岗位职责： 技术研究：开展网络与数据安全前沿技术研究，重点探索大模型、机器学习在AI内生安全（如模型投毒、提示词注入防御）及数据防泄漏等场景的创新应用。 工具研发：主导智能化安全工具与平台的开发落地，利用AI技术实现海量多源异构数据的自动化分类分级、异常行为监测与自动化响应。 能力建设：构建实战化的网络与数据安全攻防对抗能力，建立并完善安全检测、漏洞挖掘与应急响应机制，筑牢系统安全底座。 行业应用：将安全能力深度嵌入内部业务流程，与各类行业解决方案深度融合，为内部业务提供底层安全支撑与合规保障。 任职资格： 1.专业要求：计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全、数学、统计学、信息与通信工程、电子科学与技术等相关专业。 2.专业知识： • 计算机与安全基础：具备扎实的计算机基础，熟悉TCP/IP协议栈、HTTP/HTTPS协议及Linux/Windows系统机制；掌握网络安全基础理论，熟悉OWASP Top 10等常见Web漏洞（SQL注入、XSS、CSRF等）的成因、利用及防御原理；了解密码学基础、身份认证与访问控制机制。 • 安全理论与AI攻防：关注AI安全前沿动态，对大语言模型（LLM）及智能体（Agent）的安全风险（如提示词注入、数据投毒、隐私泄露）有初步认知；了解AI模型安全、智能体鉴权机制及联邦学习等隐私计算的基本概念，具备二进制安全、逆向工程或恶意代码分析基础者优先。 • 云原生与合规认知：了解国内外网络安全法律法规（如网络安全法、等保合规）及AI安全标准（如OWASP LLM Top 10）；对云原生（Docker/Kubernetes）容器的安全风险及隔离机制有基本概念 3.技能工具： • 编程与基础工具：熟练使用Python、Go或Java中至少一门语言，能编写自动化安全脚本；掌握BurpSuite、Nmap、Metasploit等常用安全工具的使用；具备良好的代码阅读能力，了解SAST/IAST等代码审计工具的基本原理。 • AI框架与代码基础：了解PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，接触过Fuzz测试工具（如AFL++、LibFuzzer）或AI安全扫描工具者优先，具备通过阅读代码发现逻辑漏洞的能力；对大模型（LLM）的训练/推理流程有基本认知。 4.能力素质 • 具备扎实的计算机基础理论、良好的编码习惯与算法实现能力。 • 拥有出色的逻辑思维与问题分析能力，对网络安全与AI安全前沿技术充满热情，具备敏捷的学习能力与技术视野。 • 工作积极主动，责任心强，具备良好的团队合作精神与沟通表达能力。