工作內容 — 林郁庭

實習初期，首先參與了台灣大哥大針對內部員工規劃的資安必修課程。此課程重點在於理解電信產業對於個人資料保護、資安事件通報流程及企業內部資安標準的嚴格要求。

透過社交工程演練與合規性考試，我深入瞭解到企業資安不僅是技術層面的攻防，更涉及法律規範與員工意識的日常養成，這為我隨後進行 DeepFake 偵測研究奠定了重要的安全意識基礎。

隨後，我投入了 Agentic AI（代理式人工智慧）的專題研究。不同於傳統的指令式 AI，Agentic AI 強調模型具備規劃路徑、調用工具及自我修正的能力。

我負責蒐集並分析目前市場上主流的 AI Agent，評估其如何將複雜的電信行政流程自動化，並撰寫專題報告提交給技術團隊，探討 Agent 系統在提升企業內部生產力與優化複雜決策流程中的實務可行性。

我專注於 VLM（Vision-Language Models）的效能評估與測試。此工作任務旨在驗證多模態模型在處理「圖文共存」資料時的穩定度，包括圖像識別的精準度、圖文對齊的邏輯性以及對複雜場景的語意理解能力。

模擬自動化客服與智慧監控的實際場域需求，記錄模型在不同解析度與光影條件下的表現差異，並產出詳細的測試報告以供團隊作為模型優化與應用落地之參考。

實習中後期，我針對日益猖獗的 DeepFake（深偽技術）展開長期研究，並定期提交研究週報。工作內容涵蓋追蹤國際最新的生成算法與防偽技術，並實際測試市面上主流的偵測模型。

透過對抗性測試，我分析現行偵測模型在面對高品質影像篡改時的防護極限，藉此評估該技術應用於防範電信詐騙與身分偽冒的防護效能，協助公司在資安策略上超前部署。

在團隊中我同時扮演軟體工程與專案管理（PM）的雙重角色，日常與其他實習生及部門資深工程師密切協作。

在整體工作流程中，我主要負責統整與彙整 Agentic AI 及 DeepFake 偵測領域的最新開源程式碼、技術論文與產業報告，經過分析與摘要後產出結構化文件，提供團隊作為技術選型與應用落地的決策依據。