安全和AI方向的学习路线


文章目录


AI和安全两个领域方向


一、网络安全学习路线

1.1:夯实基础 + 考取核心认证

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)。

1.2:专精方向 + 高阶认证

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。

1.3:行业影响力

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)。


二、AI学习路线

2.1:夯实AI核心基础

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

2.2:专精方向 + 高阶技能

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)

2.3:行业影响力

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)

三、AI 安全

3.1 AI PK 安全


3.2 AI安全

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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 细分方向选择
    AI模型安全:
    学习对抗样本防御、模型逆向(如FGSM攻击)、联邦学习隐私保护。
    工具:IBM Adversarial Robustness Toolbox、Meta的TorchRadar。
    AI驱动的威胁检测:
    研究AI+SIEM(如Splunk ES)、异常行为分析(运营商用户画像滥用检测)。
  2. 高阶认证
    CAISP(AI安全认证专家):适合聚焦AI内生安全(如模型偏差、数据投毒)。
    OSCP(渗透测试):若偏向红队/攻防实战2。

第三阶段:实战突破

  1. 复合型能力提升
    学习AI安全架构设计(如零信任+AI的动态访问控制)。
    研究大模型安全(GPT-4提示注入、幻觉风险)及合规(GDPR)。
  2. 认证与职业升级
    考取CAIDCP(AI驱动安全专家认证),聚焦"用AI解决安全问题"。
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