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前言

文檔：課程介紹

1、大語言模型基礎(chǔ)知識概述

1.1 生成式人工智能概述【理論】

1.2 提示詞工程概述【理論】

1.3 智能體 Agent【理論】

1.4 NLP 基礎(chǔ)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【理論+實戰(zhàn)】

1.5 NLP 基礎(chǔ)之分詞模型【理論+實戰(zhàn)】

1.6 NLP 基礎(chǔ)之 Transformer 模型架構(gòu)【理論】

1.7 大語言模型訓(xùn)練過程【理論】

1.8 大語言模型網(wǎng)絡(luò)安全前沿應(yīng)用概述【理論】

1.9 大語言模型內(nèi)生安全與外圍安全【理論】

2、大語言模型網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用工程化開發(fā)基礎(chǔ)

2.1 模型調(diào)用與接口穩(wěn)定性保證【理論+實戰(zhàn)】

2.2 模型調(diào)用監(jiān)控【實戰(zhàn)】

2.3 提示詞工程編程【理論+實戰(zhàn)】

2.4 輸出格式驗證幻覺緩解與可靠性保障【理論+實戰(zhàn)】

2.5 模型接口路由與負載均衡【理論+實戰(zhàn)】

2.6 大語言模型 function call 外部工具調(diào)用【理論+實戰(zhàn)】

2.7 LangGraph Agent 網(wǎng)絡(luò)安全開發(fā)【理論+實戰(zhàn)】

2.8 大語言模型量化技術(shù)【理論+實戰(zhàn)】

2.9 Embedding 嵌入技術(shù)【理論+實戰(zhàn)】

2.10 向量搜索與 RAG 技術(shù)【理論+實戰(zhàn)】

2.11 GraphRAG 知識圖譜與方法復(fù)現(xiàn)【理論+實戰(zhàn)】

3、Transformer 網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用工程化開發(fā)

3.1 Transformer pipeline【理論+實戰(zhàn)】

3.2 Transformer 模型微調(diào)【理論+實戰(zhàn)】

3.3 Transformer 與自編碼器構(gòu)建EDR異常檢測系統(tǒng)【理論+實戰(zhàn)】

4、企業(yè)本地網(wǎng)絡(luò)安全知識庫建設(shè)

4.1 網(wǎng)安知識庫情報智能爬取【理論+實戰(zhàn)】

4.2 企業(yè)本地大語言模型部署【實戰(zhàn)】

4.3 企業(yè)本地安全知識庫建設(shè)【實戰(zhàn)】

5、大語言模型微調(diào)技術(shù)

5.1 微調(diào)數(shù)據(jù)集構(gòu)建【理論+實戰(zhàn)】

5.2 全參微調(diào)（Full Fine-Tuning）

5.3 Lora 微調(diào)

5.4 Adapter-Tuning 微調(diào)

5.5 Prefix-Tuning 微調(diào)

5.6 Prompt-Tuning 微調(diào)

5.7 偏好對齊

5.8 基于 llama-factory 微調(diào)實驗

6、大語言模型網(wǎng)絡(luò)安全工程智能體應(yīng)用

6.1 大語言模型惡意郵件識別【理論+實戰(zhàn)】

6.2 大語言模型日志審計【理論+實戰(zhàn)】

6.3 大語言模型輔助漏洞挖掘【理論+實戰(zhàn)】

6.4 大語言模型輔助 Fuzz 用例生成【理論+實戰(zhàn)】

6.5 大語言模型 text2sql 自然語言數(shù)據(jù)庫查詢【理論+實戰(zhàn)】

6.6 大語言模型威脅情報分析與信息提取【理論+實戰(zhàn)】

7、大語言模型模型安全與評估方法

7.1 大語言模型提示詞注入攻擊與防御【理論 + 實戰(zhàn)】

7.2 大語言模型越獄攻擊與防御【理論 + 實戰(zhàn)】

7.3 大語言模型提示詞泄露攻擊與防御【理論 + 實戰(zhàn)】

7.4 多模態(tài)大模型圖像對抗樣本生成【理論 + 實戰(zhàn)】

講師

AiSecLab

AiSecLab：講師團隊由資深網(wǎng)絡(luò)安全專家與大語言模型領(lǐng)域研究者組成，具備多年實戰(zhàn)經(jīng)驗。不僅深入掌握大語言模型的理論知識，更在企業(yè)級網(wǎng)絡(luò)安全項目中有諸多成功案例，能夠?qū)?fù)雜的理論知識深入淺出地講解，還能指導(dǎo)學(xué)員進行實際操作，幫助學(xué)員快速上手，解決實際問題。

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