岗位描述
我们正在建设面向下一代安全智能体与安全大模型能力，目标是把漏洞挖掘、代码审计、威胁研判、告警处置、攻防评测等工作沉淀为可运行、可评测、可持续迭代的工程系统。你将与安全研究、算法、平台工程和产品团队合作，从真实攻防问题出发，构建安全智能体、训练与评测数据管道，并将模型能力落到真实业务场景中。 你将参与以下一个或多个方向： 1. 安全智能体开发 ● 设计和实现面向安全任务的 Agent Harness、工具调用与编排框架，接入代码扫描、漏洞验证、流量/日志分析、威胁情报、沙箱/靶场等工具，使智能体能够完成任务拆解、证据收集、推理规划、复现验证和结果归因。 2. 训练与评测数据体系 ● 建设用于安全大模型训练和评测的数据管道，围绕漏洞样本、代码变更、攻击路径、SOC 告警、处置剧本、安全工单等数据进行采集、清洗、脱敏、标注、难度分层和质量评估，沉淀可复用的数据集、任务轨迹和评测基准。 3. 智能体赋能安全运营 ● 将安全智能体用于代码安全、漏洞挖掘与复现、云原生风险分析、告警降噪、攻击链溯源、事件响应辅助、检测策略生成、安全产品运营与运维，提高安全工作的覆盖率、准确率和响应效率。 4. AI 与 Agent 自身安全 ● 研究并防御大模型和智能体系统面临的新型风险，包括提示注入、越狱、数据投毒、模型/插件/工具链供应链风险、越权工具调用、凭据泄露、沙箱逃逸、Agent 身份与权限边界失效等；参与安全评审、红队测试、隔离与授权机制设计。 5. 评测与产品化 ● 设计可复现、可度量、抗污染的安全任务评测体系，围绕漏洞发现率、复现成功率、误报率、处置时长、工具调用质量等指标持续迭代模型、智能体和数据；推动研究成果进入云安全产品、平台能力和行业实践。