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鐵人賽 AI Security DAY 18

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 18 篇

技術 Excessive Agency：Agent 的過度代理風險

查核資訊：本文於 2026-08-13 查核 OWASP LLM Top 10 2026 與 OWASP Top 10 for Agentic Applic...

Eric ‧ 2026-08-27

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鐵人賽 AI Security DAY 17

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 17 篇

技術向量資料庫與 Embedding 的安全議題

查核資訊：本文於 2026-08-12 完成查核。查核範圍包括 OWASP LLM09:2026 Vector and Embedding Weakness...

Eric ‧ 2026-08-26

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 25

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 25 篇

技術 Day 25 如果AI 變慢，我該先看 GPU、Model 還是 Network？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果AI 變慢，我該先看 GPU、Model 還是 Net...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-25

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鐵人賽 AI Security DAY 16

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 16 篇

技術資料投毒與知識庫污染

查核資訊：本文於 2026-08-10 依 OWASP LLM05:2026 Data and Model Poisoning、OWASP LLM01:20...

Eric ‧ 2026-08-25

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 24

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 24 篇

技術 Day 24 如果AI 上 Production 後，我到底要監控什麼？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果AI 上 Production 後，我到底要監控什麼？...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-24

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鐵人賽 AI Security DAY 5

AI 黑魔法：30 天拆解 AI 系統攻擊面（重啟）系列第 5 篇

技術 AI 黑魔法（05）：AI 的攻擊面有哪些？從資料到供應鏈（重啟）

上一篇我們談到 AI Red Team 到底在測什麼，也提到一個聊天機器人背後，至少可以拆成資料、模型、應用與系統四個層次，另外還有一條貫穿所有環節的供應鏈，這...

Vivian ‧ 2026-08-24

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鐵人賽 AI Security DAY 15

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 15 篇

技術 RAG 架構的攻擊面全解

查核資訊：本文於 2026-08-10 查閱 RAG 原始論文、OWASP LLM01:2026 Prompt Injection、OWASP LLM05:...

Eric ‧ 2026-08-24

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 23

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 23 篇

技術 Day 23 如果AI 自動擴展很好，但 GPU 帳單誰來付？？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果AI 自動擴展很好，但 GPU 帳單誰來付？ Day...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-23

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鐵人賽 AI Security DAY 14

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 14 篇

技術第二週回顧：用十種情境測試範例應用程式的提示注入風險

查核資訊：本文於 2026-08-09 依 OWASP LLM01:2026 Prompt Injection、OWASP AI Testing Guide...

Eric ‧ 2026-08-23

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 22

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 22 篇

技術 Day 22 如果Kubernetes 可以增加 Pod，但誰來增加 GPU？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果Kubernetes 可以增加 Pod，但誰來增加 G...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-22

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鐵人賽 AI Security DAY 13

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 13 篇

技術多模態注入：圖片、語音與檔案

查核資訊：本文於 2026-08-09 依 OWASP LLM01:2026 Prompt Injection、Ollama Vision API 與原始研...

Eric ‧ 2026-08-22

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 21

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 21 篇

技術 Day 21 如果AI 流量突然增加，GPU 不夠了怎麼辦？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果AI 流量突然增加，GPU 不夠了怎麼辦？ Day 2...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-21

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鐵人賽 AI Security DAY 12

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 12 篇

技術 Hidden Context Exposure：外洩的不只是 system prompt

查核資訊：本文於 2026-08-09 依 OWASP GenAI LLM Top 10 2026 與 Ollama Chat API 查核，並以 LLM...

Eric ‧ 2026-08-21

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鐵人賽 AI Security DAY 2

AI 黑魔法：30 天拆解 AI 系統攻擊面（重啟）系列第 2 篇

技術 AI 黑魔法（02）：AI 為什麼會一本正經地胡說八道？從 AI、ML 到 GenAI 的運作原理（重啟）

2023 年一位美國律師在準備訴訟資料時，請 ChatGPT 幫忙找相關判例，ChatGPT 很快列出六個案例，案件名稱、判決內容、引用格式一應俱全，看起來完全...

Vivian ‧ 2026-08-21

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 20

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 20 篇

技術 Day 20 為什麼 AI 上 Production 後，開始需要 Kubernetes？？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。為什麼 AI 上 Production 後，開始需要 Ku...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-20

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鐵人賽 AI Security DAY 11

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 11 篇

技術 Jailbreak 手法分類學

查核資訊：本文於 2026-08-08 依 OWASP LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet、OpenAI...

Eric ‧ 2026-08-20

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 19

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 19 篇

技術 Day 19 如果Docker Image 做好了，為什麼還不能直接上 Production？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果Docker Image 做好了，為什麼還不能直接上...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-19

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 18

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 18 篇

技術 Day 18 如果Docker 把環境包起來了，那GPU 呢？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果Docker 把環境包起來了，那GPU 呢？ Day...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-18

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 17

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 17 篇

技術 Day 17 如果requirements.txt 固定了，為什麼 AI 還是可能跑不起來？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 requirements.txt 固定了，為什麼 AI 還...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-17

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 16

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 16 篇

技術 Day 16 如果有requirements.txt 真的能讓 AI 環境重現嗎？？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果有requirements.txt 真的能讓 AI 環...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-16

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鐵人賽 AI Security DAY 7

LLM 應用資安：從 Prompt Injection 到 AI Red Teaming 系列第 7 篇

技術第一階段回顧與小型攻擊熱身

查核資訊：本文於 2026-08-07 完成查核，依據為 OWASP LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet...

Eric ‧ 2026-08-16

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 15

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 15 篇

技術 Day 15 AI 專案到底要固定哪些東西，才能真正重現？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。 AI 專案到底要固定哪些東西，才能真正重現？ Day 14...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-15

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鐵人賽 Build on Google AI DAY 14

AI Demo上 Production 之前：AI × Infrastructure 實戰筆記系列第 14 篇

技術 Day 14 如果有了 Docker，AI 就一定能重現嗎？

我有多年 IT 技術與跨域學習經驗，現在把 AI、Cloud、Infrastructure 串起來。如果有了 Docker，AI 就一定能重現嗎？ Day 1...

獨孤求勝 ‧ 2026-08-14

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 5

從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法系列第 9 篇

技術 Day 9｜D̃ 怎麼變成 γ？從辨別度推回票重

Day 8 把不穩的辨別度往 0 收縮，留下 D̃。正值表示高信心較常答對，負值表示高信心反而容易答錯，0 則停在普通 Self-Consistency。方向...

vito1317 ‧ 2026-09-07

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 5

從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法系列第 8 篇

技術 Day 8｜證據不夠就別加權：TACT 的死區怎麼工作？

Day 7 把全域 D̂ 除以保守標準誤，得到 ζ=D̂/SE。現在終於能回答一個很實際的問題：這份信心訊號，夠不夠格改動多數決？ TACT 的答案偏保守。證據...

vito1317 ‧ 2026-08-24

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 5

從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法系列第 7 篇

技術 Day 7｜少一題就翻盤？用 jackknife 檢查 D̂ 有多脆弱

Day 6 算出了全域 D̂ 和虛無標準誤 SE₀。數字看起來已經很完整，卻還有一種翻車方式：只要拿掉某一題，整個方向就變了。這種情況在開發集不大時特別常見。...

vito1317 ‧ 2026-08-23

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 5

從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法系列第 6 篇

技術 Day 6｜每題的 D 都不一樣，該聽誰的？

第五篇算出每一題的 Somers' D，麻煩也跟著來了。開發集裡可能有 100 題，就會得到 100 個方向和強度都不同的 D。有人強烈正向，有人接近 0，也可...

vito1317 ‧ 2026-08-20

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 5

從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法系列第 5 篇

技術 Day 5｜高信心真的比較常答對嗎？用 AUC 把方向量出來

第四篇把原始信心換成題內排名，總算解決了尺度亂飄的問題。可惜排名只告訴我誰比較有把握，還沒回答最關鍵的一句：有把握的軌跡，真的比較常答對嗎？今天會用有答案的開...

vito1317 ‧ 2026-08-18

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 4

從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法系列第 4 篇

技術 Day 4｜同樣是 0.9，為什麼不能直接拿來比？

第三篇直接把信心塞進票重，結果很刺激：信心方向正確時，準確率可以大幅上升；方向反過來，也能把多數決拖得很慘。不過在判斷方向之前，還有一個比較不起眼的問題要處理...

vito1317 ‧ 2026-08-17

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 3

從多數決到可信投票：30 天打造 TACT 大語言模型推理聚合方法系列第 3 篇

技術 Day 3｜信心加權只改幾行，為什麼反而更容易投錯？

上一篇的投票器只看答案，不看模型講得多有把握。今天替每條推理軌跡加上一個信心分數，再看看這個看似合理的改動會出什麼事。先說結論：正向信心加權確實可能大幅贏過多...

vito1317 ‧ 2026-08-16

技術 Excessive Agency：Agent 的過度代理風險

技術 向量資料庫與 Embedding 的安全議題

技術 Day 25 如果AI 變慢，我該先看 GPU、Model 還是 Network？

技術 資料投毒與知識庫污染

技術 Day 24 如果AI 上 Production 後，我到底要監控什麼？

技術 AI 黑魔法（05）：AI 的攻擊面有哪些？從資料到供應鏈（重啟）

技術 RAG 架構的攻擊面全解

技術 Day 23 如果AI 自動擴展很好，但 GPU 帳單誰來付？？

技術 第二週回顧：用十種情境測試範例應用程式的提示注入風險

技術 Day 22 如果Kubernetes 可以增加 Pod，但誰來增加 GPU？

技術 多模態注入：圖片、語音與檔案

技術 Day 21 如果AI 流量突然增加，GPU 不夠了怎麼辦？

技術 Hidden Context Exposure：外洩的不只是 system prompt

技術 AI 黑魔法（02）：AI 為什麼會一本正經地胡說八道？從 AI、ML 到 GenAI 的運作原理（重啟）

技術 Day 20 為什麼 AI 上 Production 後，開始需要 Kubernetes？？

技術 Jailbreak 手法分類學

技術 Day 19 如果Docker Image 做好了，為什麼還不能直接上 Production？

技術 Day 18 如果Docker 把環境包起來了，那GPU 呢？

技術 Day 17 如果requirements.txt 固定了，為什麼 AI 還是可能跑不起來？

技術 Day 16 如果有requirements.txt 真的能讓 AI 環境重現嗎？？

技術 第一階段回顧與小型攻擊熱身

技術 Day 15 AI 專案到底要固定哪些東西，才能真正重現？

技術 Day 14 如果有了 Docker，AI 就一定能重現嗎？

技術 Day 9｜D̃ 怎麼變成 γ？從辨別度推回票重

技術 Day 8｜證據不夠就別加權：TACT 的死區怎麼工作？

技術 Day 7｜少一題就翻盤？用 jackknife 檢查 D̂ 有多脆弱

技術 Day 6｜每題的 D 都不一樣，該聽誰的？

技術 Day 5｜高信心真的比較常答對嗎？用 AUC 把方向量出來

技術 Day 4｜同樣是 0.9，為什麼不能直接拿來比？

技術 Day 3｜信心加權只改幾行，為什麼反而更容易投錯？

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技術向量資料庫與 Embedding 的安全議題

技術資料投毒與知識庫污染

技術第二週回顧：用十種情境測試範例應用程式的提示注入風險

技術多模態注入：圖片、語音與檔案

技術第一階段回顧與小型攻擊熱身