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需要准备的几个方向

安全岗职位要求

面试技巧

安全相关面试题


需要准备的几个方向

  1. 简历
  2. 自我介绍
  3. 计算机网络
  4. 操作系统(操作系统原理,Linux,Windows)
  5. 数据库
  6. 算法(Leetcode)
  7. 编程语言(Python,C++,go等)
  8. 安全知识(很多很杂,建议根据自己擅长的方向和所投递的岗位进行针对性学习)

安全岗职位要求

  • 熟悉osquery等开源HIDS工具,阅读过工具部分源码或进行过二次开发

  • 有过实战经验(包括src、众测、护网等)

  • 了解Redis/docker/MySQL/Java框架等常见中间件高危漏洞原理

  • 精通 PoC、Exp、规则、指纹等编写的能力

  • 熟练掌握Cobalt Strike、Empire、Metasploit等后渗透工具的使用;

  • 入侵检测

  • 熟悉某一安全细分领域,如内网渗透、移动安全、恶意软件分析、CTF竞赛等

  • 掌握白帽子攻击流程及常用白帽子工具,熟悉攻击技术,具有渗透常见服务器的经验

  • 熟悉热门流行的攻击工具,能够灵活运用各类小工具,并能开发相关的小工具

  • 熟悉web、内网、iot方面的渗透流程和攻击技术,有过渗透测试、攻击模拟经验

  • 实践落地过完整SDL威胁建模方面的项目经验

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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