【精选】为什么网络安全缺口很大,而招聘却很少?

2023年我国网络空间安全人才缺口超140万,就业人数仅10多万。行业缺人是因政策、市场需求大,但高校师资实践经验不足。招聘人员少是因毕业生实践能力弱、小企业负担不起、岗位关注类别少等。文末还分享了黑客学习资源,包括路线、视频、工具、书籍及Python面试资料等。

2023年我国网络空间安全人才数量缺口超过了140万,就业人数却只有10多万,缺口高达了93%。这里就有人会问了:

1、网络安全行业为什么这么缺人?

2、明明人才那么稀缺,为什么招聘时招安全的人员却没有那么多呢?

首先来回答第一个问题,从政策背景、市场需求、行业现状来说。

政策背景

自从斯诺登棱镜门事件曝光之后,网络空间站成为现代战场第一战场,网络安全能力也被各国列为了必要的发展战略。

上到政府、下到企业、个人,大家对网络安全的关注迅速提升。公安部推出了网络安全等级保护制度,网信办推出了《网络安全法》等诸多法规。并且对政府网站、政务系统到能源、电力、金融、医疗、教育、军工等所有行业都提出了规范制度,明确了要求。

解读一下:所有行业对于“网络安全”的规范,如果不按照规范实施,没有保护好自己的一亩三分地,甚至出现被入侵事件的话,相关单位是要被惩罚的、相关领导要被问责的、相关人员甚至要追究刑事责任的。

市场需求

政策、经济、技术对人才的需求量都极大的提升了

为了合规和避险,要具备防范能力,甲方开始组建安全部门。

甲方迅速扩大,有市场、能赚钱,乙方开始拓展安全服务。

万物互联,各大巨头开始开发安全产品。

行业现状

2020年网络空间安全人才数量缺口超过140万。

人才输出最大的来源是高校。但是网络安全作为新兴技术,现有体质的教授虽然理论、基础非常杂事,但是对于安全的应用和实践经验非常缺乏。在老师们的大学时代,有几个人可以拥有一台自己的电脑?

所以,有能力且有应用实践经验的老师,非常缺乏。

接下来,解答第二个问题,为什么招聘时招安全的人员却没有那么多呢?

招聘时安全人员不多的原因有以下两大原因:

  • 很多招聘方大都面向的是高校毕业生,但是据了解绝大多数的网络安全专业的毕业生并没有进入这个行业,各大院校的网络安全专业仍然面临着专业对口率低的窘境。

导致这个现象的主要原因是大学教育更重视的是理论知识,而在实践知识的传授上有所欠缺。学校里面的专业课拥有的是专业的教科书、丰富的理论知识,但是却缺少了网络安全的核心内容——具有说服力的实践操作。

很多老师上完课之后就吩咐一句,自己下课多练习,并没有把练习落到实处。老师教授的内容通常都需要学生去深度挖掘、积极操作,才可能获得相应的能力,而很多学生都忽略了这一点,要么就是有拖延症、要么就是想混一个学历拿到毕业证,然后再混一个工作。

殊不知,这其实是非常不现实的,没有实践能力,毕业证明就是纸上谈兵!

解决这个问题最好的办法就是提升学生的实践能力,提升实践能力的方法很简单。

有一个关于黑客的电视剧《亲爱的 热爱的》里面虽然都是训练打CTF比赛的,但是也和网络安全大同小异。里面的人都是集中封闭式训练,连休息时间也少的可怜。所以想要拥有强大的实战能力,还是需要像他们一样集中训练。一个好的培训机构就是一个比较好的选择,当然选择哪个培训机构也是一门学问要选择而真正教网络安全知识的,有自己靶场进行实战的。否则最终肯定是竹篮打水一场空。

  • 很多小企业之前根本没有安全意识,觉得网络安全不够重要,网络安全的重要性没有得到重视。

而近几年来,政府、企业、个人,都对网络安全的关注大大提升!就在今年的3.15晚会上,还设置了一个信息安全实验室,进一步提升了我们对网络安全的关注度。国家近年来也对网络安全宣传作出了重要指示强调,举办网络安全宣传周、提升全民网络安全意识和技能。

网络安全方面的岗位才受到重视不久,正是由于学习并熟知这一专业的人才稀缺,这一人群就业的福利和薪资水涨船高,可很多人其实并没有与高薪水适配的能力,小的企业大多负担不起这方面的专业人才,也就不了了之。而大企业虽负担得起,但要求的能力相应也就越高,但是往往采取的都是内部互推的形式,或者到专业机构直接聘请优秀毕业学员,保守挖掘人才,而不会选择大海捞针。

  • 关注的安全岗位类别少。

如果你只关注了安全岗位的某一类,那么你会发现招聘的确实比较少。但是安全是一个非常大的分支,有很多职位分化。等保测评、渗透测试、安全研究、安全产品售前、安全产品售后、安全产品研发等等,都有着比较多的就业岗位。

很多公司都在招人,不过和第二条所说一样,喜欢“内部消化”,所以在一些招聘平台上看到的岗位就比较少。这印证着这行业还是需要有人辅助、需要人脉资源!那么,一些走了“捷径”的人就更加有优势,他们有老师推荐、有同学内推。

综上,网络安全方面就业前景依旧是十分可观的,只要有热情肯钻研,就会得到相应的回报。另外,纸上谈兵是学习网络安全的大忌!不论是学校学习、还是自学、或者培训,一定要重视自己的实践能力!

黑客学习资源推荐

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

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2️⃣视频配套工具&国内外网安书籍、文档

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③ 书籍

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3️⃣Python面试集锦

① 面试资料

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------ 🙇‍♂️ 本文转自网络,如有侵权,请联系删除 🙇‍♂️ ------
<think>嗯,用户想了解或开发基于深度学习的网络安全入侵检测系统。首先,我需要回顾入侵检测系统(IDS)的基本概念和现有技术,特别是深度学习在这方面的应用。用户可能已经知道传统的IDS方法,比如基于签名或统计分析的,但想转向更先进的深度学习模型。 然后,我得考虑用户的具体需求。他们可能是在学术研究,或者实际开发中需要部署这样的系统。如果是学术研究,可能需要更详细的算法比较和实验设计;如果是实际开发,则更关注数据预处理、模型优化和部署的挑战。不过用户的问题比较广泛,可能需要覆盖从研究到实现的全流程。 接下来,我需要整理基于深度学习的IDS的关键步骤。首先是数据准备,公开数据集如NSL-KDD、CICIDS2017是常用的,可能需要介绍这些数据集的特点和预处理方法。然后是特征工程,深度学习虽然能自动提取特征,但数据标准化和编码仍然重要,比如类别变量如何处理,时间序列数据如何构造。 模型选择方面,常见的深度学习模型有CNN、RNN、LSTM、GRU,还有Transformer和GNN。需要解释每种模型适用的场景,比如CNN处理空间特征,RNN系列处理时间序列,Transformer适合长距离依赖,GNN用于网络结构数据。同时,可能还需要提到混合模型,比如CNN-LSTM的结合,或者自编码器用于无监督检测。 模型训练部分需要考虑不平衡数据的问题,因为攻击样本通常比正常样本少很多。解决方法包括过采样、欠采样、调整损失函数权重,或者使用Focal Loss。评估指标方面,准确率可能不够,需要召回率、精确率、F1值,特别是针对少数类的检测能力。 部署方面,实时性要求高,模型需要轻量化,比如模型剪枝、量化,或者使用边缘计算设备。同时,模型的可解释性也是一个挑战,需要结合SHAP或LIME等工具来提高可信度。 研究热点部分,结合最新的论文,比如对抗攻击的防御、联邦学习保护隐私、多模态数据融合、自动化机器学习(AutoML)优化模型结构,以及在线学习适应新威胁。引用现有的研究,比如联邦学习在安全中的应用[^1],或者车联网中复杂协议和攻击的检测[^2]。 最后,生成相关问题时要覆盖数据、模型优化、实时检测、解释性、新兴技术应用等方面,帮助用户深入探索。需要确保推荐的相关问题能引导用户填补知识缺口,比如如何处理数据不平衡,或者如何将模型部署到资源受限的设备上。 可能还需要检查是否有遗漏的关键点,比如模型的可扩展性、处理加密流量的能力,或者与现有安全系统的集成。同时,注意引用提供的两个参考文献,适当融入回答中以增强权威性,比如提到安全协议的发展[^1]和车联网中的复杂检测算法[^2]。</think>### 基于深度学习的网络安全入侵检测系统实现与研究指南 #### 1. **核心实现步骤** - **数据准备与预处理** - 使用公开数据集如$NSL-KDD$、$CICIDS2017$,或通过流量镜像捕获真实网络数据包。 - 对原始数据进行标准化(如$z\text{-}score$)、归一化,离散特征需进行独热编码(One-Hot Encoding)。 - 构建时间序列特征时,需定义滑动窗口大小$w$,例如$w=10$秒内的流量统计量。 - **深度学习模型选择** - **CNN**:适用于提取流量统计特征的空间相关性,例如: ```python model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(timesteps, features))) ``` - **LSTM/GRU**:处理网络会话的时序特性,如$h_t = \sigma(W_h h_{t-1} + W_x x_t + b)$。 - **Transformer**:利用自注意力机制捕捉长距离依赖,计算$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$。 - **混合模型**:例如CNN-LSTM组合,先用CNN提取局部特征,再用LSTM学习时序模式。 - **模型训练与优化** - 针对类别不平衡问题,可采用加权交叉熵损失函数: $$L = -\sum_{i=1}^C w_i y_i \log(\hat{y}_i)$$ 其中$w_i$为类别权重,通常与样本数成反比。 - 使用对抗训练增强鲁棒性,通过生成对抗样本提高模型抗干扰能力。 #### 2. **关键技术挑战与解决方案** - **实时性要求** - 采用轻量化模型设计,例如使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution): $$参数量 = D_k \cdot D_k \cdot M + M \cdot N$$ 其中$D_k$为卷积核尺寸,$M$为输入通道数,$N$为输出通道数。 - 模型量化技术可将32位浮点参数压缩至8位整数,推理速度提升3-4倍。 - **未知攻击检测** - 基于自编码器的无监督方法,定义重构误差阈值$\epsilon$: $$if\ \|x - \hat{x}\|^2 > \epsilon \Rightarrow 判定为异常$$ - 结合半监督学习,利用少量标注数据和大量未标注数据联合训练。 #### 3. **研究前沿方向** 1. **对抗性防御**:针对对抗样本攻击,研究模型鲁棒性增强方法,如中提到的先进加密技术可结合模型保护。 2. **隐私保护**:采用联邦学习框架,满足$federated\ learning: \min_w \sum_{k=1}^K \frac{n_k}{n} F_k(w)$,各参与方本地更新模型参数。 3. **多模态融合**:结合网络流数据、系统日志、终端行为等多维度信息,使用图神经网络(GNN)建模复杂关联。 #### 4. **系统部署实践** - 边缘计算场景下,可使用TensorRT优化推理引擎,在NVIDIA Jetson设备上实现微秒级响应。 - 设计可解释性模块,例如通过Grad-CAM可视化CNN关注的关键特征区域: $$L_{Grad-CAM}^c = ReLU(\sum_k \alpha_k^c A^k)$$ 其中$\alpha_k^c$为第$k$个特征图对类别$c$的权重。 ```python # 示例:基于LSTM的实时检测代码框架 import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(60, 50)), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, class_weight={0:1, 1:10}) # 处理类别不平衡 ```
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