隨隨著企業加快採用 OpenClaw 等 AI 平台，應用程式及雲原生環境的安全變得前所未有地重要。隨著攻擊面持續擴大、部分服務缺乏妥善管理，加上威脅日益複雜，企業需要採用更統一的方式來管理連接與安全。

參加由 Thales 和 Kong 合辦的網上研討會，了解如何透過整合式連接、管治與安全方案，協助企業在降低營運複雜性的同時，更有信心地擴展現代應用。

重點內容

• 了解 OpenClaw 及現代雲原生環境面對的主要安全挑戰
• 認識 Kong 與 Thales 如何提供 inline 及零延遲 API 保護
• 發掘隱藏的「Shadow APIs」，補足可視性盲點，並透過 OpenClaw 偵測如 BOLA 等威脅
• 了解 Thales Elastic WAF 如何在叢集邊緣防禦第 7 層攻擊及 OWASP Top 10 威脅
• 探討統一架構如何提升可視性、管治與整體安全
• 觀看 OpenClaw 安全防護與威脅偵測的即場示範

代理式人工智能（Agentic AI）憑藉其可自動執行任務的能力，大幅提升企業營運效率，迅速成為市場上的「新寵兒」。然而，這種高度自主的特性，同時亦帶來前所未有的網絡安全挑戰。《Fortinet - Agentic AI 安全攻防戰》系列將一連三集，由 Fortinet 北亞區首席信息安全官鄺偉基（Daniel）深入剖析企業在部署 Agentic AI 時不可忽視的安全關鍵。第一集率先由 Agentic AI 的核心基礎 ── Kubernetes 出發。

Agentic AI：自動執行帶來的雙刃劍風險

人工智能技術經歷多年演進，從機器學習（Machine Learning）、生成式 AI（Gen AI），發展至當前備受關注的 Agentic AI。與過往 AI 最大的不同，在於 Agentic AI 不再只是「提供答案」，而是具備「自動執行」的能力。

這種能力既是 Agentic AI 最大優勢，同時亦是潛在風險來源，Daniel 指出：「以前 AI 即使答錯，只要人不採納執行，問題未必發生；但現在 Agentic AI就算判斷錯誤，也可能直接執行，後果可以非常嚴重。」他引用一宗海外初創公司的真實案例，由於 Agentic AI 發生錯誤操作，系統在短短 9 秒內刪除了包括備份在內的所有數據，造成重大損失。

Daniel 又以「養龍蝦（OpenClaw）」為例，僅僅推出大半年，相關的 CVE 漏洞已累積數量至 478 個，其中約 190 個更屬於高至嚴重風險級別（CVSS4.0）。這反映出，在高度自動化且缺乏人工監督的情況下，一旦發生配置錯誤或遭受黑客入侵，影響將被迅速放大，風險不容忽視。

Kubernetes：Gen AI 與 Agentic AI 的基礎

無論是 Gen AI 還是 Agentic AI，其背後往往以 Kubernetes 作為運行基礎。Daniel 強調，容器化網絡（Container Network）與傳統網絡架構存在顯著差異，對企業的技術能力與安全管理要求亦更高。

在傳統環境中，企業開發應用程式的資源規模通常較固定，例如只需運行約 8 至 10 部虛擬機（VM）；但在 Kubernetes 環境下，資源可按需求快速擴展，當流量急升時，系統能在短時間內擴展至數百個工作負載（Workloads），而當需求下降時，又會即時回收資源。這種高度動態與彈性的特性，令整個 IT 環境變得更複雜，也更難監控。

不少企業其實早已導入 Kubernetes，但由於過往應用規模較小、擴展速度較慢，加上傳統防火牆未必支援相關架構，導致 Kubernetes 的安全性長期被忽視，甚至處於「無王管」狀態。隨著 Agentic AI 日趨普及 Kubernetes 部署規模急速膨脹，安全性情況將更為嚴峻，成為企業不能忽略的重點。

分隔機制：Kubernetes 安全的第一道防線

在 Kubernetes 安全策略中，「分隔（Segmentation）」被視為最關鍵的基礎防護措施。Daniel 以簡單比喻說明：「如果將所有資源混雜在一起，會很難管理；但如果分開成 100 個區域，每個區域都清晰可見，就容易控制得多。」

透過有效的分隔機制，企業可以大幅降低攻擊面，並限制潛在威脅的橫向擴散。這就如同設置隔離病房，即使某個區域受感染，也不會迅速蔓延至整個系統，避免「火燒連環船」。

然而，現時市場上不少傳統防火牆仍未能支援 Kubernetes 原生架構，令分隔措施難以真正落實。Daniel 指出，Fortinet 的防火牆（FortiGate）已內建針對 Kubernetes 環境的安全功能，能有效進行分隔。FortiGate 可每隔數十秒自動偵測 Kubernetes 環境中的變化，並以「工作負載」（Workload）為核心進行標籤識別與微分段管理，而非單純依賴傳統的 IP 地址，從而實現更精準、及更動態的分隔，全面提升防護能力。

此外，FortiGate 具備強大的整合能力，能無縫連接不同雲端平台及混合雲環境，並與 Fortinet Security Fabric 內的其他安全方案（如 SIEM、EDR、ZTNA 等）協同運作。

建立全面防護：由 Kubernetes 開始

企業若要安全地部署 Agentic AI，必須由底層基礎設施著手，而 Kubernetes 的安全正是最關鍵的一環。在完成有效的分隔與防護後，企業可進一步透過 API 建立更全面的可視性（Visibility），並結合 SIEM 系統進行持續監察與分析。

隨著 Agentic AI 持續發展，企業面對的安全挑戰越趨複雜，必須提早部署完善的 Kubernetes 安全策略。Fortinet 將舉辦 SIEM 專題工作坊，協助企業全面應對 Agentic AI 帶來的新一代安全挑戰。立即登記參加，掌握實戰防護策略，為企業建立更穩固的 AI 安全基礎。

【工作坊詳情】

日期：Jul 14, 2026 (Tue)
時間：3:00 – 4:30 pm
地點：Fortinet Office
報名連結：https://tinyurl.com/jx7hkhvs

美國眾議院於 2026 年 6 月 29 日表決通過《兒童互聯網與數位安全法案》（KIDS Act），以 267 票贊成、117 票反對的兩黨優勢高票通過，為美國兒童網路安全立法取得關鍵進展 。這是自 2024 年參議院率先通過《兒童網路安全法案》（KOSA）後，眾議院首次就類似法案進行全院表決，法案現將送交參議院審議。

法案核心內容：默認安全、家長工具與平台責任

KIDS Act 整合了 14 項先前數位安全法案的部分內容，重點包括年齡驗證、AI 聊天機器人監管、數據保護，以及加強對社交媒體平台毒品銷售行為的監管 。法案要求社交平台為未成年人設置默認限制「成癮性功能」（如自動播放、無限滾動），並提供家長管理孩子隱私設置的工具 。

此外，AI 聊天機器人必須向自報年齡為未成年人的用戶披露其非人類身份，對表現出自殺傾向的兒童則需提供預防資源；平台亦須制定嚴格政策，保護兒童免受網路性剝削等嚴重危害 。

與參議院版本差異：未採「謹慎責任」條款

眾議院通過的 KIDS Act 並未完全達到參議院 2024 年版本 KOSA 的要求。KOSA 明確要求 Meta、TikTok、Snap 等科技公司承擔「謹慎責任」（duty of care），必須採取合理措施防止對未成年人的傷害 。而 KIDS Act 側重家長工具與默認安全設計，未強制要求平台承擔法律上的「關照義務」，因此在共和黨與民主黨參議員之間已引發批評，預計在參議院審議時將面臨挑戰 。

《兒童網路安全法案》自 2022 年起由國會議員多次提出，歷來四度上會。2024 年參議院以壓倒性多數通過 KOSA，但由於共和黨議員擔心涉及言論自由與審查風險，眾議院長期未能進行全院表決，直至此次跨黨派 KIDS Act 才突破。