可验证·可复现·可规模化：AI驱动的Windows内核漏洞挖掘与Fuzzing实战
看雪学苑 2026-11-07 17:59 上海
打通审计/Fuzz/崩溃分析/补丁研究，实现标准化漏洞研究闭环
做Windows内核漏洞研究，你是不是还停留在：一个人、一套WinDbg，靠经验、靠运气挖洞？
一周的审计工作量全凭人肉硬啃；AI给出漏洞假设，但分不清哪些是真相，哪些是幻觉；Fuzz跑了无数崩溃，却很难定位真实根因；研究成果难以复现，无法沉淀为团队可复用能力。
大模型浪潮之下，很多安全课程都在鼓吹“AI自动挖0day”。但真相是：AI是加速器，它可以帮你提速，但不能替你做严谨的漏洞研判。
今天，我们带来《系统0day安全——AI驱动的Windows内核漏洞挖掘与Fuzzing实战（第12期）》，ExploitCN重磅授课，跳出纯工具噱头，把传统手工内核研究，打造成一套可规模化、可验证、可复现的工程化全链路工作流。
¥15000（原价¥20000）/40h高阶实战
讲师：ExploitCN
深耕二进制逆向工程多年，长期专注Windows内核漏洞研究。精通内核数据结构、WDM/WDF驱动模型、IOCTL通信、内存管理机制；擅长Intel PT覆盖率反馈的kAFL内核模糊测试、WinDbg内核调试逆向，完整掌握攻击面识别、漏洞挖掘、根因定位、利用链构建全链路研究流程。
01
市面上90%AI安全课不会讲的2条核心主线
很多课程只教你把AI当“提问机器人”，而本课建立两套贯穿全程的硬核规范，直击AI安全研究最大痛点：
✅ 主线一：AI辅助安全研究证据链
AI提出假设 → 工具验证 → 实验复现 → 反例测试 → 输出结论
AI给出的每一个漏洞猜想，必须完整走完这套证据链，才可以作为最终研究结论。课程把这套流程定为强制交付规范，训练你“不轻信AI”的肌肉记忆，彻底规避大模型幻觉带来的误判。
✅ 主线二：AI效果量化评估体系
不盲目神化AI。课程会在统一教学驱动样本上，量化对比传统手工流程 VS AI辅助流程的耗时、产出质量。
直白告诉你：哪些环节AI能成倍提效、哪些场景AI反而增加验证负担。让你清楚知道，内核研究里，AI该用在哪，不该信什么。
本课程属于defensive security research，全部实验限定在授权环境开展，遵循漏洞负责任披露。课程教会你判断漏洞存在性、评估影响范围、给出修复方案，不教授漏洞武器化。
02
面向受众
面向已经具备Windows内核基础的进阶安全从业者，把你的手工个人能力，升级为团队可复用的工程化能力。
适合：
内核安全研究员：提升漏洞挖掘规模化效率，摆脱纯靠运气挖洞；
驱动开发团队：开展内核驱动安全自测，提前规避高危漏洞；
EDR/杀毒厂商安全团队：内核层安全检测、攻击面分析；
威胁情报团队：内核漏洞复现、补丁分析、变体漏洞挖掘。
03
前置技术储备（务必自查）
本课程为高级进阶课，不做零基础科普，上课前你需要掌握：
1. Windows内核基础：Ring0/Ring3、WDM/KMDF驱动模型、IRP与IOCTL通信机制；
2. WinDbg双机调试实操经验；
3. C/C++源码阅读，IDA/Ghidra基础逆向分析能力；
4. 至少独立分析过1个内核漏洞，或完成过内核方向CTF题目。
如果尚未具备上述基础，建议先补齐相关知识，再来学习本课程，保证最佳学习体验。
04
四项核心能力+五套可复用交付成果
05
五大完整模块，打通从方法论到综合项目全闭环
从方法论地基，到静态分析、状态化Fuzz、崩溃研判、CVE全实战，最后落地综合项目，完整复刻真实研究员工作链路。
报名入口
🔥首发特惠：¥15000（原价¥20000）
不做玩具式教学，只输出企业级、可落地、可沉淀的内核研究能力
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