终于有人把网络安全工程师需要学什么讲清了!零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

什么是网络安全工程师?

主要负责设计、实施和维护组织的网络安全策略,专注于保护网络基础设施、系统和应用程序免受恶意攻击和未经授权的访问的专业人员。

需要具备哪些技能?

网络安全方向分为硬件方向和软件方向,硬件方向的网络安全工程师需要具备一系列与硬件安全相关的专业知识和技能,这些技能涉及硬件的设计、实现、测试和维护等多个方面。

1.硬件安全基础知识

了解硬件安全的概念,包括硬件安全威胁、攻击手段和防御策略。

2.物理安全

了解如何抵御物理攻击,包括防止芯片逆向工程和篡改。

3.安全测试与评估

掌握硬件安全测试的方法,能够评估硬件的安全性和可靠性。

4.风险评估

能够进行硬件安全风险评估,识别潜在的安全漏洞和威胁。

5.安全协议

熟悉安全通信协议,如TLS/SSL,以及如何在硬件中实现这些协议。

6.供应链安全

了解如何确保硬件的供应链安全,防止在生产过程中的篡改和植入恶意硬件。

网络安全工程师薪资水平如何?

成为网络安全工程师需要学什么?

黑客&网络安全如何学习

今天只要你给我的文章点赞,我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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,你去就业和接私活完全没有问题。

2.视频教程

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。

内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等,都是网络安全入门必知必会的学习内容。

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

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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3.技术文档和电子书

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。

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4.工具包、面试题和源码

“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等,感兴趣的同学不容错过。

还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包,需要的话也可以拿走。

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最后就是我这几年整理的网安方面的面试题,如果你是要找网安方面的工作,它们绝对能帮你大忙。

这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的,如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析:深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点:条理清晰,含图像化表示更加易懂。

内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

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<think>好的,用户现在在考虑是否只需要讲解pytest的断言和夹具就足了。我需要分析他的需求,看看他是否需要更全面的pytest知识,或者是否还有其他重要部分需要覆盖。 首先,用户之前的对话集中在夹具(fixture)和断言上,可能他正在准备一个关于pytest的教程或培训材料。他可能担心当前的内容是否足全面,或者是否需要扩展其他主题。 接下来,我需要考虑pytest的其他核心功能,比如参数化测试、测试发现、标记(marker)、插件系统、测试组织(如setup/teardown、模块级/类级夹具)、异常测试、覆盖率报告等。这些内容是否对用户的目标受众重要? 用户可能没有明确说明他的目标受众是谁。如果是初者,可能需要更基础的内容,如测试结构、运行测试的方法。如果是中级用户,可能更深入夹具的高级用法、插件使用等。此外,用户可能没有意识到其他重要特性,如参数化测试对于数据驱动测试的重要性,或者标记如何帮助组织和筛选测试用例。 另外,用户可能没有考虑到测试组织和结构,比如如何组织测试目录,如何使用setup和teardown方法,或者如何处理测试类中的夹具使用。这些也是pytest的重要部分,可能影响测试代码的可维护性。 此外,异常处理和错误断言也是测试中不可或缺的部分,用户可能没有考虑到这一点。比如如何测试代码是否正确地抛出了预期的异常,这需要特定的断言方法。 还有测试运行的选项,比如如何选择性运行测试,如何生成报告,如何并行执行测试等,这些虽然属于高级用法,但对于企业级应用来说非常重要,用户可能也需要涵盖这些内容。 最后,插件生态是pytest的一个强大之处,比如pytest-xdist用于并行执行,pytest-cov用于覆盖率,这些是否需要提及?用户可能希望展示pytest的扩展性,所以这也是需要考虑的方面。 总结来说,用户的问题是否应该扩展到更多核心功能,而不仅仅是断言和夹具。需要给出一个全面的结构,帮助用户评估是否需要覆盖其他重要部分,或者当前的重点是否足。同时,可能需要强调断言和夹具的重要性,但也要指出其他关键主题,让用户根据具体情况决定。</think>要完整讲解pytest,**仅讲断言和夹具是不的**。虽然这两者是核心,但pytest的完整体系包含更多关键内容。以下是系统性的知识框架,帮助你判断是否需要扩展讲解: --- ## 🔍 pytest知识全景图(建议覆盖内容) ### 一、基础核心(必须讲解) 1. **测试发现机制** - 文件/类/函数命名规则(test_开头) - 目录结构要求(`__init__.py`的作用) - 命令行执行方式(`pytest`, `pytest -v`) 2. **测试结构** - 测试函数 vs 测试类(`TestXXX`类) - setup/teardown与夹具的对比 - 异常断言(`pytest.raises`) 3. **断言体系** - 原生assert的优势(与unittest的`self.assertEqual`对比) - 断言失败的自动诊断信息 - 自定义断言消息 ```python # 示例:异常断言 def test_zero_division(): with pytest.raises(ZeroDivisionError): 1 / 0 ``` --- ### 二、夹具系统(重点深入) 1. **作用域管理** - function/module/session的生命周期差异 - `conftest.py`的共享机制 2. **依赖注入** - 夹具嵌套调用(如`auth_client`依赖`api_client`) - 参数化夹具(`params`参数) ```python # 示例:参数化夹具 @pytest.fixture(params=["dev", "prod"]) def env(request): return request.param def test_env(env): assert env in ["dev", "prod"] ``` 3. **上下文管理** - `yield`实现清理 - `addfinalizer`的替代方案 --- ### 三、高级特性(进阶必备) 1. **参数化测试** - 数据驱动测试(`@pytest.mark.parametrize`) - 动态参数化(从外部文件加载数据) ```python # 示例:参数化测试 @pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [ (1, 1, 2), (2, 3, 5), pytest.param(0, 0, 0, id="zero") ]) def test_add(a, b, expected): assert a + b == expected ``` 2. **标记系统(Markers)** - `@pytest.mark.skip` / `@pytest.mark.xfail` - 自定义标记(需在`pytest.ini`注册) 3. **测试生命周期控制** - 模块级setup(`setup_module`) - 类级setup(`setup_class`) --- ### 四、工程化实践(企业级必备) 1. **插件生态** - `pytest-cov`:覆盖率报告 - `pytest-xdist`:并行执行 - `allure-pytest`:生成行为报告 - `pytest-timeout`:超时控制 2. **配置管理** - `pytest.ini`配置文件 - 命令行参数扩展(`addopts`) 3. **CI/CD集成** - Jenkins/GitHub Actions的测试执行 - XML报告生成(`--junitxml`) ```python # 示例:生成覆盖率报告 pytest --cov=src --cov-report=html ``` --- ## 📊 决策建议:是否需要扩展? | 你的目标 | 是否需要扩展 | 建议补充内容 | |---------|--------------|--------------| | 初入门 | 需要 | 测试结构、基础断言、简单夹具 | | 自动化测试 | 需要 | 参数化、标记、异常断言 | | 企业级框架 | 必须 | 插件生态、配置管理、CI集成 | | 接口测试专项 | 重点 | 夹具作用域、资源清理、认证夹具 | | 性能测试 | 需要 | `pytest-xdist`、超时控制 | --- ## 📌 最小必要知识组合(适合速成) 如果时间有限,建议至少覆盖以下组合: ```python # 最小必要组合示例 import pytest import requests # 夹具(函数级) @pytest.fixture def base_url(): return "http://api.example.com" # 参数化测试 @pytest.mark.parametrize("endpoint", ["/users", "/posts"]) def test_api(base_url, endpoint): response = requests.get(f"{base_url}{endpoint}") assert response.status_code == 200 # 异常断言 def test_404(): with pytest.raises(requests.HTTPError): requests.get("http://api.example.com/nonexistent") ``` --- ## 🧠 教设计建议 1. **从实践切入**:用完整测试脚本演示断言+夹具的组合 2. **对比教**:展示unittest与pytest的代码差异 3. **问题驱动**:通过"如何解决重复登录?"引出夹具作用域 4. **工具链演示**:现场生成HTML报告并展示覆盖率 ---
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