鐵人檔案
本系列文章將帶領讀者從零建構現代資安防禦矩陣。
1.運用 GitHub Actions 打造無伺服器的自動化情資收集中心，精準鎖定特定威脅指標。
2.建置進階 CAPEv2 沙箱，自動化拆解惡意程式並深度萃取行為特徵。
3.使用美國 CISA 推薦的 Malcolm NDR，讓隱匿的惡意網路連線無所遁形。
在這連續 30 天的實戰中，將全程善用 Gemini 與 ChatGPT 等免費 AI 助手，大幅降低程式與系統設定的入門門檻。一步步手搓實作一套涵蓋「情資收集、沙箱分析、網路聯防」的自動化調查平台，化被動防禦為主動狩獵！
第一次參賽，相關內容有誤還請多多提醒，如果寫的不好，也可以留言討論 先自我介紹，本身有些資安知識，但我不擅長寫完整且整篇的程式語言，但是慢慢看還是能懂函式、函數...
第一次參賽，相關內容有誤還請多多提醒，如果寫的不好，也可以留言討論 在運作之前，可以先試想一下幾個點 想抓甚麼資料 如何抓 何時抓 資料類型是甚麼...
YML 設定檔重點與邏輯解析 根目錄限制：資料夾必須建立在專案的最外層。 隱藏資料夾：第一層必須命名為 .github（特別強調前面的小數點不可漏掉）。...
在開始前，先說明一下有幾種不同類型的資料收集，完全取決你的資料來源 靜態網頁爬蟲 (Static Web Scraper) 動態渲染爬蟲 (Dynamic B...
在前幾天的實作中，我們已經成功透過 fetchers.py 多型態爬蟲抓取了四面八方的原始情資。然而，未經篩選的情報往往伴隨著大量的雜訊。本篇將進入「情資清洗與...
威脅評分引擎：從雜訊中萃取價值的keywords.py 在我們建構的資安情資監控系統中，如果說 fetchers.py 是負責在外蒐集線索的探員，那麼 keyw...
延續上一篇的架構藍圖，在自動化威脅情資的收集過程中，面臨到一個實務上的挑戰：如何將龐雜且生硬的原始情資（Raw Data），轉化為能夠一目了然的戰術情報？為了解...
附上流程圖 在上一篇我們建構了負責視覺化與狀態管理的 utils.py 後，接下來需要一個強而有力的「大腦中樞」來發號施令。這支名為 main.py 的核心腳...
番外篇：GitHub Actions 實戰避坑指南與 AI 協作參考 在運用 GitHub Actions 打造無伺服器情資中心，本系列的最後壓軸雜談，對於 G...
好的 將進入最大一個章節 CAPEv2https://github.com/kevoreilly/capev2 CAPEv2（Malware Configur...
