2026年11月3日 14:00-17:30，第129期方班演武堂在广州大学黄埔校区B2栋博信楼成功举办，绿盟班、海康班、天融信班、安天班、任子行班、启明星辰班、安恒班、奇安信班8个企业冠名教学班的企业导师，以及方班九期全体学生和网安学院部分老师参与了课堂教学。

本次演武堂课程分为八个教学班。绿盟班（1班）汇报的同学是方鑫、戴兰洋、杨智，文英豪，来自绿盟科技的蔡德懿、张龙、李冰清、浦明为主点评老师；海康班（2班）的汇报同学是胡思源、鲁平发、李怡豪、胡君镇，来自海康威视的陈瑞云、鲁天阳、王星为主点评老师；天融信班（3班）汇报的同学是林俊、何玉珍、杨子衡、田晨旭，来自天融信的安晓宁、张维新、黄星、庞瑞为主点评老师；安天班（4班）的汇报同学是许辉彬、王洋、代雨欣、张世展，来自安天科技的李林哲、卢殿君为主点评老师；任子行班（5班）的汇报同学是陈奕同、吴志锋、肖烜、宁苗，来自任子行的胡涛、许泽权、侯晓辰为主点评老师；启明星辰班（6班）的汇报同学是朱晏莹、于志远、彭柏润、陈卓宁，来自启明星辰的刘洋、温志宇、王星凯、钱皖君为主点评老师；安恒班（7班）的汇报同学是吴镇炜、戴泽宇、陈瑞达、唐健翔，来自安恒的黄漂漂、丁莹、陈凯、赵今为主点评老师；奇安信班（8班）的汇报同学是李宇昊、陈竞远、王君豪、刘念，来自奇安信的黄传明为主点评老师。

第一组

第一位报告人： 方鑫

报告题目： Vault密钥与敏感凭据管理系统

点评老师的意见与建议：

1、闭源系统接入难度较大，引入密钥管理后对系统开销与延迟的影响需纳入测试，算法设计质量是核心。

2、企业落地需警惕单点故障风险，一旦发生可能导致业务宕机，建议通过局部试点、分布式部署降低风险。

3、动态凭据概念、审计模块及密钥更新逻辑需在后续内容中详细展开，建议进一步熟悉项目细节。

第二位报告人：戴兰洋

报告题目：Megatron-LM 训练流程与核心并行技术解析

点评老师的意见与建议：

1、汇报偏重功能介绍与工程配置，底层原理分析不足，应深入讲解模型切分、通信分组与并行计算的实现机制。

2、结合具体模型与参数设置，说明张量、流水线和数据并行如何协同，并展示计算与通信的实际执行过程。

3、并行配置应结合显卡数量、显存和互联带宽，说明选择依据，并明确专家并行的适用场景与额外开销。

4、大规模训练应兼顾性能与可靠性，关注节点故障后的检查点恢复、任务重算与资源调度机制。

第三位报告人：杨智

报告题目：基于Velociraptor的终端告警行为链自动化分析研究

点评老师的意见与建议：

1、PID可能存在复用情况，建议结合进程路径等信息进一步核验进程身份，降低关联误差。

2、NAT及代理场景下，应结合端口映射记录、五元组及设备指纹等信息，提高跨网络环境下的关联准确性。

3、Velociraptor更适用于安全事件发生后的现场取证与证据采集固化，不宜将其定位为主动威胁发现工具。

4、应进一步明确时序关联规则的设计及其相较现有规则的改进价值，说明攻击链还原的覆盖范围与局限性。

第四位报告人：文英豪

报告题目：基于AI前沿攻防场景靶标研究

点评老师的意见与建议：

1、建议采用真实漏洞版本和集群环境复现攻击，提高靶场保真度；结合主机及内核行为开展检测，减少对固定日志特征的依赖。

2、应明确靶标的定义与项目目标，补充同类靶场或CTF项目对比，说明项目的特点与研究价值。

3、应进一步深入分析项目源码，结合业务流程说明核心代码的作用，并通过实际操作验证AI辅助分析的结果。

第二组

第一位报告人：胡思源

报告题目：Giskard：大模型测试与扫描框架

点评老师的意见与建议：

1、对架构的理解比较清晰，两处源码的优化效果比较好。

2、真实案例要注明出处；优化耗时的测试须说明测试逻辑。

3、核心抽象”等说法要弄清是源码术语还是个人归纳，并能解释其含义。

第二位报告人： 鲁平发

报告题目： AgentDojo 智能体提示注入攻防基准

点评老师的意见与建议：

1.指标区分度需要提高，安全与任务成功率要按业务等级权衡；智能体高危操作需外部权限管控、人工复核，不能自主执行。

2.汇报主线是银行地址更新，但本人讲解没有紧扣该场景，相关任务流程没有体现。

3.竞品表格维度有误差，缺少代码执行流程图，初始环境条件需要补充，挑战这个部分要甄别 AI 给出的内容，贴合项目。

4.汇报语速偏快，建议放缓；AI 生成内容还要进行自己核对校验

第三位报告人： 李怡豪

报告题目： AutoCodeRover：大模型自动程序修复智能

点评老师的意见与建议：

1、老师关注PPT中的方法分类是否完整、是否能代表当前主要路线，以及竞品分析是否经过实际验证。AI整理的内容需要回到论文、官方文档或项目仓库核对；没有部署运行的工具，应明确说明比较依据，避免把资料分析写成实验结论。

2、企业代码可能积累多年，单靠Issue和源码未必足以理解正确行为。老师建议考虑设计文档、需求文档、业务规则和历史背景；部分需求甚至没有正式记录，还需要通过人员沟通补充。另外，老师提到，企业安全修复可能优先关注未授权访问、远程代码执行等高风险问题。

3、老师指出需要亲自核实图中的模块、调用关系和执行顺序。除了了解每个函数的大概作用，还要能解释：谁调用谁、传入什么、返回什么，以及哪些步骤是可选分支、重试或反馈。

第四位报告人：胡君镇

报告题目：oqs-provider: integrating NIST post-quantum standards into OpenSSL3：后量子密码工程化实践

点评老师的意见与建议：

1、应加深对后量子密码体系的整体认知｡报告人目前对该方向刚接触､理解较浅,应系统补充哈希算法､椭圆曲线以及密码学基础函数等基础知识,把核心概念讲透,做到化繁为简｡

2、目前工作仅做到代码的编译运行与功能复现(翻译),尚不 能算真正的代码分析,应进一步拆解源码的核心模块､函数与参数配置,并给出运行耗时､密文大小等性能指标。

3、应进一步明确项目落地场景与工程实践｡应结合智能终端､金融､医疗等具体 场景,说明后量子密码方案的实际应用价值与工程落地约束｡

第三组

第一位报告人： 林俊

报告题目： 基于稀有度与图扩散的溯源图自适应剪枝策略实现

点评老师的意见与建议：

1、企业老师回答用ai进行日志分析会提前设立模型的约束，来保证ai回答的可信性。

2、老师认为我这个汇报更像一个研讨厅，包括讲代码的时候应该着重讲这个代码为什么好。

3、如果选到类似的复现类的文章，可以考虑把这个方法集成在已经有的项目中去，而不是单纯的讲算法。

4、需求分析那里也需要去思考如果是用户他们又应该如何去用你这个产品，多从厂商和用户的角度去思考。

第二位报告人： 何玉珍

报告题目： 基于攻击上下文与HTTP响应分析的web攻击告警智能研判系统

点评老师的意见与建议：

1、系统支持多类型日志统一预处理，适配性较好。

2、采用“证据充分才判定、存疑转人工”机制，避免大模型直接输出结论，有效规避幻觉。

3、方案属事后研判，存在固有局限；建议补充同源 IP 后续访问日志，佐证攻击是否真正落地。

4、代码讲解以片段为主，缺少完整工程视角，应补充技术选型理由；需求、功能与竞品分析的评价维度需统一。

第三位报告人： 杨子衡

报告题目： ML Privacy Meter 成员推断隐私量化工具

点评老师的意见与建议：

1、明确应用场景与审计对象，说明成员身份泄露的实际影响，以及审计方可获得的数据和模型条件。

2、深化核心参数与工程实现分析，解释校准系数来源，区分架构与流程，讲清模块间的数据交互。

3、在相同查询预算下对照LOSS与RMIA，补充增强查询实验，检验参考模型架构和数据划分对结果的影响。

4、结合真实审计需求，权衡离线检测效果与计算成本，完善异常查询监测和结果证据留存等工程设计。

第四位报告人：田晨旭

报告题目：NVIDIA SkillSpector技能安全扫描工具

点评老师的意见与建议：

1、老师问了我大模型扫描结果不完整的原因；回答了大模型相较静态扫描的实际增益与成本；对与静态扫描扫不出来而大模型可以发现的漏洞，直接交由大模型就可以了。

2、汇报的ppt中需求分析、竞品对比、系统架构及实验验证之间的衔接不够紧密。应该要围绕需求展开各部分内容，明确功能设计依据，并验证项目是否满足预期需求，不然很散乱。

3、我的系统架构图有些不对。当前的架构图更偏向操作步骤和执行流程，未能充分体现系统的功能模块及其相互关系。应该要区分架构设计与流程设计，突出各模块的职责及协作关系。

4、对应技术细节的讲解不好，部分代码和算法介绍的比较抽象，缺少具体示例支撑。应该要选取具有代表性的功能进行深入讲解，说明关键技术的实现过程，帮助听众理解系统的实际工作机制。

第四组

第一位报告人： 许辉彬

报告题目： nDPI：深度包检测原理与实验复现

点评老师的意见与建许辉彬议：

1、研究重点需聚焦：应以源码阅读和实验复现为主，深入理解报文处理流程，避免社区问题和工程扩展分散精力。

2、核心机制需深入：重点梳理分层处理、异步回调与状态机，研究AC搜索、前缀树等算法及其优化空间。

3、场景验证需完善：结合报文上下文分析识别冲突，利用隧道标识区分流量，通过各环节包数统计分析丢包。

4、自主验证不足：应通过源码阅读和单步调试核验AI结论，理清代码执行、状态变化与实验结果的因果关系。

第二位报告人： 王洋

报告题目： HarmBench：自动化红队测试评估基准

点评老师的意见与建议：

1、老师指出，HarmBench源于论文，系统架构并非主要亮点。下次选题可考虑架构更完整的工程项目。

2、建议重点研究攻击方法的设计思路，尝试用新数据集检验模型防御效果，并考虑多裁判判卷。

3、当前数据集规模偏小，实验结果还不足以支撑普遍性结论，后续应扩大样本并说明评测范围。

4、肯定了实验调试，特别是发现max_tokens设置影响PAIR输出、造成ASR异常偏低的问题。

第三位报告人： 代雨欣

报告题目： Pi Agent：运行时架构与扩展机制研究

点评老师的意见与建议：

1、肯定了对 Pi Agent 核心架构及上下文管理、工具调用等关键机制的深入理解。

2、研究重点偏向安全扩展层面，对 Pi Agent 本身安全防护机制的分析仍需加强。

3、可以深入分析扩展与 Agent 之间的交互过程及实现原理，提升自主开发能力。

4、建议进一步论证安全扩展的选取依据与代表性，评估实验对主要安全风险的覆盖程度。

第四位报告人：张世展

报告题目：KellectAgent-Linux：基于 eBPF 的 Linux 内核事件采集器

点评老师的意见与建议：

1、该开源项目维护停滞，仅能采集内核信息，缺少事件完整性测试，暂不适合规模化落地，不建议继续深挖。

2、日志采集需依据资产重要性分级，兼顾存储成本与合规要求，缺失事件需配套告警机制。

3、采集数据真实性应在采集端保障，可结合版本差异、自定义标识与交叉校验方式完成验证。

4、AI 辅助可拓展方向，可对比原有分析引擎与大模型对安全日志的分析结果，挖掘业务问题。

第五组

第一位报告人：陈奕同

报告题目：SecretFlow隐私计算统一框架

点评老师的意见与建议：

1、向企业老师提问的时候要做到定位精准。有些问题自己可以搜索到，应该问企业老师更具有实际意义的企业项目应用场景。

2、项目背景分析到位，代码执行原理解析详细，总体思路和模型框架明确。但是在讲述框架里面算法层和设备层的逻辑上的衔接应该再优化一些，要在前面做好铺垫。

3、虽然有很具体的实验设计和优化，但还是建议加一些多种计算方法使用的例子，而不是只有单独的算法实验去证明。

第二位报告人：吴志锋

报告题目：基于SFT与RLVR两阶段训练的网络安原生推理模型研究

点评老师的意见与建议：

1、明确SFT与GRPO训练数据的来源及分布差异，说明评估集和评价基准，保证实验可核验。

2、区分论文结果与本地复现结果，分析训练数据的匹配度、区分度对强化学习收益的影响。

3、补充AI赋能网络安全的研究背景，明确聚焦7B—8B模型的资源与部署约束，说明量化方案及显存开销。

第三位报告人：肖烜

报告题目：PurpleLlama Meta大模型安全组件——源码解析与实战验证

点评老师的意见与建议：

1、源码解析部分讲解清楚，能用代码说明各组件的拦截机制，并通过误报与失效案例说明其边界，做得较好。

2、框架分析部分单页信息量偏大，重点不够突出，缺少总体视角的讲解，核心抽象之间的关系不够清晰。

3、工程实现与实验思考较扎实，但汇报内容宜进一步凝练，提炼核心、理清主线，避免内容简单堆叠。

第四位报告人：宁苗

报告题目：PIGuard:提示注入检测模型

点评老师的意见与建议：

1、模型训练流程和架构较为常规，研究重点应转向训练数据集的来源、构建方式及样本特点，并结合公开基准和自建业务数据集验证。

2、Softmax分数不能直接视为可靠置信度，阈值处置前需进行校准，并关注业务变化带来的重新校准成本。

3、规则、检测模型与策略应协同工作，并按操作风险建立差异化处置矩阵，避免一律拦截。

4、当前框架针对性设计不足，可探索多模型加权投票降低误判，并尝试精准定位、剔除注入片段，保留正常内容。

第六组

第一位报告人：朱晏莹

报告题目：使用Neo4j和LangChain实现“从本地到全局”的GraphRAG：构建图

点评老师的意见与建议：

1、实验部分增加对比分析，增加这个项目与竞品项目的一个效果对比。

2、项目流程图添加接口、端口或输入输出信息。

3、竞品对比时建议说明本项目与其它项目的优势。

第二位报告人：于志远

报告题目：PentAGI：自主 AI 渗透测试多智能体系统

点评老师的意见与建议：

1、四类机制分层清晰，尤其是工具调用限额作为独立于提示词的硬护栏，体现了对自主 Agent 安全边界的思考。但尚未深入核心算法。建议补充 Planner任务分解的 prompt 设计或监督触发的具体判定逻辑。

2、项目整体逻辑清晰，但需核实恢复函数的作用层级与底层实现，并完善项目基本信息、规范术语表述。

3、实验部分缺乏量化数据，仅描述观察点但无具体指标。建议补充漏洞发现数量、执行耗时、工具调用次数等实测数据。验证环节需补全靶场环境、测试输入输出及与原项目的对比结果，突出验证过程与结论。

第三位报告人：彭柏润

报告题目：Rosetta: 在多样化网络环境中通过支持TCP感知流量增强实现稳健的TLS加密流量分类

点评老师的意见与建议：

1、项目复现扎实，新增SDAE对照验证了方法可迁移性；但需准确判定选题属性，明确其为论文算法而非工程项目，并精读原文。

2、增强强度不宜凭经验设定，应结合实际部署环境的丢包率、时延等指标分级确定，并以同类样本跨环境更聚集、异类仍可分作为判据。

3、LSTM与SDAE差异需归因分析，建议固定特征与超参、仅改顺序扰动程度作单变量对照，并解释CNN优于LSTM的反常结果。

第四位报告人：陈卓宁

报告题目：OpenCanary：多协议网络蜜罐的部署与攻击诱捕实践

点评老师的意见与建议：

1、项目调研与实践较为充分，对 OpenCanary 蜜罐的运行机制、多协议诱捕逻辑理解比较深入。

2、蜜罐部署需要重视网络隔离设计，可采用独立网段或沙箱机制，降低蜜罐被攻陷后的横向渗透风险；蜜罐告警噪声量大，降噪手段存在局限，可结合流量分析开展协议层行为研判。

3、建议后续拓展学习流量型蜜罐，持续打磨蜜罐工程化落地部署相关实践。

第七组

第一位报告人：吴镇炜

报告题目：LLM增强的安全运维与智能告警系统

点评老师的意见与建议：

1、企业重心明显偏向事前拦截，事后追责作为兜底。

2、攻击者自己构造带恶意提示词的告警投递到研判平台——所以防护不能只加在模型上，要做全链路防护。

3、开场直接讲两个痛点，没有交代工具用来做什么任务、应用在什么场景。

第二位报告人：戴泽宇

报告题目：基于大语言模型的网络威胁情报自动化提取与推理

点评老师的意见与建议：

1、项目后续可以优化知识库需严格遵循白名单准入规则，并对全量知识打上置信度与来源标签，以应对AI爬取数据可能产生的“胡诌”风险。

2、整体的汇报逻辑清晰，表达流畅，可以很好地向观众描述清楚整个的项目流程。

3、PPT中未明确指出口头上描述的情报化标准的痛点，最后的工程亮点，项目局限性以及优化方向没有明显的区分度。

第三位报告人：陈瑞达

报告题目：智能体技能与MCP工具链供应链攻击检测研究

点评老师的意见与建议：

1、对于“覆盖面广”与“精度更高”这两种工具类型，企业倾向于多种精度更高的工具的组合。

2、架构图等画的很不错，但流程部分中缺少函数级流程图。

3，可以在ppt的总结部分中进一步展现出系统的局限性。

第四位报告人：唐健翔

报告题目：智能体长期记忆投毒与跨会话持久化攻击检测研究

点评老师的意见与建议：

1、PPT前几页注明了具体来源，这一点值得肯定。项目背景应结合智能体的实际应用场景，说明投毒攻击会造成什么影响，以及为什么需要检测。攻防两侧列出的九个痛点，也应逐项说明哪些已由代码解决、对应哪些功能，哪些尚未解决。

2、汇报时对代码不够熟悉，讲解不够流畅。建议结合实际运行过程练习讲解，补充功能验证展示。PPT应统一编号和间距，将模糊的命令行截图放大、分步展示，让听众看清关键命令和运行结果。

第八组

第一位报告人：李宇昊

报告题目：LLM Guard项目分析

点评老师的意见与建议：

1、竞品分析仍需深入，应围绕具体功能及其实现细节展开比较，进一步阐明项目与竞品的差异。

2、源码分析需进一步梳理讲解脉络，建议增加流程图，标明关键调用关系和当前讲解位置。

3、架构分析完成较好，对项目整体结构的梳理较为清晰。

第二位报告人：陈竞远

报告题目：garak大模型漏洞扫描器

点评老师的意见与建议：

1、汇报结构完整，代码框架与关键页面讲解具体，实验工作扎实，多模型横向对比和定量分析比较充分。

2、讲解偏重代码与实验细节，背景铺垫不足，未接触该方向的听众不易跟上，建议补充具体事例和原理交代。

3、量化评估偏多但尚未落地，建议结合客户与监管关注的具体指标以及企业实际岗位流程做针对性测试。

4、报告未分析探针本身，自带探针的插装位置、输入输出与判定原理缺失，建议后续从探针角度深入。

第三位报告人：王君豪

报告题目：基于蜜罐技术的攻击捕获与威胁情报收集系统设计与实现

点评老师的意见与建议：

1、肯定项目在蜜罐交互改造及AI应用方面的实践；建议细化命令解析与状态处理流程。

2、建议结合主流大模型及较新的蜜罐等工具，比较交互能力与实现差异。

3、当前状态处理仍较静态，建议增加改变文件系统状态的命令组合测试。

4、建议引入第三方测试用例，量化命令覆盖率与状态一致性；模型输出应经程序校验后再更新虚拟系统。

第四位报告人：刘念

报告题目：SecGPT：网络安全大模型

点评老师的意见与建议：

1、建议增加与Qwen2.5等同规模基座模型及Cisco等安全领域模型的效果对比，完善竞品分析。

2、当前演示问题较通用，建议引入真实恶意样本开展对比分析，突出模型在网络安全领域的专业能力。

3、安全模型需兼顾攻防能力与使用安全，可通过权限管控和外部护栏，限制相关能力的使用场景与人员。

4、32K上下文难以满足实际安全运营需求，建议扩展上下文，并设计智能体流程，分步获取和分析多源日志。

至此，本期演武堂圆满结束。

整理：李阳 陈可 姚宇杰 黄毓恒 鲁平发 朱志鹏

校对：王乐老师 鲁辉老师

责任编辑：鲁辉老师