本文为安全从业者梳理AI大模型基础概念，涵盖Prompt工程、Tokenizer与Token、Embedding向量嵌入、上下文窗口、RAG检索增强，以及AIAgent的FunctionCalling、ReAct推理行动和Reflection反思机制，配Python代码演示。结合渗透测试与代码审计说明AI辅助实战价值，建议安全人员从基础概念入手掌握Agent开发提升效率。

本文演示了对encrypt靶场的渗透测试，分析AES+RSA加密流程，发现key和iv固定不变，利用Burp插件autodecoder替换加密数据实现重放攻击，成功绕过加密验证。

ClaudeCode等三大AI编程Agent被曝存在高危RCE漏洞，攻击者可借GitHubIssue触发代码执行与密钥窃取。对此企业需分阶段治理：短期立即升级补丁与轮换凭证；中期实施网络隔离、权限收敛及日志审计；长期须建立安全基线，引入Agent安全网关实现语义级校验拦截，并将AI工具漏洞响应纳入常态化安全运营体系。

本文复盘了一次IDOR漏洞挖掘实战，通过替换复杂ID为简单ID实现越权操作，最终获得500美元赏金。核心问题在于后端未做权限校验，导致低权限用户可访问并操作高权限用户的记录。建议在开发中加强参数校验和权限控制，避免类似漏洞。