工程開發資料分析研究
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從事件日誌產生資安事件回應時間軸與結構化報告,以利追蹤從偵測到復原的全過程。
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使用 PyMC 進行貝葉斯建模與機率編程。構建分層模型,執行 MCMC 採樣 (NUTS) 與變分推斷,並透過 LOO/WAIC 進行嚴謹的模型比較與後驗檢查。
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分析 Substrate/Polkadot 運行時與 FRAME pallet,檢測包含算術溢位、拒絕服務 (DoS) 與權限檢查不當等 7 種關鍵漏洞。
根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。
用於 LLM 後訓練(SFT/DPO/RLHF)的高品質數據集策劃指南,涵蓋數據格式、品質過濾與收集策略。
創建、測試並驗證用於偵測安全漏洞與程式碼模式的自訂 Semgrep 規則。
一套全面的安全審計與強化助手,專注於身份驗證、輸入驗證、密鑰管理及 SQL 注入防護,確保程式碼遵循安全最佳實踐。