向量資料庫與 Embedding 的安全議題
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本文使用真實 Embedding、exact cosine 與 Qdrant 比較四種情境，說明相似度排名與租戶授權為什麼需要兩道獨立閘門，並整理向量反推、跨租戶檢索與同租戶投毒的防線。
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資料投毒與知識庫污染
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從共編政策遭竄改、撤銷到重建知識庫，說明資料投毒如何持續污染系統，並用二十次生命週期實驗驗證：來源失效後，衍生語料不會自動同步失效。
RAG 架構的攻擊面全解
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沿著資料來源、切塊、檢索、序列化與模型輸出拆解 RAG 攻擊面，並用十五次確定性追蹤分開驗證語料存在、被檢索器選取與模型偏航。
第二週回顧：用十種情境測試範例應用程式的提示注入風險
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用同一個本機摘要器重測十種注入情境，分開量測模型偏航與資料跨界，並把單一攻擊示範整理成可重跑的評估基準。
多模態注入：圖片、語音與檔案
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用 20 次固定圖片實驗拆開可達性、逐字服從與機密跨界，說明為什麼 PNG、語音與檔案格式都不是 Prompt Injection 的安全邊界。
Hidden Context Exposure：外洩的不只是 system prompt
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用 40 次固定對照實驗比較 system prompt、developer block、RAG 政策與 tool schema，拆開逐字外洩、語意重建與下游影響。
Jailbreak 手法分類學
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把角色扮演、假設情境、編碼、逐步誘導與 many-shot 拆成不同機制，用 30 個固定實驗單位分開量測行為偏離與合成資料跨界。
間接注入實戰：把指令藏進網頁與文件
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用合成 HTML、PDF 與 email 追蹤隱藏指令如何經過 extractor 與應用程式 policy 進入模型，分開判讀入口曝露、行為偏航與資料跨界。
直接注入 vs 間接注入
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用同一段攻擊文字比較使用者輸入與外部參考文件兩條路徑，從來源、控制者、序列化位置與 sink，判斷注入屬於直接還是間接。
Prompt Injection 原理拆解
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從 32 次固定實驗拆解資料如何變成競爭指令，並釐清 prompt 緩解、模型失守與系統安全邊界的差異。