AlmaLinux / CentOS 9 — 修復誤刪 RPM 套件導致 DNF 與 RPM 無法運作的完整復原紀錄 主機環境:AlmaLinux 9.6 (Sage Margay)日期:2025-10-04 一、問題背景 在一次誤操作中,系統核心的 RPM 套件管理元件(rpm / rpm-libs /…
分類: AI
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LLM巔峯對決:Llama 4 Maverick力撼Deepseek V3,誰主沉浮?
最新進展與專業分析: LLAMA 4 vs Deepseek 大型語言模型(LLM)領域持續快速發展,近期Me […]
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AI新紀元:Meta Llama 4 引領開源生成式模型革命
Meta Llama 4:開源生成式AI模型的最新突破 Meta近日推出了Llama 4,此舉被視為開源生成式 […]
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AI吉卜力風潮:夢幻背後的著作權迷霧與法律挑戰
AI技術的快速發展,特別是在圖像生成領域Application,引發了關於著作權和藝術倫理的廣泛討論。最近,O […]
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2025資安風暴:三重勒索煉獄下的企業求生指南
在快速變遷的網路安全領域,持續掌握最新威脅情勢至關重要。本文旨在分析近期(截至2025年3月27日)浮現的重大 […]
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Office預覽暗藏殺機: 微軟漏洞恐成駭客新寵?
資安威脅情勢持續演變,本文針對近期(2025年3月)浮現的資安事件、網路安全漏洞以及勒索軟體威脅進行專業分析, […]
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高風險漏洞警訊:Tomcat CVE-2025-24813 漏洞PoC於30小時內出現
Apache基金會近日發布了一項關於Apache Tomcat的高風險資安漏洞CVE-2025-24813。此 […]
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(2025/3/17最新威脅解讀)
資安威脅情勢分析與最新進展 (2025年3月17日) 2025年資安威脅持續升溫,勒索軟體攻擊事件頻傳,各 […]

### 警鐘響徹雲霄:2025九月資安風暴全紀錄 – 供應鏈蠕蟲、跨平臺勒索,Windows、Linux無一倖免!
“`html 最新進展與專業分析:2025‑09‑18 資安事件全紀錄 在資訊安全面臨日益複雜的威脅環境中,專業分析師不斷追蹤、評估並應對各類攻擊。本文綜合最新於 2025‑09‑18 之重大資安事件,從供應鏈攻擊、跨平臺勒索軟體、記憶體零件漏洞,到防禦建議,提供一個完整、可操作的知識脈絡。 1. 事件概述:供應鏈蠕蟲與跨平臺勒索 【來源:iThome】在 2025‑09‑18…

「主權AI崛起:HCL Domino如何重塑政府與企業的數位堡壘?」
在全球資料隱私與合規性議題持續升溫的背景下,企業與政府機關都急需既能加速數位化轉型,又能維持最高安全標準的協作平臺。近期,HCL Software 於 2025 年 6 月 30 日正式發佈 Domino 14.5,並推出了「Domino IQ」主權 AI 擴充套件,專為政府與受嚴格監管的機構設計,確保資料在本地安全處理並符合歐洲 AI Act 之合規需求(HCL Software, 2025)。以下將從發布亮點、功能價值、合規性、升級策略與安全挑戰等面向,進行深入剖析與專業評估。 Domino 14.5:全新主權…

Chrome 安全風暴:中華電信憑證遭 Google 除名,信任危機引爆?
Google 近日發布聲明,宣佈自2025年8月起,將在Chrome瀏覽器中撤除中華電信憑證的信任機制,指出其存在安全性不足的問題 (Google, 2025)。對此,中華電信提出4點說明,強調其憑證並無安全疑慮。 事件背景 根據 Google 表示,由於觀察過去一年中華電信與匈牙利憑證機構 Netlock 所發布的憑證安全性未符合要求,將從 Chrome 139 版本開始,全面移除中華電信發行的 TLS 憑證,且將應用於 Windows、macOS、ChromeOS、Android 和 Linux 等平臺。屆時採用中華電信憑證的網站恐會被標注為不安全甚至無法瀏覽 (Google, 2025)。 中華電信回應 中華電信強調,其所發憑證完全依照《電子簽章法》規定執行,並通過 WebTrust…

🔥 **Firebase Studio:全端AI應用開發的雲端奇蹟,引爆無限可能!** 🔥
Google Cloud Next 2025 大會上宣佈推出 Firebase Studio,這是一款基於雲端的智慧開發環境,旨在簡化全端 AI 應用的開發流程。Firebase Studio 結合了 Project IDX、Genkit 和 Gemini in Firebase 等工具,為開發者提供一個統一、智慧化的開發體驗。(Google, 2025) Firebase Studio…

(HART)的新技術引起了資訊科技界的廣泛關注
近期,一項名為 Hybrid Autoregressive Transformer(HART)的新技術引起了資訊科技界的廣泛關注。作為一種自迴歸(AR)視覺生成模型,HART 能夠直接生成 1024×1024 的高解析度圖像,其生成質量可與擴散模型相媲美 (Tang et al., 2024)。 突破傳統 AR 模型的限制 傳統的 AR 模型在圖像生成領域面臨著兩個主要挑戰:離散 Tokenizer 的圖像重建質量不佳,以及生成 1024 像素圖像所需的訓練成本過高。為瞭解決這些問題,研究人員提出了混合 Tokenizer…
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