常見攻擊種類
隨著科技的進步，網絡攻擊的手段也在不斷變化，這些手段往往隱蔽且難以防範。了解這些攻擊類型對於防範網絡威脅至關重要。只有保持警覺並加強防範，才能保護我們的資產免受侵害。
辨識攻擊類型
僅僅了解目標並不足夠，我們還需要面對潛在的威脅，而這些威脅如何影響 CIA 三角形的各個層面？本篇統整基礎的攻擊類別，並比較各個概念之間的差異點。
主體目標需求
隨著數位時代的快速發展，資訊安全已經成為現代社會中不可忽視的重要議題。本篇文章探討資訊安全的核心目標，並延伸說明風險管理之要素與對策。
Grafana – 信件的來源
在正式進入到資料圖表之前，我們先來設置電子郵件，除了填補上期邀請用戶的缺口外，未來設定數據警報的接收信箱也算較為簡單的方式。
Grafana – 帳戶與權限
無論是企業組織還是個人用戶，安全機制的設置都是不可忽視的課題。當涉及到系統的使用權限與資源訪問時，妥善的用戶與權限管理更顯得尤為重要。
Grafana – 簡介與安裝
在數據驅動的現代中資料視覺化已成為關鍵工具，清晰的圖表能夠幫助我們快速抓取核心問題並做出數據驅動的決策。
[Python] 圖像處理 – Stable Diffusion 004 – ControlNet (2) Edge Detection
在上次我們透過 Canny 簡單的生成線搞，但在 ControlNet 中卻有各式各樣的邊緣探測模型，那這些模型又有哪些不同呢？
[Python] 圖像處理 – Stable Diffusion 003 – ControlNet (1) Reference
ControlNet 是對 Stable Diffusion 影響急劇的模型，概念是為生圖設立更多的限制，由於功能眾多我只以常用的為例，那這期為線搞生圖與骨架參考兩項，試著參考原圖生成相似的圖樣。
[Python] 圖像處理 – Stable Diffusion 002 – Better Prompting
在圖像生成中，最重要的莫過於詠唱的咒語。那究竟如何透過賦予提詞讓生成更加符合預期呢？
[Python] 圖像處理 – Stable Diffusion 001 – Intro and Installation
在初期，AI 圖像生成有著許多瑕疵受人詬病，以及種種版權問題。然而其後續依舊蓬勃的發展，不斷的增強與改進，而發展最中心便是 Stable Diffusion，伴隨著越來越多開源的模型與插件，甚至於 Nov. 2023 提出能夠將圖片轉類似 gif 的動畫效果的新模型。那到底，Stable Diffusion 為何如此受歡迎又如何使用呢？