如何利用人工智能和大语言模型进行进攻性与防御性安全
学习如何将AI/LLMs应用于攻防安全领域，掌握前沿技术
学习内容：
模型/UI和本地设置
最常见的LLM模型
隐私保护
RAG（检索增强生成）
前端工具（Open WebUI、jan ai、lmstudio等）
Ollama和Huggingface平台
提示工程（Prompt Engineering）
零样本、少样本、思维链（Chain of Thought）
系统提示设计
自主开发AI机器人
提示泄露与越狱防护
API使用与故障排查
Yolo、Fabric、LLM CLI等工具
使用AI/LLM进行进攻性安全（如渗透测试、攻击生成）
使用AI/LLM进行防御性安全（如蓝队响应、代码分析）
课程内容主题：
AI/LLM基础介绍
模型与本地环境搭建
提示工程与高级技术
实用工具与案例分析
Burp Suite AI功能
进攻性安全实践
防御性安全策略
课程要求：
基本IT技能
对网络技术有基础了解
无需编程或黑客经验
至少8GB内存的计算机
支持Windows、Mac OS或Linux系统
稳定互联网连接
任意网页浏览器
课程详细描述：
本课程由拥有25年网络安全经验的Martin Voelk主讲，涵盖AI/LLM在攻防安全领域的全面应用。课程包含理论与实践结合的实验环节，适合初学者和进阶学习者。
**课程亮点：**
– **AI/LLM基础**：涵盖主流模型（如Ollama、Huggingface）、本地部署、隐私保护与RAG技术
– **提示工程**：深入讲解零样本、少样本、思维链等高级提示技巧，演示Prompt泄露与越狱防护
– **实用工具**：Yolo、Fabric、LLM CLI等工具的使用与案例分析
– **进攻性安全**：通过AI创建渗透测试机器人、红队工具，生成HDI与C&C攻击
– **防御性安全**：开发蓝队响应机器人、代码分析工具，利用Burp Suite AI功能（如漏洞分析、登录序列生成）
– **企业级应用**：结合CISSP、OSCP等认证专家经验，提供真实场景的攻防策略
**适用人群：**
渗透测试员、红队成员、安全工程师、蓝队分析师，以及对AI安全应用感兴趣的IT从业者。课程内容仅用于教育目的，严禁用于非法攻击。
