MaZon.log
§ ABOUT

關於 MaZon

我是 曾緯淳（MaZon），一個對資訊安全與生成式 AI 充滿熱忱的高中生。從程式自動化開始接觸技術，逐步深入 Web 安全、密碼學與滲透測試。目前就讀臺北市數位實驗高級中學，擔任資訊研究社社長、航空研究社副社長，並於 ISIP 跨校資安社團「零日餅乾社」擔任課程組長。喜歡把學到的東西寫成部落格與專題演講分享 — 知識的價值在流通時才會被放大。鍵盤之外，也熱愛無人機空拍、虛擬貨幣研究與旅遊規劃。

臺北市數位實驗高級中學 · 新北市私立南山高級中學附設國中部

中文 PDF English PDF 完整履歷

專長

程式語言PythonC++
資訊安全WebCryptoAI / LLMPenetration Test
其他網頁前端網路管理AI 應用 / LLM 應用專案實作 / 管理（領導 & 整合）

專利 · Patents

M650895
智能化石辨識系統
M669931
基於生成式 AI 的智能網頁應用程式防火牆系統
M678878
智慧電梯運作系統

研究與論文 · Research

  1. 〈多模型協同偵測提示注入攻擊之實證研究——基於集成投票策略的 AI 防火牆架構〉 2026.06
    2026 前瞻會計與財務專刊暨人工智慧與現代管理理論與實務研討會
    研討會口頭發表中英雙語學術版本
    • 以三家異質商用大型語言模型（Gemini 2.5 Flash、GPT-5-Mini、Claude Opus 4.6）零樣本協同偵測，設計 6 種集成投票策略
    • 定位於「外部判官的語義理解 × 集成投票的穩健性 × 異質模型互補」，補上既有防禦策略未同時滿足的空白
    • 補齊完整文獻脈絡（Llama Guard／LlamaFirewall、Bergeron、SelfDefend、StruQ、SmoothLLM 及 GCG→PAIR→TAP、HarmBench、BIPIA）
  2. 〈多模型協同偵測提示注入攻擊之實證研究〉 2026.03
    全國高級中等學校小論文競賽 資訊類
    優等
    • 以 33,000 次 API 呼叫進行六維度系統性評估；資料集涵蓋 5,000 筆長文本社交工程攻擊與 500 筆短指令技術型攻擊
    • 異質集成全面超越任一單一模型：長文本全票通過投票 86.94%、短指令多數決 99.8%
    • 首次於安全分類任務實證「Lost in the Middle」：中長篇良性文本偽陽性率超過 50%，指出瓶頸在誤判而非漏判
  3. 〈縮減 prompt 不等於犧牲準確率：以 LoRA 領域微調縮減 Agentic LLM 推論成本之跨尺度研究〉 2026
    第 25 屆旺宏科學獎（編號 SA25-552）
    佳作
    • 提出把 LoRA 當成 prompt 的壓縮載體，將靜態領域知識內化進 adapter 權重，解決代理人每次推論重貼上萬 token 系統提示的成本問題
    • QLoRA 4-bit 微調，橫跨 Llama 3.2 3B／3.1 8B × 資安（SecQA）與程式（HumanEval）× 四種 prompt 配置，共 16 個實驗單元、3,248 筆逐題紀錄
    • 輸入 token 縮減 96–97.6%、資安領域推論延遲加速 40–49 倍，準確率仍提升 5.5–39.2 個百分點
    • 揭露兩個評估盲點：提示逼近 context window 上限時問題會被無聲截斷，以及答案擷取 parser 差異可使準確率解讀相差 62 個百分點

競賽紀錄14

測驗與證照3

課程與研習9

工作與實習6

演講11

社群與社團16

幹部經歷3

興趣

虛擬貨幣投資部落格經營航空 / 無人機 / 空拍攝影旅遊規劃

聯絡

ohmygodmason@gmail.com · GitHub · Medium

除此之外…