网络安全最全通用的AGI 安全风险(1)，网络安全动态换肤实现原理解析

如何自学黑客&网络安全

黑客零基础入门学习路线&规划

初级黑客
1、网络安全理论知识（2天）
①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。
②学习网络安全相关法律法规。
③网络安全运营的概念。
④等保简介、等保规定、流程和规范。（非常重要）

2、渗透测试基础（一周）
①渗透测试的流程、分类、标准
②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking
③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察
④主机攻防演练：MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等

3、操作系统基础（一周）
①Windows系统常见功能和命令
②Kali Linux系统常见功能和命令
③操作系统安全（系统入侵排查/系统加固基础）

4、计算机网络基础（一周）
①计算机网络基础、协议和架构
②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程
③常见协议解析（HTTP、TCP/IP、ARP等）
④网络攻击技术与网络安全防御技术
⑤Web漏洞原理与防御：主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现

5、数据库基础操作（2天）
①数据库基础
②SQL语言基础
③数据库安全加固

6、Web渗透（1周）
①HTML、CSS和JavaScript简介
②OWASP Top10
③Web漏洞扫描工具
④Web渗透工具：Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他（菜刀、漏扫等）
恭喜你，如果学到这里，你基本可以从事一份网络安全相关的工作，比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位；如果等保模块学的好，还可以从事等保工程师。薪资区间6k-15k

到此为止，大概1个月的时间。你已经成为了一名“脚本小子”。那么你还想往下探索吗？

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7、脚本编程（初级/中级/高级）
在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正黑客的本质区别。在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。在分秒必争的CTF竞赛中，想要高效地使用自制的脚本工具来实现各种目的，更是需要拥有编程能力.

如果你零基础入门，笔者建议选择脚本语言Python/PHP/Go/Java中的一种，对常用库进行编程学习；搭建开发环境和选择IDE,PHP环境推荐Wamp和XAMPP， IDE强烈推荐Sublime；·Python编程学习，学习内容包含：语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库，推荐《Python核心编程》，不要看完；·用Python编写漏洞的exp,然后写一个简单的网络爬虫；·PHP基本语法学习并书写一个简单的博客系统；熟悉MVC架构，并试着学习一个PHP框架或者Python框架 (可选)；·了解Bootstrap的布局或者CSS。

8、超级黑客
这部分内容对零基础的同学来说还比较遥远，就不展开细说了，附上学习路线。

网络安全工程师企业级学习路线

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视频配套资料&国内外网安书籍、文档&工具

当然除了有配套的视频，同时也为大家整理了各种文档和书籍资料&工具，并且已经帮大家分好类了。

一些笔者自己买的、其他平台白嫖不到的视频教程。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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（1）暴露面受攻击风险

基于推广和使用的考虑，往往将大模型部署在云端，并以 API 的方式将相关功能开放给其他用户，以实现模型即服务（MaaS），这些算法模型、训练数据势必面临着来自互联网恶意用户的攻击、窃取的风险。

（2）逆向攻击风险

通过模拟大量输入请求得到大量模型输出，从而逆向还原模型功能，达到窃取模型或者训练数据的目的。

训练数据泄露隐私、机密信息

（1）信息采集范围更广

在传统互联网应用当中，应用方采集用户的手机号、姓名、性别、身份证号码等个人信息以及操作记录、消费记录等行为信息，而通用人工智能应用除上述信息外，还广泛采集其他具有强个人属性的唯一生物特征信息，如声纹、虹膜、指纹等。

（2）AI自学习泄露风险

例如员工在办公环境中使用智能问答平台时，容易将公司的商业机密信息输入平台寻找答案，而平台在获取到该信息后又用于自学习过程，继而导致机密信息在其它场景下泄露。

训练数据滥用，输出不良信息

（1）内容审核不到位

目前全球互联网流量每秒已超 PB 级别，传统内容审核模式捉襟见肘。

（2）训练数据不合规风险

如果为了节省成本，对采集的数据不清洗或清洗不彻底，滥用、误用低质量、不完整的数据，导致输出不良信息，引发监管处罚。

模型可靠性风险

• 数据源污染
• 模型鲁棒性缺乏
• 算法的黑箱性
• 算法的偏见性

数据源污染

（1）训练数据不可控

例如采集数据未清洗、清洗不到位，或者直接使用不可信第三方数据源。

（2）训练数据特殊性，导致模型效率低下

由于大模型神经网络训练和推理需要使用高耗能的GPU和 TPU等加速硬件，如果用于训练数据是一些特殊样本，如海绵样本，可造成大模型性能极低。

（3）数据源中被植入毒化数据、后门数据

攻击者可在污染数据源中植入毒化数据、后门数据，从而导致大模型的决策偏离预期，甚至攻击者可在不破坏模型原来准确率的同时入侵模型，使大模型在后续应用过程中做出符合攻击者预期的决策。

模型鲁棒性缺乏

（1）训练数据无法覆盖所有情况

大模型训练需要完整的数据集，而训练数据往往无法覆盖到真实世界的各种异常场景，导致对于训练中未出现的、真实世界的各种异常输入，大模型无法做出准确的判断与决策。

（2）攻击者添加干扰噪声

攻击者可在输入样本中添加细微到人眼无法识别的干扰噪声，从而在不引起注意的情况下，导致系统做出偏离预期的错误决策。

（3）攻击者输入伪造信息

攻击者伪造具备个体唯一性特征的信息（指纹、虹膜、面容等），并作为智能身份认证系统的输入，实现伪造攻击。

算法的黑箱性

（1）算法结构隐层

AGI 核心基础为深度学习，其算法结构存在多个隐层，导致输入与输出之间存在人类难以理解的因果关系、逻辑关系。

（2）算法模型自适应、自学习性等

具有自适应、自学习等特性，复杂程度超过人类大脑理解范畴，造成不可解释性，给人工智能安全事件的溯源分析带来了严峻挑战。

算法的偏见性

（1）本身无判断能力

人工智能模型算法追求的是统计的最优解，本身并不具备客观公正的判断能力。

（2）价值判断具有地域、文化性

模型对于价值的判断完全依赖于训练数据，而伦理、道德、政治等复杂问题本身具有地域、文化特性。

滥用、误用风险

• 危害社会稳定
• 降低企业创造积极性
• 侵犯个人基本权益
• 危害网络空间安全

危害社会稳定

（1）生成虚假信息、负面信息

混淆视听、左右公众舆论，甚至改变热点事件、政治事件的舆论走向，给社会带来不稳定因素。

（2）深度伪造

制作虚假负面音频、视频等信息，严重扰乱社会正常秩序，并可用于欺诈、诈骗等违法犯罪活动。

降低企业创造积极性

给大家的福利

零基础入门

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供：

因篇幅有限，仅展示部分资料

网络安全面试题

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