研究型实习生-大模型在威胁检测领域的应用实践

岗位职责

研究领域： 人工智能安全 项目简介： 大模型技术在网络安全的威胁检测领域已经有一定的应用基础，主要应用于分析海量网络流量和日志数据，识别异常行为和潜在威胁。例如，GPT-4在公共威胁检测中表现出极高的准确率，威胁识别准确率达100%，非威胁识别准确率为97.9% 。项目拟探索大模型在蚂蚁威胁感知领域的能力，主要包括大模型能力分析edr中的命令和脚本数据识别威胁，分析edr中的进程调用数据识别木马等恶意进程，识别edr中的网络数据识别恶意进程产生的恶意网络行为。

任职要求

研究领域：

• 目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的学士,硕士或博士学位
• 具有一种或多种通用编程语言的经验,包括但不限于: Java,C/C ++ 、Python、JavaScript或Go
• 具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究 优先录用：
• 对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色
• 在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文
• 至少3个月的全职工作

特色标签

C/C++、Golang、Java、Python、Shell、SQL、信息安全、分布式训练、发表算法相关优秀论文、基础模型、大型语言模型、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大语言模型、安全威胁识别、并行计算、恶意程序进程、恶意行为识别、恶意软件进程、算法工程化经验、终端检测与响应、终端检测响应、网络威胁检测、网络安全、网络空间安全、自然语言处理算法