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管理员
网络科技协会安全/AI组培养方案
一、安全组
• 掌握编程基础（C/Python） ，熟悉⽹络安全法及基础协议 ，明确职业⽅向。
• 能够使⽤ Kali Linux
核⼼内容：
• 编程基础
◦ C 语⾔：
语法（指针、 内存管理、结构体）。
实现简单漏洞利⽤ （如缓冲区溢出PoC）。
◦ Python：
脚本编写（ ⾃动化扫描、数据处理）。
常⽤安全库（ Requests、Scapy、Pwntools）。
◦ 练习项⽬ ：
开发端⼝扫描⼯具、简单加解密程序。
• ⽹络安全基础
◦ 协议与⼯具：
HTTP/HTTPS 协议抓包分析（Wireshark）。
TCP/IP 协议栈漏洞场景（SYN Flood 攻击原理）。
◦ Kali Linux 实战：
基础⼯具链（ Nmap、 Metasplo it、John the Ripper）。
靶场实践（ DVWA、Vuln hub）。
• 法律与规范
◦ 学习《⽹络安全法》《数据安全法》核⼼条款。
◦ 案例分析：违规数据爬取、漏洞披露的法律风险。
• ⽅向选择评估
◦ 通过⼊⻔ CTF ⽐赛（如新⼿赛）体验 Web、⼆进制、AI 安全⽅向。
◦ 职业路径分析：企业需求与个⼈兴趣匹配（如 Web 安全岗位占⽐ 60%）。
⽬标：
• 单⽅向深度突破（Web/⼆进制 /AI） ，具备 CTF 竞赛实战能⼒。 分⽅向培养：
• Web 安全
◦ 漏洞原理与利⽤：
SQL 注⼊（ Union 注⼊ 、盲注、堆叠注⼊）。
XSS（存储型、 DOM 型绕过 CSP）。
⽂件上传绕过（ MIME 类型、 内容校验）。
◦ ⼯具链精通：
Burp Suite 插件开发（定制扫描逻辑）。
SQLMap Tamper脚本编写（绕过 WAF）。
• ⼆进制安全
◦ 底层技术：
汇编语⾔实战（栈帧结构、 ROP 链构造）。
逆向⼯程（ IDA Pro反编译实战）。
◦ 漏洞利⽤：
Linux 内核漏洞分析（CVE-2021-4034）。
PWN ⼯具链（GEF 插件、 ROPgadget）。
• AI 安全
◦ 模型攻防：
对抗样本⽣成（ FGSM、 PGD 攻击）。
模型逆向（ ⿊盒模型参数提取）。
◦ ⼯具框架：
PyTorch对抗训练（ 防御⽅案设计）。
使⽤ Adversarial
实践要求：
• 参与⾄少 3场 CTF ⽐赛（如 ISCTF ，XYCTF 联赛等）。
• 独⽴复现经典漏洞（如 Log4j2 RCE）。
• 具备渗透测试、红队攻防、漏洞挖掘能⼒ ，输出技术成果。
核⼼任务：
• 渗透测试实战
企业内⽹渗透（域渗透、横向移动）。
编写渗透报告（漏洞评级、修复建议）。
• 红蓝对抗演练
角⾊分⼯：红队（攻击） 、蓝队（ 防御 / 溯源）。
场景设计：钓鱼攻击、0day 漏洞利⽤ 、 ⽇志清除。
• 漏洞挖掘与贡献
SRC 漏洞提交（腾讯 / 阿⾥ / 华为 SRC）。
CVE 漏洞申请（复现公开漏洞并挖掘变种）。
配套资源与评估体系
1. 学习资源推荐
• 书籍：
《⽩帽⼦讲 Web 安全》《加密与解密》《机器学习安全攻防实战》。
• 论坛学习：
看雪 ，吾爱破解 ，FreeBuf 等
2. 认证与职业发展
• 证书认证： NISP-1 ，NISP-2
• 职业路径：
安全研究员→ 红队⼯程师→ 安全架构师。
AI 安全⼯程师→ 算法安全负责⼈。
3. 考核机制
• 阶段考核：
初阶：通过 CTF新⽣赛 +基础靶场渗透
中阶：独⽴完成模拟渗透测试
⾼阶：提交 1 个 CVE/3 个⾼危 SRC 漏洞
• 技能矩阵：
量化能⼒指标（如参与⽐赛成绩、⼯具开发能⼒ ，⽂章⽔平考核）。
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二、人工智能组
1. 初窥门径（约3-4个月）
目标：掌握人工智能基础知识和编程技能，熟悉常用工具和框架
(1) 编程基础
Python 语言基础（变量、数据类型、运算符、流程控制）
面向对象编程（封装、继承、多态、抽象）
Python 常用库（NumPy、Pandas、Matplotlib）
(2) 机器学习基础
机器学习基本概念（监督学习、无监督学习、强化学习）
常用算法（线性回归、逻辑回归、决策树、KNN）
模型评估与验证（交叉验证、混淆矩阵、ROC 曲线）
(3) 开发工具
Jupyter Notebook 的使用
Git 版本控制
Conda 环境管理
(4) 数据处理
数据清洗与预处理（缺失值处理、数据标准化）
数据可视化（Matplotlib、Seaborn）
2. 略有心得（约4-5个月）
目标：掌握机器学习主流算法和深度学习基础，能独立完成简单项目
(1) 机器学习进阶
集成学习（随机森林、GBDT、XGBoost）
支持向量机（SVM）
聚类算法（K-Means、层次聚类）
降维技术（PCA、t-SNE）
(2) 深度学习基础
神经网络基础（感知机、多层感知机）
深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN、LSTM）
(3) 模型优化
超参数调优（网格搜索、随机搜索）
正则化（L1、L2）
模型解释性（SHAP、LIME）
(4) 项目实践
图像分类项目
文本分类项目
时间序列预测项目
3. 渐入佳境（约5-6个月）
目标：掌握深度学习高级技术和强化学习，具备一定的算法优化和架构设计能力
(1) 深度学习进阶
生成对抗网络（GAN）
注意力机制（Transformer）
目标检测（YOLO、Faster R-CNN）
自然语言处理（BERT、GPT）
(2) 强化学习
强化学习基础（Q-Learning、DQN）
策略梯度方法（PPO、A3C）
应用场景（游戏 AI、机器人控制）
(3) 模型部署与优化
模型压缩与加速（剪枝、量化）
模型部署（TensorFlow Serving、ONNX）
边缘计算与模型推理优化
(4) 团队协作
代码规范与 Code Review
DevOps 基础（Docker、K8s、CI/CD）
技术文档撰写与分享
4. 融会贯通（约5-6个月）
目标：具备独立解决复杂问题的能力，能够设计和优化大规模 AI 系统
(5) 系统架构设计
分布式训练框架（Horovod、Ray）
大规模数据处理（Spark、Hadoop）
实时推理系统设计
(6) 前沿技术探索
自监督学习
联邦学习
元学习
(7) 跨领域应用
计算机视觉与医疗影像分析
自然语言处理与智能对话系统
强化学习与自动驾驶
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2025-03-23
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