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集团安全部-高级安全工程师-杭州
集团安全部-高级安全工程师-杭州
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全职员工仅现场办公信息安全
信息安全
Ai Agent
Apt
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Macos
Mitre Att&Ck
Powershell
大模型
社会工程学
值不值得投
薪资怎么样
48K
比信息安全中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1730 个在招 · 其中信息安全 26 个
市场机会
选择适中
杭州 · 信息安全 · 42 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于阿里巴巴集团安全部，主要负责终端安全产品（EDR）在 Windows 和 macOS 平台上的攻防对抗与有效性验证，评估并发现防御体系的盲区
工作内容包括参与授权下的红蓝对抗攻防演练，基于自研 AI Agent 开展社会工程学突破、边界突破、终端落地及持久化等攻防验证，推动检测与防御能力的提升
同时基于大模型智能体框架建设自动化攻防能力，实现攻击面分析、任务规划、工具调用、终端对抗与攻击链编排
此外，还需对常见智能体开展安全攻防对抗，包括智能体驱动的新型社会工程学攻击手法、智能体终端持久化及防御检测绕过等
最低要求
具备扎实的网络安全基础与攻防实战能力，熟悉常见攻击链、APT 技术及 MITRE ATT&CK 框架
熟悉 Windows 和 macOS EDR 的基本原理、检测机制及常见对抗方式，具备 EDR 绕过分析与修复验证经验
熟悉 Windows 和 macOS 的系统架构与安全机制，包括进程执行、权限控制、持久化、文件系统及终端防护
熟悉社会工程学、边界突破与终端落地方法，具备完整的红蓝对抗或 APT 演练经验
具备利用 AI 开展自动化二进制漏洞挖掘与安全审计的实践经验
熟悉主流大模型，掌握工具调用、任务规划、上下文管理与工作流编排
具备利用智能体开展安全攻防、边界突破与持久化的实践经验
至少熟练掌握一种编程语言，如 C/C++、Python、PowerShell、Shell、Rust、Go、TypeScript、JavaScript
具备较强的问题分析、漏洞复现与独立排查能力，能够将发现转化为可执行的检测或修复方案
具备良好的文档编写与跨团队沟通能力，能够输出结构清晰、证据完整的技术报告
具备复杂问题拆解、独立判断与持续推动能力，能够在攻防压力下完成目标
工作职责
负责 EDR 等终端安全产品在 Windows 和 macOS 平台的有效性验证与对抗评估，发现并评估防御体系的盲区
参与授权下的内部红蓝对抗攻防演练，基于自研 AI Agent 开展社会工程学突破、边界突破、终端落地及持久化等，推动检测与防御能力改进
基于大模型智能体框架建设自动化攻防能力，实现攻击面分析、任务规划、工具调用、终端对抗与攻击链编排
对常见智能体开展安全攻防对抗，包括但不限于智能体驱动的新型社会工程学攻击手法、智能体终端持久化及防御检测绕过等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台与资源：阿里巴巴集团规模大、安全投入高，可接触真实复杂攻防场景与前沿 AI 安全技术
- 技能成长：深度涉及 AI Agent、大模型、EDR 对抗等前沿领域，技术含量高，成长空间大
- 行业前景：AI 安全与智能体攻防是当前及未来安全领域的热点方向，经验稀缺且含金量高
- 技术门槛高：要求同时具备终端安全、AI 大模型、攻防实战等多领域能力，学习曲线陡峭
- 责任重大：安全对抗结果直接影响集团防御体系，容错空间小
缺点 / 挑战
- 工作强度：攻防演练与对抗验证通常节奏快、压力大，可能伴随高强度投入
- 适合具备扎实攻防实战经验、对 AI 与安全交叉领域有浓厚兴趣、能承受高强度对抗压力并追求前沿技术挑战的安全工程师
角色解读
- 在安全攻防领域深耕，可向红队专家、安全研究专家或安全架构师方向发展
- 依托阿里巴巴集团平台，可横向拓展至云安全、数据安全、AI 安全等前沿方向
- 可逐步走向安全团队的技术管理岗位，带领团队开展攻防体系建设
- 负责 EDR 等终端安全产品在 Windows 和 macOS 平台上的有效性验证与对抗评估，发现并评估防御体系盲区
- 参与授权下的红蓝对抗攻防演练，基于自研 AI Agent 开展社会工程学突破、边界突破、终端落地与持久化等，推动检测与防御能力提升
- 基于大模型智能体框架建设自动化攻防能力，实现攻击面分析、任务编排、工具调用、终端对抗与攻击链编排
- 对常见智能体开展安全攻防对抗，包括智能体驱动的新型社会工程学攻击手法、智能体终端持久化及防御检测绕过等
- 扎实的网络安全基础与攻防实战能力，熟悉常见攻击链、APT 技术及 MITRE ATT&CK 框架
- 熟悉 Windows 与 macOS EDR 的基本原理、检测机制与常见对抗方式，具备 EDR 对抗分析与修复验证经验
- 熟悉 Windows 与 macOS 的系统架构与安全机制，包括进程执行、权限控制、持久化、文件系统与终端防护
- 熟悉社会工程学、边界突破与终端落地方法，具备完整的红蓝对抗或 APT 演练经验
- 具备利用 AI 开展自动化二进制漏洞挖掘与安全审计的实践经验
申请策略
- 投递前了解阿里巴巴集团安全部及阿里安全响应中心（ASRC）的公开技术分享，了解其攻防方向与团队风格
- 面试中可准备 1-2 个完整的攻防案例（含 AI 应用）进行深入讲解，体现系统性思考与落地能力
- 突出红蓝对抗或 APT 演练的完整实战案例，量化成果（如发现并推动修复的高危漏洞数量）
- 重点展示 EDR 对抗、终端持久化、边界突破等方向的实战经验与具体项目
- 强调 AI 大模型应用实践，如基于 Agent 的自动化攻防、漏洞挖掘或工具编排项目
- 展示编程能力与工具链，如 C/C++、Python、Go、Rust 及自研工具
- 补充或强化 MITRE ATT&CK 框架的实战映射能力，并整理个人攻防知识库
- 系统学习主流大模型 Agent 框架（如 LangChain、AutoGPT）与工具调用机制，尝试搭建小型自动化攻防 Demo
面试指南
- 采用 STAR 法则：先说明任务背景与目标（Situation/Task），再讲你的具体行动与思考过程（Action），最后量化结果与复盘总结（Result）
- 对于攻防类问题，建议先给出攻击链/攻击面分析，再聚焦到关键绕过点，最后提出检测与修复建议，体现攻防一体的闭环思维
- 对于 AI 应用类问题，建议从需求拆解、架构设计（模型选型、工具调用、任务编排）、落地效果与局限、后续优化四个层面展开
- 请详细描述一次你主导的红蓝对抗或 APT 演练过程，以及你如何利用 AI 技术提升效率
- 如何评估和绕过一款主流 EDR 产品？请以 Windows 或 macOS 为例说明思路
- 你如何利用大模型 Agent 实现自动化攻击面分析或漏洞挖掘？请给出一个具体设计
- 面对一个未知的智能体新型攻击手法，你会如何开展分析与验证？
- 在攻防对抗中，如何平衡攻击效果与安全合规（授权、风险控制）？
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