文章总结： 该文档为sdc2026安全训练营招生宣传，推出三大线下实战课程：网络设备固件安全分析与AI漏洞挖掘、AI安全研究实战（含大模型攻防）、AI时代Android应用脱壳新视角。课程聚焦AI赋能安全研究，结合真实CVE案例，培训费4999元，报名赠送峰会门票。属于安全培训类软文广告。
综合评分： 20
文章分类： 安全培训,ai安全,移动安全,漏洞分析,安全工具

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小班教学，火热报名中！SDC2026·安全训练营：8小时提升实战技能

SDC2026
SDC2026

看雪学苑

2026年9月22日 18:05
上海

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安全训练营 X SDC2026

随着 AI 技术深度渗透到安全研究领域，固件挖掘、大模型攻防、Android 逆向都迎来全新的技术变革。

SDC2026 安全训练营正式开启招募！本次设置三大线下实战训练营，聚焦 AI 赋能安全研究，结合真实 CVE 案例、工程化实战训练。

10月23日，第十届安全开发者峰会（SDC2026）将于上海举办。为丰富参会者的行程体验，特于峰会前1天设置“安全训练营”培训活动。

*报名训练营即可获赠 SDC2026峰会标准票

*以下训练营3选1报名，满10人即开班

*培训学员需自带笔记本电脑及相关设备

网络设备固件安全分析与 AI 漏洞挖掘实战

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培训介绍

本课程聚焦网络设备固件安全分析与 AI 漏洞挖掘，从固件分析、逆向调试到漏洞定位与验证，通过内存破坏、认证绕过两个典型 CVE 案例，拆解网络设备漏洞研究方法。

课程进一步引入 LLM、AI Agent、RAG、Fuzz、Harness 等技术，将人工漏洞研究流程工程化、Agent 化，探索 AI 的能力边界及人机协同漏洞挖掘方法。

人工漏洞研究 → 方法工程化 → Agent 化 → AI × 人工协同 → 未知漏洞挖掘

2

培训内容

一、网络设备固件漏洞研究基础

1. 固件获取、识别、解包与文件系统分析

2. 服务组件识别与攻击面分析

3. 固件仿真、动态调试与逆向分析

4. 二进制黑盒、灰盒分析方法

5. 常见漏洞类型与挖掘思路

二、网络设备漏洞研究实战

1. 内存破坏 CVE

攻击面与漏洞触发路径分析

二进制逆向与动态调试

漏洞根因定位与验证

2. 认证绕过 CVE

认证机制与关键代码路径分析

认证绕过漏洞根因定位

漏洞触发与验证

三、人工漏洞研究流程 AI 化

1. LLM 与 Agent 漏洞研究能力分析

2. 人工漏洞研究流程拆解与 Agent 化

3. 逆向、代码分析、调试工具接入

4. AI Harness 开发与分析能力增强

5. Agent 漏洞研究工作流编排

四、AI Agent 驱动漏洞挖掘

1. AI + Fuzz：协议结构识别、Corpus 生成与覆盖率优化

2. 历史漏洞 RAG：漏洞模式抽取、相似代码定位与漏洞变体挖掘

3. AI 辅助审计：代码/二进制理解、危险数据流识别与漏洞验证

五、AI × 人工协同漏洞研究

1. CVE 人工分析与 AI Agent 分析对照

2. AI 漏洞挖掘的误报、漏报与结果验证

3. AI 在复杂代码、协议与状态分析中的能力边界

4. 人工介入 Agent 工作流的关键节点

5. 从已知 CVE 向相似漏洞、未知漏洞扩展

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3

培训特色

真实漏洞驱动：基于真实 CVE 开展分析、调试与验证；

Agent 化漏洞研究：融合 RAG、Fuzz、Harness 与安全分析工具；

传统技术 × AI：贯通固件逆向、漏洞分析与 AI 自动化；

人机协同挖掘：理解 AI 能力边界，探索 AI 视野之外的漏洞盲区。

*本培训面向漏洞挖掘、安全研究、二进制逆向、IoT/嵌入式安全、红队攻防及 AI 安全工程师。属于实战型进阶训练营，建议具备基础漏洞分析、逆向工程或程序分析能力。

4

学员福利

• 免费提供培训当天午餐&晚餐
• 免费获得 SDC2026全价门票1张(价值¥1024)

¥4999  扫码报名

*满10人开班否则全额退款

AI 安全研究实战：从漏洞挖掘到大模型攻防

1

培训介绍

大模型正在改变安全研究的方式。

一方面，AI 已经开始进入代码审计与漏洞挖掘流程，但真正有效的 AI 安全研究，并不是简单地“把代码丢给大模型找漏洞”。如何让模型理解复杂系统中的资产、角色、状态与约束，如何系统化覆盖攻击面，如何验证模型发现并降低误报，决定了 AI 能否真正成为安全研究工具。

另一方面，当大模型自身成为基础设施，它也成为了新的安全研究对象。模型内部如何形成特定行为？安全机制如何工作？后门如何隐藏？越狱为什么能够绕过拒答？这些问题正在把传统的黑盒测试进一步推进到模型内部的分析、探测与操控。

本课程从安全研究员的视角出发，沿着“用 AI 发现漏洞 → 建立自动化安全研究流程 → 分析 AI 内部机制 → 攻击与验证 AI 安全边界”这条主线展开。

课程上半部分以智能合约审计为实战场景，介绍如何将大模型接入真实漏洞研究流程，通过多基建模、结构化推理、覆盖矩阵等方法，让 AI 从“辅助阅读代码”进一步参与攻击面建模、漏洞假设生成、漏洞挖掘与误报证伪，构建可复现的 AI 自动化审计流程。

课程下半部分则把研究对象转向大模型本身。从安全研究员熟悉的“逆向”视角理解 Transformer，通过电路分析、Probe、Steering 等技术探测和干预模型内部状态，并进一步分析大模型后门、拒答机制与越狱攻击，理解模型行为背后的安全机制与攻击面。

这不是一门关于“如何使用 ChatGPT 做安全”的入门课程，而是一场面向安全研究人员的 AI 安全实战训练：既学习如何把 AI 变成漏洞研究工具，也学习如何把 AI 本身变成安全研究对象。

2

培训收获

你将学到：

• 如何将复杂系统转化为大模型能够稳定推理的安全模型
• 如何利用多基建模与覆盖矩阵系统化发现潜在攻击路径
• 如何构建可复现、可验证的 AI 漏洞挖掘与审计流程
• 如何从安全研究员视角理解 Transformer 的内部运行机制
• 如何利用 Circuit、Probe 与 Steering 探测和操控模型内部状态
• 如何分析大模型后门、拒答机制与越狱攻击背后的原理
• 如何从“使用 AI”进一步走向“研究 AI、攻击 AI、验证 AI”

3

适合人群

本课程面向具有一定技术基础的安全从业者，包括漏洞研究人员、代码审计与智能合约安全人员、红队研究人员、AI 安全研究人员，以及希望将大模型引入安全研究流程的安全工程师。

4

学员福利

• 免费提供培训当天午餐&晚餐
• 免费获得 SDC2026全价门票1张(价值¥1024)

¥4999  扫码报名

*满10人开班否则全额退款

AI 时代 Android 应用脱壳新视角

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培训介绍

随着大模型发展，安全研究模式发生改变，传统 Android 安全研究方式耗时巨大。本课程以 Android 脱壳与 AOSP 定制为实践载体，重点讲解如何在安全研究与开发中高效使用AI。

课程将结合 DEX 加载、函数抽取、DexProtector 新版本研究及 AOSP 定制环境等实际场景，讲解上下文铺垫、任务规划、多 Agent 协同、MCP、ReAct、LOOP 和结果验证等方法，帮助学员建议一套从问题提出、源码研究到开发验证的完整 AI 协作流程。

课程重点不在于罗列加固方案，而在于让学员掌握⼀套能够迁移到其他安全研究任务中的 AI 使用方法。

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课程亮点

• 以 Android 脱壳与 AOSP 定制为载体，理解 AI 在复杂安全研究中的实际作用；
• 掌握上下文铺垫、任务拆解及“先规划、后实现”等实用方法；
• 结合多 Agent 协同、MCP、ReAct 与 LOOP，让 AI 持续获得源码、⽇志和实验反馈；
• 通过 DexProtector 新版本案例，学习如何借助 AI 推进未知问题研究；
• 利用 AI 完成 AOSP 定制环境的特征排查、修改定位与效果验证。

3

培训内容

一、AI 时代的安全研究与 Android 脱壳

1. AI 对安全研究与开发方式的影响

2. DEX、ClassLoader 与 ART 运行机制

3. 整体保护、函数抽取、VMP 与 Dex2C

二、AI辅助安全研究的实用方法

1. 上下文铺垫与研究状态管理

2. 证据链提问与多假设验证

3. 验收条件前置与先规划后实现

三、MCP、ReAct、LOOP与多Agent协同实践

1. 安全研究工具接入与权限控制

2. 通过 ReAct 建立源码和实验反馈闭环

3. 通过 LOOP 持续推进、审查和验收任务

4. 通过多 Agent 协同机制并行推进任务，提高效率

四、使用 AI 推进未知问题研究

1. 从运行现象建立并验证研究假设

2. 结合源码、日志与版本差分定位变化

3. DexProtector 新版本研究案例

五、AOSP 定制环境的特征审计与最小化

1. 系统、文件与 ART 修改特征排查

2. 从代码与运行环境定位特征来源

3. 特征最小化与脱壳能力验证

4

学员技术要求：

适合具备基础 Android 逆向经验、了解 DEX 与 ART，并希望提升 AI 辅助安全研究及开发效率的安全研究⼈员。

5

学员福利

• 免费提供培训当天午餐&晚餐
• 免费获得 SDC2026全价门票1张(价值¥1024)

¥4999  扫码报名

*满10人开班否则全额退款

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免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

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