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": {
"job_title": "智能体威胁识别与对抗防御研究-阿里星",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、负责集团端管云全链路场景下的智能体安全能力建设，针对不同意图与形态的智能体（GUI Agent、API Agent 等）构建高效的威胁识别、行为分析与对抗防御体系；\n2、探索面向 VLA 的对抗样本生成与防御技术，包括跨模型/跨任务可迁移的通用对抗攻击、感知-决策链路的鲁棒性评估及防御机制设计；\n3、探索智能体幻觉问题的检测与缓解，覆盖感知幻觉（界面元素误识别、属性/关系错误）与推理幻觉（指令偏离、逻辑谬误、事实捏造），构建幻觉诊断基准并设计缓解机制；\n4、参与基础安全域模型的安全能力建设与迭代，探索解决安全域样本标注昂贵稀缺、可读性差等核心瓶颈问题。",
"requirements_text": "1、对大模型相关技术有项目实操及研究经历，有智能体安全、大模型安全、VLA 对抗样本相关经历优先；\n2、对安全攻防领域有较深入的理解，对以下至少一个领域有相关经历优先：移动安全、Web 安全、协议安全、IoT 安全；\n3、具备优秀的研究能力，在 NDSS、IEEE S&P、CCS、USENIX Security 等顶级安全会议有工作发表优先；\n4、在安全风控领域相关比赛中有获奖经历优先；\n5、具备良好的合作与沟通能力，能够推进较为复杂的跨团队协作项目。",
"skills": [AI生成
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "1、对大模型相关技术有项目实操及研究经历，有智能体安全、大模型安全、VLA 对抗样本相关经历优先；2、对安全攻防领域有较深入的理解，对以下至少一个领域有相关经历优先：移动安全、Web 安全、协议安全、IoT 安全；3、具备优秀的研究能力，在 NDSS、IEEE S&P、CCS、USENIX Security 等顶级安全会议有工作发表优先；4、在安全风控领域相关比赛中有获奖经历优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "智能体威胁识别与对抗防御研究-阿里星\n智能体威胁识别与对抗防御研究-阿里星\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1、负责集团端管云全链路场景下的智能体安全能力建设，针对不同意图与形态的智能体（GUI Agent、API Agent 等）构建高效的威胁识别、行为分析与对抗防御体系；\n2、探索面向 VLA 的对抗样本生成与防御技术，包括跨模型/跨任务可迁移的通用对抗攻击、感知-决策链路的鲁棒性评估及防御机制设计；\n3、探索智能体幻觉问题的检测与缓解，覆盖感知幻觉（界面元素误识别、属性/关系错误）与推理幻觉（指令偏离、逻辑谬误、事实捏造），构建幻觉诊断基准并设计缓解机制；\n4、参与基础安全域模型的安全能力建设与迭代，探索解决安全域样本标注昂贵稀缺、可读性差等核心瓶颈问题。\n\n职位要求\n1、对大模型相关技术有项目实操及研究经历，有智能体安全、大模型安全、VLA 对抗样本相关经历优先；\n2、对安全攻防领域有较深入的理解，对以下至少一个领域有相关经历优先：移动安全、Web 安全、协议安全、IoT 安全；\n3、具备优秀的研究能力，在 NDSS、IEEE S&P、CCS、USENIX Security 等顶级安全会议有工作发表优先；\n4、在安全风控领域相关比赛中有获奖经历优先；\n5、具备良好的合作与沟通能力，能够推进较为复杂的跨团队协作项目。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1、负责集团端管云全链路场景下的智能体安全能力建设，针对不同意图与形态的智能体（GUI Agent、API Agent 等）构建高效的威胁识别、行为分析与对抗防御体系；\n2、探索面向 VLA 的对抗样本生成与防御技术，包括跨模型/跨任务可迁移的通用对抗攻击、感知-决策链路的鲁棒性评估及防御机制设计；\n3、探索智能体幻觉问题的检测与缓解，覆盖感知幻觉（界面元素误识别、属性/关系错误）与推理幻觉（指令偏离、逻辑谬误、事实捏造），构建幻觉诊断基准并设计缓解机制；\n4、参与基础安全域模型的安全能力建设与迭代，探索解决安全域样本标注昂贵稀缺、可读性差等核心瓶颈问题。\n1、对大模型相关技术有项目实操及研究经历，有智能体安全、大模型安全、VLA 对抗样本相关经历优先；\n2、对安全攻防领域有较深入的理解，对以下至少一个领域有相关经历优先：移动安全、Web 安全、协议安全、IoT 安全；\n3、具备优秀的研究能力，在 NDSS、IEEE S&P、CCS、USENIX Security 等顶级安全会议有工作发表优先；\n4、在安全风控领域相关比赛中有获奖经历优先；\n5、具备良好的合作与沟通能力，能够推进较为复杂的跨团队协作项目。",
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