本文深入探讨了对于现代安全研究人员而言至关重要的数学领域，包括线性代数、非线性建模、抽象代数、数论和数理逻辑。文章详细解释了这些数学概念在密码学、零知识证明系统、DeFi 协议分析、漏洞挖掘和形式化验证中的应用，并提供了进一步学习的资源。
文章介绍了Hound，一个语言无关的AI代码安全审计工具，它模拟人类专家的认知过程，通过构建动态知识图谱和推理模型来发现代码中的深层逻辑错误。Hound使用大型推理模型生成有针对性的假设，并使用认知和组织过程来帮助AI进行推理、记忆和改进。文章还展示了如何在Code4rena的SecondSwap审计竞赛的代码库上运行Hound。
