今日目標（3 項）

利用生成式 AI 協助分析 Web 應用漏洞（XSS / SQLi / CSRF）並生成測試建議。

練習在本地 lab（DVWA 或 Juice Shop）執行一個漏洞掃描或 payload 測試。

將 AI 的分析結果整理成報告，標示漏洞類型、影響範圍與修復建議。

今日實作步驟（直接照做）

在 lab 上選擇一個可測試頁面（例如 DVWA 的 SQLi 練習頁）。

把 request/response 片段貼給 AI，請 AI 標註可能的漏洞位置、漏洞類型與建議測試方法。

用 Python 或 Burp Suite 嘗試一個簡單 payload（如 alert(1) 或 ' OR '1'='1）。

記錄測試結果（成功或失敗）、AI 給的分析與對照。

產出 1 頁報告（漏洞描述 + AI 建議 + 自己測試結果）。

可複製給 AI 的 Prompt

我在本地 lab DVWA 上抓到這個 request/response（貼出內容）。請用繁體中文：
1) 標註可能的漏洞位置（XSS / SQLi / CSRF）；  
2) 說明漏洞類型與可能影響；  
3) 提供一個安全測試步驟範例（在隔離 lab 執行）。

風險 / 注意事項

所有測試僅限本地 lab，不得在外網或未授權系統執行。

AI 提供的 payload 僅用於測試和學習，不可直接用於攻擊真實系統。

測試前後備份 lab，避免破壞環境。

今天利用 AI 協助分析 Web 漏洞，學會把 request/response 結構化給 AI，快速標註可能漏洞並生成測試建議。在 lab 實作 payload 後對照 AI 的分析，驗證其正確性。透過這種方式，我能加速漏洞發現並練習安全測試流程，同時意識到 AI 建議必須經人工審核，避免誤用或誤判。