杨秀璋的专栏

本文聚焦NDSS2026录用的智能体与系统安全方向论文，涵盖大模型越狱攻击与防御、函数内联对二进制分析的影响，以及LLM驱动的PLC漏洞挖掘。重点介绍Causal Analyst框架，通过因果发现揭示越狱关键特征；揭示编译优化对机器学习模型安全的潜在威胁；提出LogicFuzz框架，实现高效PLC逻辑指令漏洞检测。三篇论文均体现大模型与安全融合趋势，兼具创新性与实践价值，值得深入学习。

《Python文本挖掘和知识发现：大模型时代的新挑战与探索》重磅上市！ 本书由长期深耕人工智能、文本挖掘、知识图谱与网络安全等领域的一线教师和科研人员联合编写，凝聚团队十余年的AI研究、教学与实践积累，由北京航空航天大学出版社正式出版，希望您喜欢！

科大讯飞AstronClaw全球活动展示了AI从内容生成向任务执行的范式转变，重点探讨了校园场景下AI Agent与智能编程的实践应用。文章系统介绍了智能体的核心技术组件（感知、规划、记忆、行动、推理）、MCP协议和Skill技能模块，解析了星辰智能体平台与AstronClaw的功能架构。通过科研实战案例，展示了智能体在编程教学、论文写作等校园场景中的效率提升作用，为AI开发者提供了从理论到实践的完整参考。

智能体（Agent）作为AI领域的前沿概念，能够理解需求、自主规划、生成代码并进行调试，极大地提升了软件开发效率。本课程《AI Coding入门与实战》第八课聚焦于iFlyCode智能体开发与课程总结，旨在引导学习者掌握智能体的基本原理，并通过实际案例体验智能体在Web开发、微信小程序开发以及MCP（模型上下文协议）交互中的应用。课程最后对全部八课内容进行了系统回顾，并展望了AI Coding的未来发展趋势。本文将逐章节详细解析第八课的学术内容与实践成果。

本篇技术博客围绕《AI Coding入门及实战》第7课展开，系统解析如何基于科大讯飞 iFlyCode 工具完成一个完整的图书管理网站系统开发，详细阐述课程中涉及的网站开发流程、数据库设计、前后端交互以及AI工具iFlyCode在其中的应用方式。本课程以“前端—后端—数据库”三位一体的工程实践为核心，通过Django框架构建可运行的信息管理系统，强调大模型辅助编程（AI Coding）的工程流程与方法论。

本系列课程《AI Coding入门与实战》由 科大讯飞 与 优快云 合作推出，并在“AI大学堂”平台面向公众开放。课程以大模型技术和AI Coding为基础，以真实开发案例为载体，系统讲解 AI Coding（iFlyCode） 的理论框架、技术原理与工程实践场景。在此特别感谢科大讯飞在大模型与智能编程工具领域的技术支持，以及 优快云 在开发者生态建设方面的持续推动，使该课程得以面向更广泛学习者。

本课以“AI辅助桌面应用开发”为主线，围绕 iFlyCode 的代码生成与迭代能力，构建从需求抽象、提示词工程、界面开发到图像处理算法集成与应用发布的完整实践链条。课程选取 Python + Tkinter 作为桌面端GUI载体，并以 OpenCV 图像处理/识别 为算法能力来源，形成“交互界面—算法模块—工程部署”三位一体的教学闭环。相较于仅面向脚本编写的AI Coding示例，本课更强调工程语境下的模块化结构、可复用组件、可运行交付与可解释的提示词迭代，从而使学习者能够在真实业务需求中完成从原型到可用系

在生成式人工智能技术逐步进入软件工程主流程的背景下，AI Coding 已从“代码补全工具”演进为“人机协同开发范式”。本课程围绕 iFlyCode 平台，构建了一条完整的教学路径，从网页基础知识到项目级网页系统开发，系统展示了大模型如何参与结构设计、逻辑建模与交互实现，从而实现真实开发任务的自动化与智能化。课程并非单纯教授前端语法，而是强调 “需求表达—提示工程—模型生成—人机协同优化” 的现代软件开发流程，为 AI 时代的编程教学提供了方法论范式。

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本课程是AI大学堂开源系列课程《AI Coding入门与实战》 的第二课，聚焦于通用大模型在代码生成任务中的方法论与实践应用。课程通过结构化教学，从编程基础到复杂分析任务，完整呈现了如何利用国产大模型（如讯飞星火、DeepSeek）作为智能编程助手，实现从需求理解到代码生成、调试优化的全流程。本文旨在为AI辅助编程的教学与实践提供一套可复用的学术框架与案例参考。

本系列课程《AI Coding入门与实战》由 科大讯飞 与 优快云 合作推出，并在“AI大学堂”平台面向公众开放。课程以大模型技术和AI Coding为基础，以真实开发案例为载体，系统讲解 AI Coding（iFlyCode） 的理论框架、技术原理与工程实践场景。在此特别感谢科大讯飞在大模型与智能编程工具领域的技术支持，以及 优快云 在开发者生态建设方面的持续推动，使该课程得以面向更广泛学习者。

随着恶意代码规模化、家族化与变种化趋势日益显著，传统依赖人工经验与规则的恶意代码分析方法在效率、可扩展性和准确性方面面临严峻挑战。AI 辅助分析正逐渐成为安全研究的重要方向。本文以 CodeBuddy 为核心工具，系统介绍其在恶意代码分析与家族分类中的实践应用路径。文章首先回顾传统恶意代码分析的局限性，随后概述 CodeBuddy 的能力特征，并重点围绕动态与静态特征提取、AI 赋能的数据预处理、基于机器学习与深度学习的家族分类方法，以及聚类与可视化分析等关键环节展开详细讨论。通过 AI Coding

前一篇博客介绍一种基于攻击意图驱动与序列学习的APT检测方法（Attack Intent-driven and Sequence-based Learning，AISL），依据攻击意图对潜在攻击行为进行识别与标注。本文介绍一篇智能体与入侵检测结合的创新性论文，该论文提出了IDS-Agent，这是首个由大语言模型（LLM）驱动的人工智能入侵检测Agent系统，其特点是能够解释检测结果、进行自定义设置并适应零日攻击。注意，由于我们团队还在不断成长和学习中，写得不好的地方还请海涵，希望这篇文章对您有所帮助，这些大

《DeepSeek赋能职场办公与科学研究开发实践》震撼上市！本书由多位行业专家联合编写，获多位AI专家和互联网大佬倾情推荐，全彩印刷、图文并茂，收录200+真实实用的大模型案例，干货满满，覆盖职场办公、科研创新、创意设计及智能开发等全场景应用。

腾讯云推出新一代智能编程环境CodeBuddy IDE，以AI大模型为核心，通过自然语言交互实现全流程应用开发。该工具整合国内外顶尖AI模型，支持代码补全、设计生成、全栈开发等功能，显著降低编程门槛。目前处于内测阶段，支持Windows系统，提供设计转代码、BaaS集成等特色功能。文章详细介绍了CodeBuddy的下载安装步骤及账号激活流程，展示其现代化界面和AI辅助开发能力，为开发者提供一键式智能编程体验。

该文是贵大0624团队论文学习笔记，分享者钟睿杰同学，未来我们每周至少分享一篇论文笔记。前一篇博客总结了基于大模型的威胁情报分析与知识图谱构建论文。这篇文章将带来EuroS&P’25弗吉尼亚理工大学和加州大学伯克利分校——基于大模型的威胁情报知识图谱自动构建系统（CTINEXUS），本文的主要贡献是实现了在数据受限条件下的高效CTI知识抽取与高质量网络安全知识图谱，能仅通过极少的标注示例即可适应多种本体体系。希望这篇文章对您有所帮助！

本文旨在系统梳理大语言模型（LLM）在网络安全与威胁情报分析中的最新研究进展，侧重知识图谱构建、攻击行为建模以及模型泛化与推理能力等关键技术维度。结合作者当前的研究方向与兴趣，本文挑选并归纳了多篇代表性论文，其中重点详述的为与团队工作紧密相关、具有实际借鉴价值的工作。这些大佬的文章真心值得我们学习，希望本文对您有所帮助，写得不足之处还请海涵。

前一篇文章带领大家利用DeepSeek生成可视化科研图形，通过NapKin和ChatExcel工具分别生成科研的时间轴和可视化图表。这篇文章将探索如何利用DeepSeek赋能实现科研论文阅读，包括公式自动识别，论文智能总结等，并利用UPDF工具开展论文思维导图AI实践，大家可以结合自己需求进行尝试。基础性文章，希望对初学者有所帮助，尤其是从事科学研究的童鞋！

本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章带领大家了解如何利用DeepSeek生成可视化科研图形，包括结合XMind生成思维导图，结合Mermaid生成流程图，结合Chart.js生成HTML趋势图，最终生成Python代码实现词云分析。这篇文章继续分享如何利用DeepSeek生成可视化科研图形，通过NapKin和ChatExcel工具分别生成科研的时间轴和可视化图表。大家可以结合自己需求进行尝试。基础性文章，希望对初学者有所帮助！

本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章带领大家了解如何利用DeepSeek+Cherry Studio搭建个人知识库，以安全论文为例进行探索。这篇文章将分享如何利用DeepSeek生成可视化科研图形，包括结合XMind生成思维导图，结合Mermaid生成流程图，结合Chart.js生成HTML趋势图，最终生成Python代码实现词云分析。大家可以结合自己需求进行尝试。

本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章带领大家了解如何利用DeepSeek+Kimi自动生成PPT，以威胁情报为例进行探索。这篇文章将分享如何利用DeepSeek+Cherry Studio搭建个人知识库，以安全论文为例进行探索，大家可以结合自己需求进行尝试。基础性文章，希望对初学者有所帮助！

本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章带领大家了解如何在WPS中接入DeepSeek，并实现智能办公，包括Word和Excel，方便我们编辑各种文案和处理表格。这篇文章将分享如何利用DeepSeek+Kimi自动生成PPT，以威胁情报为例进行探索，生成的效果真心不错。基础性文章，希望对初学者有所帮助！

本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章带领大家探索DeepSeek，解决DeepSeek经常遇到的服务器繁忙问题，通过硅基流动、腾讯云、国家超算平台实现云端搭建，同时普及本地搭建和API接入知识。。这篇文章将带领大家了解如何在WPS中接入DeepSeek，并实现智能办公，包括Word和Excel，方便我们编辑各种文案和处理表格。基础性文章，希望对初学者有所帮助！且看且珍惜，加油 O(∩_∩)O

本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章普及了DeepSeek基础知识，并与ChatGPT 4o进行简单对比。这篇文章将带领大家探索DeepSeek，解决DeepSeek经常遇到的服务器繁忙问题，通过硅基流动、腾讯云、国家超算平台实现云端搭建，同时普及本地搭建和API接入知识。基础性文章，希望对初学者有所帮助！且看且珍惜，加油 O(∩_∩)O

本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章普及了ChatGPT应用场景，简单介绍什么是大语言模型（LLM）和人工智能生成内容（AIGC）。这篇文章将带领大家探索DeepSeek，并尝试在云端搭建，与ChatGPT 4o进行简单对比。基础性文章，希望对初学者有所帮助！

上一篇文章讲解网络LLM攻击（Web LLM attacks），该攻击利用模型访问数据、API或用户信息。这篇文章将详细描述绕过 Azure AI 内容安全防护措施，提出两种攻击大模型的方式，本文翻译自Mindgard研究团队。2024年2月，Mindgard发现并负责任地披露了Microsoft Azure的Azure AI内容安全服务中的两处安全漏洞，使攻击者能够规避检测并绕过已建立的生成式AI防护措施（GenAI）。基础性技术文章，希望您喜欢！

上一篇文章讲解Sysdig威胁研究团队最近观察到一种新型攻击——LLMjacking。这篇文章将详细描述网络LLM攻击（Web LLM attacks），这些攻击利用模型访问数据、API或用户信息。主要内容包括如何利用LLM的APIs、函数和插件、间接提示注入、泄露敏感训练数据，以及如何防护LLM攻击。该文章翻译自PortSwigger研究团队，推荐大家关注，基础性技术文章，希望您喜欢！

上一篇文章讲解黑客如何利用聊天机器人的功能来恢复OpenAI ChatGPT、Microsoft Copilot和大多数AI聊天机器人的加密聊天记录。这篇文章将Sysdig威胁研究团队最近观察到一种新型攻击——LLMjacking，该攻击利用被盗取的云凭据来破坏十个云托管的大语言模型（LLM）服务。该文章翻译自sysdig研究团队，基础性技术文章，希望您喜欢！

这篇文章将讲解黑客如何利用聊天机器人的功能来恢复OpenAI ChatGPT、Microsoft Copilot和大多数AI聊天机器人的加密聊天记录。该文章来源自以色列Offensive AI Lab的研究人员发表的一篇论文，其描述了一种恢复被截获的AI聊天机器人消息文本的方法。现在，我们将探讨这种攻击是如何工作的，以及它在现实中具有多大的危险性。基础性技术文章，希望您喜欢！

本系列主要介绍LLM、AIGC和ChatGPT相关知识，包括原理、代码实战、应用实践等内容，希望您喜欢。第一篇文章主要是ChatGPT应用初试，简单介绍什么是大语言模型（LLM）和人工智能生成内容（AIGC），利用中文ChatGPT实现英文论文润色，并与传统英文润色和语法校对进行比较。基础性文章，希望对您有所帮助！且行且珍惜，继续加油。

本文是南洋理工大学刘杨教授在InForSec学术报告的分享学习笔记，题目是“网络空间安全和AIGC整合之道”。刘老师是我们非常佩服的一位大佬，他们的很多安全工作都值得我们学习，这次分享真的很棒，值得大家去学习。同时，更重要是看看刘老师他们团队面对一个新方向或新热点，他们是如何去探索与安全结合，如何去从事科学研究的。本文按照刘老师汇报内容描述，并凝练出重点内容（详见博文中重点标注的思路梳理），尤其是科研探索的过程，从而方便大家学习。学习笔记文章，希望对大家有所帮助。最后感谢刘老师的分享！

《当人工智能遇上安全》系列将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例。这篇文章将介绍由广东省智能信息处理重点实验室发布的一项研究成果——借助大语言模型GPT-4辅助恶意代码动态分析。基础性文章，希望对您有所帮助！