主分类：网络信息安全
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "【实习】大模型赋能安全攻防研究-安全与风控（北京/杭州/深圳）",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"responsibilities": "团队介绍：字节跳动安全与风控部门，负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航，为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量，以技术为基石，全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募，在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡等地均设有安全研发中心，并逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作，与安全人才、高校、行业共同努力，建设并反哺互联网安全生态。\n\n课题介绍：\n当前 Vibe Coding、 Agentic Engineering等大模型驱动的软件工程新范式已得到广泛应用，与此同时其带来的安全风险也在加速生成，传统渗透测试、代码审计、Fuzzing、逆向、漏洞修复等攻防技术的效率、准召性能、保护性能均有许多局限，而新形势下要求安全攻防技术效率更高、能力更强、胜任高复杂度的安全攻防任务。本课题将探索大模型赋能安全攻防技术的效率和能力上限，并应用到真实软件世界和业务中。\n\n课题挑战：\n1、渗透测试、红蓝攻防等任务复杂度高、运行时长，带来成功率和稳定性挑战；\n2、真实业务复杂，漏洞自动挖掘和修复难度大；\n3、业务规模大，技术落地需要考虑极致效率和经济成本。\n\n课题价值：\n提升渗透测试、代码审计、Fuzzing、逆向、漏洞修复等攻防技术的效率、准召性能、保护性能上限，胜任高复杂度的安全攻防任务。",
"requirements_text": "1、2027届及以后毕业，博士在读，信息安全、人工智能、计算机相关专业；\n2、优秀的代码能力，熟悉LLM和Agent原理，熟练应用LLM技术，对各类安全漏洞原理，对安全漏洞发现、利用和修复有深入理解； \n3、在CCS/NDSS/IEEE S&P/USENIX Security等安全顶级会议或期刊上发表论文者优先； \n4、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力； \n5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。",
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"fulltext": "【实习】大模型赋能安全攻防研究-安全与风控（北京/杭州/深圳）\n职位描述\n团队介绍：字节跳动安全与风控部门，负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航，为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量，以技术为基石，全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募，在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡等地均设有安全研发中心，并逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作，与安全人才、高校、行业共同努力，建设并反哺互联网安全生态。\n\n课题介绍：\n当前 Vibe Coding、 Agentic Engineering等大模型驱动的软件工程新范式已得到广泛应用，与此同时其带来的安全风险也在加速生成，传统渗透测试、代码审计、Fuzzing、逆向、漏洞修复等攻防技术的效率、准召性能、保护性能均有许多局限，而新形势下要求安全攻防技术效率更高、能力更强、胜任高复杂度的安全攻防任务。本课题将探索大模型赋能安全攻防技术的效率和能力上限，并应用到真实软件世界和业务中。\n\n课题挑战：\n1、渗透测试、红蓝攻防等任务复杂度高、运行时长，带来成功率和稳定性挑战；\n2、真实业务复杂，漏洞自动挖掘和修复难度大；\n3、业务规模大，技术落地需要考虑极致效率和经济成本。\n\n课题价值：\n提升渗透测试、代码审计、Fuzzing、逆向、漏洞修复等攻防技术的效率、准召性能、保护性能上限，胜任高复杂度的安全攻防任务。\n\n职位要求\n1、2027届及以后毕业，博士在读，信息安全、人工智能、计算机相关专业；\n2、优秀的代码能力，熟悉LLM和Agent原理，熟练应用LLM技术，对各类安全漏洞原理，对安全漏洞发现、利用和修复有深入理解； \n3、在CCS/NDSS/IEEE S&P/USENIX Security等安全顶级会议或期刊上发表论文者优先； \n4、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力； \n5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。\n团队介绍：字节跳动安全与风控部门，负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航，为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量，以技术为基石，全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募，在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡等地均设有安全研发中心，并逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作，与安全人才、高校、行业共同努力，建设并反哺互联网安全生态。\n\n课题介绍：\n当前 Vibe Coding、 Agentic Engineering等大模型驱动的软件工程新范式已得到广泛应用，与此同时其带来的安全风险也在加速生成，传统渗透测试、代码审计、Fuzzing、逆向、漏洞修复等攻防技术的效率、准召性能、保护性能均有许多局限，而新形势下要求安全攻防技术效率更高、能力更强、胜任高复杂度的安全攻防任务。本课题将探索大模型赋能安全攻防技术的效率和能力上限，并应用到真实软件世界和业务中。\n\n课题挑战：\n1、渗透测试、红蓝攻防等任务复杂度高、运行时长，带来成功率和稳定性挑战；\n2、真实业务复杂，漏洞自动挖掘和修复难度大；\n3、业务规模大，技术落地需要考虑极致效率和经济成本。\n\n课题价值：\n提升渗透测试、代码审计、Fuzzing、逆向、漏洞修复等攻防技术的效率、准召性能、保护性能上限，胜任高复杂度的安全攻防任务。\n1、2027届及以后毕业，博士在读，信息安全、人工智能、计算机相关专业；\n2、优秀的代码能力，熟悉LLM和Agent原理，熟练应用LLM技术，对各类安全漏洞原理，对安全漏洞发现、利用和修复有深入理解； \n3、在CCS/NDSS/IEEE S&P/USENIX Security等安全顶级会议或期刊上发表论文者优先； \n4、出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力； \n5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。",
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