夜雨聆风本期，从零搭一个AI安全平台。
实验场景
你一直在用网上的AI聊天工具。方便是方便，但数据要传到别人服务器上，功能也受限于别人开放什么接口。
换一种方式：在本机部署一套大模型，配上Web界面、调用链监控、智能工作流，再接上网络安全靶场——你就有了一个完全属于自己的AI安全平台。AI辅助漏洞分析、知识库问答、攻击复现，全部在本地完成，数据不出你的机器。
这不是演示，这是你接下来要亲手搭的东西。
实验流程
从零开始，走完4个环节：
1. 本地大模型部署——用Ollama跑起大模型，搭一个ChatGPT式的Web交互界面（Open WebUI）
2. 平台能力扩展——配置Langfuse监控AI调用链，构建Pipelines智能工作流和企业级AI知识库（RAG）
3. AI辅助安全分析——部署网络安全靶场，用AI做漏洞分析、安全问答、知识检索
4. 攻击复现与应急分析——AI结合靶场完成攻击复现，对安全事件开展应急响应分析
实验价值
企业正在把大模型搬到自己环境里做知识库问答、安全运营、漏洞分析——会部署的人不少，能把它和安全场景打通、知道平台本身有什么风险、出了事怎么应急的人不多。从“会使用AI”到“会构建AI应用”，这中间的能力差距，就是你的职业空间。
实验知识点
本实验来自AIS中级课程 阶段四，涉及以下核心章节：
AIS中级课程涵盖4大阶段、10+企业级实战项目、26+实操实验，70%实操比例，覆盖AI应用开发到安全防护完整链路。
别人的AI用着再顺手，不如自己搭的踏实——学习AIS中级课程，从第一行部署命令开始。
往期实战：
