工程化与合规落地为核心，面向希望将 AI 作为生产力工具（而非研究模型本身）的安全从业者。课程内容包括：
1. POC/EXP 的工程化流程：如何将验证代码封装为 EXE 小工具，便于合规验证与交付；
2. CVE 自动拉取与候选聚合脚本：提高漏洞验证前的效率与准确率；
3. Burp + AI 的分析插件实现：自动提取可疑请求、打标签并输出优先级证据，辅助人工复核；
4. AI 辅助的代码审计实操（以 DVWA 为练习），讲解从发现线索到生成修复建议的闭环；
5. AI 在 CTF 中的辅助思路与示例应用；
6. 互联网公司级的 SRC/安全蓝军业务流程与思路解析、黑灰产常见产业化玩法分析及应对策略；
7. 央国企真实日志分析与威胁情报实战：如何在结构化/非结构化日志中挖掘线索并形成可执行告警与处置步骤。
1-1 课程导学与目标.mp4
1-2 信息收集与Web侦查（Nmap + Burp + AI）.mp4
2-1 结合 AI 写 POC（入门与思路）.mp4
2-2 结合 AI 写 EXP（利用链与验证）.mp4
2-3 结合AI漏洞EXP打包EXE 工具化（打包与交付）.mp4
2-4 安全运营：央企真实日志与误报分析.mp4
3-1 AI 生成的交付级安全小工具（实操）.mp4
3-2 业务安全角度的SRC漏洞挖掘思路：案例分享（上）.mp4
3-3 业务安全角度的SRC漏洞挖掘思路：案例分享（下）.mp4
3-4 某互联网公司黑产玩法、流程与SRC威胁情报挖掘.mp4
3-5 互联网公司招聘黑灰产对抗的角度分析.mp4
4-1 CVE自动拉取工具制作.mp4
4-2 AI 结合代码审计.mp4
4-3 Burp + AI 插件开发与实战.mp4
4-4 AI 辅助 CTF（上）.mp4
4-5 AI 辅助 CTF（下）实战演练.mp4
5-1 结合 AI 的供应链工具静态审计（上）.mp4
5-2 结合AI的供应链工具动态审计（下）.mp4
漏洞环境关键修改点.txt
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