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大模型重构的恶意软件检测:原理与实践
大模型驱动的恶意软件检测:原理与实践;把大模型真正落地到恶意样本分析、反病毒一线工作跳出传统查杀局限
难度
初级
•
感兴趣
215
•
学生数
23
•
好评度
100%
•
总时长
8小时20分
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课程章节
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第一章 恶意软件检测技术发展史
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1.1 课前概要
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1.2 签名式检测
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1.3 启发式检测
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1.4 沙箱与云查杀技术
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1.5 AI 技术的引入
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1.6 总结
第二章 大语言模型发展历程
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2.1 课前概要
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2.2 大语言模型的定义
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2.3 前深度学习阶段
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2.4 深度学习阶段
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2.5 Transformer 阶段
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2.6 大模型与多模态阶段
第三章 大模型训练原理
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3.1 课前概要
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3.2 模型预训练
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3.3 模型微调
第四章 Anaconda 环境搭建
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4.1 课前概要
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4.2 下载 Anaconda
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4.3 Anaconda 的安装与配置
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4.4 Conda 命令的基础使用
第五章 大模型环境准备与代码实战
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5.1 课前概要
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5.2 环境准备(1-简介)
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5.3 环境准备(2-autodl平台租用算力)
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5.4 环境准备(3-googlecolab平台)
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5.5 环境准备(4-模型下载-平台介绍)
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5.6 环境准备(5-模型下载-下载指令)
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5.7 环境准备(6-模型下载后-Jupyterlab环境配置)
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5.8 环境准备(7-lab1-实验运行效果)
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5.9 环境准备(7-lab2-实验运行效果)
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5.10 lab2-1-base-inference.py 代码讲解
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5.11 lab2-2-pipeline-inference.py 代码讲解
第六章 PE 文件格式
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6.1 课前概要
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6.2 PE 格式概述
第七章 Prompt 工程基础
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7.1 课前概要
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7.2 Prompt 概述
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7.3 模型采样参数
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7.4 常见 Prompt 类型与设计技巧(上)
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7.5 常见 Prompt 类型与设计技巧(中)
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7.6 常见 Prompt 类型与设计技巧(下)
第八章 Prompt 工程化管理
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8.1 课前概要
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8.2 字符串与变量注入
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8.3 模板引擎
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8.4 配置化管理 Prompt 与模型
第九章 大模型样本静态特征分析
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9.1 本地效果演示
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9.2 云端模型效果演示
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9.3 课前概要
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9.4 特征提取与清洗(上)
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9.5 特征提取与清洗(下)
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9.6 项目 Prompt 设计
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9.7 项目模型推理
第十章 大模型赋能 CuckooSandbox 动态分析报告生成
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10.1 效果演示
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10.2 Cuckoo Sandbox 安装与项目配置(上)
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10.3 Cuckoo Sandbox 安装与项目配置(下)
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10.4 课前概要
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10.5 项目结构设计
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10.6 项目特征提取(上)
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10.7 项目特征提取(下)
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10.8 项目 Prompt 设计
第十一章 Agent 基础与脚本样本分析 Agent
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11.1 课前概要
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11.2 Agent 核心概念及架构(上)
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11.3 Agent 核心概念及架构(下)
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11.4 ReAct 决策循环
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11.5 FunctionCalling 与工具集成
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11.6 脚本恶意样本分析 Agent 实验演示
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11.7 脚本恶意样本分析 Agent 代码讲解
第十二章 RAG 技术与多模型协作
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12.1 课前概要
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12.2 RAG 技术核心思想(上)
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12.3 RAG 技术核心思想(中)
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12.4 RAG 技术核心思想(下)
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12.5 典型 RAG 流程
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12.6 RAG 实验演示
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12.7 RAG 实验代码讲解
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12.8 多模型体系与多角色协作机制(上)
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12.9 多模型体系与多角色协作机制(下)
第十三章 Radare2 自动化反汇编逆向 Agent
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13.1 反汇编逆向 Agent 项目演示
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13.2 课前概要
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13.3 项目简介与设计目标
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13.4 系统架构设计
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13.5 工具封装与注册(上)
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13.6 工具封装与注册(下)
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13.7 项目 Prompt 与双角色设计
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13.8 Agent 的核心控制逻辑
第十四章 大模型安全应用局限与风险
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14.1 课前概要
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14.2 模型能力局限
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14.3 系统层风险
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14.4 攻防中的对抗风险
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14.5 浅谈大模型安全应用局限与风险分析
第十五章 大模型下的新攻防与人机协同安全体系
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15.1 课前概要
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15.2 特征匹配到意图理解
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15.3 从单 Agent 到多 Agent 智能体协作
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15.4 大模型下的新攻防关系
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15.5 人机协同的安全体系
作者
MysticEcho
老师太忙啦,还抽不出时间自我介绍~