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安全和AI方向的学习路线

news 2025/8/3 8:27:46

AI和安全两个领域方向

一、网络安全学习路线

学习重点：
网络基础：TCP/IP、HTTP/HTTPS、防火墙/WAF原理6。
渗透测试：OWASP Top 10漏洞（SQL注入、XSS）、Burp Suite、Metasploit。
安全运维：SIEM（如Splunk）、日志分析、应急响应。

认证选择：
CISP-PTE（国内渗透测试权威认证）。
CompTIA Security+（国际认可的基础安全认证）。

实战：
在Hack The Box、TryHackMe等平台练习。
参与企业内部的漏洞挖掘或安全加固项目（利用现有工作机会）。

选择细分领域（根据兴趣和市场需求）：
红队/渗透测试：考取OSCP（全球认可的攻击性安全认证）。
蓝队/SOC分析：学习威胁狩猎（Threat Hunting）、EDR部署，考取GCIH（事件响应认证）。
云安全：AWS/Azure安全认证（如CCSK）。

实战：
参加CTF比赛（如DEFCON CTF）。
在GitHub贡献开源安全工具或撰写技术博客。

建立个人品牌：
在FreeBuf、安全客等平台发表技术文章。
演讲或培训（如企业内部安全分享）。

深入高阶技术：
APT对抗（高级持续性威胁分析）。
安全架构设计（如零信任架构）。

目标职位：
安全顾问（如四大会计师事务所的安全服务部门）。
高级渗透测试工程师（如360、腾讯安全等大厂）。
安全架构师（金融、云服务公司）。

数学与统计（1个月）
线性代数（矩阵运算、特征值分解）
概率论（贝叶斯、分布、假设检验）
微积分（梯度下降、优化算法）

机器学习基础（3个月）
监督学习（线性回归、SVM、决策树）
无监督学习（聚类、PCA）
特征工程（数据清洗、特征选择）

深度学习入门（6个月）
CNN（计算机视觉）、RNN/LSTM（NLP）
PyTorch/TensorFlow实战
参加Kaggle比赛或开源项目

选择细分领域（根据市场需求）：
计算机视觉（目标检测、GANs）
自然语言处理（Transformer、LLM微调）
强化学习（自动驾驶、游戏AI）

高阶认证（可选）：
TensorFlow Developer Certificate（Google）
AWS/Azure AI认证（云AI部署）

实战项目：
复现顶会论文（如NeurIPS、ICML）
开发端到端AI应用（如智能推荐系统）

发表技术博客/论文（建立个人品牌）
参与开源项目（如Hugging Face、PyTorch贡献）
进入AI公司或团队（如大厂AI Lab、AI初创公司）
掌握AI系统工程（MLOps、模型监控、A/B测试）
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第一阶段：基础夯实
目标：掌握AI与网络安全核心基础，考取入门认证，建立知识框架。

技术基础
AI基础：
学习Python编程（重点NumPy/Pandas）及机器学习库（Scikit-learn）
掌握监督/无监督学习（线性回归、聚类）及深度学习基础（CNN/RNN）
实践平台：Kaggle竞赛、华为ModelArts（运营商常用）

网络安全基础：
学习网络协议（TCP/IP）、渗透测试工具（Burp Suite）、漏洞原理（OWASP Top 10）。
参与TryHackMe或Hack The Box实战。

认证与输出
考取CompTIA Security+（安全基础）或TensorFlow开发者认证（AI基础）。
输出技术博客（如FreeBuf），分享运营商AI安全痛点分析。

第二阶段：方向专精
目标：选择细分领域（如AI模型安全/威胁检测），提升实战能力。

第三阶段：实战突破。