【岗位职责】 1、负责AI系统从需求设计、模型训练到上线运营的全流程安全评审，制定代码审计、依赖漏洞扫描、权限校验等开发阶段安全卡点；针对模型透明度、训练数据隐私保护及推理结果公平性偏差，建立可量化的审计指标与自动化检测脚本，将安全要求内嵌至AI系统全生命周期； 2、维护更新部门级网络安全管理制度，重点编制《AI模型开发安全规范》《AI数据安全管理办法》等开发侧制度文档；将安全编码规则（如输入校验、敏感数据脱敏）、模型发布审批流程、第三方AI组件引入规范转化为研发团队可执行的Checklist与自动化校验工具； 3、分析AI新型攻击风险（如提示词注入的代码成因、模型窃取的API设计漏洞）；结合AI检测模型的告警日志，反向定位开发阶段的薄弱环节（如未过滤训练数据、接口无频率限制），推动源头修复； 4、参与AI系统安全事件（如对抗样本攻击、训练数据泄露）的调查取证，从代码实现层面溯源漏洞根因（如未对用户输入做标准化、日志中明文打印敏感特征）；推动防御性代码加固，包括增加输入过滤函数、模型输出脱敏处理、异常流量熔断机制等开发侧整改方案； 5、作为技术成员参与攻防演练，负责搭建AI攻击模拟环境（构造基础对抗样本、模拟模型投毒数据流），并协助开发对应的运行时防护模块（如输入预处理过滤器、对抗训练数据增强脚本）；跟踪机器学习模型攻击手法，编写安全编码规范中的AI安全章节及开发人员安全培训示例代码； 6、负责安全数据清洗与特征工程，开发针对钓鱼邮件、Web攻击等场景的AI检测模型并持续优化，探索AI在威胁情报、自动化响应中的应用；配合完成公司信息安全相关工作，参与AI安全外部合作、行业标准制定及跨部门协同，推进AI安全实践落地。 【任职要求】 1、博士学历，网络安全、软件工程、计算机、数学、通信、自动化等相关专业； 2、精通TCP/IP、HTTP等协议及OSI模型，深入理解路由器、交换机、防火墙、负载均衡等核心网络设备原理；熟悉网络虚拟化、SDN及OpenStack技术； 3、掌握常见网络攻击原理及IPS/IDS/WAF等防御手段；深度理解OWASPTop10forLLM，熟悉提示词注入、数据投毒等AI模型攻击原理及隔离、过滤、对抗训练等防御措施； 4、具备较高科研水平与创新能力，熟悉大数据分析及人工智能算法；了解RAG、Agent等大模型应用架构及其安全风险； 5、具备独立分析与解决问题能力，工作细致严谨；拥有AI安全论文、AI框架漏洞（CVE）挖掘经验，或相关专利、科研成果者优先； 6、持有CISSP、OSCP、云安全或AI领域相关认证者优先。 【部门】管理信息支撑中心