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...
面對 Day23 所述的自動化滲透與橫向擴散，單靠人工反應不夠。SOAR（Security Orchestration, Automation and Resp...
防禦設計若沒有經過實戰驗證，只是「紙上防禦」。 因此，每個安全週期都應安排一場完整的 攻防演練（Red Team vs Blue Team）， 模擬從攻擊觸發到...
惡意 plugin 混入 MCP（Modular Control Platform）屬於供應鏈與執行環境被污染的威脅。攻擊者通常不是直接暴露技術細節，而是透過被...
在MCP × n8n 中，plugin 是擴充功能的重要來源，但同時也可能成為攻擊者滲透的入口。若缺乏嚴格的驗證機制，惡意 plugin 就有機會混入系統，取得...
現代 AI 自動化平台的安全，不再只是單一防線能解決的問題。MCP（Model Context Protocol）與 n8n 的結合，雖然帶來高度靈活的整合能力...
隨著 AI 自動化平台日益普及，MCP（Model Context Protocol）與 n8n 的結合成為開發者常見的整合模式，卻也帶來前所未有的資安挑戰。這...
經過 30 天的連載，我們從「一個沒有防禦的 n8n + MCP 工作流」出發，一步步建立起完整的 AI 工具鏈防禦體系。這不只是技術實作的記錄，更是一場關於「...
