本文介绍了使用 Foundry 和 AI 工具进行智能合约漏洞挖掘的三步流程：克隆链上合约，使用 Cursor 进行 AI 辅助代码分析，以及构建 Mainnet Fork PoC 验证漏洞。文章详细阐述了每个步骤中使用的工具和技术，并提供了实际案例和最佳实践，适用于希望提升智能合约安全研究技能的开发者和安全研究人员。
本文深入探讨了大型语言模型（LLM）在区块链安全领域的应用，提出了一个基于信息确定性和搜索空间性质的四种安全工具分类框架。文章分析了智能合约漏洞挖掘、安全事件根源分析、安全代码清单生成和安全规范代码自动生成等典型案例，强调了不同类型安全产品在结合LLM技术时面临的挑战和机遇。
文章详细介绍了如何成为一名智能合约审计师，包括学习Solidity和智能合约审计、参与竞争性审计、持续学习新漏洞和攻击方法等步骤，并提供了相关资源和平台。
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