## 新增专题1：AI赋能安全攻防
AI应用与大模型基础、模型网关、MCP与Skills体系、Agent智能体基础、
AI辅助资产收集与渗透测试、AI辅助代码审计与逆向、AI赋能蓝队与威胁分析、
AI赋能免杀对抗及内网横向、AI辅助CTF与Workflow自动化、优秀AI项目搭建使用
从底层模型理解、工具链打通、Agent构建到攻防实战与安全评估的完整学习链路。
-MCP协议基础
-Skill工具开发
-Agent智能体开发
-安全实战项目开发
-工程化与Workflow

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## 新增专题2：AI大模型安全体系
AI大模型安全Top10大风险类别
提示词注入、敏感信息泄露、供应链、数据与模型投毒、不当输出处理、
过度授权、系统提示泄露、向量与嵌入漏洞、信息误导、无限资源消耗。
-Prompt 注入攻击
-Jailbreak 越狱攻击
-模型攻击与数据泄露
-鲁棒性攻击与对抗样本
-AI应用框架安全
-Agent安全
-MCP/Skill安全
-自动化安全测评

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## 新增专题3：.NET安全攻防
先打好.NET底层基础，再进入代码审计与漏洞挖掘，
随后掌握逆向分析，动态调试，进阶红队载荷开发与免杀，
最后以高级专项+综合实战测试收尾，按需调整学习节奏即可。

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## 新增专题4：武器库安全开发
Go适合：编译单文件无依赖，并发强，网络开发效率高；
开发案例：网络通讯工具、内网扫描工具、信息收集工具、简单shellcode加载器。
Nim适合：无GC，内存安全，零运行时开销，直接调用WinAPI、实现间接Syscall；
开发案例：定制shellcode加载器、implant、syscall对抗 EDR高对抗免杀载荷首选。

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## 新增专题5：蓝队恶意样本分析
从C++与WindowsAPI、汇编底层入手，学习PE文件格式，掌握IDA、OD动静态调试工具；
再学习行为分析、Yara威胁规则、Office宏病毒、PS恶意脚本，深入反调试、加壳脱壳、
驱动Hook、DLL恶意调用，最后落地样本综合分析与应急响应，完成恶意样本分析能力闭环。

![](/media/202610/6_20261001184905149450.png#size=100%&align=left)
## 其他新增专题：待定
1、PC端桌面应用挖掘方向（SRC二进制方向）
2、深度学习与神经网络（底层AI算法方向）
3、Web3应用代码开发（区块链技术方向）
......
以上待定方向会根据时间需求选择性改动和新增

V27-28版小迪安全培训