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助力学员成为

网络安全与大语言模型融合应用的专业人才

*课程难度中等偏上，学员需熟悉至少一种编程语言（如 Python），了解基本的网络安全概念，如漏洞、攻击手段等，对深度学习有初步认知更佳。

课程前期基础知识部分相对基础，随着深入到网络安全应用开发与模型安全攻防，涉及较多复杂技术与实战操作。

讲师团队由资深网络安全专家与大语言模型领域研究者组成，具备多年实战经验，不仅深入掌握大语言模型的理论知识，更在企业级网络安全项目中有诸多成功案例，能够将复杂的理论知识深入浅出地讲解，还能指导学员进行实际操作，帮助学员快速上手，解决实际问题。

1、大语言模型基础知识概述

1.1 生成式人工智能概述【理论】

1.2 提示词工程概述【理论】

1.3 智能体 Agent【理论】

1.4 NLP 基础之神经网络【理论+实战】

1.5 NLP 基础之分词模型【理论+实战】

1.6 NLP 基础之 Transformer 模型架构【理论】

1.7 大语言模型训练过程【理论】

1.8 大语言模型网络安全前沿应用概述【理论】

1.9 大语言模型内生安全与外围安全【理论】

2、大语言模型网络安全应用工程化开发基础

2.1 模型调用与接口稳定性保证【理论+实战】

2.2 模型调用监控【实战】

2.3 提示词工程编程【理论+实战】

2.4 输出格式验证幻觉缓解与可靠性保障【理论+实战】

2.5 模型接口路由与负载均衡【理论+实战】

2.6 大语言模型 function call 外部工具调用 【理论+实战】

2.7 LangGraph Agent 网络安全开发【理论+实战】

2.8 大语言模型量化技术【理论+实战】

2.9 Embedding 嵌入技术【理论+实战】

2.10 向量搜索与 RAG 技术【理论+实战】

2.11 GraphRAG 知识图谱与方法复现【理论+实战】

3、Transformer 网络安全应用工程化开发

3.1 Transformer pipeline【理论+实战】

3.2 Transformer 模型微调【理论+实战】

3.3 Transformer 与自编码器构建EDR异常检测系统【理论+实战】

4、企业本地网络安全知识库建设

4.1 网安知识库情报智能爬取【理论+实战】

4.2 企业本地大语言模型部署【实战】

4.3 企业本地安全知识库建设【实战】

5、大语言模型微调技术

5.1 微调数据集构建【理论+实战】

5.2 全参微调（Full Fine-Tuning）

5.3 Lora 微调

5.4 Adapter-Tuning 微调

5.5 Prefix-Tuning 微调

5.6 Prompt-Tuning 微调

5.7 偏好对齐

5.8 基于 llama-factory 微调实验

6、大语言模型网络安全工程智能体应用

6.1 大语言模型恶意邮件识别【理论+实战】

6.2 大语言模型日志审计【理论+实战】

6.3 大语言模型辅助漏洞挖掘【理论+实战】

6.4 大语言模型辅助 Fuzz 用例生成【理论+实战】

6.5 大语言模型 text2sql 自然语言数据库查询【理论+实战】

6.6 大语言模型威胁情报分析与信息提取【理论+实战】

7、大语言模型模型安全与评估方法

7.1 大语言模型提示词注入攻击与防御【理论 + 实战】

7.2 大语言模型越狱攻击与防御【理论 + 实战】

7.3 大语言模型提示词泄露攻击与防御【理论 + 实战】

7.4 多模态大模型图像对抗样本生成【理论+实战】

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一站式学习体系，全方位解锁大模型安全应用