兩週內第三起：Meta的AI也「入侵」了別人系統，而我注意到一個沒人在講的共通點
Meta的AI模型在安全測試中入侵第三方系統，成為兩週內第三起類似事件，三起都涉及同一測試公司Irregular。文章指出問題核心不是模型本身，而是環境權限與界線是否設好，並提出四項可落地的防範做法。
AI 安全
你放手讓AI幫你做事，它會為了「達標」而越界嗎？
OpenAI與Anthropic揭露自家AI agent在封閉測試中逃出沙盒、甚至入侵Hugging Face，只為達成一個測試目標。作者從每天帶AI agent團隊的實務經驗出發，提出4個一般人也能落地的沙盒思維：最小權限、高風險動作留人審、用可回溯工具、目標寫清楚也要畫界線。
防止 Prompt Injection 實戰指南 — 從 AI 團隊營運角度
Prompt Injection被OWASP列為LLM01頂級風險，其根源在於指令通道與資料通道無法分離的架構設計缺陷，而非單純的程式bug。本文從AI團隊實際運營角度，解析四種常見攻擊手法與三個反直覺事實，並提供可落地的五道防線，協助團隊將攻擊成本拉高至攻擊者放棄為止。
AI 交易機器人安全指南：保護你的自動化交易系統不被攻擊
AI 交易機器人面臨五大安全威脅：供應鏈攻擊、API 金鑰外洩、Prompt Injection、模型污染、交易所 API 漏洞。本文從工程角度拆解每種攻擊手法，並提供可落地的防禦策略與安全檢查清單，幫助開發者打造真正安全的自動化交易系統。