今日目標（3 項）

使用生成式 AI 協助產出 Python 自動化分析腳本雛形（例如 log parser、簡易掃描器或 report generator）。

手動審核並改寫 AI 產出的程式，加入錯誤處理與安全檢查（避免執行危險命令）。

執行並測試腳本，輸出 JSON/CSV 報表，並產生一段示範報告（可放入日後報告中）。

今日實作步驟（直接照做）

在 ~/ai_security/day28/ 建三個檔案：input.log（或 access.log 範例）、parser.py（主程式）、requirements.txt。

用下面的可複製 prompt 貼給 AI，請它產生一個「解析 Apache access log 並輸出 top IP / top URL / anomalies（JSON）」的 Python 程式。

AI 回傳程式後：

手動審查是否有 os.system、subprocess 等危險呼叫；

加入例外處理、輸入檔案存在檢查、以及限制輸出路徑（避免覆寫系統檔案）。

執行 python parser.py input.log，檢查產生的 report.json（包含 top IP、top URL、anomaly list）。

將 parser.py、input.log（前 50 行）與 report.json 貼來讓我幫你審查與優化。

可複製給 AI 的 Prompt（直接貼入 ChatGPT）

請用繁體中文產生一個 Python 程式 parser.py：
功能：解析 Apache access log（common log format），輸出 JSON 報表，包含 top 10 IP、top 10 request paths、status code 統計、以及 5 分鐘內超過 20 次 404 的可疑 IP。程式要包含：輸入檔案存在檢查、例外處理、不要有任何會執行 shell 的程式碼。請回傳完整程式碼。

風險 / 注意事項

切勿把真實含個資的日誌上傳到公有 LLM；上傳前先做去識別化（mask IP/user）。

AI 生成的程式務必人工審查；禁止自動執行任何來自未信任輸入的系統命令。

在執行前備份環境與確認輸出路徑，避免覆寫重要檔案。

今天我結合 AI 與 Python 實作自動化的日誌解析器：先讓 AI 產生程式雛形，再手動加入例外處理與安全檢查，最後在範例日誌上執行並產出 JSON 報表。過程讓我體會到 AI 可大幅加速開發，但程式安全與邊界情境仍需人工把關。下一步會把 parser 加入測試案例與更細緻的 anomaly 規則。