「世界上最危險的不是壞人，而是會自動部署的壞模型。」

🧠 一、從初學者到「AI 資安架構師」的演化日誌

三十五天前，我只想寫一篇簡單的文章；
三十五天後，我意外部署了一整個 AI 安全架構。

從 LLM Red Team、MAESTRO 威脅建模、到 MCP Server 加固，
我發現我們其實不是在寫文件——
我們在寫下一代安全的「標準輸入」。

在這個時代，Prompt 就是新型指令，
Agent 就是新型 botnet，
而「資安防禦」這門學問，早已升級成語意層級的戰爭。

⚙️ 二、AI 安全新三原則：Prevent、Predict、Patch

傳統資安講 CIA（Confidentiality, Integrity, Availability），
AI 資安講 PPP：

• 🧩 Prevent：防止模型被誤導（Prompt Injection ≠ 哲學問題）
• 🔮 Predict：預測模型行為偏移（因為它會自己長大）
• 🔧 Patch：修補提示與權重漏洞（是的，我們在修思想）

我們以往 patch CVE，現在要 patch LLM。
這不是工程進化，而是文明升級。

🕵️‍♂️ 三、RAG、MCP、Agentic：AI 的新防線架構

未來的 SOC 不再只是監控系統，而是訓練「守法的模型」。
AI 不僅需要安全工程師，還需要「數位良心」的架構設計師。

🧩 四、從工程師視角看 AI 防禦：我們都在修世界的 YAML

我們這代工程師的宿命就是：
「別人打架，我們修 YAML。」

模型壞掉？— retrain。
Prompt 出錯？— sanitize。
人寫錯？— blame model。

有時候，我懷疑自己是不是在跑一個永不結束的 CI/CD。
每次 deploy 新模型，log 裡都寫著：

build succeeded, humanity pending review.

🧠 五、鐵人賽的啟示：AI 不會取代你，但會讓你過勞。

在這三十五天裡，我發現：
AI 可以協助我生成程式碼、摘要文件、做風險評估，
但它依然需要人類賦予「判斷與倫理」。

真正的「安全」，不是模型不出錯，
而是當它出錯時，有人能 debug 它。

我們不是被 AI 取代的人，
我們是幫 AI 打 patch 的人。

⚡ 六、結語：Debug 未來的最後一哩路

AI 正在快速滲透我們的基礎設施、代碼、甚至信任機制。
我們的任務不是阻止它前進，而是確保它不偏航。

所以第 35 天，我只想說：

• 「AI 不可怕，可怕的是沒打版本控制的 AI。」
• 「模型 hallucination 不算 bug，算 feature request。」
• 「而我們這些工程師，正是最後一層防火牆。」

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