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内核基础

内存管理

驱动开发

Hook 与注入原理

应用层编程

C/C++ 与内存模型

汇编语言

编译原理与工具链

反汇编、静态分析与符号执行

几点建议

推荐阅读

体系结构

Windows

编译器与新语言、新平台

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年代较早的经典帖，原理至今适用，但其中的工具和系统版本已经变化，阅读时请注意甄别。

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• MITRE ATLAS：AI 系统威胁矩阵与真实案例
• NIST AI 100-2：对抗性机器学习分类与术语

• Intel 64 与 IA-32 架构软件开发者手册（SDM）：x86/x64 指令集权威参考
• Arm 架构参考手册（ARMv8-A）：AArch64 权威参考

• PE Format 官方规范
• Windows 驱动程序文档（WDM / KMDF）
• Windows 调试工具（WinDbg）文档

• LLVM IR 语言参考（LangRef）
• LLVM Kaleidoscope 教程：手把手写一个编译器
• The Rust Programming Language（Rust 官方入门书）
• The Rustonomicon（unsafe Rust 与底层细节）
• What is eBPF（eBPF 概念入门）
• WebAssembly 开发者入门

1. 打基础：C/C++、汇编、数据结构，理解程序在内存里是什么样子。
2. 懂格式、懂系统：PE / ELF 文件格式，操作系统的内存、进程、系统调用、异常机制。
3. 会工具：调试器、反汇编器、静态分析工具，能自己定位和分析问题。
4. 选方向深入：Windows 内核与驱动、编译器与程序分析、Linux / ARM / 嵌入式、性能分析等。
5. 跟上新技术：用好 AI 辅助学习和分析，了解 Rust、eBPF、WebAssembly 等新平台。

1. 把 AI 当老师和助手，不要当答案机器：让它解释概念、读代码、出练习题都很好用，但它给出的结论、API 用法和地址偏移一定要自己验证。AI 一本正经说错的情况很常见。
2. 先自己想，再问 AI：带着自己的思路去问，收获远比直接要答案大。
3. 发帖、回帖请写自己的理解：直接把 AI 生成的大段内容贴上来，或者用 AI 批量生成回复，按版规中的“灌水”处理。用 AI 辅助整理可以，但要经过自己的验证，并对内容负责。
4. 关注 AI 自身的安全问题：提示词注入、数据投毒、模型滥用等是新的研究方向，值得了解。

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