敏感資料防護:PII 偵測與遮罩
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。
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。
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。
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。
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。
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。
追蹤污染的 RAG 文件如何經檢索進入模型,讓 Agent 讀取合成案件資料,最後透過工具把資料送進記憶體內 sink;再以四個確定性控制點說明,模型提出的工具呼叫仍須由應用程式重新核准。
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。
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。
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。
以一個固定的惡意寄信提案為起點,拆解過度功能、過度權限與過度自主如何讓模型偏航造成真實副作用,並驗證最小權限、精確核准與批次警示的邊界。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
以人工建立、內容固定的測試筆記進行三組實驗,分開驗證模型偏航與資料跨界,並建立可重現的 Prompt Injection 成功條件。
從刻意脆弱的 LLM 摘要器逐層追蹤資料,拆開身分、授權、內容與輸出用途,建立一份能判斷輸入可以影響什麼的 trust/taint worksheet。
把刻意脆弱的 LLM 摘要器拆成資料流、儲存區與信任邊界,用 STRIDE 找出模型 context 以外的資訊洩漏路徑,再設計逐筆授權的讀取流程。
用本機 Ollama、合成筆記與固定模型 digest 建立可重現的 LLM 資安沙盒,實際觀察間接 Prompt Injection 如何帶出另一份筆記的假金鑰。
先自己列出 LLM 應用的風險清單,再對照 OWASP 2026 版找出盲點,把十條掛回一個最小示範應用,並拿自己畫的三軸地圖跟官方的靶心圖互相檢查。
從 SQL Injection、XSS 與一次本機 Prompt Injection 實驗,拆解 LLM 資安延續了哪些既有原則,又因模型不確定性多了哪些工程難題。
從客服退款與摘要流程拆解模型不確定性,找出意圖、決策、執行與資料邊界;安全控制由可驗證的程式與規則負責。
從 schema、工具參數、狀態機、dry-run 與驗證閘門出發,拆解介面保證派如何在程式中落實 Skill 的不可逆邊界,以及這些保證仍然無法涵蓋的地方。
從 daemon、API socket、user namespace、網路、cgroup、storage 與 systemd,比較 Rootless Podman 和 Rootless Docker 在正式環境的共同限制與關鍵差異。
從 Docker daemon、socket 與 user namespace 的權限邊界,說明正式環境採用 Rootless Docker 的價值、限制,以及如何用 skill-rootless-docker 安全完成盤點、安裝、遷移與驗證。