【网络安全】2022行业回顾。2023行情展望

从零搭建私有AI工作站:Ollama+DeepSeek+Dify本地化部署全攻略 本文提供了一份详尽的本地化AI工作站搭建指南,核心在于实现数据安全与离线可用。通过整合Ollama、DeepSeek与Dify三大工具,手把手教你完成从环境配置、模型部署到可视化应用构建的全过程,重点解决了Dify连接Ollama等关键步骤,助你打造一个完全自主可控的私有AI开发环境。 阅读详情

从去年开始,各个互联网大厂就接二连三的放出了裁员消息,整个互联网行业好像都处于寒冬状态。微博、小米、滴滴、知乎、拼多多等在内的一大批互联网知名企业,也相继传出“人员优化”的消息。

除了国内市场的萧条,国外市场也是不容乐观,比如:

马斯克突然开除80%推特合同工,共计4400人

扎克伯格正式宣布Meta裁员超11000人

亚马逊被曝讲裁员1万人,史上规模最大

除了这些大环境的影响,很多公司在招聘方面也越来越离谱,比如最近频繁被爆出的:

女子拿 offer 后没入职遭 HR 朋友圈晒简历指责
长沙一公司 HR 称喜欢双休是没事业心
某大学生线上求职遭 HR 辱骂「垃圾终归是垃圾」
27 岁宝妈求职被 HR 嫌年龄大
太原某公司招聘称 「 没有人成功是靠双休,底薪是人道帮助 」
江苏一公司招聘首月工资 800 元还要求「不要嫌少」
「西安一公司招聘要求不能起诉公司」……
四川一女子找工作不接受单休被 HR 骂「我们不是请摆设,不是找小三」
求职者遭 HR 吐槽「全家是下等人 」,公司称「投诉到网上又咋样 」
女子称求职面试遭老板报价 2 万约饭

在这种情况之下,我们的就业之路变得更加艰难,特别是当下的年轻人。

过去有房地产、教培、金融、互联网等高端产业可以给年轻人创造机会,提供体面的工作,近两年相继倒下,上下游企业也随之崩盘,对于市场打击是很大的。经济下行,岗位少,求职人数多,供远远大于求,整个就业形势都比较困难。再加上疫情影响,各行各业都遭受了不同程度的损失。

据教育部统计,2023年届全国普通高校毕业生规模预计达1158万,同比增加82万,并且过去三年,倒闭了无数公司。这批事业员工流入求职市场,竞争力不容小觑。此外,疫情影响下留学的渠道也收到影响,叠加部分出国留学生归国潮,一起涌入就业市场。就业形势有多严峻可想而知。

所以,现在的年轻人就业迷茫,产生的焦虑、恐惧都是难免的。

在人生的前20几年,我们一直接受填鸭式的应试教育,被教导顺从听话,于是我们活成了世俗所定义的样子。

毕业之后,人生的难题从有标准回答的选择题,变成了没有答案的开放式命题,这意味着以后的路不能再按部就班地走,只能自己硬着头皮上。

在这种压力之下,当然也有很多人选择放弃幻想、认清现实。他们最终懂得了只有行动才能解决焦虑、只有行动才能带来结果、只有行动才能作用于现实世界。

于是有的人开始看书、有的人开始创业、有的人开始提升自己、有的人开始进步。在我们这儿就有很多这样的年轻人,他们选择花时间、精力来提升自己,让自己掌握一门技能——学习网络安全。

虽说大部分人学完之后由于能力经验不足,只能从底层的安全服务的工作开始做,但是他们比很多人都厉害。不会因为自己是大专学历而逃避、不会因为自己没有技能而逃避、不会因为迷茫焦虑而逃避,而是选择行动起来。

可能很多业内人觉得学了渗透测试之后找一份安全服务的工作是摆烂,但其实做一名“安服仔”也是有他的价值的。

在业内很多大佬看来的安全服务工程师是一个混日子的角色,他们的工作虽然清闲但实际上的工作确实是有价值的。安全服务工程师的工作要么是驻场要么是出差,对于安全相关设备的接触是很多的,也是很了解的;同时也需要比较好的沟通能力,因为安全服务工程师都需要和客户进行沟通。要让不懂设备、不懂技术的客户了解相关的业务,其实也是需要一定的语言表达能力和技术水平的。在日常工作和客户的不断沟通当中,对自己各方面的能力都能够得到非常好的锻炼。

当然说安服仔混日子的人也是有道理的,因为有一些愿意摆烂的人,觉得这份工作很简单,只需要完成任务就行。工作完成之后就不愿意再去学习新的技术或者跟客户多沟通交流。当周围的所有人都在进步的时候,摆烂停留在原地,那么他就是退步的,迟早有一天会失去竞争力被淘汰。

抛开摆烂的心态,“安服仔”的工作其实对一个人的语言表达能力、沟通能力、技术的能力是有锻炼的。网络安全目前是有红利的,基本薪资都在8-10K,而且留给自己学习的时间很多。

那些在安全服务岗位上摆烂的人其实都有一个心态——好高骛远。他们觉得自己的工作技术含量低,根本发挥不出自己的价值,随便糊弄一下就能过去,整天插科打诨。空闲的时间也不会多跟客户沟通交流、也不会自己私下里多钻研技术,觉得自己应该做更高技术含量的工作。但事实是,连做安服都平平无奇,更何况做其他工作,没技术又不学习,还想像业内其他大佬一样做天天挖漏洞、拿高薪。

机会都是留给有准备的人的,别人在拼命学习、技术在不断进步,而你却停下脚步甚至后退了。那么这个机会永远不会降临到你头上。

反观网络安全这个行业,能有几个成为了道哥、TK教主这样的大佬呢?答案是很少。永远不要幻想着自己是小说或者电视剧的主角,毕竟这个世界上绝大多数人都是普通人,没有天赋的加成,我们能够走到金字塔中间已经很不错了。

而且“安服仔”也不是那么不堪,工资比绝大多数人高、自由时间也比绝大多数人多,未来也有好的发展方向。在安服岗位上做好了,有了跟客户沟通的技巧之后,还能够往安全售前、安全销售的方向发展。

看似这些在安全服务岗位上摆烂、浪费时间、混日子的人,其实是非常勇敢的。他们没有因为就业困难而坐以待毙,没有因为焦虑而停滞不前,反而他们行动了起来,至少让自己摆脱了没有工作的困扰,尽管在一些人眼里这个工作有诸多缺点。

对未来的恐惧和焦虑是因为你清晰的认识到了未来的挑战而又不知道如何作为。当你开始学习网络安全或者已经在安全服务的岗位上时就已经比大多数人更优秀了,当然,前提是在安逸的工作中选择了努力。

网络安全学习路线

这是一份网络安全从零基础到进阶的学习路线大纲全览,小伙伴们记得点个收藏!
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阶段一:基础入门

该阶段学完即可年薪15w+

网络安全导论
渗透测试基础
网络基础
操作系统基础
Web安全基础
数据库基础
编程基础
CTF基础
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阶段二:技术进阶(到了这一步你才算入门)

该阶段学完年薪25w+

弱口令与口令爆破
XSS漏洞
CSRF漏洞
SSRF漏洞
XXE漏洞
SQL注入
任意文件操作漏洞
业务逻辑漏洞
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阶段三:高阶提升

该阶段学完即可年薪30w+

反序列化漏洞
RCE
综合靶场实操项目
内网渗透
流量分析
日志分析
恶意代码分析
应急响应
实战训练
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阶段四:蓝队课程

攻防兼备,年薪收入可以达到40w+

蓝队基础
蓝队进阶
该部分主攻蓝队的防御,即更容易被大家理解的网络安全工程师。
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阶段五:面试指南&阶段六:升级内容

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需要上述路线图对应的网络安全配套视频、源码以及更多网络安全相关书籍&面试题等内容

同学们可以扫描下方二维码获取哦!

学习教程

第一阶段:零基础入门系列教程

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第二阶段:学习书籍

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第三阶段:实战文档

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## 尾言

最后,我其实要给部分人泼冷水,因为说实话,上面讲到的资料包获取没有任何的门槛。

但是,我觉得很多人拿到了却并不会去学习。

大部分人的问题看似是“如何行动”,其实是“无法开始”。

几乎任何一个领域都是这样,所谓“万事开头难”,绝大多数人都卡在第一步,还没开始就自己把自己淘汰出局了。

如果你真的确信自己喜欢网络安全/黑客技术,马上行动起来,比一切都重要。

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特别声明:

此教程为纯技术分享!本书的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持!也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任!本书的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视,并采取相应的安全措施,从而减少由网络安全而带来的经济损失。!!!

Spring AI 项目实战(三):Spring Boot + AI + DeepSeek 打造智能客服系统(附完整源码) 摘要 本文介绍了基于Spring Boot 3.2和Spring AI 1.0.0-M4构建智能客服系统的技术方案。系统采用分层架构设计,集成DeepSeek API提供自然语言处理能力,使用MyBatis和H2数据库实现数据持久化,并通过Thymeleaf+Bootstrap构建前端界面。文章详细阐述了项目的技术栈选择、Maven依赖配置、应用架构设计,以及各模块的功能划分,为开发者提供了完整的智能客服系统实现方案,涵盖从后端服务到前端交互的全流程开发指导。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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补丁链条失守”、AI代理攻击产业化、OT/IoT 暴露面失守。在野利用密集新增:CISA KEV 本周新增 3 个已在野利用漏洞——WordPress 核心 TOCTOU 竞态(CVE-2026-119977,24小时内观测到 5.9 万次攻击尝试)、Apple 多产品指针认证绕过(CVE-2024-27834)、SonicWall SonicOS SSLVPN 单因素认证绕过(CVE-2026-19868)。

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网络安全-PHP基础

本文介绍了PHP的基础知识,包括其作为服务器端脚本语言的核心功能:生成动态网页、处理表单、操作数据库及实现安全控制。重点讲解了变量定义(以$开头)、作用域(局部、全局、静态)、函数参数使用、输出语句(echo与print的区别)以及数组和中文字符支持。通过实例演示了变量作用域的限制与解决方法,并引入EOF语法简化多行HTML输出,为初学者提供清晰的入门指引。

weixin_48137911的博客 177

Eurotherm EPC3000 可编程过程/温度控制器深度解析:从高精度控制到网络安全的一体化方案

Eurotherm EPC3000 是一台"高精度、可编程、可联网、够安全"的单回路过程控制器,代表了现代温控表的发展方向:测量更准、响应更快、通讯更开放、网络更安全。对于正在升级产线、推进数字化与网络安全的工程师而言,它提供了一个既有传统温控可靠性、又具备工业物联网接入能力的一体化方案。

2603_95886916的博客 179

Cisco设备网络安全系列(附):合规之外的风险盲区

本文以“工程师思维”重构风险认知,揭示系统化思维的五大核心:从泰坦尼克号救生艇的合规陷阱,到熵增定律下系统必然崩溃的宿命;从黑天鹅事件的不可预测性,到风险感知的认知错觉与恐惧放大效应。真正的风险管理不在于罗列清单,而在于对抗混沌、洞察盲区、驾驭恐惧——在不确定性中构建韧性,延缓系统崩溃的时间。

pt1043的博客 213

网络安全实战第23期:存储型与DOM型XSS的本质区别

本文对比了存储型与DOM型XSS的本质差异:前者将恶意脚本存入数据库,所有访客打开页面即触发,危害持久且广泛;后者不经过服务器,仅由前端脚本拼接URL参数执行,服务端无痕迹。关键区分点在于“服务器是否可见脚本”及“内容是否持久留存”。防护上,存储型需服务端过滤,而DOM型必须在前端拼接处处理,服务端过滤无效。总结:判断类型靠“换浏览器复现”与“源码是否含脚本”,修复核心在源头控制不可信输入。

2401_88349202的博客 243

亚远景-欧盟 NIS2 与 CRA 双法规生效,车载出口企业网络安全与过程合规建设要点

亚远景结合法规要求与车载行业特性,梳理双法规对整车与零部件出口企业的核心影响,说明如何以 ISO/SAE 21434 为核心、以 ASPICE 为过程底座,搭建满足欧盟要求的网络安全与过程合规体系。

yayuanjingkeji的博客 193

医疗器械软件+网络安全双指导原则:注册人到底该怎么用?

2022年国家药监局发布《医疗器械软件》与《网络安全》指导原则,二者为“总纲+专项”关系:前者覆盖软件全生命周期,后者聚焦网络与数据安全。注册时需先定性(SaMD/SiMD)、定级(轻微/中等/严重),再生成《自研软件研究报告》,若产品具备远程访问等功能,则须叠加《网络安全研究报告》,依据22项能力逐项自检并说明实现方式。实操中易踩五大坑:不适用项未写理由、外部环境版本模糊、补丁更新忽视验证、网络安全级别低于软件级别未说明、资料重复或遗漏。正确做法是分层准备、精准对应、闭环留痕。

杨飞的博客 638
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