1、大语言模型基础知识概述
1.1 生成式人工智能概述【理论】
1.2 提示词工程概述【理论】
1.3 智能体 Agent【理论】
1.4 NLP 基础之神经网络【理论+实战】
1.5 NLP 基础之分词模型【理论+实战】
1.6 NLP 基础之 Transformer 模型架构【理论】
1.7 大语言模型训练过程【理论】
1.8 大语言模型网络安全前沿应用概述【理论】
1.9 大语言模型内生安全与外围安全【理论】
2、大语言模型网络安全应用工程化开发基础
2.1 模型调用与接口稳定性保证【理论+实战】
2.2 模型调用监控【实战】
2.3 提示词工程编程【理论+实战】
2.4 输出格式验证幻觉缓解与可靠性保障【理论+实战】
2.5 模型接口路由与负载均衡【理论+实战】
2.6 大语言模型 function call 外部工具调用 【理论+实战】
2.7 LangGraph Agent 网络安全开发【理论+实战】
2.8 大语言模型量化技术【理论+实战】
2.9 Embedding 嵌入技术【理论+实战】
2.10 向量搜索与 RAG 技术【理论+实战】
2.11 GraphRAG 知识图谱与方法复现【理论+实战】
3、Transformer 网络安全应用工程化开发
3.1 Transformer pipeline【理论+实战】
3.2 Transformer 模型微调【理论+实战】
3.3 Transformer 与自编码器构建EDR异常检测系统【理论+实战】
4、企业本地网络安全知识库建设
4.1 网安知识库情报智能爬取【理论+实战】
4.2 企业本地大语言模型部署【实战】
4.3 企业本地安全知识库建设【实战】
5、大语言模型微调技术
5.1 微调数据集构建【理论+实战】
5.2 全参微调(Full Fine-Tuning)
5.3 Lora 微调
5.4 Adapter-Tuning 微调
5.5 Prefix-Tuning 微调
5.6 Prompt-Tuning 微调
5.7 偏好对齐
5.8 基于 llama-factory 微调实验
6、大语言模型网络安全工程智能体应用
6.1 大语言模型恶意邮件识别【理论+实战】
6.2 大语言模型日志审计【理论+实战】
6.3 大语言模型辅助漏洞挖掘【理论+实战】
6.4 大语言模型辅助 Fuzz 用例生成【理论+实战】
6.5 大语言模型 text2sql 自然语言数据库查询【理论+实战】
6.6 大语言模型威胁情报分析与信息提取【理论+实战】
7、大语言模型模型安全与评估方法
7.1 大语言模型提示词注入攻击与防御【理论 + 实战】
7.2 大语言模型越狱攻击与防御【理论 + 实战】
7.3 大语言模型提示词泄露攻击与防御【理论 + 实战】
7.4 多模态大模型图像对抗样本生成【理论+实战】