鐵人檔案
在 AI 快速發展下，也帶來許多資安問題，如 Prompt Injection、越權操作、資料洩漏等。我將以 n8n × MCP 為例，針對不同威脅設計對應的防禦措施，透過輸入驗證、權限限制，展示生成式 AI 的安全實踐。
在 n8n 與 MCP 的整合環境中，「異常流量攻擊」（Abnormal Traffic Attack）是一種極具破壞性的行為。它不一定需要突破防線或取得金鑰，...
防禦的第一步是建立完整可觀測性：在入口收集 RPS、延遲、錯誤率與來源 IP 分佈，並在 n8n 層記錄 workflow queue 長度、worker 利用...
在自動化生態中，一個常見且危險的攻擊情境是「自動化滲透與橫向擴散」。攻擊者常利用被盜的合法通道（如 webhook、短期 token、被濫用的 service...
