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AI Offensive Practitioner 實戰：Agentic RAG、中高難度靶機協作與藍隊視角
用低Token 成本 AI 協作方式，挑戰中高難度授權場景並產出證據導向報告
About Course
| Dates | Price | Early Bird |
|---|---|---|
| 假日班 2026/6/12, 6/13 | NT$ 20,000 | NT$ 18,000 |
| 平日班 2026/7/7, 7/8 | NT$ 20,000 | NT$ 18,000 |
| 平日班 2026/8/4, 8/5 | NT$ 20,000 | NT$ 18,000 |
| 平日班 2026/9/29, 9/30 | NT$ 20,000 | NT$ 18,000 |
Course Info
時數：2日，共12小時 (09:30~16:30；6小時/日)
費用：NT$ 20,000
早鳥優惠價：NT$ 18,000
點數：5
講師: ACTC 資安人培協會講師
Features
本課程聚焦 AI Red Team 核心實戰能力，帶領學員在授權靶機與合法實驗環境中，運用 LLM、Agentic Workflow 與 Agentic RAG，建立低 Token 成本、證據導向的攻擊推理流程。課程不以單一工具為主，而是訓練學員如何透過 Evidence Packet、Hypothesis Table 與 Decision Checkpoint，有效控制 AI 協作品質、收斂攻擊路徑、避免無效發散。學員將在中高難度場景中練習 AI-assisted path reasoning、OSCP-style 報告撰寫，並切換藍隊視角理解日誌、流量、告警與偵測盲點，最終產出具備攻防閉環價值的專業實戰報告。
Course Content
Day 1 | AI Offensive Core Skills、低 Token 協作與中等難度靶機
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AI Red Team 能力地圖與 OSCP / HTB Skill Map：建立 LLM 推理、任務拆解、工具調度、證據管理、靶機節奏與倫理邊界的整體架構。
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Context Compression 與 Evidence Packet：學習如何萃取關鍵訊號、整理證據包、保留本地 raw output，避免大量 token 浪費。
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Agentic Workflow for Enumeration：建立 AI 協同枚舉流程，包含工具輸出摘要、線索排序、遺漏檢查與下一步建議。
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Attack Path Reasoning 與 Rabbit Hole Control：練習用 Hypothesis Table 管理可能路徑、支持證據、反證、下一步測試與狀態。
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中等難度授權靶機實戰：以指定合法環境操作 AI 協作流程，完成攻擊路徑推理、證據紀錄與報告片段。
Day 2｜Agentic RAG、技能客製、高難度場景與藍隊視角
Instructors
No Review Yet
- Intermediate
- 2026-06-01
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課程日期 定價 早鳥優惠價 平日班 2026/9/.
