利用 AI Agents 進行進階攻擊性安全防護和紅隊演練

運用真實實驗室環境，進行涵蓋 Web、API、AD、網路、物聯網、C2 和 AI 增強滲透測試的實戰紅隊操作。

從這 27 小時的課程，你會學到

規劃並執行安全攻擊行動，遵循適當的行動規則、法律界限和符合審計要求的流程。
對 Web、API、網路和企業環境進行偵察、掃描和漏洞發現。
利用常見和進階 Web 應用程式漏洞，包括注入、驗證、XSS、CSRF、IDOR 和設定錯誤。
評估現代 API、GraphQL 端點、OAuth/OIDC 流程和行動後端攻擊面。
執行網路和 Active Directory 攻擊，包括枚舉、橫向移動和權限提升。
執行後滲透活動、持久化模擬、取證分析和清理計畫。
透過韌體分析、協定測試和安全性更新驗證來評估物聯網和嵌入式設備。
在封閉的實驗室環境中模擬命令與控制和受控資料外洩。
將 AI 代理程式整合到偵察、分類和報告流程中，並進行嚴格的人工監督和日誌記錄。

要求

建議具備網路、作業系統或網路安全概念的基礎知識。
熟悉 Linux 或 Windows 命令列環境將有所幫助。
學員應能自如地建造和操作隔離的實驗室環境。
無需具備紅隊或專業滲透測試經驗。
所有活動均在受控、符合倫理規範且封閉的實驗室環境中進行。

課程說明

現代攻擊性安全不再只限於孤立的漏洞或工具記憶。現實世界中的紅隊行動需要嚴謹的方法論、嚴格的法律和道德規範、跨域漏洞利用技能，以及可擴展的分析和報告能力——如今，人工智慧輔助在嚴格的人工控制下也日益重要。

《高級攻擊性安全與紅隊演練：人工智慧代理篇》是一門全面的實踐課程，旨在教授專業紅隊如何在Web應用程式、API、網路、Active Directory、物聯網環境以及後滲透階段開展行動，同時負責任地將人工智慧代理整合到偵察、分類和報告工作流程中。

本課程首先建立行動規則、法律界限、實驗室安全規範和人工智慧防護措施，確保每項技術都以符合道德規範、可審計且合規的方式執行。從這裡開始，您將逐步學習完整的攻擊生命週期：偵察和開源情報 (OSINT)、掃描和漏洞發現、符合 OWASP Top 10 標準的 Web 漏洞利用、身份驗證和存取控制故障、API 和現代 Web 安全、網路和 Active Directory 攻擊、後滲透以及命令與控制。

本課程的一大優勢在於其人工智慧增強的攻擊性安全方法。您將學習人工智慧代理如何在哪些方面加速偵察、漏洞分類和報告，以及在哪些方面必須透過日誌記錄、審計追蹤和人機互動驗證來限制其使用，以避免不安全或不可靠的結果。

本課程還將目標從傳統的企業擴展到物聯網和嵌入式設備滲透測試，涵蓋韌體分析、嵌入式作業系統、無線協定、OTA 更新安全性和常見的裝置錯誤配置。

學習成果將透過小型專案、大型模組專案和兩個總結性實踐專案得到鞏固：