客入侵開發人員電腦，取得權限後執行惡意程式，繞過正常交易審批程序將資產從熱錢包轉出。
全球企業AI資安品牌趨勢科技旗下全球企業AI資安領導品牌TrendAI指出，開發者電腦一旦遭入侵，團隊信任的程式碼儲存庫恐成為散播惡意程式的管道，攻擊從單一裝置擴大形成生態系中的類蠕蟲傳播鏈。企業應透過威脅情報驅動風險優先排序，強化主動偵測與預防。
假招募真下毒：惡意程式碼攻破面試防線
TrendAI指出，多年來，北韓相關駭客組織持續利用求職流程的雙向漏洞。除了美國聯邦調查局（FBI）指出與北韓關聯的駭客組織TraderTraitor涉案外，TrendAI研究發現的Void Dokkaebi（又稱Famous Chollima）組織，亦常透過虛假招募面試、社交工程與惡意程式碼庫攻擊開發者。駭客既假冒IT人員應徵職缺，也假扮雇主接觸開發者，誘使對方下載暗藏惡意程式的測試專案。由於技術測驗本就需下載或執行程式碼，使開發者極難察覺異狀。
專案共享成溫床：逾750個儲存庫遭植入惡意設定
TrendAI分析，駭客手法是先取得遠端存取權限，再將VS Code任務及惡意程式碼藏進建置檔或設定檔，並竄改提交紀錄掩飾行蹤。當其他開發者取用受感染的專案時，攻擊便沿著代碼共享與協作持續擴散。今年3月TrendAI研究已查獲逾750個遭感染的程式碼儲存庫、逾500個惡意VS Code任務設定，並在101處發現竄改提交紀錄的工具。
隔離測試環境：專家籲以威脅情資構築主動防禦
TrendAI資深技術顧問簡勝財強調，幣安事件顯示初始感染只是開端，一旦具備特殊權限的開發者被攻破，風險將延伸至內部憑證與系統。開發人員切勿在公司或個人電腦直接執行面試程式碼，所有測試必須在隔離、可銷毀且無法存取任何敏感憑證的虛擬環境中進行。企業也應運用威脅情資掌握攻擊手法，及早辨識開發流程破口並排定防護優先順序，阻斷惡意程式在開發環境中擴散。
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用Codex操作Chrome瀏覽器，自動讀Gmail、寫Google Sheet教學！設「3層護欄」防AI亂點亂寄
想讓AI幫忙操作Chrome瀏覽器、讀Gmail、下載附件、寫進Google Sheet，又怕它亂點、亂寄信？作者以教師可能遇到的「自動批改作業信」為例，示範用Codex Chrome Extension設定白名單、二次確認與留痕log三層護欄，再一步步放手讓AI操作瀏覽器。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。
文／曾慶良（阿亮老師）
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動手做前準備清單全章流程地圖：4步由小到大動手實作：讓Codex操作你的Google Chrome動手操作3大禁區
編按：作者以「老師自動批改學生作業信」為範例，示範讓Codex讀取Gmail「作業繳交」標籤的來信、下載附件、產出評語，再逐列寫進Google Sheet。雖然示範情境在教學現場，但換個主題就能套用到職場，例如整理應徵者的履歷信、客戶詢價信或活動報名回覆；文中的白名單、二次確認、留痕log三層護欄，也適用於任何讓AI代操瀏覽器的工作。※本文以「Chrome Extension」模式操作，是由Codex直接在你的Chrome「已登入」的Gmail等分頁操作，不必處理OAuth、API token（這些憑證都不用辦），看得到它在做什麼。
動手做前準備清單
項目規格沒有怎麼辦Codex CLI + 桌面App已完成、能登入補安裝，Codex CLI 、桌面AppChrome Extension從Codex App Plugins內裝補安裝，Chrome extensionGmail帳號有「作業繳交」標籤、收得到信Gmail內建立一個Label「作業繳交」Google Sheet一張空白工作表，欄位先排好Drive內新建一張，命名「本學期_作業批改」
Google Sheet欄位先排好
第一列填入這6個欄位（順序很重要，等下Skill要按這個順序寫入）：
ABCDEF批改日期學生姓名作業主題AI評語字數建議評分
權限設「僅特定人員」或「限校內帳號（你的學校網域）可存取」，把你自己（和真的需要看的同事）逐一加進去。不必也不要用「擁有連結的任何人可檢視」，Codex用你登入的身分操作，本來就進得去，不需要開公開連結。
此表含學生個資（姓名＋評語），絕對不可以用「擁有連結的任何人可檢視/可編輯」公開連結分享。公開連結等於把全班個資丟到網路上任人抓取。務必設成「僅特定人員」或「限校內帳號」，並定期到「共用」設定檢查存取名單有沒有跑進不該有的人。
【補充】企業導入前置（用公司信箱、下載含個資附件前必看）
本章讓Codex操作你「已登入」的信箱、下載附件、寫進Sheet，放在公司環境要先過3關，別自己一個人默默開跑：
公司信箱須經IT /資安核准：使用Codex Extension操作公司Gmail / Workspace前，先問過IT或資安窗口，確認符合公司對第三方工具存取信箱的規範，否則別用個人身分擅自授權公司帳號。
先用測試帳號跑通：第一輪用一個測試信箱＋假資料把流程走順，確認護欄有效，再碰真實信箱。
附件含個資要確認合法性、用完清除：下載的.docx /客戶附件若含個資，先確認你有處理的合法依據（同意/業務必要），處理完就從~/Downloads/inbox-essays/之類暫存夾刪除，別長期堆在本機或同步到公開雲端夾。
全章流程地圖：4步由小到大
1 授權與護欄 Chrome Extension 範圍限定 + 二次確認
↓
2 寫 Skill auto-email-processor 四階段定義
↓
3 跑 1 封測試 盯著看，確認沒亂點
↓
4 放開跑全部 批次處理 + 失敗重試 + 總結報告
絕不可跳過步驟3，跑1封測試看看，這是整章最關鍵的安全閘門。沒看過第1封就放執行，等同把你的Gmail鑰匙交給陌生人。
動手實作：讓Codex操作你的Google Chrome
步驟1-A 授權與三層護欄
確認Codex桌面App已開啟、已登入
確認Chrome已裝Codex Extension
Chrome右上工具列點Codex圖示
看到「Chrome plugin connected」狀態 = 正常
Codex桌面App內的Plugins區也顯示「Chrome plugin connected」，兩邊都看得到 = OK
Codex從這裡開始就有能力「在你登入的Chrome內」做事。所以下一步馬上設範圍限制，沒設好就不要往下做。
步驟1-B 護欄1：範圍限定（白名單）
Codex Extension預設「進入新網站會問」。但更穩的做法是明確設一份白名單。在Codex對話開頭就先宣告：
本對話只允許操作 mail.google.com、docs.google.com、sheets.google.com。
任何其他網域請拒絕並回報給我。
明確列出允許與禁止的清單：
# 允許 Codex 操作的網域白名單
mail.google.com # Gmail
docs.google.com # Google Sheet / Docs
sheets.google.com # Google Sheet（舊網域別名）
# 禁止：其它一律不行
✗ bank.example.com # 銀行
✗ pay.example.com # 支付
✗ facebook.com / x.com # 社群媒體
這是用文字下的範圍限制，搭配Extension預設的「進新網站問一次」雙重防護。
步驟1-C 護欄2：二次確認
在Codex對話開頭就先指定下面五類動作必須先暫停問你，得到「OK」才能繼續：
刪除任何信件 → 必須問
寄出任何信件 → 必須問
移動信件到垃圾桶 → 必須問
修改Sheet既有列（非新增）→ 必須問
修改Gmail filter / forwarding設定 → 必須問
「標記為已讀」、「加標籤」、「下載附件到自己電腦」、「在Sheet新增一列」這幾項算可逆操作，不需要每次都問。
步驟1-D 護欄3：留痕log
叫Codex把它做的每一步寫成log，方便事後抽查：
請建立一個 ~/codex-logs/email-processor.log
每次處理一封信，寫一行 JSON：
{"ts":"2026-05-17T10:00:00Z","subject":"...","sender":"...","action":"已批改寫入Sheet","ok":true}
失敗時 ok:false，多寫 reason 欄位。
請在每次跑完 Skill 後自動 append。
跑完一輪後，cat ~/codex-logs/email-processor.log（Windows PowerShell：Get-Content $HOME\codex-logs\email-processor.log）看得到N行JSON，每行對應一封信。
動手操作3大原則
範圍限定：只開放特定網域，其餘一律拒絕
二次確認：刪/寄/改既有資料必須先問
留痕：每次操作寫log，可事後追查
三個都做到了，才往下進步驟2寫Skill。
步驟2-A 寫auto-email-processor Skill
macOS / Linux（或在Git Bash執行）：
mkdir -p ~/.agents/skills/auto-email-processor
cd ~/.agents/skills/auto-email-processor
touch SKILL.md
Windows PowerShell寫法（同一件事的PowerShell寫法）：
New-Item -ItemType Directory -Force $HOME\.agents\skills\auto-email-processor
Set-Location $HOME\.agents\skills\auto-email-processor
if (-not (Test-Path SKILL.md)) { New-Item -ItemType File SKILL.md }
如果Windows使用者希望直接沿用Bash指令，可以在~/.agents/skills/的上層資料夾右鍵 → Open Git Bash Here，就能在Git Bash內原樣執行mkdir -p、touch。兩個方式擇一即可，不必兩邊都跑。
為什麼用Skill而不是直接打prompt？Skill寫一次、用很久。下次要批改只要說「跑auto-email-processor」，不必再貼整段流程描述。
2026新功能NEW：Record & Replay（錄一次、重播多次）
Skill有3種建立法：
手寫SKILL.md（本節做的）
對話中請Codex幫你生
Record & Replay，你手動把一連串網頁操作（點「作業繳交」標籤 → 過濾未讀 → 下載.docx）錄製一遍，Codex會把它存成可重播的Skill。像Gmail這種步驟固定、重複性高的流程特別適合這種方式，錄完再回頭微調SKILL.md補上護欄。搭配always-allow（總是允許）：把重播時重複跳出來的權限請求（例如每次都問「可以操作mail.google.com嗎」）設為「總是允許」，就不會一直被打斷，但只對白名單網域開always-allow，刪/寄/改既有資料這類敏感動作仍維持二次確認。
步驟2-B SKILL.md開頭：frontmatter與Scope
SKILL.md一定要以YAML frontmatter開頭（name、description是必要欄位，觸發詞寫進description，Codex才會自動觸發）：
---
name: auto-email-processor
description: 讀 Gmail「作業繳交」標籤內的未讀信，抓 .docx 附件，套 essay-feedback Skill 批改，寫回 Google Sheet「本學期_作業批改」。觸發詞：批次批改、處理交作業信、跑 email processor。
---
# auto-email-processor
## Scope
- 允許網域：mail.google.com、docs.google.com、sheets.google.com
- 禁止：其它任何網域
- 允許動作：讀信、下載附件、加標籤、Sheet 新增列
- 禁止動作：刪信、寄信、修改 Sheet 既有列
Skill的「身分證」段落，讓Codex知道「我可以做什麼、不能做什麼」。
步驟2-C 中段：四階段Steps
## Steps
### Phase 1 讀
1. 開新分頁到 https://mail.google.com
2. 點左側「作業繳交」標籤
3. 加「is:unread」過濾條件
4. 列出信件主旨與寄件者，不要點開
### Phase 2 分（過濾）
對每封信，符合所有三條件才處理：
- 寄件者是學生（你的學校網域，例：@school.edu.tw）
- 主旨含「作業」或「homework」
- 有 .docx 附件
### Phase 3 處（批改）
1. 下載 .docx 到 ~/Downloads/inbox-essays/
2. 從寄件者名 / 主旨解析學生姓名與作業主題
3. 呼叫 essay-feedback Skill 批改
4. 把回傳的「評語/ 字數/ 評分」記下來
### Phase 4 記
1. 開 Google Sheet「本學期_作業批改」
2. 新增一列：日期 / 姓名 / 主題 / 評語 / 字數 / 評分
3. 回 Gmail 標該信「已讀」+ 加「已批改」標籤
4. 寫一行 log 到 ~/codex-logs/email-processor.log
【補充】Phase 3那句「呼叫essay-feedback Skill」是哪來的？
這支批改Skill在「多檔案批次處理」篇建立過，該章resources/essay-feedback/有現成檔案，只要將其複製到~/.agents/skills/essay-feedback/就能被本章觸發。還沒建也能先跑通流程，把Phase 3第3步暫時換成這3行替代做法：
用Codex內建能力讀出.docx純文字內容
請Codex直接寫一段150字評語、估算字數、給A / B / C建議評分
把這三個值當成回傳結果往Phase 4傳（先能寫進Sheet，之後再換成正式的essay-feedback）
步驟2-D 末段：Rules護欄
## Rules
### MUST（必須）
- MUST 敏感操作前停下來問我（刪信、寄信、改既有列）
- MUST 處理失敗的信維持「未讀」、加標籤「需人工處理」
- MUST 每處理一封寫 log
- MUST 全程操作我這個帳號，不可切到別人的 Gmail
### NEVER（絕不）
- NEVER 自動回信給學生
- NEVER 跨網域操作（白名單以外）
- NEVER 刪除任何信件
- NEVER 修改 Sheet 既有列（只能 append）
## Tools
- Codex Chrome Extension（Gmail / Sheet 操作）
- Codex 內建 .docx 解析
- essay-feedback Skill（subagent 呼叫，來源見第三篇 CH19）
Skill寫完存檔。Codex下次看到觸發詞會自動讀SKILL.md。
準備測試素材：先讓信箱有東西可讀
Skill寫好了，但如果「作業繳交」標籤裡一封信都沒有，步驟3的測試就沒東西可跑。動手前先花3分鐘，自己造1～2封測試信，讓自動化有真實素材可讀。這步驟做完，跑步驟3才有意義。
準備1～2份.docx測試檔：隨手開Word（或Google Docs →下載為.docx）打一段假作文，存成例如：測試作文_王小明.docx。想更真實就做兩份、換個學生名。
自己寄給自己：在Gmail點「撰寫」，收件者填你自己的Gmail，主旨故意帶關鍵字（例：第八單元作文 作業繳交 王小明，一定要含「作業」讓Phase 2過濾條件吃得到），把剛才的.docx當附件夾進去，寄出。寄1～2封。
建一個標籤：Gmail左側sidebar往下拉找到「建立新標籤」，命名為作業繳交（就用這章Skill要讀的標籤名，別另取，不然Skill讀不到）。若動手前清單那步已經建過，這步跳過。
手動把測試信貼上該標籤：回收件匣，勾選剛剛那1～2封自寄信 → 點上方「標籤」圖示（或右鍵）→ 勾「作業繳交」。現在這個標籤底下就有真實的未讀作業信可供Codex練習了。
【提醒】用「自寄信」當測試素材最安全就算Codex跑歪了、標錯標籤，動到的也只是你自己建立的虛假信件，不會影響到學生真正交的作業。等步驟3測試通過，再放真實信件進來。
步驟3-A 跑1封測試（最關鍵的一步）
進Codex：
codex
輸入：
請執行 auto-email-processor Skill，但這次只處理 1 封測試：
1. 開 Gmail
2. 找到「作業繳交」標籤內第一封符合條件的未讀信
3. 完整跑完 Phase 1-4
4. 跑完後回報你做了什麼（步驟列表、最後 Sheet 寫了哪一列）
整個過程請在我面前跑、不要靜默。
每動一步先告訴我「我準備做 X」，等我說 OK 才執行。
【提醒】請全程盯著螢幕看！不要去泡咖啡、不要切到別的視窗。第一次跑就是要確認「它真的有照規矩來」。
步驟3-B 盯著看的時候要確認什麼？
Codex跑的時候，眼睛確認這6件事：
Codex開的是正確的Gmail標籤（不是收件匣全部）
它沒有點開不該點的信（例如沒有.docx的、或寄件者不是學生的）
下載.docx時沒覆蓋你既有檔案
批改完Sheet新增一列（不是修改既有列）
信件標為「已讀」+ 加「已批改」標籤，沒刪除、沒進垃圾桶
log檔有一行新紀錄
任何一項不對 → 立刻按Esc中止（在CLI內跑則按Ctrl + C）、修SKILL.md、再跑一次測試，不要現在就往步驟4前進。
步驟3-C 第一次跑常見的「走偏」
Q1：Codex點到收件匣不是「作業繳交」標籤
回答：Gmail介面更新時，標籤位置會變動。SKILL.md改成「在左側sidebar用文字找『作業繳交』再點」，不要靠固定位置。
Q2：把作文老師個人信也當成作業處理
回答：Phase 2過濾條件不夠嚴。再加「主旨必須有作業/homework」「附件必須是.docx」雙條件。
Q3：Sheet寫到錯的工作表（同一活頁簿有多張表）
回答：Skill補上「先點底部tab確認是『本學期_作業批改』再寫」。
Q4：標完「已批改」標籤後又標「重要」
回答：Codex在學Gmail介面，可能誤點。Rules補：「只加『已批改』標籤，其他不准動」。
步驟4-A 測試OK了，跑全部未讀
同一個Codex對話內輸入：
很好，剛才測試正確。現在請執行 auto-email-processor Skill
處理「作業繳交」標籤內所有未讀信。
需求：
1. 並行數：1（順序處理，方便我看）
2. 失敗自動重試 1 次
3. 重試仍失敗的信：加標籤「需人工處理」，跳過，繼續下一封
4. 全部跑完給總結報告：成功 N 封 / 需人工 N 封 / 失敗 N 封
5. 列出需人工的信件主旨與寄件者，方便我之後處理
開始。
「並行數1」會比較慢，但安全。等你跑過3-5次都OK再考慮加到2-3並行。
步驟4-B 預期看到的總結報告
✅ auto-email-processor 處理完成
成功批改：23 封
需人工處理：2 封
- 「期中作文.docx 附件損壞」 / 小明 <ming@...>
- 「忘記附檔」 / 阿花 <hua@...>
失敗：0 封
Google Sheet 已新增 23 列
Gmail 標記已讀 + 標籤「已批改」：23 封
標籤「需人工處理」：2 封
log 寫入 ~/codex-logs/email-processor.log：25 行
數字加總 = 標籤內未讀信總數 = Sheet新增 + Gmail標記 = log行數，四個數字對得起來就是完成。
步驟4-C 抽查Sheet內容是否正確
打開「本學期_作業批改」工作表
隨機挑3列，對應到原信件
檢查欄位：日期、姓名、主題、評語、字數、評分都對
檢查AI評語有沒有亂寫（這部分是essay-feedback Skill的責任，但這次順便抽查）
Gmail內隨便開一封看是否標籤「已批改」+「已讀」
看log檔最後幾行有ok:true
6項都對 = 整套流程信任度 +1。下次可以放心多並行、少盯著。
動手操作3大禁區
把這3個禁令寫在便條紙貼在螢幕上：
不操作金融帳戶：銀行、支付、券商、加密貨幣交易所，一律白名單外。不論看起來多簡單的「查餘額」也不行，因為AI沒辦法分辨「查」和「轉」之間只差一個按鈕。
不自動寄信給真人：草稿可以、儲存可以，但按下「寄出」這個動作絕對是你自己按。AI寄錯信沒辦法收回，後果你扛。
不超範圍：Skill寫了什麼就只做什麼。不要在同一個Codex對話「順便叫它做別的事」，授權邊界會模糊掉。要做別的就開新對話、重新設權限。
節錄自：博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略：從零基礎到自動化，打造你的AI Agent工作流》／曾慶良（阿亮老師） 著
113-1-I22 資訊安全防護實務 No.3
113-1-I22 資訊安全防護實務 No.3
📜題目：
關於在資訊安全中，威脅或攻擊具多種因素與手法的敘述，下列哪些正確？
(A) 基於地緣政治動機的威脅分類： 如政治意識形態；社會報復等台灣近期有發生製造業遭勒索加密案例 ，就屬於這類型態
(B) 內部威脅（ Insider threats）：這種威脅來自組織內部的人員，可能無意或故意地洩 漏敏感資訊，或損害系統及公司利益
(C) 零日攻擊（ Zero-day attacks）：這類攻擊利用尚未正式公開漏洞，在廠商還沒修補漏洞前，就被利用發動攻擊
(D) 惡意軟體（ Malware）：這包括了病毒、蠕蟲、特洛伊木馬、勒索軟體等，他們可以破壞系統，竊取數據，或無授權地使用系統資源
⚜️參考解答⚜️：
造成資訊安全的攻擊須具備以下要件："目的或動機"、"脆弱點"及"利用弱點的方法"
(A) 地緣政治是近幾年常見的攻擊威脅； (B) 內部威脅包括組織的內部同仁或具備內部存取能力的委外廠商；(C) Zero-Day Attack係為弱點在修補前，攻擊者利用此弱點進行攻擊；(D)Malware敘述包括題目所述
🎯 原始答案為(B)(C)(D)，經協助學員進行申訴並提供製造業遭勒索的佐證紀錄，修正答案為(A)(B)(C)(D)
2025資訊長前瞻報告：平衡資安威脅與AI創新是企業成長關鍵
各國企業領導者為了從競爭激烈、變化快速的商業環境中脫穎而出，都竭盡全力尋找方法應對及解決。為深入了解全球科技業高層─特別是資訊長（CIO）在當前職場中的職責、挑戰和優先事項，《Experis 2025 CIO Outlook Study》針對全球1,393位科技領導者進行調查，結果顯示：企業必須在日益嚴峻的網路安全威脅和持續升起的AI創新浪潮之間找到微妙平衡，才能在未來的商業競爭中穩住腳步。
文／《104職場力》
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網路安全是最大隱憂AI創新是驅動企業成長的雙面刃成功轉型的關鍵要素：人才與協作建立防護體系、培養人才是成功之道
網路安全是最大隱憂
隨著2024年網路犯罪的總成本將達到9.5兆美元，報告指出，網路安全成為全球科技領導者最關心的議題，有高達41%的CIO表示這是他們最大的焦慮源。因為企業面臨的挑戰不再僅是技術問題，而是牽涉到聲譽、營運乃至於生存。
調查還顯示，77%的企業計畫在2025年增加網路安全預算，這充分顯現企業對網路風險的重視。不過僅提高相關預算還不夠，報告強調，企業在面對網路威脅時缺乏統一的應對協議，員工對新安全技術的接受度也不高。
這代表企業不僅需要投入更多資源在安全技術上，還必須加強全員的資安意識、培養具備足夠技能的人才，並確保風險管理策略與網路安全防護之間的協調與平衡。
AI創新是驅動企業成長的雙面刃
在持續關注網路安全的同時，人工智慧的浪潮也正席捲各行各業。該報告也指出，AI將成為2025年技術投資的3大重點之一，其中67%的企業計畫增強對AI的投入，因為科技領導者普遍認為AI有助於提高日常生產力。
雖然策略上選擇增強投入，但CIO們對AI的態度逐漸趨向務實，從數據來看，僅有13%的參與者認為「提供AI解決方案是CIO最重要的任務」；多數受訪者認為AI仍處於初步階段，需進一步完善；另有33%的人表示，AI對企業的實際影響仍不清晰。
這樣的謹慎態度說明企業在接受AI創新時，除了重視其潛在價值，也同樣認知到限制。報告後續更提到，企業的關注應放在「如何將整體技術基礎建設與AI相結合，以便更好支持業務需求並實現快速的投資回報」。
延伸閱讀：AI時代主管四大考驗：「AI員工」效率高但有時不受控，如何管理人機協作？
成功轉型的關鍵要素：人才與協作
在面對網路安全威脅和AI創新的雙重挑戰時，人才短缺的問題就越發凸顯。調查發現，全球76%的IT雇主表示「難以找到所需的技術人才」，傳統大學教育也很難跟上瞬息萬變的技術需求；更糟的是，只有28%的企業會定期為IT人員提供最新技術的培訓。
為了解決人才問題，企業需要採取創新的策略，例如與人力資源部門緊密合作、開發多樣的招募管道，並考慮廣納那些有潛力且願意學習的非傳統IT人才。此外，企業還應重新設計IT職位，在其中融入AI相關技能，並提供硬技能和軟技能等全方面的培訓。
報告強調，許多CIO面臨的挑戰並非單一技術難題，還涉及跨部門合作。CIO普遍認為，與運營長（COO）的關係是企業未來成功的重要關鍵，但超過一半的IT領導者卻認為，高層管理團隊對CIO的角色缺乏足夠了解。因此，CIO需要更積極地與其他部門建立信任和合作，明確傳達IT的價值，並爭取重要利益相關者的支持。
延伸閱讀：企業人才培訓重點：把人才當作「人財」訓練專業能力
建立防護體系、培養人才是成功之道
《Experis 2025 CIO Outlook Study》結論點出：在日益複雜的網路安全環境和迅速發展的AI技術面前，企業不能再孤軍奮戰，要取得成功，關鍵在於建立高度韌性的安全防護體系，以務實的態度擁抱AI創新，並積極投資於人才培養與跨部門合作。只有那些能夠在網路安全和AI創新之間找到最佳平衡，並有效整合技術、人才和合作的企業，才能在2025年及未來的商業競爭中持續成長，贏得未來。報告中提出的行動建議，例如將網路安全視為全公司的議題、對AI保持實際期待，以及加強與人力資源部門的合作等，都指引著企業未來的方向，眼下正是企業重審技術戰略、積極應對挑戰、掌握機遇的關鍵時刻。
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Vibe Coding時代催生新職缺！「程式清潔」在做什麼？
AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮，開發者得以快速生成程式碼，但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示，95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼，確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂？而「程式清潔」這份新工作，又在做什麼？
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待，未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼（Vibe Coding）完成，但事實上，高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色，正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼（Vibe Coding）正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念，由電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）提出。卡帕西表示，有了AI工具後，寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測，未來三年內，40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而，內容平台fastly最近的一份調查顯示，95%的工程師表示，他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現，AI生成的程式碼存在許多問題，從產生幻覺，到刪除重要的資訊，甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復，最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼，就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌，為家人倒杯咖啡，」資深工程師羅芙（Carla Rover）說明，它們有可能做得到，但也極有可能失敗，「而且失敗了，他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹（Feridoon Malekzadeh）也將氛圍編碼形容成孩子，不過是「青少年」，「你得請它做15次才能做成一件事，」「最終，他們可能會做出來，外加一些你沒要求的事，並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過，她大約花費50%的時間編寫需求，10%的時間進行氛圍編碼，再用40%的時間進行修復。
程式清潔工，愈來愈受歡迎
這一切使AI生成的程式碼，已經成為一個難題，也因此催生了一種新的工程師崗位，稱為「氛圍程式碼清理專家」（Vibe Coding Cleanup Specialist）。
在求職平台LinkedIn上，已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼，正在成為一項獨立的工作。
通常，這類職缺更歡迎資深工程師，因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克（AS Md. Ferdousul Haque）統整，常見的錯誤有：語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API（引用不存在的套件、方法或參數）、虛擬資料等狀況，有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例，AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料，整體效果不錯，卻在某個網址後面加了一個句號，使得圖片無法顯示。此時，就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利（Viored Mirea）指出，雇用一名氛圍編碼清理師非常重要，尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險，「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩，或是對個人資料進行錯誤處理，」他強調，「始終應該有人類要對結果負責。」
然而，也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納（Abhinav）認為，雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬，「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼，在專案上省錢，然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基（Oleg Boguslavsky）同意，企業要引進氛圍編碼，必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能，否則，花錢請這些額外的專家，在經濟上將比預期更低效。
（資料來源：TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn）
（原文標題：Vibe Coding催生大量新職缺，「程式清潔工」在做什麼？）
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不怕科技加速技能斷層！3種「非正規」的影子學習術，反而讓你超前進化
專家指出，科技風暴正在打亂我們「習慣」的學習管道，尤其是讓專家與新人的連結越來越薄弱，這種情況下會更難精進技能發展嗎？作者從住院醫師的實際案例觀察發現，有3種「影子學習術」作法，可以在不利技能發展的環境下，偷偷磨練技能，並學得又快又好。本文節錄自《技能密碼》。
文／麥特．比恩
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非正規的3種「影子學習術」1. 提早專精2. 數位排練3. 野放式練功用「旁門左道」學會新技能
非正規的3種「影子學習術」
1. 提早專精
第一種做法我稱為提早專精（premature specialization），這是什麼意思？像貝絲這類住院醫師，比「正常進度」更早專攻某個領域，甚至犧牲自己的基礎訓練。他們還沒當住院醫師時，就已經在醫學生時期磨練技能，有人會蹺掉有機化學課，跑去機器人實驗室；有人會「犧牲」各科輪調的機會，跟隨機器人外科手術醫師，實際參與相關研究項目。他們無所不用其極，總是能逮到機會巴著機器人手術專家不放。在醫學院教授和管理人員看來，這樣做有點過度專精，畢竟醫學院的宗旨是為了培養全方位的醫師，應付各種醫療情境。但是說來諷刺，當我問起這件事時，每個人都坦承擔任住院醫師後，如果有提早專精，表現會特別好，根本沒有人會多說什麼。這些人特別擅長處理複雜的工作，沒有人會怪他們走偏門。
舉例來說，有位住院醫師已經進入第2年，早在醫學院時期就幫忙成立機器人外科研究實驗室，主治醫師談起她時表示：「我看得出來她非常優秀，超越大多數總醫師（也就是待到第6年的住院醫師），但是她確實花很多時間，大概1到2年左右，待在（某醫院）機器人實驗室做研究，說穿了，就是有點『作弊』，你懂的。」但是如果技術夠好，沒人會多說什麼。
2. 數位排練
第2種做法我稱為數位排練（digital rehearsal），簡單來說就是這兩句話的對比：「看過電影，不代表你能當演員。」「那段影片只有1小時，我卻反覆看了200遍。」第一句是美國某家頂尖教學醫院泌尿科主任說的，第二句則是同一家醫院的住院醫師說的。主任的話代表著傳統觀念：每個人都知道，學習手術一定要動手操作，所謂的「看一遍，做一遍，教一遍。」
研究論文也強調「停留時間」（待在手術室的分鐘數），認為這就是磨練外科技術的關鍵。
親手握著手術刀，直接在病人身上動手術，才算是正統訓練。唯有在手術室，才能接受資深外科醫師的指導，學會怎麼做抉擇、怎麼保持冷靜、怎麼領導手術團隊……這些都要在手術室裡學習。正是因為這種文化，外科把手術室裡的學習看得很重要，無論是模擬訓練或看影片，都是過於「薄弱」的學習。要是太依賴這些，就是搞錯重點，不是膽小鬼，就是書呆子。
外科醫師就是要離開螢幕，穿上手術服，血濺到手上才可以。
但那位住院醫師的想法完全不同，她站在進步與技能這一邊，就像其他影子學習者，花費大量時間研究YouTube的手術影片，當作手術室學習的補充教材。一開始只是先熟悉手術內容，例如現在看的是什麼？哪一個手術步驟？接下來會開始評估影片的品質，例如這場手術做得怎樣？太粗糙嗎？還是很完美？為什麼？用了什麼技術？這些技術有效嗎？他們經常記下自己的觀察，有些人甚至學習新軟體，直接在影片上加註。久而久之，他們會有自己的影片資料庫，趁進入手術室前「臨陣磨刀」。
比方說，今天要做吻合術（攝護腺切除術中最精細、最困難的環節，要把尿道和膀胱縫合），手術前10分鐘，他們會挑一則自己最愛的示範影片，以0.5倍慢速重播。他們不是每次都看YouTube，有時也會用訓練室的機器人模擬器，但是這種模擬器很陽春，畫面又抽象，比如要抓住一個虛擬的圈圈，沿著虛擬的繩索移動，還不能碰到繩子，根本就像電玩，和真實的手術相差甚遠，但他們還是拚命玩到高分，甚至跟自己比賽。但問題來了，把時間花在這些事，動輒數百個小時，一些資深專家並不買單，一來覺得不妥，二來不相信有效，更重要的是住院醫師還有可能忽略其他職責和人際關係，例如講座缺席、不參加夜間查房。
他們和同期住院醫師相處的時間變少，與導師的交流也跟著減少。結果當專家考慮將來要提拔誰時，這些人稍有不慎就可能會在職涯翻車。
3. 野放式練功
第3種方法我稱為野放式練功（undersupervised struggle）。記得第2章提過「過度保護」嗎？挑戰的大敵？除非你主動改變現狀，否則機器人的手術教學就會是令你心累的惡夢。許多住院醫師表示，這就像汽車駕訓班：方向盤是握在住院醫師手上，但是主刀醫師只要點一下觸控螢幕，隨時可以把車停下來，更何況手術室裡每個人都能看見放大10倍的影像，一起觀看住院醫師的每個動作，主刀醫師也會不停地下「指導棋」，反覆打斷動作。過不了多久，下場就會像克莉絲汀一樣，在眾目睽睽之下接二連三被打斷、指正和反問，最後甚至失去操控權。
為了避免這種情況，磨練自己的技能，一些住院醫師自己想辦法，盡量選擇野放式練功。
有些人調到層級較低的醫院，因為那裡的資深外科醫師本來就不太操作機器人；但是也有人留在原來的醫院，轉調到剛剛引進機器人的科室。這些主治醫師操作機器人的經驗不夠多，比較願意讓住院醫師操刀，說實話他們也不太明白，怎樣才算是「高手」。只要住院醫師表現不錯，主治醫師就不會過問太多，甚至會直接離開手術室，讓住院醫師獨自操刀。還有一種方法就是住院醫師會追隨「明星級」外科醫師，因為這些名醫有許多手術要開，只會親自完成最困難的環節，其餘則會交給住院醫師搞定。沒錯，主刀醫師不會待在手術室。
你看出門路了嗎？有兩大關鍵：第一，住院醫師要挑戰自己的極限，全神貫注，在控制台忙出一身汗；第二，主刀醫師在一旁待命，住院醫師隨時可求助。有個住院醫師分享他追隨名醫的經驗：「我們非常謹慎，不會亂來。每當遇到卡關，主任會進來指導，或是可以呼叫較資深的住院醫師，他們也會幫忙。」如果你聽了還沒有嚇到，我就來為你解釋：主治醫師不在場，住院醫師是不能私自動刀的，雖然並不違法，但美國外科學院（American College of Surgeons）強烈反對，在某些情況下甚至明文禁止。
這些住院醫師卻為了磨練技術，冒著被懲戒的風險，甚至讓病患承擔風險。所以，這絕對不是醫師會推薦的標準做法。
用「旁門左道」學會新技能
這3種影子學習法，完美守住挑戰、複雜性與連結，讓這些資歷尚淺的住院醫師也能練出驚人本事。
提早專精的好處，就是比別人早一點接觸機器人手術，一步步擴大參與範圍，慢慢挑戰更完整的流程。複雜性有了，挑戰也有了，因為接觸手術的實務操作，哪怕只是在實驗室當助手，對小小的醫學生來說，已經是能力的極限。連結也有了，因為這種「作弊」方式不是你想就能做，要有資深的主治醫師帶領，你也要有能力幫上忙，建立彼此的信任、尊重與默契。
再來是數位排練，絕對和適度的複雜性有關。這些住院醫師反覆吸收數位資源，對機器人及相關手術瞭若指掌，看過各種操作手法，重播上百遍。等到真的進入手術室，已經有足夠的能力消化實務細節，基本動作也會更流暢。有趣的是，這些螢幕前的努力還會帶來適度的連結：因為「事前準備」做足了，進入手術室後，就能和專家順利搭上線，例如詢問一些「聰明的問題」，甚至提出建議。這又會進一步帶來挑戰。資深外科醫師看到這情況，就會立刻安排幾個高難度任務，對新人的實力也會更認可。即使頂尖外科醫師不想放手，影子學習者也會主動爭取。還記得嗎？他們在操作台忙出一身汗，那是因為事先和專家說好：「讓我自己先摸索，除非要出大事，你再來幫我一把。」先說好遊戲規則，新手就可以挑戰極限，專家也會適時幫一把，這樣的複雜性恰到好處。就這樣，他們的學習之路，完美符合適度挑戰的每一個條件。
這些新人違規學習，不隨便張揚，結果挑戰、複雜性、連結都足夠，所有技能密碼也沒少。而且成果顯著，遙遙領先同儕，還搶到很多練功的機會。
這就像「有錢人會越有錢」，只要你一入門就比其他新人更熟練，就可以得到更多機會，把技能磨練得越精，再解鎖更多機會，而你的同事只能在旁邊乾瞪眼。
但是話說回來，這些招數多少有一點踩線，不可能取代傳統的訓練模式。正因為這樣，該有的挑戰、複雜性和連結也稱不上完美。進行影子學習的住院醫師們，全靠自己摸索、自己嘗試。試想，如果他們能打開心扉，和專家或同儕交流這些做法，是否能建立更多的信任、尊重和關懷？專家能否提供更精準的引導，幫他們找到下一個複雜任務？專家能否提供更適合的協助，讓他們邁向更高階的挑戰？答案是現狀還不夠理想，有進步的空間。
我們團隊經過3年半的觀察，發現影子學習的現象隨處可見，特別是倉儲業的基層人員，只不過形式非常不同。還記得伊內絲嗎？大多數工人只會埋頭苦幹，因此她是少數，這些人分散在各個組織，即使公司拚命簡化流程，他們仍會用「旁門左道」學會新技能。
基本上，他們的方法差不多：在日常工作中，總會有一些小問題反覆發生，說大不大，但這些人看了就會心煩意亂，或者出於好奇心動手解決，而且並未詢問主管的意見。事實上，他們的解決方法大多違反標準作業流程，但是因為這些問題反覆出現，所以有機會不斷嘗試和調整，說穿了，就是在磨練技能。你已經知道伊內絲這個介面設計界的潛力股，不只是解決眼前的問題，還展現「工作敏感度」。就像《星際大戰》(Star Wars)裡的絕地武士，對地球原力特別敏感，而這些人對工作有一種特別的直覺，專門解決特定的問題，例如伊內絲就是對科技有感。
節錄自：商周出版《技能密碼：MIT博士教你從似懂非懂到穩定輸出，把專業變事業的職能升級攻略》／麥特．比恩 著
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全球Gmail用戶注意！官方曝紅色警戒「AI詐騙激增」忽略這些事1秒遭駭
2025-02-19 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
打開郵件都要更加小心！全球Gmail 用戶近期被警告，相當精密的AI 詐騙 手法正在迅速蔓延，駭客 透過AI來偽造郵件、語音訊息甚至影片，試圖竊取個資並全面掌控使用者的帳戶，如果不提高警覺，後果可能「相當嚴重」。
延伸閱讀：誤入「投資群組」險遭詐1500萬！親友如出現「5狀況」恐是詐騙低潮警訊
根據外媒「mirror」報導，在去年5月，美國聯邦調查局（FBI ）就發出警告，指出AI技術正被駭客濫用來進行詐騙，造成許多人財務損失、身份遭盜用。FBI舊金山分局表示，駭客正利用AI來製造以假亂真的語音、影片和電子郵件 ，以針對個人和企業進行詐騙，這類手法可能造成嚴重財務損失、聲譽損害，甚至機密資料外洩。
根據資安 公司Malwarebytes的最新報告，這些AI詐騙通常透過以下方式行騙：
偽造官方郵件：駭客透過AI模仿銀行、Gmail官方或其他知名企業的電子郵件格式，誘騙用戶點擊惡意連結或提供登入憑證。
語音詐騙：AI可模仿親友或主管的聲音，要求轉帳或提供機密資訊，讓受害者難以分辨真假。
合成影片：深偽技術（Deepfake ）讓駭客能製作逼真的影片，進一步增加詐騙可信度。
那麼究竟如何保護自己？專家提出5點建議，避免遭詐：
提高警覺：對於任何要求提供個資、點擊連結或下載附件的郵件保持懷疑態度。
開啟雙重驗證 （2FA）：使駭客即便取得密碼 ，沒有額外驗證仍無法登入帳戶。
使用強密碼管理：避免使用過於簡單的密碼，並定期更換。
驗證可疑訊息：收到可疑語音或影片時，可直接與相關人士聯繫確認真偽。
安裝資安防護軟體：確保裝置上有最新的防毒軟體，攔截潛在威脅。
隨著AI技術的發展，詐騙手法也變得更加狡猾，Gmail用戶務必提高警覺，才能避免成為駭客的下一個目標。
【別讓變種病毒，斷了企業的營運鏈】
近年來，國際局勢動盪與供應鏈重組，讓台灣身為全球半導體與電子零組件樞紐的製造業，正面臨前所未有的數位安全挑戰。
現在的勒索病毒已經高度產業化，甚至結合了 AI 技術，不再只是過去隨機發送的惡意軟體。它就像是專門針對企業漏洞設計的「精準導彈」，採取付費解密與外洩敏感個資的「雙重勒索」手段。從 Oracle 系統漏洞到國際知名車廠生產線陷入癱瘓的案例，都在提醒我們：過去單靠防毒軟體的被動防護，就像只在門口裝密碼鎖，一旦病毒透過橫向滲透進入內部，企業將面臨被迫緊急融資或停工的巨大經濟損失。
早期企業習慣把資料分散在各自的電腦裡，就像把水儲存在不同的水桶，一旦一個水桶污染，全部人都遭殃。因應日益嚴峻的供應鏈風險，我們建議將防護思維轉向「集中與主動」。
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