從大二下到大四上，逐步走過資安實作、系統建造與研究探索。
這些課程、專案與社群活動，串起我從資安解題走向系統實作，再回到研究問題的路徑。 日期以活動時間為準；個人專案與課程則以學期標示。
先從競賽確認自己的基礎，再試著把資安概念做成能被操作、追查的系統。
在成大跨校課程學習 x86 組語、逆向工程、網頁漏洞與網路安全後，第三組與非營利組織 ICYE Taiwan 合作，把技術帶到真實工作環境。我與組員共同規劃、講授「組織資產保護實務」，從資產盤點、威脅建模講到密碼、MFA 與辦公室設備；也參與實地訪查、Google Drive 歷史共享權限的處理，以及服務計畫與成果整理。
期末報告摘要：第三組以三場線上資安課程和辦公室健診為基礎，檢視雲端分享、Wi-Fi、印表機、終端設備與日常資料處理，依風險與資源限制提出優先改善建議。學員希望少一些術語、多一些手把手操作；我們嘗試用 Apps Script 批次關閉舊有公開連結，卻受免費帳號的執行時間與記憶體限制，未能完整完成。這讓我理解，資安建議能否被非營利組織持續執行，和技術本身一樣重要。
在 APT-41 專題中，和隊友沿攻擊鏈復現行動，對照 MITRE ATT&CK 整理 TTP。從單一漏洞或工具往前多看幾步，我開始學著用階段性的證據解釋一次入侵。
一邊保持逆向練習，一邊從零打造多人遊戲，理解不同模組真正接起來時會發生什麼事。
參與金盾獎，在有限時間內練習快速判讀題目、分配注意力並和隊友協作。這和自己慢慢研究不同，讓我看見時間壓力下如何保持推理清楚。
寒假在 TeamT5 接觸鑑識、威脅情資、IoT／ARM 與 Linux 動態分析，並把所學延伸成 Malware Detector 專案。培訓讓我更習慣從樣本行為與環境線索出發，而非只看單一特徵。
從競賽解題走向可重現的研究：測試條件、實驗證據與清楚的報告開始變得同樣重要。
修習成大跨校課程，把原本偏資安的視角帶進生成式 AI 系統工程：模型能做什麼，和一個可用、可檢驗的系統需要什麼，並不是同一道問題。
擔任小組組長，在課程攻防平台復現 CVE-2024-4577 與 CVE-2025-55182，整合公開 PoC、分工與攻擊流程圖。這次我特別在意：報告能否讓沒有參與實驗的人，也跟著證據理解漏洞。
以會眾身分參與 DEVCORE Conference，聽第一線攻防經驗如何被整理成可以分享的研究。回到自己的專案時，也更會追問實驗設計能不能對應真實情境。
參與 WorldQuant IQC Stage 1，嘗試把資料分析與策略驗證搬到量化交易題目。領域變了，但我仍用熟悉的方式問：假設是什麼、怎麼比較、結果能否重現？
在紅藍軍攻防情境裡，練習把觀察、判斷與回應接成連續流程。相較於靜態題目，這類活動提醒我：防守方需要在資訊不完整時先做出選擇。
以低資源語言與新語言的 LLM 安全繞過為題，測試不同模型與語言條件下的 Prompt Injection。這次我刻意把重點放在可比較的測試設計，而不只是找到一個成功案例。
取得 eJPT，為資訊蒐集、漏洞驗證到報告整理的滲透測試流程建立一項實作驗證；也幫我對照自己原本偏競賽的解題習慣。
TOEIC 取得 795 分，持續加強英語聽力。對我而言，這是降低讀國際研究、聽技術演講與跨語言交流門檻的一部分。
把累積的攻防、系統與研究經驗放進更長期的實務訓練，繼續探索 AI 與現實環境的交會。
加入第 11 屆 AIS3 好厲駭資安實務培訓，延續前幾年的攻防與研究練習。接下來希望把題目做得更深入，讓成果不只停在一次性的解題。
修習交大跨校的實體人工智慧課程，把 AI 從螢幕上的模型輸出，延伸到會受環境、感測與系統限制影響的問題；這也是我對系統工程興趣的下一個方向。