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大模型重构的恶意软件检测:原理与实践
难度
初级
•
感兴趣
144
•
学生数
14
•
好评度
100%
•
总时长
8小时20分
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简介
<img src="//www.kanxue.com/view/img/book_tmpl_md/1.png" width="30" hegiht="30" />**课程简介** **本套课程为《大模型重构恶意软件检测》一书的配套视频课程,相关课程亦可在书籍配套资源包中找到,也欢迎大家同步阅读原书,以“视频课+纸质书”的组合形式实现1+1>2的学习效果。**随着大语言模型(LLM)在自然语言处理领域的飞速发展,其强大的语义理解、推理与生成能力正被逐步引入网络安全实战中,尤其在恶意软件检测与分析任务中展现出巨大的潜力。 本课程深度解析了大语言模型在恶意软件检测中的5大核心应用场景,分别为大模型辅助恶意样本静态特征初筛分类,恶意样本Cuckoo沙箱日志解析与检测报告自动化生成、恶意样本逆向函数自动化分析解读以及钓鱼邮件的自动化检测。最后本课程分享了针对该种新型系统的简单攻防注入技巧。 **本课程聚焦于“大语言模型+恶意代码检测”的前沿交叉主题,兼顾理论介绍与工程实践,**系统阐述了如何利用大模型提升日常工作中恶意样本的分析效率与准确性。 <img src="//www.kanxue.com/view/img/book_tmpl_md/2.png" width="30" hegiht="30" />**预备知识** 需要一定的Python基础,了解主要的传统恶意软件检测技术、简单的Linux操作系统使用方法以及一定的网络安全知识基础。 <img src="//www.kanxue.com/view/img/book_tmpl_md/3.png" width="30" hegiht="30" />**参考资料** 此处填写参考资料 Fill in references here. <img src="//www.kanxue.com/view/img/book_tmpl_md/4.png" width="30" hegiht="30" />**常见问题** 此处填写常见问题 Fill in the FAQ here.
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更新日志
1. 2026-05-13 更新 15.2 特征匹配到意图理解
2. 2026-05-13 更新 15.3 从单 Agent 到多 Agent 智能体协作
3. 2026-05-13 更新 15.5 人机协同的安全体系
4. 2026-05-13 更新 15.4 大模型下的新攻防关系
5. 2026-05-13 更新 15.1 课前概要
6. 2026-05-13 更新 14.2 模型能力局限
7. 2026-05-13 更新 14.4 攻防中的对抗风险
8. 2026-05-13 更新 14.5 浅谈大模型安全应用局限与风险分析