虹科电子25届校园招聘火热来袭！网安岗HC不限量等你来投！

原创 于 2024-10-14 10:34:46 发布 · 289 阅读 · 0 ·
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#网络安全 #求职招聘

【招聘岗位】

网络安全工程师、信息安全工程师、网络安全解决方案工程师

划重点，网安技术岗位HC不限量！！！本次推荐岗位为安全方向。网安、信安、研究方向为网安的童鞋们可以闭眼入哦，小孩子才做选择，网安人快点来投递哇👋！

【工作地点】

上海、苏州、广州

【面向对象】

25&24届国内外应届毕业生

【投递方式】

从官网投递/更多岗位详情请点击：https://job.hkaco.com/

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【公司介绍】

我们是一家高科技领域的解决方案合作伙伴，专注于汽车研发测试、数字化和智慧工厂、生物医疗以及IT四大业务领域，以通过创新帮助客户成功为使命，提供“交钥匙”解决方案，解决客户最后一公里技术难题，致力于成为最受尊敬的高科技企业。

√专利数超过70项，产品与方案获得25+大奖

√虹科汽车示波器、车辆网络产品、工业通讯源代码市场占有率遥遥领先

√中国第3家通过IO-Link国际协会认证的全球能力中心。

√国家级专精特新“小巨人”企业、2023最佳数智化雇主等荣誉称号

Science leads Success，科技引领，无往不胜👊

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艾体宝产品 | 使用lepide简化 Active Directory 报告：提高安全性与合规性
12-18 486
Active Directory（AD）的报告通常面临复杂性和繁琐的手动处理问题，尤其在敏感数据的安全和合规要求上。本文将深入探讨常见的 AD 报告难点，介绍如何利用 Lepide 简化报告过程，提升报告的准确性和时效性，确保企业能够高效应对安全审计、权限管理和合规性挑战。Active Directory 的报告工作不必再令人望而生畏。通过将手动日志审查转化为自动化、情境化的报告流程，您不仅可以提升安全水位、简化合规工作，还能为管理员节省宝贵时间。准备好开启更轻松、更清晰的 AD 报告体验了吗？
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艾宝体案例 | 多模型数据架构下的电商用户画像实践：ArangoDB的应用价值
12-18 407
在竞争愈发激烈的电商环境中，高质量的用户画像已成为平台精细化运营的重要基础。ArangoDB通过文档、图与向量等多模型的一体化支持，为用户数据的统一管理与关联分析提供了可靠的数据底座，支撑上层画像计算、推荐算法与业务规则的高效运行。通过降低数据割裂与跨系统计算复杂度，ArangoDB帮助电商平台更灵活地构建和演进用户画像体系，为精准推荐、个性化营销和用户服务优化提供长期可持续的数据支撑。
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艾体宝产品 | 破解社交关系密码：ArangoDB如何高效支撑关系网络分析？
12-18 520
在社交业务竞争日益激烈的今天，谁能更精准地洞察用户关系、更高效地挖掘数据价值，谁就能在竞争中占据主动。ArangoDB以其对社交关系网络的深度适配能力，为平台提供了从数据存储到分析应用的全链路解决方案。无论是用户分层运营、KOL挖掘，还是风险管控，ArangoDB都在以扎实的技术能力，帮助社交平台破解关系网络分析的难题，释放数据的核心价值。
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艾宝体产品 | ArangoDB：社交网络分析从复杂关联到实时洞察
12-18 313
社交网络已经成为当今数据密度最高、结构最复杂的领域之一。无论是用户关系、内容传播、社群互动，还是舆情流向、风险识别，都天然呈现出“高度连接、高维度、多类型数据并存”的特点。传统单模型数据库难以应对这类数据结构，而随着业务越来越依赖实时分析、精确推荐与复杂关系计算，构建一个高性能、灵活且可扩展的社交网络分析架构，已经成为企业的必选项。ArangoDB作为全球领先的多模型图数据库（Native Multi-Model Database），通过图（Graph）、文档（Document）、键值（Key-Value）
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艾体宝产品 | 基准测试：ArangoDB性能碾压Neo4j，速度最高提升8倍！
12-18 462
基准测试结果清晰表明，在图计算和数据加载任务中，ArangoDB的性能远超Neo4j。其显著的速度优势——尤其是在执行复杂算法和加载大规模数据集时的高效表现，彰显了其优化的架构设计和出色的数据处理能力。如果你的应用需要大规模图数据处理+实时或近实时图分析，ArangoDB显然比Neo4j更适合。对于推荐系统、社交网络分析、欺诈检测、网络安全、知识图谱、复杂关系分析等场景，ArangoDB的速度与可扩展性能够带来明显优势。
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艾宝体案例 | 以人为本、灵活赋能：Spectris携手KnowBe4打造高效安全意识与合规培训体系
12-18 371
在数字化与远程办公常态化的今天，企业安全意识培训已不再是“一次性项目”，而应成为持续演进、全员参与、数据驱动的系统性工程。Spectris与KnowBe4的合作，展示了如何通过灵活、人性化且具有高度适应性的培训体系，在复杂全球业务环境中构建起坚实的安全文化防线，为高科技制造企业的安全治理提供了值得借鉴的路径。
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艾体宝案例 | 从17.4%到0.7%：TXT e-solutions如何通过持续培训筑牢社会工程攻击防线
12-18 298
在网络安全威胁日益个性化的今天，企业防护的重心正逐步从“技术防御”转向“人的教育”。TXT e-solutions通过与KnowBe4的合作，不仅显著降低了钓鱼攻击风险，更在组织内部构建起持续学习、全员参与的安全文化。该案例说明，在面对社会工程攻击时，系统化、持续化的安全意识培训不仅是合规需求，更是企业构建韧性安全体系的关键支柱。只有让每一位员工都成为“安全卫士”，企业才能在日益复杂的威胁环境中稳步前行。
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艾体宝案例 | 从风险到韧性：一家全球软件制造商如何借力KnowBe4构建全员安全文化
12-18 435
面对AI驱动下日益复杂的网络威胁，单一技术防护已不足以构建真正具有韧性的安全体系。该软件制造企业的实践表明，通过系统化、持续化、全员参与的安全意识培训，企业不仅能显著降低人为风险，更能在组织内部培育出积极的安全文化，最终实现从“被动响应”到“主动防御”、从“合规要求”到“行为自觉”的根本转变。在数字化与智能化交叠的未来，只有将“人的因素”真正纳入安全治理核心，企业才能在不断变化的威胁环境中行稳致远。
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艾体宝案例 | 一场多阶段钓鱼攻击如何突破安全防线窃取 Microsoft 365 凭据
12-18 487
攻击向量与类型：电子邮件钓鱼是否绕过安全邮件网关检测：是目标：全球各类组织中的 Microsoft 365 用户在此攻击活动中，收件人会首先收到一封钓鱼邮件作为初始攻击步骤。包含混淆有效载荷的钓鱼邮件，该有效载荷封装于PDF附件中，在KnowBe4 PhishER页面中显示。恶意负载——一个钓鱼链接——被隐藏在“嵌套式”PDF附件中。当收件人打开邮件中的初始附件时，会看到一个渲染后的文档，其中包含另一个需要点击的超链接。第一个包含混淆有效载荷的“嵌套”PDF附件。
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艾体宝新闻 | KnowBe4 连续两年蝉联Gartner®电子邮件安全魔力象限领导者地位
12-18 572
自2024年首次发布以来，Gartner® 近日正式发布了第二份《邮件安全魔力象限™报告》——KnowBe4 荣幸地再次获评为“领导者”！邮件安全对全球所有组织都至关重要。在生成式人工智能和网络犯罪即服务工具包的推动下，钓鱼威胁态势正以惊人的速度变得日益复杂。我们的《钓鱼威胁趋势报告》显示，截至2025年，恶意邮件数量较去年同期增长了15%，其中84%的攻击使用了某种形式的人工智能技术（例如用于生成文本或负载，或实现个性化自动化）。因此，组织当前面临高级钓鱼威胁攻击的可能性已远超以往。
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艾体宝洞察 | 利用“隐形字符”的钓鱼邮件：传统防御为何失效，AI安全意识培训如何补上最后一道防线
12-18 515
随着钓鱼攻击手法的不断演变，攻击者开始利用“软连字符（Soft Hyphen）”等不可见字符来绕过邮件安全网关的检测，让看似正常的“密码即将过期”通知变成窃取账号凭据的陷阱。本文将解析这种隐形字符攻击的原理与危害，并探讨为什么仅靠技术防御已无法有效阻止社会工程攻击。同时，介绍如何通过 KnowBe4 的 AI 驱动安全意识培训平台，从“人”的层面构建组织的最后一道防线。隐形字符攻击提醒我们，安全防御的重心正从“防技术漏洞”转向“防认知漏洞”。再先进的安全产品，也无法取代员工的判断力与安全意识。
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艾体宝洞察 | AI 时代的钓鱼攻击：从合成语音到声誉勒索
12-18 348
AI 正在让诈骗与勒索进入“智能化时代”。攻击者不再依赖技术漏洞，而是利用认知偏差与恐惧心理发动攻击。唯有将技术与人相结合，构建“多层次安全防线”，才能真正应对这种变化。KnowBe4通过持续教育与行为引导，让每一位员工都能识别并抵御基于个人声誉的勒索与其他社会工程攻击，从而构建企业内部最牢固的防线。
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艾体宝洞察 | 白皮书首发！洞察制造业智能化转型下的人因风险与破局之道
12-17 437
智能制造在提升生产效率的同时，也暴露了严峻的安全短板，其中人为漏洞正成为最薄弱的环节。本文结合艾体宝KnowBe4 最新研究，揭示制造业转型中的累积的安全债务、供应链安全威胁和高价值数据泄露三大风险挑战与应对之策。
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艾体宝洞察 | 当供应链恶意代码会“二次来袭”：Shai-Hulud 事件下，为什么必须重新审视你的应用安全体系？
12-12 493
在 AI、自动化开发和开源生态高度繁荣的今天，一次 npm 包更新，就足以把攻击者请进你的 CI/CD 和云账号。最新曝光的 Sha1‑Hulud供应链攻击，再次把整个行业敲醒：它不再满足于“顺手偷点凭证”，而是进化出了——可以长期潜伏在开发机和 CI/CD 的 持久化后门覆盖 AWS / GCP / Azure 的 多云凭证批量窃取针对 Azure DevOps 的 特权提升与网络控制绕过在偷不到东西时直接安全擦除整个用户目录的毁灭性“自毁”机制。
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艾体宝洞察 | “顶会”看安全（三）：Black hat-从底层突破AI安全 ：利用 NVIDIA 漏洞实现容器逃逸
12-12 993
为了训练并构建一个可用的AI，我们可能需要使用向量数据库，这些数据库专门用于存储和处理向量数据，对于AI模型尤其重要，特别是在相似度搜索等任务中。常见的向量数据库有Redis、PostgreSQL等。我们还需要训练框架来训练AI模型，帮助开发者高效地创建和训练深度学习模型，例如PyTorch、TensorFlow等。最后，推理服务器可以让我们开箱即用一些预训练的模型，例如Ollama、LLaMA等。上述内容都是我们构建一个AI不可或缺的一部分。
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艾体宝干货 |【Redis实用技巧#4】Redis分布式锁真的安全吗？可靠性深度剖析（Part 2）
12-12 1039
好，现在我们来到了分布式锁讨论的核心部分。如果还没读过前一篇，我强烈建议先读一遍，了解加锁和解锁的基本流程。后面我不仅会解释 Redlock 的原理，还会抛出很多与分布式系统相关的疑问。最好能跟着我的思路，在心里一起分析答案。现在，我们来看看 Redis 创始人提出的 Redlock 方案，如何解决主从切换后锁失效的问题。Redlock 方案基于两个前提：不再部署**从库（replica）和哨兵（sentinel）实例，只部署主库（master）**实例但需要部署多个主库实例，官方建议至少 5 个换句话说，
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艾体宝干货 |【Redis实用技巧#5】掌握 Redis 与 Kafka，搞定系统设计
12-12 415
Redis 解决速度，Kafka 解决扩展。二者共同构成了现代分布式系统的支柱。从 Netflix 的推荐引擎到 Uber 的实时调度系统，几乎所有的独角兽初创公司和科技巨头都依赖这套组合。
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艾体宝干货 |【Redis实用技巧#6】用了这么多年都错了？如何正确地使用缓存
12-12 568
Redis 是性能优化的利器，但只有策略正确，它才能真正发挥威力。合理的 TTL 胜过永不过期single flight 胜过硬扛流量策略优化胜过盲目堆缓存如果这篇分享能帮助你更清晰地理解系统行为，欢迎继续关注后续文章。
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艾体宝洞察 | 在 Redis 之上，聊一聊架构思维
12-12 972
Redis 没崩。Redis 做了它该做的事。真正崩的是：没有护栏的架构充满魔法假设的设计没做过演练的系统没有熔断器的重试风暴系统的韧性，取决于你的故障应对策略，而不是你的基础设施。下次出故障，别再说：“Redis 挂了。多问一句：“为什么我们设计了一个 Redis 慢 400ms 就全线崩溃的系统？
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艾体宝产品 | 防范开放共享风险：艾体宝Lepide助力企业实现文件共享安全与合规
12-11 759
开放共享是指在文件服务器上配置为允许任何有网络访问权限的用户，或一个范围很广的用户群体访问的共享文件夹或目录。这些共享中可能存放着敏感文件，如薪资报表、法律资料、客户数据等。这意味着用户在没有明确授权的情况下，也可能完全访问这些敏感信息。由于便捷性或操作失误，开放共享的数量往往会不断增长。如果没有专门的工具，企业很难通过常规审计来发现和管控这些风险。错误的人员获得访问权限；恶意软件侵入暴露的文件夹；审计环节发现企业无法明确说明“谁能够访问这些敏感数据”。
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