安全與治理
圍繞安全與治理的文章，關注 AI-native 企業軟體、受控資料、應用搭建和 Agent 工作流的實踐。
-
已釋出Power Platform 鎖定：Dataverse、Azure 與自託管取捨
Power Platform 的優勢是真實的：身份、Teams、Dynamics 和賬單都在同一個租戶裡。但若你關心主權、規模化成本或 AI 改動審查，Dataverse 和 Azure 執行時就是必須提前算清的邊界。
安全與治理 IT / CIO Power PlatformPower AppsDataverse自託管資料主權 -
已釋出Lovable 上生產安全嗎：訪問控制審查問題
Lovable 很適合快速原型，但生產系統的問題不是能不能跑，而是誰能審查訪問控制。RLS、前端過濾和安全掃描都重要；真正的邊界必須在服務端可見、可強制、可簽字。
安全與治理 開發者 LovableVibe Coding安全訪問控制AI-Native -
已釋出開放與封閉企業本體：誰擁有業務語義層
企業 AI 需要機器可讀的業務定義層。但如果“客戶、訂單、裝置”的定義分別鎖在不同平臺裡，agent 看到的就不是同一家公司。語義層應當歸企業自己，而不是歸某個套件。
安全與治理 業務決策者 企業本體語義層Palantir微軟 Fabric開放協議趨勢觀點 -
已釋出EU AI Act 審計準備：你的 AI 執行時能交出證據嗎
AI Act 的多數規則按官方時間線將在 2026 年 8 月 2 日適用。審計真正要看的不是模型多強，而是執行時能否交出誰授權、動了什麼、證據在哪。
安全與治理 IT / CIO EU AI ActCADA合規資料主權自託管AI 治理 -
已釋出AI Agent 定價：按動作計費與自託管執行時成本
按動作或按 token 計費看起來靈活，但 agent 越自主，中間工具呼叫越多。真正的成本賬要同時看用量曲線、資料出域、平臺鎖定，以及什麼時候自託管才划算。
安全與治理 業務決策者 成本ROI按動作計費自託管Agentforce趨勢觀點 -
已釋出企業 AI Ontology：為什麼業務語義層應該是開放協議
AI 進入企業需要受治理的業務語義層，這個判斷已經越來越清楚。真正要重新思考的是形態：業務定義應當開放、可審查、可遷移；執行時可以收費並承擔執行責任。
安全與治理 業務決策者 OntologyPalantirAI 治理開放協議趨勢觀點 -
已釋出AI Agent 許可權邊界：資料和動作如何受執行時約束
企業 AI agent 可以查資料、發起動作，但必須繼承使用者許可權，遵守記錄範圍、欄位級安全、動作確認和審計要求，不能成為系統後門。
安全與治理 業務決策者 ObjectOSAI Agent許可權治理企業安全 -
已釋出自託管 AI 應用平臺：為什麼執行時屬於你
當 AI 開始讀取業務資料、觸發流程、生成應用和呼叫工具，企業真正要控制的不只是模型，而是承載物件、許可權、工具、審批和審計的執行時。
安全與治理 IT / CIO 自託管私有化部署資料安全AI治理 -
已釋出AI Agent 資料安全邊界：如何在企業許可權內工作
企業不是不想讓 AI agent 使用業務資料，而是不允許它繞過身份、許可權、審批和審計。真正可上線的 agent，必須像一個受控使用者，而不是影子管理員。
安全與治理 IT / CIO AI Agent許可權治理資料安全審計