【网络安全】副业兼职日入12k，网安人不接私活就太可惜了！非常详细，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-10-08 09:40:50 发布
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#web安全 #安全

暑假来了，很多同学后台私信我求做兼职的路子，这里，我整理了一份详细攻略，请大家务必查收，这可能会帮你把几个学期的生活费都赚够！

Up刚工作就开始做挖漏洞兼职，最高一次赚了12k，后面还拿过奖。

近两年互联网裁员潮，我却从未担心过，因为我的副业收入就有主业三倍之多。行业寒冬，网安人不多一份收入怎么行呢？

现在就给大家详细介绍一下：

网安接私活的渠道主要有挖漏洞、接安全测试委托、投稿和打CTF这四种
挖授权的漏洞是有赏金的，低危50到200、中危200到800、高危1到3k、严重在5k+

阿里、百度等大厂有自己的src。综合性平台有补天、漏洞盒子、CNVD等。

英语好的建议多挖国外，奖励更高。

接安全测试委托就是在公司授权下对其产品进行网安检测和渗透测试，并提交修复方案和测试报告。

这个价格更高，还不用跟乙方扯来扯去，不用害怕甲方卷钱跑路。

兼职平台推荐程序员客栈和一品威客。

第三就是投稿，freebuff和优快云等平台会不定期举办有奖投稿活动，freebuff我以前有投，奖金几百到几千不等。

最后就是打CTF了

CTF比赛有国际、区域、企业和学生赛事，大学生参加CSAW、XCTF的较多，再往高走，参加区域级和国际级光靠队里3个人就不太够了，一般还需要团队。

当然行业赛事还包含护网，因为内容较多，下期给大家介绍哦。

最后提醒大家一点：网安接私活不是一次性的，许多委托甲方都会直接交给信任的人来做，所以技术、口碑、人脉都很重要哦！

下面给大家总结了一套适用于网安零基础的学习路线，应届生和转行人员都适用，学完保底6k！就算你底子差，如果能趁着网安良好的发展势头不断学习，日后跳槽大厂、拿到百万年薪也不是不可能！

黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍：

黑客资料由于是敏感资源，这里不能直接展示哦！

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动，也准备了对应的资料，这些内容可相当于比赛的金手指！

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里，你就要开始思考找工作的事情了，而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐，可以扫描获取~

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2025年零基础入门网络工程：从菜鸟到高手的实战逆袭之路
网络技术联盟站
08-25 365
大家好，我是你们的老朋友，圈圈，一个在网络工程领域摸爬滚打十多年的老鸟。记得我刚入行的时候，那叫一个迷茫啊，手里一本《计算机网络》教材，看得云里雾里，实验设备摸不着边。现在回想起来，如果当时有个系统性的指南，我能少走多少弯路！今天，我就来给大家写这篇长文，专门针对零基础的朋友们，聊聊2025年如何入门网络工程（简称网工）。为什么是2025年？因为这个时代，5G、AI、云计算、物联网到处都是，网工需求爆棚，但门槛也越来越亲民。别担心，我会从最基础的开始，手把手带你实战，避免你像我当年那样瞎撞。
网络工程师和网络管理员不是同一个岗位，请不要再叫我网管！
网络技术联盟站
09-12 199
大家好，我是圈圈，一个在IT圈摸爬滚打十多年的网络工程师。今天想聊聊一个让我纠结了好久的话题：为什么总有人把网络工程师和网络管理员混为一谈？每次听到别人叫我“网管”，我都想扶额叹气。不是瞧不起网管这个岗位，而是这两个角色真的天差地别。想想看，你去医院看病，不会把外科医生叫成护士吧？同样，在网络世界里，我们的职责、工作内容和技能要求也完全不一样。这篇文章，我想从头到尾扒一扒这两个岗位的区别。不是为了炫技，而是希望大家能更清楚地了解这个行业。尤其是那些刚入门的年轻人，或者企业老板在招聘时，别再搞混了。
【网络安全】副业兼职日入12k，网安人不接私活就太可惜了！
2401_84618514的博客
06-05 320
CTF比赛有国际、区域、企业和学生赛事，大学生参加CSAW、XCTF的较多，再往高走，参加区域级和国际级光靠队里3个人就不太够了，一般还需要团队。当然行业赛事还包含护网，因为内容较多，下期给大家介绍哦。
学黑客兼职接单，赚取暑假生活费，3天收益12000，分享详细方法！
Python_0011的博客
06-08 5751
技术文档也是我自己整理的，包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点，电子书也有200多本，由于内容的敏感性，我就不一一展示了。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己录的网安视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。提醒大家一个点：网安的私活不是一次性的，很多以前合作过的甲方都会在后面有事的时候有偿来找我，所以人脉这一块也很重要。攻击和防守要学的东西也不少，具体要学的东西我都写在了上面的路线图，如果你能学完它们，你去接私活完全没有问题。
大学生兼职网络安全工作试用期薪资可达6000元
xiangxue666的博客
03-01 806
大学生兼职网络安全工作试用期薪资可达6000元
未来互联网技术发展编年史，从阿帕网到完全可编程网络
烟云的计算
03-22 3397
后来，受 Ethane 项目的启发，Martin Casado 和他的导师 Nick McKeown 教授发现，如果将 Ethane 的设计更简化，将传统网络设备的数据转发（Data Plane）和路由控制（Control Plane）两个功能模块相分离，并通过集中式的 Controller 以标准化的接口对各种网络设备进行管理和配置，那么这将为网络资源的设计、管理和使用提供更多的可能性，从而更容易推动网络的革新与发展。这样可以管理更大的网络，提供更强劲的性能，还能增强系统的安全性和可靠性。
广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类.zip_constantly7oe_science12k_神经网络；聚类算法；网络入侵_聚
09-21
在网络安全领域，网络入侵检测是至关重要的一个环节。随着数据量的不断增长，传统的规则匹配方法已经无法满足高效、精准的检测需求。因此，研究人员开始探索利用机器学习，特别是神经网络的方法来提升入侵检测的效率...
从零到精通：PLC编程的终极指南，月薪过万的秘密在这里！
realzhangpeng的博客
05-12 553
从零到精通：PLC编程的终极指南，月薪过万的秘密在这里！
做网安这几年，接私活赚的是我工资的3倍，这些门道没几人知道
yy1715713348的博客
12-27 663
这是我做网络安全工程师（简称网安）的第9个年头，从我工作的第3年起，我就一直在开始尝试去接网安方面的私活，这6年平均下来，我接私活赚的钱几乎是我工资的3倍。
网络安全的副业兼职整理大全，零基础入门到精通，收藏这篇就够了
QIANDXX的博客
12-17 1066
网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。
网络安全的副业、兼职机会
xx16755498986的博客
12-18 1381
在合法的平台上挖掘安全漏洞，提交后可获得奖励。这种方式不仅能够锻炼你的技能，还能为你带来额外的收入。：国内领先的网络安全漏洞响应平台。：提供丰富的漏洞挖掘任务。：国家信息安全漏洞共享平台。：国外平台如HackerOne和Bugcrowd奖励更高，但需要良好的英语沟通能力。：在公司允许的情况下，对公司产品进行安全检测和渗透测试，发现漏洞后提交给修复方案和渗透测试报告。：提供多种IT兼职机会。：一个广泛的自由职业者市场。：参与网络安全平台的有奖投稿活动，分享你的知识和经验。：专注于网络安全的社区。
2024年有什么赚钱的副业推荐半年还清贷款，成功变现12.3w的全套玩法都放这里了！！！
Button12138的博客
08-18 1004
要说推荐副业，我是最有发言权了。普通打工人一个，年轻不懂事，经常超前消费，欠了一屁股债，没得办法，就只能到处找能赚钱的门路。尝试了30+的副业，就发现能赚钱的不是太辛苦，就是需要很高的门槛。比如外卖、滴滴、直播都能赚钱，但是真的一般人干不了的。勉强去干，经常被投诉，完全是白干，直播没啥颜值没啥才艺，根本就是浪费时间。不过多尝试还真给我找到一个普通人都能上手，一台电脑每天2小时左右，就可以赚钱的门路。
三个月自学入门网络安全？一般人我劝你还是算了吧
QXXXD的博客
02-07 869
3个月的时间能学多少网络安全知识？是否真的能入门网络安全工程师呢？
网络安全行业10大副业汇总，总有一个适合你
隔壁王叔的博客
10-24 895
网络安全行业10大副业汇总，总有一个适合你
网络安全兼职注意事项
新广州人的网络安全
11-22 8038
网络安全兼职注意事项注意事项 注意事项 工作范围 报酬 每天工资是多少。如：1500/天 甲方发钱时是否需要提供发票。如公司会说走公章，需要你提供发票。这里要讲清楚。 时间 兼职大概做多久。 什么方式结算工钱。 什么时间节点结算工钱。 考核指标 ...
2025 网安副业入门：5 个低门槛方向，零基础也能接的第一单
最新发布
xx16755498986的博客
10-08 499
2025年网安副业入门指南：5个低门槛方向助零基础新手接单 本文针对网安新手常见的"技术焦虑"问题，推荐5个低门槛副业方向，适合不同基础的学习者。从纯文字工作的安全文档编写到基础编程的脚本开发，每个方向都提供详细的接单流程、工具模板和报价参考。文章特别强调中小企业的安全需求与新手能力的匹配性，指出网安副业具有需求匹配度高、竞争压力小、变现周期短三大优势。同时推荐了漏洞平台、外包平台等新手友好接单渠道，并附上实用的资源工具包。通过清晰的步骤拆解和案例说明，帮助零基础学习者在1-2周内实现从
能否每一步详细展开一下，我具体应该干什么这么干，因为我是零基础，确实不太了解
03-10
<think>好的，用户之前已经得到了一个分阶段的实施计划，现在他们要求将每个步骤详细展开，因为他们是零基础，不太清楚具体该怎么做。首先，我需要理解用户的需求：他们需要更详细的指导，每个阶段的具体任务、如何执行以及需要的资源。用户可能在基础知识构建、数据处理、模型实现等方面缺乏经验，需要更细致的步骤说明。 接下来，我要回顾之前的回答，确保每个阶段的细节都被充分展开。例如，在基础知识构建阶段，用户可能需要知道如何快速学习故障诊断的基础，包括具体的学习资源和方法。对于迁移学习，尤其是DAN，他们可能需要推荐的课程或书籍，以及如何高效阅读论文的技巧。 在数据准备阶段，用户需要指导如何获取和处理数据集，特别是CWRU数据集，可能需要详细的数据下载步骤、预处理代码示例，以及如何划分源域和目标域。这部分需要提供具体的代码片段，比如Python中使用scipy进行STFT转换，并解释每一步的作用。 模型实现阶段，用户可能对如何搭建DAN网络感到困惑，特别是对抗训练部分。需要详细解释网络结构，提供代码示例，并说明梯度反转层的作用。此外，创新点的设计需要具体例子，比如动态权重分配的实现方法，可能需要数学公式和代码结合的说明。 实验与优化阶段，用户需要知道如何设置对照组实验，如何运行基线模型，以及如何进行可视化和结果分析。这里需要给出具体的实验步骤，比如使用t-SNE进行特征可视化，并解释如何解读结果。 论文撰写阶段，用户可能需要章节结构的详细建议，以及如何有效组织内容，比如在方法章节中如何描述算法设计，如何展示实验结果。此外，还需要提醒用户注意时间管理和风险控制，比如遇到问题时的备选方案。 在思考过程中，需要确保每个步骤都考虑到用户零基础的情况，避免使用专业术语而不加解释，同时提供具体的资源和工具推荐，比如GitHub仓库、在线课程、书籍等。还要注意时间安排是否合理，确保用户能在2个半月内完成，可能需要调整某些阶段的时间分配，比如基础知识阶段可能需要更多时间，但用户的时间有限，所以需要高效的学习方法。 另外，用户可能对如何开始编码和调试代码有困难，因此需要提供代码示例和调试技巧，比如使用print语句或调试器。同时，创新点部分可能需要更具体的指导，帮助用户找到可行的研究方向，避免过于复杂而无法实现。 最后，需要检查所有建议的可行性，确保推荐的工具和库是用户能够获取和使用的，比如PyTorch和常见的数据处理库。还要提醒用户及时验收每个阶段的成果，确保项目按计划推进，遇到问题时如何寻求帮助，比如参考高星项目或查阅相关书籍章节。</think>以下是针对零基础学生的**分步骤详细执行指南**，包含具体操作、工具使用和知识获取路径： --- ### **第一阶段：基础知识构建（第1-2周）** #### **1. 核心概念速成** **具体行动：** 1. **轴承故障诊断基础** - **学习路径**： - 观看B站《机械故障诊断入门》系列视频（搜索关键词） - 重点理解：故障特征频率公式（关键公式） $$ f_{\text{BPFO}} = \frac{N}{2} \left( 1 - \frac{d}{D} \cos\alpha \right) f_r $$ （*N=滚动体数量，d=滚动体直径，D=轴承节径，α=接触角，fr=轴转频*） - **工具实践**： 在MATLAB/Python中绘制CWRU数据集振动信号的时域波形和频谱图（示例代码） ```python import matplotlib.pyplot as plt # 加载CWRU数据后绘制时域信号 plt.plot(signal) plt.title("轴承振动时域信号") plt.show() ``` 2. **迁移学习与DAN** - **必学资源**： - 阅读《迁移学习简明手册》第3章（GitHub开源电子书） - 精读DAN论文原文（arXiv:1505.07818），用翻译工具辅助理解算法框架 - **关键原理速记**： - 对抗训练目标函数： $$ \min_{G} \max_{D} \mathcal{L} = \mathcal{L}_c(y) - \lambda \mathcal{L}_d(D(G(x))) $$ （*G=特征提取器，D=域判别器，λ=对抗权重*） --- ### **第二阶段：数据准备与预处理（第3周）** #### **1. 数据获取与处理** **具体操作：** 1. **CWRU数据集下载** - 访问官网：https://engineering.case.edu/bearingdatacenter/download-data-file - 选择**12k采样频率**的驱动端数据（DE），下载.mat文件 - 数据类别：正常(Normal)、内圈故障(IR)、外圈故障(OR)、滚动体故障(Ball) 2. **Python数据预处理模板** ```python from scipy.io import loadmat import numpy as np # 加载.mat文件 data = loadmat('97.mat')['X097_DE_time'] # 标准化 data = (data - np.mean(data)) / np.std(data) # STFT时频转换 from scipy.signal import stft f, t, Zxx = stft(data, fs=12000, nperseg=256) # 保存为模型输入格式（图像或矩阵） np.save('stft_features.npy', np.abs(Zxx)) ``` 3. **领域划分策略** - 源域：选择**1hp负载**工况数据（带标签） - 目标域：选择**2hp负载**工况数据（模拟无标签迁移场景） --- ### **第三阶段：模型实现（第4-5周）** #### **1. DAN代码逐行实现** **分步骤指导：** 1. **PyTorch模型搭建** ```python import torch import torch.nn as nn # 特征提取器（CNN示例） class FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=5), # 输入振动信号通道数为1 nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3), nn.ReLU() ) def forward(self, x): return self.conv_layers(x) # 域判别器（对抗部分） class DomainDiscriminator(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layers = nn.Sequential( nn.Linear(32*62, 64), # 根据特征维度调整输入大小 nn.ReLU(), nn.Linear(64, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): return self.layers(x) # 梯度反转层（关键！） class GradientReversal(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, x): return x @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return -grad_output ``` 2. **训练流程伪代码** ```python for epoch in range(100): # 前向传播 features = feature_extractor(data) reversed_features = GradientReversal.apply(features) # 梯度反转 domain_pred = domain_discriminator(reversed_features) # 损失计算 class_loss = criterion(classifier(features), labels) domain_loss = criterion(domain_pred, domain_labels) # 0=源域,1=目标域 total_loss = class_loss - 0.1 * domain_loss # λ=0.1 # 反向传播 optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step() ``` #### **2. 创新点实现示例** **动态权重分配（示例公式）** $$ \lambda(t) = \frac{2}{1 + e^{-\gamma t}} - 1 $$ （*t=训练步数，γ=衰减系数*） 代码实现： ```python lambda_t = 2/(1 + np.exp(-gamma * current_step)) - 1 total_loss = class_loss - lambda_t * domain_loss ``` --- ### **第四阶段：实验验证（第6-7周）** #### **1. 实验步骤检查表** 1. **基线模型对比** - 传统方法：提取时域特征（均值、方差、峭度）+ SVM分类 ```python from sklearn.svm import SVC svm = SVC() svm.fit(train_features, train_labels) ``` - 普通CNN：去掉DAN的域判别分支，仅用特征提取+分类器 2. **性能评估指标** - 准确率计算： $$ \text{Accuracy} = \frac{\text{TP+TN}}{\text{Total Samples}} \times 100\% $$ - 混淆矩阵：使用`sklearn.metrics.confusion_matrix` 3. **可视化代码片段** ```python from sklearn.manifold import TSNE # 提取特征 features = feature_extractor(test_data).detach().numpy() # t-SNE降维 tsne = TSNE(n_components=2) vis_features = tsne.fit_transform(features) # 绘制不同领域颜色区分 plt.scatter(vis_features[source_idx,0], vis_features[source_idx,1], c='r') plt.scatter(vis_features[target_idx,0], vis_features[target_idx,1], c='b') ``` --- ### **第五阶段：论文撰写（第8-9周）** #### **1. 论文框架与写作模板** **第三章 方法论（示例段落）** ```markdown 3.2 动态权重DAN设计 针对传统DAN固定对抗权重λ导致训练不稳定的问题，本文提出基于sigmoid衰减的动态权重策略： $$ \lambda(t) = \frac{2}{1 + e^{-\gamma t}} - 1 $$ 其中γ控制权重衰减速率。如图3所示，在训练初期（t较小时）λ≈1，强化领域对齐；随着训练进行（t增大），λ逐渐降低至0，避免过度干扰分类器学习。 ``` **实验结果描述模板** > 如表2所示，在CWRU数据集从1hp到2hp工况迁移任务中，本文方法（DWDAN）取得了92.3%的准确率，相比基线DAN（87.6%）提升4.7个百分点。特别在外圈故障（OR）类别中，t-SNE可视化（图5）显示目标域特征与源域实现高度对齐... --- ### **关键问题应急方案** 1. **代码报错无法运行** - 优先在GitHub搜索错误信息（如"RuntimeError: size mismatch"） - 简化网络结构：先用全连接层替代CNN验证流程 2. **创新点效果不显著** - 转向工程优化：增加数据增强（添加高斯噪声、时移变换） - 尝试混合迁移：DAN+特征解耦（参考DANN变体） --- ### **每日时间分配建议** | 时间段 | 任务 | |--------------|--------------------------| | 9:00-11:30 | 代码开发/调试 | | 14:00-16:00 | 论文写作/图表制作 | | 19:00-21:00 | 文献阅读/理论推导 | | 21:30-22:30 | 整理实验记录/明日计划 | 请严格按此步骤执行，遇到具体技术问题可提供错误代码截图，我会给出针对性调试建议。保持每天6小时有效工作时间，2个半月完成可行！
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