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Capstone:LLM 漏洞資料庫

Capstone 專案:設計並實作 LLM 漏洞追蹤資料庫,處理模型版本、組態、溫度與護欄造成的變動。

追蹤 LLM 輸出來源的系統,用以偵測幻覺、資料外洩與指令注入。

打造系統追蹤跨漏洞類別與防禦組態的攻擊覆蓋率。

為 AI 安全評估實作測試覆蓋追蹤,確保跨攻擊向量與模型行為的全面評估。

ML 實驗平台的安全,包含實驗追蹤、模型倉儲與研究者協作。

以結構化追蹤工具、進度指標、時間管理與 Kanban/Jira 範本管理 AI 紅隊委託。

追蹤與分析影響 AI 系統與框架的 CVE 指南,附歷史分析與趨勢漏洞類別。