安全和AI方向的学习路线
文章目录
- 一、网络安全学习路线
- 1.1:夯实基础 + 考取核心认证
- 1.2:专精方向 + 高阶认证
- 1.3:行业影响力
- 二、AI学习路线
- 2.1:夯实AI核心基础
- 2.2:专精方向 + 高阶技能
- 2.3:行业影响力
- 三、AI 安全
- 3.1 AI PK 安全
- 3.2 AI安全
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。
- 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。
- 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)。 - 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。
- 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)。 - 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”。