本系列將以「AI 專家 × 資安實戰者」的視角,深入解析 AI 應用中常見的資安風險與防禦策略。從 Prompt Injection、資料中毒、模型竊取,到 AI 系統的合規治理與演練操作,每日一篇圖文並茂的教學,結合實務經驗與工具演示,協助開發者、資安人員與管理者建立「AI導入思維 + 資安防護邏輯」。期望透過這 35 天,打造兼具實戰與可教化的內容資源,推動台灣企業與開發者對 AI 資安的正確認知與落地實踐。
—— 沒有數字的風險,就是沒有人理的風險。 對象:CISO、風險管理部門、AI 團隊主管、董事會成員 關鍵詞:AI 風險量化|成本模型|CVSS for AI...
—— 從 CTF 到實戰,AI 不只會解題,還會「找洞、驗洞、寫 PoC」。 對象:紅藍隊、Bug Bounty 獵人、CISO、平台工程/MLOps 關鍵詞...
—— 從 DAN 到偽代碼注入,AI 護欄永遠追不上越獄者。 對象:AI 工程師、紅隊、藍隊、企業決策者 關鍵詞:AI 越獄|提示注入|護欄 (Guardra...
對象:AI 工程師、紅隊、藍隊、企業決策者 關鍵詞:AI 越獄|提示注入|護欄 (Guardrails)|代理 AI|MCP 漏洞 💬 TL;DR 6...
—— 「模型會幻覺,但 IR 不能亂槍打鳥。」 💬 為什麼需要 AI 事件回應 (AI IR)? 在傳統資安領域,事件回應 (Incident Respons...
為什麼這一題重要? MCP(Model Context Protocol)正快速被 Google、OpenAI、Anthropic、Cursor、Windsu...
🌐 為什麼需要 RiskRubric.ai? 大型語言模型(LLM)正在爆炸式成長。 但問題是: 工程師每天都在嘗試新模型 資安團隊卻缺乏客觀基準來回答「這...
快速摘要(TL;DR) Agentic AI = 把 GenAI 的「生成」變成可執行的「行動」;依任務目標驅動,串聯 LLM、工具(Email/Cale...
隨著生成式 AI 走進企業環境,安全議題不再只是學術討論,而是每天都可能發生的真實風險。 我們常說:「模型就像一座城市,表面繁華,但背後暗藏漏洞。」那麼,如何在...
前言 在 AI 工程快速演進的當下,Model Context Protocol (MCP) 被廣泛應用於 LLM 與工具的互動。但由於 MCP server...