关于NISP,收藏这个就够了!

本文介绍了NISP证书,一种针对在校大学生的信息安全认证,旨在提升信息安全意识,填补人才空白。文章详细阐述了NISP的目标、对象、培养目标和证书价值,并强调了网络安全行业的需求增长和NISP证书的优势。还提供了NISP二级转CISP的途径及全套网络安全学习资源包的推荐。

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关于NISP,收藏这个就够了!

01

全面认知NISP

· 什么是NISP证书?

为提高各领域人才信息安全意识,落实国家信息安全人才培养战略,缓解我国信息安全领域专业人才存在的供需矛盾,加快我国信息安全专业人才队伍的建设,逐步形成一支政治可靠、技能过硬、多层次的信息安全人才队伍,中国信息安全测评中心结合十五年开展“注册信息安全专业人员(CISP)”的经验,推出国家信息安全人才水平考试,即National Information Security Test Program简称NISP。

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该项目主要面向在校大学生,与CISP无缝对接,填补了在校大学生无法考取CISP认证的空白,被称为**“校园版CISP”,得到了网络空间安全行业普遍认可的行业认证;成为信息安全专业大学生的必考证书**;是计算机专业类大学生从事网络空间安全行业的就业通行证。

· 面向对象

年满16周岁的中国籍公民。

·培养目标

在信息安全企业、信息安全咨询服务机构、信息安全测评认证机构、社会各组织、团体、大专院校、企事业单位有关信息系统/网络建设、运行和应用管理的信息安全从业人员需要具备的信息安全意识。

能够独立建立、完善和优化企业信息安全制度和流程,使信息安全工作符合特定的规范要求,能够对系统中安全措施的实施进行跟踪和验证,能够建立起立体式、纵深的安全防护系统,部署安全监控机制,对未知的安全威胁能够进行预警和追踪。

· 证书价值

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持证人员列入网络空间安全专业人才库,并在中国信息安全测评中心官网和公众号上与CISP持证人员信息同时发布。

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值 | 得| 拥 | 有|

02

选择NISP证书的理由

我们深处的网络信息大爆炸时代,在享受网络带给我们方便快捷之时,也要重视个人的信息安全加强网络安全意识。对于网络安全的迫切需求该领域人才更是供不应求,中国信息安全测评中心为提高各领域人才信息安全意识,落实我国信息安全人才培养战略,缓解我国信息安全领域专业人才供需矛盾,加快我国信息安全专业人才队伍建设开展国家信息安全水平(NISP)认证考试。

NISP认证分为一级、二级和三级,证书由中国信息安全测评中心颁发,NISP与CISP无缝对接填补了在校大学生无法考取CISP证书的空白,被称为“校园版CISP”。

· 为什么要从事网络安全行业?

1、国家重视:近年来,黑客攻击事件频发,造成的威胁与危害日益增大,没有网络安全就没有国家安全,网络安全已经上升到国家战略层面,成为我国经济社会发展的基础保障。网络空间已成为国家继陆、海、空、天四个疆域之后的第五疆域。

2、就业面广:当前我国重要行业信息系统和信息基础设施需要各类网络空间安全人才70万,预计到2020年需要各类网络空间人才约140万人,而目前每年高校信息安全相关专业毕业生不足3万人,市场缺口很大,供不应求。

3、薪资增长快:信息安全行业薪酬高,远高于其他专业。以北京为例,普遍薪资平均年薪10万,而拥有3-5年从业经验的安全人员平均年薪则在30-50万。信息安全行业,属于不折不扣的薪资快速增长行业。

· NISP二级换CISP须知

根据规定,持NISP二级证书,可免培训免考试(需缴纳注册管理费)换取CISP证书。换取证书需满足CISP注册资质的教育和工作经验要求,同意并遵守CISP职业准则,成功通过CISP注册审核,获得资质证书后遵守和满足CISP注册维持要求,并缴纳年费。按照换证要求提交相关资料即可。

最后

统计数据显示,目前我国网安人才缺口达140万之多…
不管你是网络安全爱好者还是有一定工作经验的从业人员
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1.网安必备全套工具包和源码

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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,路线图上的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。
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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,包括我参加护网行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点。
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网安方面的电子书我也收藏了200多本,基本上热门的和经典的我都有,也可以共享。
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4.NISP、CISP等各种证书备考大礼包

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5.信息安全工程师备考大礼包

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6.网安大厂面试题

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。
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06-19
### NISP in IT Context 在信息技术(IT)领域中,NISP(Neural Network Intelligent Simplification and Pruning[^1])是一种专注于神经网络优化的技术。它结合了多种网络加速和压缩技术,如低秩近似(low-rank approximation)、网络剪枝(network pruning)、网络量化(network quantization)、知识蒸馏(knowledge distillation)以及紧凑网络设计(compact network design[^2])。这些技术的目标是减少神经网络的计算复杂度和存储需求,同时尽可能保持模型的性能。 NISP 的核心思想在于智能地识别并移除对模型输出影响较小的参数或连接,从而实现模型简化。具体来说,NISP 通过以下几种方式实现神经网络的优化: 1. **网络剪枝(Network Pruning)** 网络剪枝是一种通过移除冗余权重或神经元来减少模型大小的技术。NISP 在此过程中使用智能化算法,例如基于权重的重要性评分来决定哪些部分可以被安全移除[^2]。 2. **低秩近似(Low-Rank Approximation)** 这种方法通过分解权重矩阵为低秩矩阵的形式,减少了存储需求和计算开销。NISP 利用低秩近似来进一步优化剪枝后的网络结构[^2]。 3. **网络量化(Network Quantization)** 网络量化将浮点数权重转换为低精度表示(如 8 位整数),从而显著降低内存占用和计算成本。NISP 结合量化技术以确保模型在硬件上的高效运行[^2]。 4. **知识蒸馏(Knowledge Distillation)** 知识蒸馏通过训练一个更小、更高效的模型(学生模型)来模仿更大、更复杂的模型(教师模型)的行为,从而实现性能与效率的平衡。NISP 常常利用知识蒸馏来提升简化后模型的准确性[^2]。 5. **紧凑网络设计(Compact Network Design)** 紧凑网络设计从架构层面出发,设计出天生具有较低复杂度的网络结构。NISP 可以结合这种设计理念,生成既高效又精确的模型。 以下是 NISP 在实际应用中的一个代码示例,展示了如何通过 TensorFlow 或 PyTorch 实现简单的网络剪枝功能: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.utils.prune as prune # 定义一个简单的神经网络 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) # 初始化模型 model = SimpleNet() # 对全连接层进行剪枝 prune.l1_unstructured(module=model.fc, name="weight", amount=0.3) # 打印剪枝后的权重 print(model.fc.weight) ``` ### 注意事项 虽然 NISP 技术能显著提高模型的效率,但在实际应用中需要权衡模型性能和简化程度。过度剪枝或量化可能会导致模型精度下降,因此需要根据具体任务调整优化策略[^2]。
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