敏感資料防護：PII 偵測與遮罩
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用 24 個測試案例比較原文、應用程式規則、Presidio 內建辨識器與分層組合，釐清 PII 偵測、遮罩、授權與紀錄各自負責的邊界。
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最小權限與 Agent 沙箱化
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用固定案例逐項移除控制，並加入本機模型提案，驗證動作白名單、資源權限、特定動作確認與 Docker 執行期隔離各自守住哪一道 Agent 邊界。
Guardrails 實戰：用框架建立護欄
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用 NeMo Guardrails 統一管理輸入、主題與輸出規則，並以固定實驗比較 LLM 語意判定、規則式控制、Prompt Guard 2 與既有應用程式邊界。
輸出端防禦：過濾、審核與安全渲染
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用同一份本機模型候選輸出對照未轉義與安全渲染路徑，拆開 JSON schema、內容審核、sink 授權與 HTML escaping，實際修掉模型輸出形成 active HTML 的漏洞。
輸入端防禦：隔離、標記與驗證
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以固定任務契約驗證輸入格式，用 canonical JSON 保留來源與信任標記，再以 100 組配對實驗觀察這套防禦是否降低注入成功次數；同時說清楚，格式合法不等於內容安全。
第三週回顧：一次端到端的 Agent 攻擊鏈
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Production Dockerfile 最佳化：multi-stage、依賴快取與最小 runtime image
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承接 Dockerfile cache 實驗，用同一套 FastAPI lab 實作 multi-stage、lockfile-first、BuildKit cache mount 與 non-root runtime，並比較 Debian slim、Alpine、distroless 的大小、相容性與操作邊界。
供應鏈風險：模型、套件與 MCP Server
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從模型權重、Python 套件到第三方 MCP Server，拆解不可變身分、雜湊、來源證明、可執行格式與執行時權限，並以離線固定矩陣建立 ALLOW、REVIEW、BLOCK 接入判斷。
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用一套可重現的 FastAPI lab 拆解 Docker build context、layer 與 cache key，重現只改一行程式卻重新安裝所有 dependencies 的情況，並示範如何找出第一個失效步驟。
工具呼叫 / Function Calling 的風險
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從一個通過 JSON Schema 的 loopback URL 出發，拆解工具參數、後端授權、SSRF、命令注入與工具回傳內容的信任邊界，並以離線固定矩陣驗證逐次重判的作用。