本课程聚焦 AI 驱动的 Windows 内核漏洞挖掘与 Fuzzing 实战,将传统手工审计升级为工程化全链路工作流,覆盖静态分析、状态化 Fuzz、崩溃分析与补丁研究,配套证据链规范规避 AI 幻觉,面向内核安全进阶从业者。
这是一门 defensive security research 课程。所有实验都在授权环境中进行,配合负责任披露流程,教的是"如何判断漏洞是否存在、影响多大、如何修复",而不是武器化。
痛点共鸣区:你是不是也深陷这些困境?
核心解决方案:我们帮你完成3次能力跃迁
两大独家主线・市面上90%的 AI 安全课都不会讲
学完得到:4项核心能力突破+5套可复用硬核交付物
4项核心能力突破
审计效率翻倍
用AI快速完成代码理解、数据流追踪、攻击面枚举,把一周的工作量压缩到1-2天
实战级Fuzz能力
从无状态到状态化,独立搭建可落地的内核Fuzz环境,稳定触发深层生命周期漏洞
专业研判能力
掌握崩溃去重、根因定位、可利用性评估完整流程,结论可复现、可交付、站得住脚
全链路闭环能力
跑通补丁分析→漏洞复现→规则沉淀→变体挖掘完整链路,成果可沉淀到团队
5套可复用硬核交付物
适合人群与技术门槛
课程体系 · 5大模块全流程闭环
大纲目录
课程讲师
ExploitCN
讲师简介:ExploitCN
深耕二进制逆向工程多年,长期从事 Windows 内核层面的漏洞研究,对内核数据结构、驱动模型(WDM/WDF)、IOCTL 通信及内存管理机制有系统而深入的理解。擅长结合 Intel PT 覆盖率反馈的内核模糊测试(如 kAFL)、WinDbg 内核调试与逆向分析,能够独立完成从攻击面识别、漏洞挖掘到根因定位与利用链构建的全流程工作。