Google Cloud《Cybersecurity Forecast 2026》指出，2026 年全球資安戰場將正式邁入「AI 攻擊全面實戰化」 時代。駭客不再只是嘗試性地導入 AI，而是將生成式 AI 作為攻擊核心引擎，用來模擬真實對話、仿造身份、生成惡意程式碼，甚至自動化滲透攻擊流程。
因應這樣的資安威脅趨勢，企業如何透過專為 AI 應用程式設計的安全層「Model Armor」，在使用者與大型語言模型（LLM）之間建立一道雙向過濾機制，確保內容合規和品牌一致性？又如何運用全代管 API 管理解決方案「Apigee」，打造更高效、安全、經濟的 Gen AI 營運模式？
主題文章
＃ 防禦策略升級
面對 AI 智能對抗戰的新格局，CloudMile 萬里雲從整體趨勢、攻擊演化與防禦策略、以及佈局建議三個部分，幫助你搶先整理 2026 值得重視的資安方向。
＃ 完整審查機制
Model Armor 如何補齊企業 AI 導入時最容易忽略的資安拼圖，讓 IT 團隊在擁抱 AI 創新時，同步建立起可治理、可監控、可稽核的防護網？
＃ Gen AI 營運模式
Gen AI 的成功不僅在於模型有多強大，更在於營運模式是否健康。透過 Apigee，企業不再需要於「省錢」與「安全」之間做選擇，而是能打造一個既高效、經濟又安全的 AI 應用生態。
＃ 智慧路由
AI 的價值不在於模型本身，而在於如何安全、穩定地將其轉化為商業服務。憑藉 Apigee 的治理能力，企業如何有效控制成本、規避風險，讓 AI 創新在真實世界中持續變現？
＃ 以 AI 對抗 AI
當企業解決「成本效益」與「運作效率」後，隨之而來的便是最嚴峻的挑戰——信任與安全。Apigee 的智慧防護機制，如何幫助企業提升可視性，並做到異常檢測？
＃ 混合多雲＆雲地整合
在不更動地端龐大遺留系統的前提下，金融機構如何透過精準的網路架構選型，解決 DNS 解析與跨網段連線的複雜性，建構零信任的資安防線？
＃ 以 AI 對抗 AI
當企業解決「成本效益」與「運作效率」後，隨之而來的便是最嚴峻的挑戰——信任與安全。Apigee 的智慧防護機制，如何幫助企業提升可視性，並做到異常檢測？