录播视频+ 配套在线靶场 + 学员答疑群
第0章 开班导论(免费试看)
0.1 为什么 AI 安全是下一个十年最大的攻防增量市场
0.2 课程地图:39 道靶题与夜幕行动全貌
0.3 靶场环境搭建与账号开通
第一章 LLM 应用攻击面总览
1.1 大模型应用架构解剖
1.2 OWASP LLM Top10 与 MITRE ATLAS 对照
1.3 攻击 AI Agent 与攻击传统 Web 的本质差异
第二章 Prompt Injection 攻防
2.1 直接注入:指令覆盖、角色劫持、目标置换
2.2 间接注入:工单、邮件、网页中的毒数据
2.3 编码与多语言绕过:Base64、翻译通道、过滤词对抗
2.4 防御框架:指令分层、spotlighting、输入检测
第三章 工具滥用与 Agent 劫持
3.1 Function Calling 的攻击面
3.2 多阶段工具链利用:凭据接力与状态机操纵
3.3 权限提升:从服务账号到域管令牌
第四章 RAG 与数据层攻击
4.1 RAG 架构风险:检索越权、知识库投毒、Embedding 对抗
4.2 记忆系统攻击:持久化注入与会话投毒
4.3 数据脱敏绕过与聚合推断
第五章 经典 Web 漏洞在 AI 时代的重生
5.1 当 Agent 替你执行命令:OS 注入、SQL 注入、XXE 的新载体
5.2 SSRF 与云元数据:Agent 是最好的内网跳板
5.3 反序列化、模板注入、JWT 伪造与逻辑漏洞
第六章 Web 与 Misc 实战
6.1 三大在线 Web 靶场精讲
6.2 流量取证三剑客:HTTP 会话还原、DNS 隧道、ICMP 隐蔽通道
第七章 夜幕行动大靶场(核心章节)
7.1 S1 外围侦察:门户网站助手中的信息泄露
7.2 S2 邮件投毒突破:让 HR 助手亲手签发 VPN
7.3 S3 服务账号提权:遗留维护通道与两轮流程纪律
7.4 S4 横向移动:域管令牌横扫凭证库、碎片拼旗
7.5 S5 持久化植入:记忆投毒与同步引擎的「看见」机制
7.6 S6 核心数据窃取:踩点、脱敏绕过与保险库导出
7.7 S7 隐蔽通道外带:DLP 对抗与 DNS 信标封装
7.8 S8 清痕与主密钥:SOC 日志粉碎与双重核验取钥
7.9 复盘:攻击链全景图与各阶段防守检测点
第八章 防守视角与职业路径
8.1 AI 应用安全测试方法论:如何把这种攻击写进渗透报告
8.2 企业级 LLM 防护架构:网关、策略、监控、红队常态化
8.3 结营考核与优秀学员 Writeup 点评
第九章 幽蓝协议大靶场:云原生与 MLOps 攻击链
9.1 S1 云资产侦察:CI/CD 流水线的产物泄露
9.2 S2 函数注入提权:无服务器函数的身份劫持
9.3 S3 镜像投毒:容器供应链的覆盖推送
9.4 S4 训练数据投毒:让欺诈检测模型失明
9.5 S5 模型窃取:导出核心模型工件权重
9.6 S6 根密钥夺旗:双重核验破保险库
9.7 复盘:云原生攻击链全景与防守