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鐵人賽 Security DAY 9
CTF 菜鳥修練日誌 系列 第 9 篇

Day 09:【Forensics】檔案藏身術:ExifTool 詮釋資料與 Magic Bytes

前言 在 CTF 競賽中,「數位鑑識(Digital Forensics)」就像是扮演網路世界的刑事偵探。攻擊者或出題者經常會把敏感資訊、密碼甚至是 Flag...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 9

Day 9:知識庫檢索測試(召回測試):驗證提問抓取準確度

一、前言 昨天(Day 8)我們透過調整分段識別符號(\n\n)與最大長度,成功克服了簡報轉 PDF 時「單詞成段、頁碼被截斷」的破碎化痛點,將講義整理成結構完...

鐵人賽 Security DAY 25

Day 24 | 從應變看事件管理與問題管理

Introduction 在軟體營運與資安維護中,很多團隊常把「事件管理(Incident Management)」與「問題管理(Problem Managem...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 10

Day 10|設計評論異常分析

昨天已經決定「AI 避雷探針」要分析哪些項目,其中有一項是:疑似罐頭評論/異常評論今天要來仔細說明這個項目的目的。 評論異常特徵分析也就是先觀察評論中有沒有一些...

鐵人賽 JavaScript DAY 9

Day 9:路由(Routing)設計美學與模組化拆分

當你的專案只有兩三支 API 時,全部寫在 app.js 裡感覺很直覺。但想像一下,一個真實的電商系統會有「會員」、「商品」、「購物車」、「訂單」等數十甚至數百...

鐵人賽 Vibe Coding DAY 13

Day 13:雪花冰極速挑戰 —— 讓手速變現!Combo 連擊機制與動態分數加成實作

歡迎來到第十三天!在上一篇 Day 12 的實機試玩中,朋友提出了一個非常關鍵的優化建議:「單純比對配方有點太平淡了,應該要給手速極快的玩家額外的獎勵!」 為了...

鐵人賽 Software Development DAY 11

Day 11 - 漂亮的 CLI 介面 - 渲染 - 上

回顧一下負責渲染的 renderers.py 要負責些什麼: 分隔線渲染。 介面初始化渲染。 單行流式渲染(推理和工具參數句)。 推理總結渲染。 工具調用結果...

鐵人賽 Claude AI DAY 21

Day 21|把生成語感改回人話:AI 痕跡從哪裡來,怎麼抓

Day 20 那篇草稿,我自己念出聲讀了一次。讀到第三段卡住了——不是內容不對,是語氣不對。「值得注意的是」開頭、「此外」接一句、「總的來說」收尾,三段裡出現了...

鐵人賽 AI Security DAY 9

當基準只是代理指標:模型「錯」了六題,但我說不出它錯在哪

在 Day 8 中,我們拆解了門檻的直覺陷阱,並釐清了機率作為「Routing 訊號」而非「證據」的本質。今天,我們進入第二組實驗——改動邏輯偵測(n=64)。...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 10

Day 10 | 少年 Token 的奇幻漂流(終):淺出 Self-Attention

昨天我們用向量的角度理解一遍 Self-Attention。今天,我們用一個模擬的方式,來試著再理解一次。(這個例子我想好久,不完美但可能有點 fu) 想像桌上...

鐵人賽 Claude AI DAY 17

Day 17-把「我覺得會漲」改成可追蹤的研究假設

今天遇到的問題 看到某個消息後覺得一家公司值得研究,但過一週就忘了原因。沒有記下當時的假設,就很容易把後來知道的事補進原本的記憶。 一個核心概念:問題、假設、證...

鐵人賽 AI Security DAY 15

Day 15 - AI 不只會回答了,Agent 是真的會幫你做事情

hihi,我是歐娜😺 前面幾天終於把 OWASP LLM Top 10 2026 一條一條看完了。 從 Prompt Injection、資料洩漏、Supply...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 13

13 Discord 告警:讓機器人主動回報戰況

! 本篇文章將會介紹 Discord 告警:讓機器人主動回報戰況,期望大家都能用一支 webhook 腳本,讓 agent 學會報平安與求救 :D 昨天聊錯誤處...

鐵人賽 Security DAY 9

Day 9|EPSS:漏洞未來遭利用的可能性

The Second Ruler: Threat 施工進度| 定邊界(Day 1–5)→ 接資料(Day 6–10) → 做評分(11–18)→ 畫攻擊路徑...

鐵人賽 ChatGPT & Codex DAY 9

讓 ChatGPT 幫我準備考試

到了第九天,我開始思考 ChatGPT 除了可以幫忙寫作業之外,還能不能成為我的學習助手。因此今天我想嘗試利用 ChatGPT 來幫助自己準備考試。以前準備考試...

鐵人賽 Security DAY 9

[DAY 09] Memory 裡到底在跑什麼?Volatility 2.6 記憶體分析

今天實作經典的 Memory Forensics 工具 Volatility 2.6。 Volatility 是一套開源的記憶體取證分析工具,使用 python...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 14

Day 14|【RAG 基礎】不要瞎掰好嗎?讓 AI 助教讀取指定 PDF 教材:避免 AI 瞎編答案

在開發 AI 虛擬助教的過程中,最讓教學現場老師和學生捏一把冷汗的問題絕對是 「AI 幻覺(Hallucination)」。過去幾天我們透過 System In...

鐵人賽 Vibe Coding DAY 23

Day 023:讓 Jupiter 接手自己的開發——真實派工如何暴露 Sessions 的缺口

讓 Jupiter 接手自己的開發:真實派工如何暴露 Sessions 的缺口 Day 022 談到一個 Bundle 裡的元件如何各自升級,以及部分升級失敗時...

鐵人賽 AI Engineering DAY 23
OpenShift AI 簡易入門30天 系列 第 23 篇

Day 23:資源規劃——一個 PoC 要多少機器

這是什麼、解決什麼問題 「要幾台機器」通常是評估時第一個被問到的問題,而且答錯的代價很高——買少了跑不動,買多了要解釋。 官方會給一份最低需求,但那是「平台本身...

鐵人賽 Software Development DAY 24

[Day 24] HFT Networking Infrastructure: Non-Blocking I/O

在高頻交易系統中,networking 是整個交易鏈路中最敏感的效能元件之一。從 market data 接收、封包解析,到 Order Gateway 發送,...

鐵人賽 Security DAY 9

Day09|Static Analysis - IDA / Ghidra

前幾天我們已經看過 Assembly、Stack,也開始接觸 Static Analysis。 像是: file strings readelf objdump...

Day 14 - SSRF 的四層防護

前言 「使用者貼一個網址,伺服器幫他抓下來」。這個功能是這個產品的核心,也是整個專案裡最危險的一支程式。 發請求的是你的伺服器。瀏覽器在使用者的網路裡,碰不到你...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 9

Day 09 |從原始 JSON 到資安情報:利用 FastAPI 與 Pydantic 萃取 Wazuh 告警

大家好!歡迎來到鐵人賽第九天。 昨天,我們成功透過 Webhook,讓 Wazuh Server 在觸發告警時,主動對 FastAPI 接收站發送 HTTP P...

鐵人賽 AI Engineering DAY 9

Day 9 - 為什麼選 Gemma 4:26B MoE vs 31B Dense 架構差異

繁中的難點攤開之後,總要有一顆模型去承擔它們 所以今天回到最基本、也最容易被跳過的那一題:選型 而我要先講一句可能有點掃興的話——這一題在我這台機器上,有一半是...

鐵人賽 Software Development DAY 10

lesson 1: Hello abclFX:參考HelloFX的簡單示例

TL;DR 這篇會把 Java 版的 HelloFX 改寫成 ABCL 版本:先將 JavaFX SDK 的 JAR 檔案載入 ABCL,再用jnew-runt...

鐵人賽 AI Engineering DAY 24

Day 24|Gateway 與 Fallback:統一入口與雙重容錯

Day 24|Gateway 與 Fallback:統一入口與雙重容錯 昨天聊了模型架構跟金鑰儲存。今天要往上一層,看請求真正送進來的地方——Gateway,還...

鐵人賽 ChatGPT & Codex DAY 9

Day 9|我不想再複製貼上問 AI:看不懂哪裡,就直接點哪裡

前幾天一直在處理一件事: 怎麼讓 AI 把教材變得更好懂? 從一開始只有文字整理,到後來有 Visual Flow、Concept Map、Comparison...

鐵人賽 AI Engineering DAY 9

Day 9:Embedding 模型到底怎麼選?

昨天的測試從頭到尾都使用同一個 bge-small-zh-v1.5 模型,但實際上,Hit@1 的分數仍然會隨著 Embedding 模型的選擇而變動,所以今天...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 18

Day 18|週回顧:廣度歸 AI,可行性歸人 | "Week 3 Review: Breadth to the Model, Feasibility to People"

星期五下午,品管團隊一起看五份電子紀錄 一張每條對策都標了強度、還多一欄「為什麼上不去」的對策表。一棵因果鏈,來源那一欄從第三層開始整排寫著 未查證——那是...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 30

Day 30:完賽感想

終於完成 30 天的發文了,真的很不容易。這系列的題材,大多是從長官提出的需求,或看到其他單位被要求導入 AI 延伸出來的。我覺得蠻有趣的,所以拿到自己的 La...