1) 每日學習重點概述（精簡版，Day1 → Day30）

1. Day 1：設定環境與學習目標；安裝 VSCode、Python、Docker、註冊 LLM。
2. Day 2：掌握 OWASP Top10 要點與簡易檢測步驟。
3. Day 3：TCP/IP、HTTP、DNS 基礎；用 tcpdump 抓本機 HTTP 封包並解析。
4. Day 4：Linux 基礎命令、檔案權限、網路檢查（ss/netstat、tcpdump）。
5. Day 5：Web 漏洞 — 反射型 XSS 實作與定位（DevTools）。
6. Day 6：建立本地脆弱 lab（Flask + Docker），綁定 localhost 測試。
7. Day 7：安全倫理與 Rules of Engagement（ROE），測試前後快照流程。
8. Day 8：學會把 CTF 題目結構化成高品質 prompt，與 LLM 互動流程。
9. Day 9：XSS / SQLi / CSRF 三大 Web 漏洞概念與 lab 測試。
10. Day10：Web 題實作並用 AI 校正漏洞報告段落。
11. Day11：逆向工程入門（靜態分析工具：strings、objdump、Ghidra）。
12. Day12：靜態分析實作：取得 binary hash、strings、反匯編片段。
13. Day13：動態分析（隔離 VM）— strace / ltrace / tcpdump 捕證實作。
14. Day14：用 Python 寫簡易自動化安全檢測腳本（requests、socket）。
15. Day15：Pwn / Buffer Overflow 概念與基礎實作（gdb + pwntools PoC）。
16. Day16：密碼學基礎（SHA/AES/RSA）與 OpenSSL 實作。
17. Day17：Crypto CTF 練習（凱薩、替換、基礎 RSA 破解）。
18. Day18：日誌解析實作（Python log parser）與偵測規則草案。
19. Day19：AI 自動化資安輔助工具實驗（LLM + Python pipeline）。
20. Day20：惡意程式樣本靜態分析入門（strings、objdump、API 列舉）。
21. Day21：威脅情報（CVE / APT）摘要與 IOC 擷取練習。
22. Day22：SQL Injection 自動化測試（sqlmap 在 lab 的使用）。
23. Day23：日誌告警與偵測規則（SIEM/EDR 規則撰寫與測試）。
24. Day24：惡意程式靜態分析深化（API 與可疑字串判讀）。
25. Day25：生成式 AI 風險與防護（幻覺、資料外洩、危險代碼緩解）。
26. Day26：AI 與資安工具整合（pipeline 設計：log → IOC → LLM 分析）。
27. Day27：AI 輔助 Web 漏洞掃描與分析（payload 測試與 AI 標註）。
28. Day28：AI + Python 自動化腳本實作（log parser → report.json）。
29. Day29：成果彙整與報告草擬，將資料交給 LLM 生成初稿。
30. Day30：總結、展示資料整理、產出最終 1–2 頁摘要與改進方向。

2) 主要成果與程式 / 報告成果（可直接附上或提交）

• 每日 30 篇 100 字心得（學習軌跡、反思）。

• Lab 證據集：XSS / SQLi / CSRF 測試截圖與對應 request/response（去識別化）。

• 逆向 / 靜動態分析資料：sample binary 的 strings、反編譯片段、strace / pcap 擷取片段、IOC 清單。

• Crypto 解題日誌：包含凱薩暴力腳本、RSA 嘗試程式片段與最終 flag（教學題）。

• 自動化工具：

  • pipeline.py：log → IOC 提取 → prompt 組成 → LLM 分析（含 needs_review 標示）。
  • parser.py：Apache access log 解析器，輸出 JSON 報表（top IP/URL、anomalies）。
  • 其他小工具：封包抽取指令、curl 重放指令集合、pwntools exploit 範本（測試用）。

• 報告與摘要：Day29 初稿與 Day30 最終 1–2 頁展示摘要（可供投稿或口頭展示）。

• Rules of Engagement（ROE）與 AI 使用守則：測試授權、隔離環境、審核流程文件。

• SIEM / EDR 偵測規則草案：大量 404 掃描、暴力登入偵測、dropper 行為偵測等範例（可轉 Splunk/Elastic）。

• 交互紀錄：與 LLM 的 prompt / 回覆記錄（重要進度與決策參考）。

3) 技術心得與改進建議（具體可執行）

技術心得（重點）

• AI 作為助理：LLM 非常適合做「摘要、格式化、生成範本與測試想法」，能顯著加速資料整理與初步分析。
• 不可盲信：AI 會有幻覺或過度自信的答案，尤其在細節（CVE 編號、 exploit 指令、數值計算）上要以工具/文件核實。
• 自動化 → 審核並行：把可重複工作交給工具與 AI，但對高風險輸出（可執行指令、刪除、網路操作）必須設置人工審核閘。
• 隔離環境是關鍵：所有可能有攻擊性或未知二進位的測試應在離線、snapshot-able VM 或 Docker（localhost 綁定）中執行。
• 紀錄與可復現性：保存原始 request/response、script、logs 與 hash，是日後驗證與報告可信度的基礎。

改進建議（短期可執行）

1. 建立版本化專案倉庫：把所有程式、logs（去識別化）、報告上傳到 private Git（含 README 與執行流程）。
2. 測試自動化 + CI：為 parser 與 pipeline 增加單元測試、範例資料與 CI（例如 GitHub Actions 本地 runner）以確保可重現。
3. LLM Prompt 標準化檔：把常用 prompt 建成模板庫（分類：Web、Binary、Logs、Crypto）並記錄最佳化範例。
4. 偵測規則上線化：將 2–3 條高價值規則（大量 404、暴力登入、dropper 行為）轉為 Splunk/Elastic 查詢並在測試資料上驗證誤報率。
5. 建立審核流程：當 pipeline 識別 needs_review 時，觸發 Slack/Email 告警並要求人工核准後才執行任何變更。
6. 製作展示資產：把重要成果（3–5 張關鍵截圖、1 個 demo 短影片、1–2 頁摘要）整理成可投投稿或口頭報告資料包。

4) 最終 1–2 頁展示摘要（可直接印出 / 投稿用）

以下為可直接放在報告封面後或作為口頭展示的 1–2 頁摘要，包含背景、方法、成果重點與結論建議。

專案名稱

30 天 AI 輔助資安學習計畫 — 實作與自動化流水線

背景與目的（1 段）

本計畫在 30 天內結合生成式 AI（LLM）與實務資安工具，達成「快速學習、實作驗證與成果自動化整理」的目標。透過每日主題式學習與 lab 實作，建立從漏洞測試、密碼學練習、惡意程式分析到日誌偵測的端到端能力，並以 AI 輔助加速流程與報告產出，同時設計嚴謹的審核與 ROE 以避免安全風險。

方法與流程（要點）

• 每日學習：以 OWASP、MITRE、逆向、動態分析、Pwn、Crypto 與日誌分析為主題，並在隔離 lab 中驗證。
• AI 協作：使用 LLM 產生 prompt、整理分析重點、生成報告段落與提供程式雛形；人工負責審核與測試。
• 自動化：開發 parser.py 與 pipeline.py，將日誌/封包輸入轉成 JSON 報表並由 LLM 給予初步風險分級。
• 安全管控：ROE、VM 快照、輸入去識別化、needs_review 流程確保不直接執行高風險操作。

主要成果（精選）

• 可重現的 lab 證據：XSS、SQLi 測試截圖與 request/response。
• 自動化工具：log parser（JSON 輸出）、LLM 分析 pipeline（report.json）。
• 技術文件：30 篇每日心得、CVE/IOC 摘要、SIEM 規則草案。
• 最終報告：1–2 頁展示摘要 + 完整技術附錄（程式、截圖、logs）。

成果影響與應用價值

• 教學：可作為資安入門課程的實作範例，示範如何結合 AI 加速學習與報告撰寫。
• 運維：parser + LLM pipeline 能快速協助篩選疑似事件、生成初步處理建議，節省人力。
• 研究：紀錄了 LLM 在分析流程的優缺點，可作為後續工具化與信任度評估的實驗基礎。

主要結論與建議（結語）

生成式 AI 在資安學習與初步分析上具高效率與輔助價值，但不得取代人工判斷。建議將成熟的自動化模組與 LLM 輸出納入半自動化流程，所有高風險建議需人工審核，並持續建立 prompt 標準化、測試套件與審核流程，以確保實務運用的可信度與安全性。

今天完成最後一天的學習與總結，將 30 天的 AI 輔助資安實作、漏洞測試、日誌分析與自動化腳本整合成完整報告與展示摘要。透過 AI 生成文本與人工審核，我快速整理出每日重點與成果，也回顧了自我學習流程與安全意識。整個過程讓我體會 AI 在學習、分析與報告整理的強大輔助作用，但人工判斷仍不可或缺。