大模型! 重构零基础网安学习路线 (包含学长自用学习资料)

全文主要针对零基础大学生，学习路线包括：黑，白盒漏洞挖掘，大模型，内网渗透。通篇阅读时常约为3分钟。重点讲述大模型学习路线。

所有内容可从上至下依次学习，也可四个内容一起学习：不过最多建议黑盒+白盒+大模型一起学习。(非个人需求，则内网按照面试要求学两三天即可，等第一段实习后再决定内网学不学)

黑盒挖洞能力是基础：

Xss，越权，文件类漏洞，业务逻辑漏洞，sql注入等等。

(有时间学学js逆向，文件混淆方式。不过这些基本不影响第一段实习能不能找到，因为相关知识面试问不出什么)

白盒挖洞：

Java：

IDEA基本使用

java基础语法，对象，接口继承，文件IO，多态，反射，简单工厂，异常，注解，AOP，反序列化(即可)

常见框架的运行流程，从请求到响应的完整流程:springMVC，springboot，struct2等

sql注入(各种操作sql的框架)，RCE，文件操作类，XXE等常见漏洞代码写法

边挖边补遗漏知识

独立审计项目同时，学习java安全基础知识(经典反序列化原理，java三大模板注入原理，URL链子，简单反序列化漏洞调试)

大模型技术

提示词：

普通对话的提示词，项目中的提示词

学习部分越狱提示词

随模型能力，版本的变化，提示词书写的变化

MCP：

工作流程，原理，基本结构

与function call的区别，各自实用场景

好用的MCP有哪些？

了解其它智能体通信协议

Skills：

skills是什么？有什么用？解决什么问题？

玩玩女娲skills，或者适合自己工作场景的相关skills

Harness工程：

Harness是什么？有什么用？解决什么问题？

Harness基本实现原理

RAG：

RAG是什么？解决什么问题？有什么应用？归一化是什么？

API搜索工具：Tavily AI Search，google API，地图天气等功能API......(maybe同时需要爬虫js逆向)

支持RAG功能的AI工具有哪些？

向量数据库原理？本地知识库RAG的检索原理

RAG前置拦截器：Semantic Cache

本地检索的优化思路？

多模态RAG实现

了解聚类，去重，上下文压缩等优化RAG的思路

了解Agentic RAG概念

模型服务商平台：

模型服务商平台有哪些？

各个服务商支持哪些功能！

有哪些优劣点？

(哪些可以免费薅额度？哪些性价比更高？)

Agent：

了解FastApi框架

大模型规范化输出的提示词学习

学习开源项目Hello-Agents：

上下文工程

经典范式ReAct、Plan-and-Solve、Reflection

LangSmith是什么，能干什么

LangGraph +  AutoGen  +  CrewAI

(广泛了解，选择性深入)

harness开源项目的使用与学习

Memory：Text2Mem，Mem0，ReMe，memU-->更前沿的记忆技术

(了解多个Memory原理，选择性深入学习，持续性关注前沿技术)

Karpathy架构

小模型微调(魔搭平台+huggingface网站)-->扩展延申：

小模型微调我认为一般分为动底层参数的微调，或不动底层参数的微调。

第一种对transformer理解要求更高，一般都是第二种不动底层参数的微调，这种微调模式可以了解学习：

可以考虑了解Adapter，学习LoRA(根据设备选择合适模型尝试，要调出效果，并分析不足与改进思路)

大模型学习路线图：

以文字为主，图片可能有略微偏差

以上内容为我个人实际摸索学习后的精炼总结路线，一些内容并没有全面去写，原因如下：

感觉现在大模型概念更新很快，尤其是模型能力的不断增强，不确定未来比如skills，MCP这些能否”活”下来，所以按顺序学完我写的内容后，可自行在MCP，Skills等知识方向，根据需求扩展学习。

至于RAG技术，我觉得即使未来模型能力再强，甚至能够超越现有私域大模型，但在涉及海量私密，个人数据，商业数据的情况下，RAG类似技术应该依旧需要。

额外补充动底层参数的微调学习思路：

线性代数+高数+概统(一点点基础，需要用到了再学)

PyTorch 框架->机器学习(选择性了解即可，学到不懂了再回来补)

深度学习：

(CNN/RNN--仅了解原理及缺点即可)

看懂概念：Dropout，残差连接，梯度下降，反向传播

Mnist实操

模型怎么处理的输入数据，模型训练的内容变化，输入数据到输出数据的过程变化

transformer(FFN，注意力机制，编码器，解密器)，

大模型：hugging face网站

内网：

路由器，路由表，交换机，VPN，NAT转换，DMZ，ACL，keberos等概念原理

隧道搭建方式，正向，反向代理

信息搜集，找域控，打域控方式(该知识又会扩展很多漏洞，很多知识)

除非CTF或攻防项目需要，纯自学不要过多接触内网

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1：传统安全以面试题为主--大量pdf+docx文件(几年学习过程中搜集的)

2：大模型资料包括：文档+源码+学习网站(学习时从很多机构手中整理的)

由于精力有限，本篇只分析学习内容

至于：

1：怎么安排学习时间？

2：什么时间段，学到什么程度？

3：怎么将大模型与安全的学习路线结合？

相关综合性分析，将在下篇继续！