SecWiki 資訊檢視：2025 年 12 月 31 日至當前缺乏更新摘要
從 2025 年 12 月 31 日至今，資訊安全領域持續發展，AI 技術的應用日益深入，供應鏈安全、雲端安全和身份安全等領域也有顯著進展。以下是對這段期間的資訊安全行業觀察及最新發展的總結。
AI 原生安全（AI-Native Security）
AI 已不再僅僅是安全產品的插件，而是成為安全架構的核心。大語言模型（LLM）被深度集成到 SOC 流程中，用於自動化分析海量告警。同時，針對 AI 模型本身的攻擊，如 Prompt Injection 和模型投毒，將成為攻防演練的必考題。這些攻擊手法利用 AI 的特性來進行新型威脅，進一步提升了安全防護的難度。
軟體供應鏈安全的深化
從 XZ 插件事件可以看出，供應鏈攻擊正變得越來越隱蔽。2025 年，SBOM（軟體物料清單）成為企業採購的標配。開發者對第三方依賴的審計將從「是否已知漏洞」轉向「是否存在異常行為分析」。這一轉變意味著，企業需要更加注重供應鏈的每一個環節，確保每個組件的安全性。
雲原生安全向應用層收縮
隨著基礎設施的雲原生化趨於成熟，攻擊者的目標正從配置錯誤的 S3 桶轉向運行在容器內的業務應用邏輯。eBPF 技術將在運行時防護（Runtime Protection）中扮演更重要的角色。eBPF 允許在 Linux 內核中運行安全沙箱，提供高效的運行時監控和保護。
隨著雲端技術的普及，雲原生安全也面臨新的挑戰。雲端環境中的資源管理和配置錯誤可能導致嚴重的安全漏洞。因此，雲端安全需要從基礎設施層面向應用層面進行全面的保護。
身份安全（Identity-First Security）
在零信任架構中，身份是唯一的邊界。隨著 Deepfake 技術的成熟，傳統的 MFA（多因素認證）面臨挑戰。生物識別與硬件安全密鑰（FIDO2）的普及將是大勢所趨。這些技術能夠提供更高的安全性，減少身份偽裝的風險。
自動化攻防的競賽
紅隊（Red Teaming）將更多地利用自動化腳本和 AI 代理進行全天候的資產掃描與漏洞發現。相應地，藍隊也需要更強大的自動化響應能力（SOAR）來應對毫秒級的攻擊。自動化技術在攻防中的應用，將使得安全防護和威脅響應更加高效。
結論
2025 年將是「效率」競爭的一年。誰能更好地利用 AI 提升防禦效率，誰就能在日益複雜的威脅環境中生存。安全不再是單純的技術對抗，更是數據處理能力與響應速度的較量。未來，企業需要在技術和策略上進行全面升級，才能應對不斷變化的安全挑戰。
參考資料與原文來源
- 🔗 原文來源: README_2025.md
- 🔗 原文來源: README_202512.md
- 🔗 原文來源: awesome-hacking-lists-1
- 🔗 原文來源: awesome-hacking-lists-1/README.md
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