台灣雲端部署平台Zeabur證實，8月27日發生重大資料安全事件，一組內部服務憑證遭未授權存取，攻擊者利用該憑證取得部分用戶專案的環境變數紀錄，導致大量第三方API金鑰外洩。官方證實，已實際觀察到Anthropic、OpenAI及OpenRouter的API憑證遭盜用，創辦人林沅霖已公開致歉並承諾賠償。
Zeabur
Zeabur指出，外洩的環境變數涵蓋OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Gemini、GitHub、AWS、Cloudflare及Stripe等服務的API金鑰或權杖，以及資料庫連線字串、密碼與JWT_Secret等敏感資訊。官方特別提醒，即使使用者曾自行修改環境變數名稱，只要存放的值符合AWS、GitHub、Anthropic、OpenRouter、OpenAI或Stripe可辨識的憑證格式，相關憑證亦確認曾暴露。
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有用戶稱 Anthropic 的 api token一日被用光
有用戶稱 Anthropic 的 api token一日被用光
事件爆發後，不少開發者在社群平台回報災情，指深夜突然出現大量不明的API調用費用，甚至有人帳單暴增近10倍。由於攻擊者取得金鑰後可直接調用付費模型，相關費用轉嫁至原帳號持有人身上。有用戶質疑：「為什麼一個內部憑證能讀到production customer secrets的值」；亦有開發者表示「要趁帳單未暴增前盡快撤換」。
Zeabur創辦人林沅霖交代事件並公開致歉
Zeabur創辦人林沅霖其後公開致歉，表示團隊已在偵測到異常當天完成第一時間控制，目前正持續監控，並已配合上游廠商及執法機關進一步調查。對於實際損失規模，Zeabur表示仍需時間完成影響範圍與個別損失核實，後續將進行賠償與相關處理，並承諾對此次事件負起責任。
AI平台遭入侵 大量金鑰外洩
Zeabur在調查期間發現AI Hub所用的LiteLLM出現可疑活動，目前仍在確認是否與事件有關，已暫時停止AI Hub服務以進行清查。官方呼籲，曾在Zeabur存放OpenAI、Anthropic、OpenRouter等第三方服務API金鑰的用戶，應立即撤銷舊金鑰並重新建立新金鑰，同時檢查近期使用量及帳單。Zeabur特別提醒，單純建立新API金鑰並不會令舊金鑰失效，必須另外執行撤銷；由於兩批通知採用不同判定方式，即使未收到官方通知的用戶，亦應主動檢查目前存放於專案環境變數中的憑證。
美國研究團隊研發名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析癌症患者面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。測試顯示，高風險組別於90天內的死亡率逾一半，較低風險組別高出逾3倍。這項創新技術有助將傳統臨床直覺量化，為醫生制定個人化療程提供可靠參考。
美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析患者的面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖
研究團隊運用了超過4,000萬張公開的面部照片，以及逾3.4萬名癌症患者的肖像圖像，對AI模型進行深度訓練，隨後再以3,820名患者進行實測驗證。測試結果顯示，在122名被AI系統歸類為最高風險等級的患者當中，共有64人在短短3個月內離世；相比之下，最低風險組別的975名患者中，同一時期內僅得20人逝世。即使研究人員把患者的年齡、性別以及所患癌症類型等傳統變數考慮在內，高風險組別的死亡機率依然比低風險組別高出3倍以上。
美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析患者的面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖
科學家深入研究發現，AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。此外，這套評估機制的精準度，適用於各類不同病種與病程階段的癌症患者。
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
研究共同作者Grace Lee指出，臨床醫生長久以來皆會藉由目測患者的外表容貌，來初步判斷其身體狀況；而這套全新研發的科技工具，正是將這種過往僅憑經驗的「直覺判斷」予以「標準化與量化」，極有助於提升病情預後估算以及臨床醫療決策的準確度。
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
與此同時，研究團隊亦同步開發出另一款名為「FaceAge」的輔助系統，專門用作評估個人的生理年齡。數據顯示，若一個人的外貌看起來比實際年齡年老5歲或以上，其死亡風險會相應增加21%；相反，若外貌看起來比實際年齡年輕至少5歲，其死亡風險則可降低17%。研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。
研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖
領導是項研究的哈佛醫學院放射腫瘤學教授麥教授（Raymond Mak）表示，面對全球人口日益老齡化，醫療體系極需更有效率的途徑來評估患者的整體健康狀況及身體虛弱程度，從而精準判斷其是否適合承受手術、放射治療或其他侵入性較強的進取型癌症療程。
研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖
麥教授強調：「我們的核心宗旨，是希望將透過面部照片進行的健康評估，轉化得更具體量化、更具一致性且易於大規模普及應用，從而協助醫護團隊為患者打造個人化醫療方案，而非企圖取代執業醫生的專業判斷。」相關重大研究成果已正式發表於國際權威醫學期刊《The Lancet Digital Health》。
