隨著大數(shù)據(jù)時代的深入發(fā)展與網(wǎng)絡安全威脅的日益復雜化，數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)絡與信息安全領域的應用變得至關重要。中新網(wǎng)安作為國內網(wǎng)絡安全領域的重要企業(yè)，其在2021年針對數(shù)據(jù)挖掘崗位所設定的職責，深刻反映了行業(yè)對復合型技術人才的迫切需求。該崗位并非孤立的數(shù)據(jù)分析角色，而是深度嵌入到網(wǎng)絡與信息安全軟件開發(fā)的完整生命周期之中，承擔著從數(shù)據(jù)感知到智能防御的核心任務。

一、核心職責：數(shù)據(jù)驅動安全智能

1. 威脅情報挖掘與分析：負責從海量的網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志、安全設備告警等異構數(shù)據(jù)源中，運用機器學習、統(tǒng)計分析等數(shù)據(jù)挖掘技術，主動挖掘潛在的攻擊模式、異常行為線索以及新型威脅情報。目標是變被動響應為主動預警，提前發(fā)現(xiàn)APT（高級持續(xù)性威脅）攻擊、零日漏洞利用等隱蔽性強的安全風險。

1. 安全態(tài)勢感知與建模：構建和維護用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢評估的數(shù)據(jù)模型。通過持續(xù)分析多維數(shù)據(jù)，量化評估網(wǎng)絡整體安全狀態(tài)，識別脆弱環(huán)節(jié)，并可視化呈現(xiàn)安全態(tài)勢的演變趨勢，為安全管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。

1. 安全產(chǎn)品算法模型開發(fā)與優(yōu)化：這是職責與“網(wǎng)絡與信息安全軟件開發(fā)”直接交匯的關鍵點。崗位人員需將數(shù)據(jù)挖掘得出的模式、規(guī)則和算法，轉化為實際可運行的安全檢測引擎、風險評分模型或自動化響應模塊，并集成到公司自主研發(fā)的防火墻、入侵檢測/防御系統(tǒng)（IDS/IPS）、安全運營中心（SOC）平臺等軟件產(chǎn)品中。需持續(xù)迭代優(yōu)化模型，以應對不斷變化的攻擊手法。

1. 日志與事件關聯(lián)分析：設計并實現(xiàn)高效的日志解析、歸一化和關聯(lián)分析方案。從分散且海量的安全事件中，挖掘事件之間的內在聯(lián)系，還原攻擊鏈，實現(xiàn)安全事件的精準溯源與歸因，大幅提升安全運維人員的事件調查與應急響應效率。

二、技能與能力要求

• 技術棧深度：扎實的Python/Java等編程能力，精通Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等機器學習框架，熟悉Hadoop/Spark等大數(shù)據(jù)處理技術。
• 安全領域知識：必須深入理解網(wǎng)絡協(xié)議、常見攻擊技術、漏洞原理及安全防護體系，否則數(shù)據(jù)挖掘將是無本之木。
• 工程化能力：能夠將算法模型進行工程化封裝、性能優(yōu)化，并具備良好的軟件開發(fā)規(guī)范和協(xié)作能力，與前后端開發(fā)團隊緊密配合。
• 業(yè)務洞察力：能夠將抽象的安全業(yè)務問題轉化為具體的數(shù)據(jù)科學問題，并推動數(shù)據(jù)洞察落地為產(chǎn)品功能或安全策略。

三、崗位價值與行業(yè)意義

中新網(wǎng)安的這一崗位設置，清晰地指明了網(wǎng)絡安全技術發(fā)展的一個主流方向：智能驅動、數(shù)據(jù)賦能。它要求從業(yè)者不僅是數(shù)據(jù)科學家，更是安全領域的專家和軟件開發(fā)者。這類人才的工作，直接提升了安全軟件的“智商”，使得安全防護從基于特征的規(guī)則匹配，邁向基于行為的智能感知與決策。在2021年乃至當下，這類崗位對于構建主動、精準、自動化的下一代網(wǎng)絡安全防御體系具有不可或缺的核心價值，是推動網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)從“合規(guī)驅動”邁向“能力驅動”的關鍵技術力量之一。