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本议题将探讨如何结合大模型与MCP技术，实现对程序的静态分析、动态调试。基于这些技术，可以让AI参与漏洞研究，提升漏洞挖掘效率，并配合实际案例，展示AI在漏洞方面的工作能力。

《如何训练AI帮我调漏洞》以实战视角拆解大模型在漏洞挖掘与复现中的落地路径：先通过Function Calling打通LLM与IDA、GDB等工具的“最后一公里”，再借助MCP协议把静态反编译、动态调试、PoC生成、流量监控等异构能力串成一条Agent工作流。W22现场演示用AI编辑器+ida-mcp-server秒读ELF、定位strcpy溢出；用gdb-mcp-server远程下断、单步追踪内存变化；最终自动化复现Zimbra未授权RCE与未公开网络设备栈溢出漏洞。文档给出完整配置、脚本与踩坑提示，让AI真正“动”起来.

本议题聚焦于面向复杂场景的模型训练与架构设计，提出多种解决方案提升模型在网络安全场景下的理解与推理能力。在此方案下的实验中，体现了自动渗透、自动修复、自动信息收集、自动打靶、参与CTF竞赛等通用能力，初步具备无需人工干预的通用执行能力。

《让安全大模型不做花瓶》提出以RAG+ToT（Tree-of-Thoughts）架构破解大模型在安全场景中的上下文瓶颈，通过“分解-探索-剪枝”三阶段推理，把复杂网安任务拆成可验证的子链，再按优先级回溯生成最优策略。我们使用230M网安图书、1.1B公开文章及CTF Write-up继续预训练Hive-0模型，并引入GRPO强化学习与人类红队对抗，实现漏洞挖掘、渗透测试、告警研判等场景的自动化决策。配套浏览器驱动、Console工具链，支持一键调用扫描器、取证脚本，形成“人机协同-无人对抗”的闭环，真正让安全大模型从“问答玩具”变成可落地的防御生产力。

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Security researchers have identified a new malware campaign targeting macOS users through a sophisticated ClickFix technique that combines phishing and social engineering to steal cryptocurrency wallet details, browser credentials, and sensitive personal data. The Odyssey Stealer malware, discovered by X-Labs researchers in August 2025, represents an evolution of earlier ClickFix attacks that previously focused on […]

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