数据驱动测试（适合UI、接口自动化）零基础入门到精通，收藏这篇就够了

一、数据驱动测试和自动化的关系：

1. 不是说做自动化测试，就要用数据驱动测试。
2. 做自动化测试的前提下，做数据驱动测试，是优化代码的一种方式。
   -做自动化测试的初衷，是要想好自动化脚本之后的维护。

二、学习目标：

1. 常见自动化测试模式

• 数据驱动测试
  – 测试数据决定测试行为以及最终的结果，是测试的基本形式，常用。
• 关键字驱动测试
  – 对测试代码进行高度封装，测试人员直接通过简单词汇的函数调用就可实现自动化测试。 如，将登录测试的代码封装成login方法，用到时直接调用。或者，定义测试时所用到的名字，来决定测试的行为。
• 行为驱动测试
  – 高度封装的同时，加入了对自然语言的支持，使测试人员通过自然语言描述实现自动化测试，依赖框架，普及程度不高。 举例：

Feature:Search in Sogou website
   in order to Search inSougou website
   As a visitor
   We'll search the NBA best player
   # 场景：搜索NBA的一个运动员
   Scenario:Search NBA player
   	#测试代码如下：贴近自然语言的描述，其底层是有代码的，不能随意改变自然语言表述的
   	Given I have the English name "<search_name>"
   	When I search it in Sougou website
   	Then I see the entire name "<search_result>"

3. 数据驱动测试特点

• 减少冗余代码，便于代码维护。
• 集中管理测试数据，方便测试维护。
• 便于测试框架扩展（模块化编程思维）。

4. 数据驱动测试实现

• 编程语言：puthon3.x
• 编程工具：pycharm
• 用到的第三方库：requests、ddt、xlrd、xlutils

三、环境

1、安装python

• 注意添加环境变量

2、安装pycharm
3、安装第三方的库

• 3.1 安装ddt（data driver test）
  – Python语言数据驱动测试用的库。
  
• 3.2 安装requests库
  – 做接口自动化测试的库。
  
• 3.3 安装xlrd库
  – 读excel文件的库
  
• 3.4 安装xlutils
  – 向已存在的excel文件中追加内容的库。
  

四、创建工程编写代码

1、创建工程-选择解释器
解释器决定了下载的插件能不能用

也可以在项目建立后，确认解释器是否选择，如图：

2、写代码

• demo_基本的代码.py

    	-- 缺陷：维护起来成本高，耗时耗力
  
  

import requests # 导入接口自动化的库

# 接口的地址
url = "http://172.31.191.129:8080/opencart/index.php?route=account/login"

# 入参，格式一般是字典
data = {
    "email":"admin@admin.com",
    "password":"123456"
}
# 发送请求
re = requests.post(url=url,data=data)  

#print(re) # 打印结果：<Response [200]>，尖括号代表这是一个对象，其含义不只一个200，还有很多内容的
#print(re.text) # 查看响应的文本。
result = "注销退出" in re.text   # 注销退出，作为一个断言
print(result)

# 密码错误
data = {
    "email":"admin@admin.com",
    "password":"12345"
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果：True

# 账号错误
data = {
    "email":"admin@admin.co",
    "password":"123456"
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果：True

# 密码为空
data = {
    "email":"admin@admin.com",
    "password":""
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果：True

# 账号为空
data = {
    "email":"",
    "password":"123456"
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果：False→原因是此功能在“账号为空、密码正确”时也能登录成功，是一个bug

# 账号，密码都为空
data = {
    "email":"",
    "password":""
}
re = requests.post(url=url,data=data)
result = "邮箱地址/电话号码或密码不匹配。" in re.text
print(result)   # 打印结果：True

进阶：

• demo2_基于unittest框架的简单数据驱动.py

    	-- 缺陷：不适合大数据量的测试，否则通篇都是数据 
  
  

# 导入测试框架unittest（pytest比unittest更灵活、功能更强大）
# 测试框架，存在的意义：可以更加方便的管理测试代码。
import unittest
# 从ddt（data driver test）包导入相应内容
from ddt import ddt,data,unpack
import requests

# 加 @ddt 表示当前测试类要进行数据驱动测试，不加 @ddt 就没办法进行数据驱动测试了
@ddt
# 步骤1：
# 定义测试类，测试类要继承自unittest.TestCase类
# 定义的测试类Demo名，是自定义的
class Demo(unittest.TestCase):
    # 步骤4：
    # @data 表示当前这条测试用例需要用到的测试数据。
    # @data([第一组数据],[第二组数据],[第三组数据],[第四组数据],[第五组数据]),入参和预期结果组成一组数据
    # @data后面有几组测试数据，它对应的测试用例，就会循环执行多少次，每次取新的数据。
    @data([{"email": "admin@admin.com","password": "123456"},"注销退出"],
          [{"email": "admin@admin.com","password": "12345"},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "admin@admin.co","password": "123456"},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "admin@admin.com","password": ""},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "","password": "123456"},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"],
          [{"email": "","password": ""},"邮箱地址/电话号码或密码不匹配。"])
    # 要进行数据驱动，我们就要为测试用例定义形式参数，形参的个数要与每组测试数据中的元素个数一致。
    # 执行测试的时候，测试数据会自动传递给对应的形式参数

    # 步骤6：
    # 将一组数据（列表，元组）拆分成单个元素，然后一一对应传递给形式参数。只拆分一次。
    # 缺少@unpack的话，如此案例中，每组列表数据包含有入参和预期结果（多个值），不拆分这两个，会将它们全部传递给第一个形参，即value，进行传递（默认以逗号作为传递标准）。不符合要求，且会报错。
    @unpack #步骤2：定义方法中的内容，可以先将“demo_基本的代码.py”中的这部分粘过来
    # unittest框架中的测试用例方法，应该以test开头，后面的为自定义名。
    def test_01_demo(self,value,pre_result):  # 步骤5：数据的传递，方法中传参，定义形式参数。变量的个数取决于每组数据里元素的个数，有2个值，就定义2个形参
        url = "http://172.31.191.129:8080/opencart/index.php?route=account/login"
        # 步骤3：
        # 让测试用例只有一条，但测试数据data不断变化，预期结果随之变化，去实现数据驱动，需要用到@data。删除此处的data
        re = requests.post(url=url, data=value)  # 步骤6：此处的变量value，作为数据内容，赋值给data
        result = pre_result in re.text  # 步骤6：此处的预期结果，换为形参pre_result
        print(result)
        # 打印结果：True True True True False True
        
if __name__=="__main__":
    unittest.main()

进阶：

• demo3_将数据保存在文件中.py
  步骤：
  1. 本地新建.xls文件（新版本不支持.xlsx，需另存为.xls）
  2. 一组一行的格式，准备测试数据，如data.xls：
  

3. 写一个能读取excel的文件excel_utils.py

   # 步骤2：导入读excel的库xlrd
import xlrd
import os

   # 步骤1：定义一个函数get_excel_data
def get_excel_data():
   # 用xrld打开指定路径下的excel文件
   wb = xlrd.open_workbook("data.xls")
   # 选择excel下面相应的标签(告诉计算机选择的excel里的标签页)
   sheet = wb.sheet_by_name("Sheet1")
   # 动态获取当前标签页中数据一共多少行
   num = sheet.nrows # sheet.row_values()是读取指定行的内容，如sheet.row_values(0)，读取第一行的内容

   # 步骤3：循环获取当前页签中所有的数据
   # 定义一个空列表，用来装所有的测试数据。
   row_data = []  # 空列表，用来装新数据
   for i in range(0,num):  # 序号：0至num
       # 获取指定行号的数据
       data = sheet.row_values(i)
       # 将字符串类型的字典，转换成它本身的样子（字典）。
       # 不转换的话，会将每一行数据都变成列表转换出来，字典多加了引号，与数据源要求不一致
       data[0] = eval(data[0])
       # 将取到的每行数据添加到列表中
       row_data.append(data)
   print(row_data)  # 打印转换后的row_data
   # 打印结果：一个二位列表：[[第一行],[第二行],[第三行],[第四行],[第五行]]
   return row_data


   # 如果代码不想让别人执行，就可以把其放在if __name__=="__main__"下面
if __name__=="__main__":
   get_excel_data()

4. 调试：demo3_将数据保存在文件中.py

# 步骤1：可以先把“demo2_基于unittest框架的简单数据驱动.py”中的代码拷贝过来

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
import requests
# 步骤3：
# 导入写好的excel_utils.py中的get_excel_data方法（函数）
from excel_utils import get_excel_data

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    # 步骤6：理解下述内容
    # get_excel_data() 相当于 [[第一行],[第二行],[第三行],[第四行],[第五行]]这个二位列表
    # @unpack 解包后 相当于 [第一行],[第二行],[第三行],[第四行],[第五行]，不能直接使用，参考demo2_基于unittest框架的简单数据驱动.py
    # 所以需要再次解包
    # *get_excel_data() 调用函数时，函数名前加*，表示对结果进行一次解包。
    # 配合@unpack 就可以进行两次解包
    @data(*get_excel_data())  # 步骤2：因为有excel数据，此处data中的数据删除变为@data()；步骤4：将excel数据传入
    @unpack
    def test_01_demo(self,value,pre_result):
        url = "http://172.31.191.129:8080/opencart/index.php?route=account/login"
        re = requests.post(url=url, data=value)
        result = pre_result in re.text
        print(result) # 打印结果：True True True True False True

if __name__=="__main__":
    unittest.main()


# 这种类型也适用于selenium的表单类测试，不同的表单创建不同的标签

进阶：

• demo4_从excel中读取所有数据.py
  （更偏向于关键字驱动）
  步骤：
  1. 本地新建.xls文件（新版本不支持.xlsx，需另存为.xls）
  2. 第一行标题，其他数据一组一行的格式，准备测试数据，列名根据需要自定义，如data2.xls：
  
  其中类似id的，设置成了文本格式，以免运行时显示.00这样的数。
  在excel中定义好名称的原因是，简化代码，使测试数据直接在excel中维护。

3. 写一个能读取excel的文件excel_utils.py

# 步骤2：导入读excel的库xlrd
import xlrd
from xlutils import copy
import os

# 步骤1：定义一个函数get_excel_data2
def get_excel_data2():
    wb = xlrd.open_workbook("data2.xls")
    sheet = wb.sheet_by_name("Sheet1")
    num = sheet.nrows
    row_data = []
    # 因为第一行是标题内容，要跳过，所以取数据要从第2行起，即序号从1开始
    for i in range(1, num):
        data = sheet.row_values(i)
        data[4] = eval(data[4])
        row_data.append(data)
    print(row_data)
    return row_data

if __name__=="__main__":
    get_excel_data2()

4. 调试：demo4_从excel中读取所有数据.py

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
import requests
from excel_utils import get_excel_data2

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    @data(*get_excel_data2()) # 步骤1：写入数据，形参
    @unpack
    def test_01_demo(self,id,name,url,type,data,pre_result,result):  # 步骤2：传参。data2.excel中有多少标题，这里必须一致。如果只要一部分，需要将get_excel_data2()函数中追加列表后，定义、生成需要的一个新列表
        # 步骤3：此处原先的url不需要了，删除即可。直接从文档data2.xls读即可。
        re = requests.post(url=url, data=data)
        result = pre_result in re.text
        print(result)  # 运行结果 True True True True False True
        
if __name__=="__main__":
    unittest.main()

以上示例中只提到post请求（re = requests.post(url=url, data=data)），如果还包含get请求的数据呢？

进阶：

• demo5_用自己封装的请求自适应数据测试
  步骤：
  1. 本地新建.xls文件（新版本不支持.xlsx，需另存为.xls）
  2. 一组一行的格式，准备测试数据，列名根据需要自定义，如data3.xls：
  
  3. 需要将get、post请求做一定的封装，能够自适应get和post，request.py

# 步骤1：
import requests

def send_request():
           requests.post()
           requests.get()

# 步骤2：
import requests

def send_request(type):
    if type=="post":
           requests.post()
    elif type=="get":       
           requests.get()

# 步骤3：
import requests

# 不能只传type，其他值也要传进来
def send_request(url,data,type):
    if type=="post":
    	   # post请求可以传递两种数据
    	   requests.post(url=url,data=data)  # 有时传递的data，在excel中增加一列data_type（data[字典]或json[字符串]）
           requests.post(url=url,json=data)  # 有时传递的json
    elif type=="get":       
           requests.get(url=url,params=data)

# 步骤4：
import requests

def send_request(url,data,data_type,type):
    if type=="post":
        if data_type=="data":
            requests.post(url=url,data=data)
        elif data_type == "json":
            requests.post(url=url,json=data)
    elif type=="get":
        requests.get(url=url,params=data)

# 步骤5：
# 有时请求可能会带一些其他消息，如header、cookies等，可将**kwargs带上，代表接收一个字典
import requests

def send_request(url,data,data_type,type,**kwargs):
    if type=="post":
        if data_type=="data":
            requests.post(url=url,data=data,**kwargs)
        elif data_type == "json":
            requests.post(url=url,json=data,**kwargs)
    elif type=="get":
        requests.get(url=url,params=data,**kwargs)

# 步骤6：
# 最终需要将请求的响应内容拿出去，所以要将结果返回，加return
import requests

def send_request(url,data,data_type,type,**kwargs):
    if type=="post":
        if data_type=="data":
            return requests.post(url=url,data=data,**kwargs)
        elif data_type == "json":
            return requests.post(url=url,json=data,**kwargs)
    elif type=="get":
        return requests.get(url=url,params=data,**kwargs)

4. 写一个能读取excel的文件excel_utils.py

import xlrd
import xlutils

def get_excel_data3():
    wb = xlrd.open_workbook("data3.xls")
    sheet = wb.sheet_by_name("Sheet1")
    num = sheet.nrows
    row_data = []
    # 因为第一行是标题内容，要跳过，所以序号从1开始
    for i in range(1, num):
        data = sheet.row_values(i)
        data[5] = eval(data[5])
        row_data.append(data)
    print(row_data)
    return row_data

5. demo5_用自己封装的请求自适应数据测试.py

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
import requests
from excel_utils import get_excel_data3
from request import send_request

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    @data(*get_excel_data3())
    @unpack
    def test_01_demo(self,id,name,url,type,data_type,data,pre_result,result):
        # 不用之前的re = requests.post(url=url,data=data)，用自己封装的请求调用
        re = send_request(url=url,type=type,data_type=data_type,data=data)
        result = pre_result in re.text
        print(result)   # 打印结果：True True True True False True 
if __name__=="__main__":
    unittest.main()

6. 以上代码执行后，excel中最后一列result为空，需要在excel_utils中多一个写测试数据的动作：

import xlrd
from xlutils import copy
import os

def get_excel_data3():
    wb = xlrd.open_workbook("data3.xls")
    sheet = wb.sheet_by_name("Sheet1")
    num = sheet.nrows
    row_data = []
    # 因为第一行是标题内容，要跳过，所以序号从1开始
    for i in range(1, num):
        data = sheet.row_values(i)
        data[5] = eval(data[5])
        row_data.append(data)
    print(row_data)
    return row_data

# 将最终的测试结果数据，写入excel中。思路：最终结果出来后，复制一份原始的excel文件，写入全部数据后，删除旧的excel表
def write_result(id,result):
    # 打开原始数据文件
    books = xlrd.open_workbook("data3.xls")
    # 复制数据的副本
    wb = copy.copy(books)
    # 选第一个标签页
    sheet = wb.get_sheet(0)
    # 测试数据应该与原始行一一对应，所以前面的id（文本格式）作用就体现出来了
    # 把文件中字符串格式的id转换成整数
    id = eval(id)
    # 向指定坐标的单元格写入测试数据。
    sheet.write(id,7,result)  # id：行；7：列
    # 移除原始文件（操作之前，最好备份一份原始测试数据）
    os.remove("data3.xls")
    # 保存新文件
    wb.save("data3.xls")

# 如果代码不想让别人执行，就可以把其放在if __name__=="__main__"下面
if __name__=="__main__":
    get_excel_data2()

7. demo6_测试完毕将结果写入到文件中.py，运行后可查看新的data3.xls文件中result列的更新效果。（这种写法不会把错误日志写进来，如果需要，可以结合生成.html格式的测试报告。）

import unittest
from ddt import ddt,data,unpack
from excel_utils import get_excel_data3
from request import send_request
# 步骤1:导入自写模块的函数
from excel_utils import write_result

@ddt
class Demo(unittest.TestCase):
    @data(*get_excel_data3())
    @unpack
    def test_01_demo(self,id,name,url,type,data_type,data,pre_result,result):
        re = send_request(url=url,type=type,data_type=data_type,data=data)
        result = pre_result in re.text
        write_result(id=id,result=result)
        
if __name__=="__main__":
    unittest.main()

*如果有的接口需要其他接口返回的数据，比如需要的是前一个接口的token、cookies等，
*思路如下：

*把所有的需要的上一接口的数据，单独放到一个sheet页里，如果需要用到某些请求的这些数据，在上一个sheet里添加判断。举例如下：
*需要上一接口产生的特定数据的，填Y，不需要的填N。如：get-header、set-header。
*值为Y的时候，则向指定的sheet页中写入header值。


本次举例测试项目结构：

这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。

很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

网工/运维/测试副业方向

运维网工，千万不要再错过这些副业机会！

第一个是知识付费类副业：输出经验打造个人IP

在线教育平台讲师

操作路径：在慕课网、极客时间等平台开设《CCNA实战》《Linux运维从入门到精通》等课程，或与培训机构合作录制专题课。
收益模式：课程销售分成、企业内训。

技术博客与公众号运营

操作路径：撰写网络协议解析、故障排查案例、设备评测等深度文章，通过公众号广告、付费专栏及企业合作变现。
收益关键：每周更新2-3篇原创，结合SEO优化与社群运营。

第二个是技术类副业：深耕专业领域变现

企业网络设备配置与优化服务

操作路径：为中小型企业提供路由器、交换机、防火墙等设备的配置调试、性能优化及故障排查服务。可通过本地IT服务公司合作或自建线上接单平台获客。
收益模式：按项目收费或签订年度维护合同。

远程IT基础设施代维

操作路径：通过承接服务器监控、日志分析、备份恢复等远程代维任务。适合熟悉Zabbix、ELK等技术栈的工程师。
收益模式：按工时计费或包月服务。

网络安全顾问与渗透测试

操作路径：利用OWASP Top 10漏洞分析、Nmap/BurpSuite等工具，为企业提供漏洞扫描、渗透测试及安全加固方案。需考取CISP等认证提升资质。
收益模式：单次渗透测试报告收费；长期安全顾问年费。

比如不久前跟我一起聊天的一个粉丝，他自己之前是大四实习的时候做的运维，发现运维7*24小时待命受不了，就准备转网安，学了差不多2个月，然后开始挖漏洞，光是补天的漏洞奖励也有个四五千，他说自己每个月的房租和饭钱就够了。

为什么我会推荐你网安是运维和网工测试人员的绝佳副业&转型方向?

1.你的经验是巨大优势: 你比任何人都懂系统、网络和架构。漏洞挖掘、内网渗透、应急响应，这些核心安全能力本质上是“攻击视角下的运维”。你的运维背景不是从零开始，而是降维打击。

2.越老越吃香，规避年龄危机: 安全行业极度依赖经验。你的排查思路、风险意识和对复杂系统的理解能力，会随着项目积累而愈发珍贵，真正做到“姜还是老的辣”。

3.职业选择极其灵活: 你可以加入企业成为安全专家，可以兼职“挖洞“获取丰厚奖金，甚至可以成为自由顾问。这种多样性为你提供了前所未有的抗风险能力。

4.市场需求爆发，前景广阔: 在国家级政策的推动下，从一线城市到二三线地区，安全人才缺口正在急剧扩大。现在布局，正是抢占未来先机的黄金时刻。

网工运维测试转行学习网络安全路线

（一）第一阶段：网络安全筑基

1. 阶段目标

你已经有运维经验了，所以操作系统、网络协议这些你不是零基础。但要学安全，得重新过一遍——只不过这次我们是带着“安全视角”去学。

2. 学习内容

**操作系统强化：**你需要重点学习 Windows、Linux 操作系统安全配置，对比运维工作中常规配置与安全配置的差异，深化系统安全认知（比如说日志审计配置，为应急响应日志分析打基础）。

**网络协议深化：**结合过往网络协议应用经验，聚焦 TCP/IP 协议簇中的安全漏洞及防护机制，如 ARP 欺骗、TCP 三次握手漏洞等（为 SRC 漏扫中协议层漏洞识别铺垫）。

**Web 与数据库基础：**补充 Web 架构、HTTP 协议及 MySQL、SQL Server 等数据库安全相关知识，了解 Web 应用与数据库在网安中的作用。

**编程语言入门：**学习 Python 基础语法，掌握简单脚本编写，为后续 SRC 漏扫自动化脚本开发及应急响应工具使用打基础。

**工具实战：**集中训练抓包工具（Wireshark）、渗透测试工具（Nmap）、漏洞扫描工具（Nessus 基础版）的使用，结合模拟场景练习工具应用（掌握基础扫描逻辑，为 SRC 漏扫工具进阶做准备）。

（二）第二阶段：漏洞挖掘与 SRC 漏扫实战

1. 阶段目标

这阶段是真正开始“动手”了。信息收集、漏洞分析、工具联动，一样不能少。

熟练运用漏洞挖掘及 SRC 漏扫工具，具备独立挖掘常见漏洞及 SRC 平台漏扫实战能力，尝试通过 SRC 挖洞搞钱，不管是低危漏洞还是高危漏洞，先挖到一个。

2. 学习内容

信息收集实战：结合运维中对网络拓扑、设备信息的了解，强化基本信息收集、网络空间搜索引擎（Shodan、ZoomEye）、域名及端口信息收集技巧，针对企业级网络场景开展信息收集练习（为 SRC 漏扫目标筛选提供支撑）。

漏洞原理与分析：深入学习 SQL 注入、CSRF、文件上传等常见漏洞的原理、危害及利用方法，结合运维工作中遇到的类似问题进行关联分析（明确 SRC 漏扫重点漏洞类型）。

工具进阶与 SRC 漏扫应用：

• 系统学习 SQLMap、BurpSuite、AWVS 等工具的高级功能，开展工具联用实战训练；

• 专项学习 SRC 漏扫流程：包括 SRC 平台规则解读（如漏洞提交规范、奖励机制）、漏扫目标范围界定、漏扫策略制定（全量扫描 vs 定向扫描）、漏扫结果验证与复现；

• 实战训练：使用 AWVS+BurpSuite 组合开展 SRC 平台目标漏扫，练习 “扫描 - 验证 - 漏洞报告撰写 - 平台提交” 全流程。
  SRC 实战演练：选择合适的 SRC 平台（如补天、CNVD）进行漏洞挖掘与漏扫实战，积累实战经验，尝试获取挖洞收益。

恭喜你，如果学到这里，你基本可以下班搞搞副业创收了，并且具备渗透测试工程师必备的「渗透技巧」、「溯源能力」，让你在黑客盛行的年代别背锅，工作实现升职加薪的同时也能开创副业创收！

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（三）第三阶段：渗透测试技能学习

1. 阶段目标

全面掌握渗透测试理论与实战技能，能够独立完成渗透测试项目，编写规范的渗透测试报告，具备渗透测试工程师岗位能力，为护网红蓝对抗及应急响应提供技术支撑。

2. 学习内容

渗透测试核心理论：系统学习渗透测试流程、方法论及法律法规知识，明确渗透测试边界与规范（与红蓝对抗攻击边界要求一致）。

实战技能训练：开展漏洞扫描、漏洞利用、电商系统渗透测试、内网渗透、权限提升（Windows、Linux）、代码审计等实战训练，结合运维中熟悉的系统环境设计测试场景（强化红蓝对抗攻击端技术能力）。

工具开发实践：基于 Python 编程基础，学习渗透测试工具开发技巧，开发简单的自动化测试脚本（可拓展用于 SRC 漏扫自动化及应急响应辅助工具）。

报告编写指导：学习渗透测试报告的结构与编写规范，完成多个不同场景的渗透测试报告撰写练习（与 SRC 漏洞报告、应急响应报告撰写逻辑互通）。

（四）第四阶段：企业级安全攻防（含红蓝对抗）、应急响应

1. 阶段目标

掌握企业级安全攻防、护网红蓝对抗及应急响应核心技能，考取网安行业相关证书。

2. 学习内容

护网红蓝对抗专项：

• 红蓝对抗基础：学习护网行动背景、红蓝对抗规则（攻击范围、禁止行为）、红蓝双方角色职责（红队：模拟攻击；蓝队：防御检测与应急处置）；

• 红队实战技能：强化内网渗透、横向移动、权限维持、免杀攻击等高级技巧，模拟护网中常见攻击场景；

• 蓝队实战技能：学习安全设备（防火墙、IDS/IPS、WAF）联动防御配置、安全监控平台（SOC）使用、攻击行为研判与溯源方法；

• 模拟护网演练：参与团队式红蓝对抗演练，完整体验 “攻击 - 检测 - 防御 - 处置” 全流程。
  应急响应专项：

• 应急响应流程：学习应急响应 6 步流程（准备 - 检测 - 遏制 - 根除 - 恢复 - 总结），掌握各环节核心任务；

• 实战技能：开展操作系统入侵响应（如病毒木马清除、异常进程终止）、数据泄露应急处置、漏洞应急修补等实战训练；

• 工具应用：学习应急响应工具（如 Autoruns、Process Monitor、病毒分析工具）的使用，提升处置效率；

• 案例复盘：分析真实网络安全事件应急响应案例（如勒索病毒事件），总结处置经验。
  其他企业级攻防技能：学习社工与钓鱼、CTF 夺旗赛解析等内容，结合运维中企业安全防护需求深化理解。

证书备考：针对网安行业相关证书考试内容（含红蓝对抗、应急响应考点）进行专项复习，参加模拟考试，查漏补缺。

运维网工测试转行网络攻防知识库分享

网络安全这行，不是会几个工具就能搞定的。你得有体系，懂原理，能实战。尤其是从运维转过来的，别浪费你原来的经验——你比纯新人强多了。

但也要沉得住气，别学了两天Web安全就觉得自己是黑客了。内网、域渗透、代码审计、应急响应，要学的还多着呢。

如果你真的想转，按这个路子一步步走，没问题。如果你只是好奇，我劝你再想想——这行要持续学习，挺累的，但也是真有意思。

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1、网络安全意识

2、Linux操作系统

3、WEB架构基础与HTTP协议

4、Web渗透测试

5、渗透测试案例分享

6、渗透测试实战技巧

7、攻防对战实战

8、CTF之MISC实战讲解

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