在人工智能大环境下，信息安全保障非常重要，涉及数据隐私、网络安全、AI系统的防护和应对新兴威胁等方面。

**1.**数据隐私与保护

  在人工智能（AI）时代，数据成为驱动创新的核心资源，但同时也带来了前所未有的数据隐私和保护挑战。随着AI技术的深入应用，大量个人数据被采集、存储和处理，如何在这些过程中确保数据的隐私和安全成为关键问题。

  1.1数据采集：从源头保护隐私  

  **数据采集原则：**AI系统通常需要大量数据来训练模型，这就涉及到如何在数据采集过程中保护用户的隐私。首先，应遵循最小化数据采集原则，即只收集完成任务所需的最低限度数据，避免过度采集。此外，透明度也是关键，用户应被告知其数据将如何被使用，并在适当时给予同意的机会。

  **隐私保护技术：**

  差分隐私（Differential Privacy）：差分隐私是一种技术，通过向数据中引入噪声来保护个体数据的隐私，确保从统计数据中无法反推出个人信息。例如，苹果和谷歌都在其数据收集过程中使用了差分隐私技术。

  同态加密（Homomorphic Encryption）：该技术允许在加密状态下对数据进行处理，从而在不暴露原始数据的情况下完成计算任务。例如，医疗数据在加密后可以安全地用于AI模型训练，而无需解密。

  1.2数据存储：安全与隐私的双重保障  

  加密存储：一旦数据被采集并存储，确保其安全性成为首要任务。存储加密是防止数据泄露的基本措施。所有敏感数据应当使用强加密算法进行加密存储，如AES-256加密，以防止未授权的访问。数据存储的物理安全性也需得到保障，例如通过采用分布式存储和备份机制来降低单点故障的风险。

  访问控制：除了加密，严格的访问控制机制也是数据存储安全的关键。使用基于角色的访问控制（RBAC）或多因素认证（MFA）可以确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据。特别是在云存储环境下，访问控制机制需要定期更新和审查，以适应不断变化的安全需求。

数据存储安全措施对比

安全措施	描述	适用场景	实施难度
存储加密	使用强加密算法加密存储数据	所有敏感数据存储场景	中等
访问控制	实施基于角色的访问控制和多因素认证	企业内网、云存储等环境	低至中等
分布式存储	将数据分布存储于多个节点，防止单点故障	大规模数据存储，关键数据备份	中等至高

  1.3数据处理：隐私保护计算与安全计算环境  

  隐私保护计算：在AI系统中，数据处理环节的隐私保护至关重要。隐私保护计算技术，如联邦学习（Federated Learning），使多个参与方能够在不共享原始数据的情况下共同训练AI模型。这样，数据隐私得以保护，同时仍然能获得高质量的模型训练效果。

  安全计算环境：AI模型的训练和推理过程往往在云端进行，因此需要建立安全的计算环境。例如，可信执行环境（Trusted Execution Environment,TEE）是一种技术，它允许数据在隔离的、安全的硬件环境中被处理，防止未经授权的访问和操作。

  1.4数据分享与交换：安全协作与共享机制  

  安全数据分享：在多个机构或企业之间共享数据时，隐私保护尤为重要。通过数据去识别化（Data Anonymization）和加密，可以在分享过程中防止敏感信息泄露。区块链技术也可以用于确保数据分享的透明性和不可篡改性。

  隐私合约：隐私合约（Privacy Contract）是一种基于智能合约的机制，确保数据分享过程中遵守事先约定的隐私条款。例如，数据提供方可以设定数据的使用范围和目的，确保数据在共享过程中不被滥用。

数据分享与交换的隐私保护措施

保护措施	描述	适用场景	优势
数据去识别化	删除或模糊处理数据中的个人识别信息	医疗数据共享、跨行业数据合作	有效保护隐私，减少数据泄露风险
区块链技术	记录数据交换的每一步操作，确保透明性	多方数据共享、金融数据交换	高透明性，防篡改
隐私合约	通过智能合约约束数据使用条件	企业间数据合作、数据市场交易	高灵活性，确保数据使用符合规定

**2.**网络安全与AI系统防护

  2.1对抗性攻击防护  

  对抗性攻击的威胁：对抗性攻击（Adversarial Attacks）是针对AI系统的一类特殊攻击，攻击者通过对输入数据进行微小但有目的的扰动，使AI系统产生错误判断。这种攻击对图像识别、语音识别和自动驾驶系统等依赖AI的应用具有严重威胁。例如，通过在停车标志上添加干扰图案，攻击者可能使自动驾驶汽车将其识别为限速标志，从而引发安全事故。

  **防护策略：**

  对抗性训练（Adversarial Training）：对抗性训练是一种增强AI系统鲁棒性的方法，训练过程中将对抗性样本引入模型，使其学习如何识别和应对这种攻击。通过这一过程，模型能够提高对异常输入的辨识能力，降低被攻击的风险。

  输入数据校验：在数据输入阶段，使用检测算法对输入数据进行校验，识别可能的对抗性样本，并在发现异常时触发警报或拒绝处理该输入。

  2.2模型篡改防护

  模型篡改的风险：模型篡改（Model Tampering）指的是攻击者通过非法手段获取并篡改AI模型的参数或结构，从而使模型产生错误的输出。这种攻击不仅影响模型的准确性，还可能导致更严重的后果，例如在金融领域，篡改交易算法可能导致重大经济损失。

  **防护策略：**

  模型加密：对AI模型进行加密存储和传输，防止攻击者获取模型的结构和参数。常见的加密方法包括对称加密和非对称加密。加密确保了即使攻击者获取到模型文件，也难以对其进行有效篡改。

  完整性校验：在模型加载前进行完整性校验，通过哈希算法生成模型的唯一指纹，并在每次使用时进行比对，确保模型未被篡改。如果校验失败，系统应立即终止模型的加载并发出警报。

模型篡改防护措施对比

防护措施	描述	适用场景	实施难度
模型加密	通过加密算法保护模型的存储和传输	所有涉及模型存储和传输的场景	中等
完整性校验	使用哈希算法校验模型完整性	模型部署和运行环境	低至中等
安全存储	利用可信硬件环境（如TPM）存储模型	高安全性要求的应用场景	高

  2.3AI驱动的网络安全工具  

  AI在网络安全中的应用：AI不仅是网络攻击的目标，也是网络安全防护的重要工具。AI驱动的安全系统可以通过自动化监控、威胁检测和响应等，帮助企业实时防御复杂的网络攻击。例如，AI可以通过分析网络流量、日志和用户行为，自动识别异常活动并触发响应机制。

  **应用场景：**

  威胁检测：使用机器学习模型分析网络流量模式，检测异常行为，如DDoS攻击、恶意软件传播等。AI可以实时监控并检测复杂的攻击行为（这些行为通常难以通过传统的规则系统识别）。

  自动化响应：在威胁检测到后，AI可以自动采取响应措施，例如隔离受感染的系统、封锁恶意IP地址或通知安全团队。这种自动化响应大大缩短了攻击响应时间，减少了潜在损失。

AI****驱动的网络安全工具与功能对比

工具类型	主要功能	应用场景	主要优势
威胁检测系统	实时监控网络流量，检测异常行为	企业网络安全防护	实时检测，降低误报率
自动化响应系统	自动执行安全响应措施	高级持久威胁（APT）防护	快速响应，减少攻击影响
入侵检测系统	识别并记录入侵企图	企业网络、数据中心	提高安全事件可见性

  2.4综合防护策略：多层次安全架构

  多层次安全架构：为了全面防护AI系统，企业需要构建多层次的安全架构。多层次安全不仅包括传统的网络安全措施，还应结合AI技术的特殊需求，进行针对性的防护设计。例如，在网络层、应用层和数据层分别部署安全措施，并在每一层之间设置隔离和检测机制，以防止攻击者在突破某一层后获得全面控制。

  **实施建议：**

  网络层防护：部署防火墙、入侵检测和防御系统（IDS/IPS），并使用AI技术进行智能化的流量分析和威胁检测。

  应用层防护：加强应用程序的代码审计和安全测试，使用AI工具自动检测代码中的漏洞和安全缺陷。

  数据层防护：采用加密存储和严格的访问控制措施，结合AI分析工具实时监控数据访问行为，防止数据泄露和滥用。

多层次安全架构的关键措施与优先级

层次类型	关键措施	主要功能	实施优先级
网络层	防火墙、IDS/IPS、AI流量分析	阻止恶意流量，检测入侵行为	高
应用层	代码审计、安全测试、漏洞扫描	防止应用层漏洞被利用	中高
数据层	加密存储、访问控制、数据监控	保护敏感数据，防止数据泄露	高

**3.**应对新兴威胁与挑战

  随着人工智能（AI）的快速发展，新的安全威胁和挑战不断涌现，包括深度伪造（Deepfakes）、自动化攻击和AI驱动的网络犯罪。这些威胁不仅对个人隐私和企业安全构成风险，还可能影响社会的信任和稳定。3.1深度伪造的防护

  深度伪造的威胁：深度伪造技术利用深度学习生成逼真的音频、视频或图像，具有强大的欺骗性。这些伪造内容可以用于传播虚假信息、进行政治操纵、敲诈勒索或损害个人和企业的声誉。例如，伪造政治人物的演讲视频可能导致社会动荡，而伪造的商业领导人视频可能引发股市波动。

  **防护策略：**

  深度伪造检测工具：开发和使用AI驱动的检测工具，可以分析视频和音频的特征，识别其中不自然的细节或特征，例如面部表情与语音不一致、光影效果异常等。通过训练这些检测工具来识别深度伪造内容，可以提高检测准确性。

  区块链技术：通过使用区块链技术为原始媒体内容生成时间戳和数字签名，以确保内容的来源和真实性。一旦内容被修改或伪造，其签名将不再有效，从而提示内容可能已被篡改。

深度伪造防护措施对比

防护措施	描述	适用场景	优势
深度伪造检测工具	使用AI分析视频和音频中的不自然特征	社交媒体、新闻媒体、企业通信	高精度检测，适应多种伪造手段
区块链技术	通过时间戳和数字签名验证内容真实性	新闻发布、政府声明、企业公告	确保内容不可篡改，提高信任度
媒体素养教育	提高公众对伪造内容的识别能力	教育系统、公众宣传	增强公众防范意识，减少传播效果

  3.2自动化攻击与防御

  自动化攻击的威胁：自动化攻击是指攻击者利用AI和自动化工具进行大规模、快速的网络攻击，如通过自动化工具生成恶意软件、进行DDoS攻击或进行大规模钓鱼攻击。此攻击方式具有高效、低成本的特点，攻击者能在短时间内对大量目标发起攻击，增加了防御的难度。

  **防御策略：**

  AI驱动的防御系统：使用AI技术来自动检测和响应自动化攻击。例如，通过机器学习模型实时分析网络流量，识别并阻止异常行为。AI还可以自动化安全更新和补丁管理，快速响应新出现的威胁。

  威胁情报共享：建立跨组织的威胁情报共享平台，通过收集和分析不同来源的威胁信息，提前预警和防范自动化攻击。利用AI分析威胁情报，可提高预测准确性，减少响应时间。

自动化攻击防御策略对比

防御措施	描述	适用场景	主要优势
AI 驱动防御系统	使用AI实时监控并响应自动化攻击	大型企业网络、云服务提供商	实时响应，减少攻击影响
威胁情报共享	通过平台共享并分析威胁情报	跨组织合作、国家网络安全	提高预警能力，增强协作防御
自动化补丁管理	自动检测并修补系统漏洞	企业IT系统、软件服务供应商	减少漏洞暴露时间，提升安全性

  3.3AI驱动的网络犯罪与法律应对  

  AI驱动网络犯罪的威胁：随着AI技术的发展，犯罪分子也开始利用AI进行网络犯罪，如利用AI生成虚假身份进行欺诈、通过AI工具自动化进行大规模网络钓鱼攻击，甚至利用AI操控金融市场。这些新型网络犯罪手段给传统的法律和执法带来了巨大的挑战。

  **应对策略：**

  法律法规更新：更新现有法律法规以应对AI驱动的网络犯罪。例如，制定新的网络犯罪法律，明确使用AI技术进行犯罪的法律责任和处罚措施，并加强国际合作以追踪和打击跨国网络犯罪。

  技术与法律结合：结合技术手段与法律措施来打击AI驱动的网络犯罪。例如，通过技术手段追踪并识别犯罪行为，通过法律途径快速起诉和惩治犯罪分子。同时，推动法律界与技术界的合作，共同制定应对AI网络犯罪的标准和指南。

AI****驱动网络犯罪的应对措施

应对措施	描述	适用场景	优势
法律法规更新	更新并制定针对AI犯罪的法律条款	国家立法、国际合作	明确法律责任，增强打击力度
技术追踪与识别	使用AI技术追踪和识别犯罪行为	司法部门、执法机构	提高打击效率，缩短追踪时间
国际合作	跨国合作打击AI驱动的网络犯罪	跨国网络犯罪、国际恐怖主义	提高打击犯罪的全球协作效果

  3.4综合防护策略：整合技术、法律与教育

  综合防护策略：面对新兴的AI驱动威胁，综合防护策略是必不可少的。这一策略不仅要整合先进的技术手段，如AI检测和防御系统，还需要通过法律手段打击网络犯罪，同时加强公众教育，提高防范意识和能力。

  **实施建议：**

  技术整合：将AI检测、防御工具与传统安全系统整合，形成多层次的安全防护体系，提高整体防御能力。

  法律保障：推动各国更新法律法规，针对新型网络威胁制定具体的应对措施，并加强国际合作，形成全球性的法律防护网络。

  教育与培训：针对公众和企业进行网络安全教育，特别是针对AI驱动的威胁，提高识别和应对能力。通过定期培训和演练，增强整体社会的防护水平。

综合防护策略的关键要素与实施路径

应对措施	描述	适用场景	优势
法律法规更新	更新并制定针对AI犯罪的法律条款	国家立法、国际合作	明确法律责任，增强打击力度
技术追踪与识别	使用AI技术追踪和识别犯罪行为	司法部门、执法机构	提高打击效率，缩短追踪时间
国际合作	跨国合作打击AI驱动的网络犯罪	跨国网络犯罪、国际恐怖主义	提高打击犯罪的全球协作效果

**4.**全方位的信息安全战略

  在人工智能（AI）时代，信息安全不仅仅是技术问题，更是战略问题。要有效保护数据和系统的安全，企业和组织需要制定并实施全方位的信息安全战略，涵盖技术措施、管理流程、法律法规和用户教育。

  4.1技术措施：多层次安全架构与创新技术应用

  多层次安全架构：全方位的信息安全战略首先依赖于多层次的安全架构，这种架构包括网络层、应用层和数据层的综合防护。每一层都需要部署专门的安全技术和工具，以应对不同类型的威胁。

  网络层防护：部署防火墙、入侵检测和防御系统（IDS/IPS），结合AI技术进行智能流量分析和实时威胁检测。利用虚拟专用网络（VPN）和网络分段技术，进一步增强网络的安全性。

  应用层防护：实施严格的应用安全措施，如代码审计、安全开发生命周期（SDLC）和自动化安全测试工具（如静态应用安全测试SAST和动态应用安全测试DAST），以确保应用程序的安全性。

  数据层防护：使用强加密技术（如AES-256加密）和数据丢失防护（DLP）系统保护敏感数据。结合AI工具实时监控数据访问行为，检测异常活动并采取措施。

  **创新技术应用：**

  零信任架构（Zero Trust Architecture）：零信任架构通过持续验证用户和设备的身份，以及监控所有网络活动，来确保安全。企业可以部署零信任网络访问（ZTNA）技术，实现从内部到外部的全面防护。

  行为分析（UBA）：用户和实体行为分析（UBA/UEBA）利用机器学习技术识别正常行为基线，检测异常行为，从而识别潜在的内部威胁和高级持续性威胁（APT）。

多层次安全措施及技术对比

层次类型	安全措施	主要功能	实施难度
网络层	防火墙、IDS/IPS、AI流量分析	阻止恶意流量，实时检测入侵	中高
应用层	安全开发、自动化测试工具	防止应用层漏洞被利用	中高
数据层	数据加密、DLP、实时监控	保护敏感数据，防止数据泄露	中等
创新技术	零信任架构、行为分析	全面验证身份，检测异常行为	高

  4.2管理流程：安全治理与风险管理

  安全治理框架：一个强有力的信息安全战略必须基于系统的安全治理框架。企业需要建立信息安全治理委员会，负责制定安全政策、监督实施和评估效果。安全治理框架应包括：

  安全政策制定：明确企业的信息安全方针和标准，涵盖数据保护、网络安全、访问控制和应急响应等方面。安全政策应定期更新，确保与最新的威胁和技术发展保持一致。

  安全风险评估：定期进行信息安全风险评估，识别潜在威胁和脆弱性，并采取相应的防护措施。风险评估应结合定性和定量分析，确保全面覆盖企业的各个方面。

  风险管理流程：风险管理流程包括识别、评估、控制和监控风险的各个阶段。企业应定期更新风险管理策略，确保其适应新的安全威胁。

  识别与评估：利用威胁情报和安全审计识别潜在的安全风险，并根据影响和可能性进行优先级排序。

  控制与缓解：实施技术控制（如防火墙、加密）和管理控制（如安全政策、员工培训）来减少风险。

  监控与报告：持续监控安全状态，使用安全信息和事件管理（SIEM）工具进行实时分析，并定期向管理层报告风险状况和应对措施。

安全治理框架与风险管理措施

管理环节	主要内容	预期效果	实施路径
安全政策	制定和更新安全政策	明确安全标准与操作流程	安全委员会制定，管理层批准
风险评估	识别并评估潜在安全风险	提高风险意识，合理分配安全资源	安全团队定期评估，结合外部审计
风险控制	实施技术和管理控制措施	降低风险，增强整体安全性	安全团队执行，技术团队支持
监控与报告	实时监控和定期报告安全状态	快速响应安全事件，提高透明度	使用SIEM工具，定期向管理层汇报

  4.3法律法规与合规：确保法律合规与隐私保护

  法律法规遵循：在全球范围内，各国和地区对数据保护和信息安全有不同的法律法规要求，企业必须确保其运营和安全措施符合相关法律。例如：

  GDPR（通用数据保护条例）：对在欧盟内处理个人数据的企业提出了严格的要求，包括数据主体权利、数据安全和数据泄露通知等方面。企业必须确保其数据处理流程符合GDPR的要求，否则可能面临巨额罚款。

  CCPA（加州消费者隐私法案）：CCPA是美国加州对个人隐私的保护法案，要求企业在数据收集、使用和分享方面提供透明度，并允许消费者对其数据进行控制。

  **合规实施：**

  合规审计：定期进行合规审计，确保企业的安全措施和数据处理流程符合相关法律法规。合规审计应由独立的第三方机构进行，以确保公正性和可信度。

  数据保护官（DPO）：任命数据保护官（DPO），负责监督企业的数据处理活动，确保其符合GDPR等法规的要求。DPO还需负责应对数据主体的查询和投诉，并与监管机构保持沟通。

主要法律法规与合规要求对比

法律法规	主要要求	适用范围	合规措施
GDPR	数据主体权利、数据安全、泄露通知	欧盟及处理欧盟公民数据的企业	实施数据保护措施，定期合规审计
CCPA	数据透明度、消费者控制权	加州及面向加州消费者的企业	提供数据访问和删除权利，确保透明度
HIPAA	医疗数据隐私与安全	美国的医疗机构及相关企业	加密医疗数据，确保访问控制

  4.4用户教育：增强安全意识与能力

  安全意识培训：用户是信息安全链条中的重要一环，加强用户的安全意识是确保整体信息安全的关键。企业应定期为员工提供安全意识培训，内容包括网络钓鱼防范、密码管理、社交工程攻击识别等。

  网络钓鱼防范：通过模拟钓鱼攻击和教育课程，提高员工识别恶意邮件和链接的能力，防止泄露敏感信息。

  密码管理：教育员工使用强密码，并鼓励使用密码管理器来安全地存储和管理密码。通过多因素认证（MFA），进一步提高账户的安全性。

  安全演练与测试：定期进行安全演练和测试，模拟安全事件，检验员工的应对能力。例如，组织网络攻击演习，评估员工在面对攻击时的反应，并通过后续反馈来改进安全策略和培训内容。安全演练可帮助识别组织内部的薄弱环节，并促使企业不断优化其安全防护措施。

  **用户教育与文化建设：**

  持续教育计划：安全意识培训不应是一次性的，而应作为持续教育计划的一部分。通过定期更新培训内容，跟踪新兴威胁和技术发展，确保员工的知识与时俱进。

  安全文化建设：企业需要建立一种重视信息安全的文化，使安全意识成为所有员工日常工作的一部分。管理层的支持和参与是关键，领导者应以身作则，树立安全榜样。

用户教育与安全文化建设措施对比

教育与文化措施	主要内容	实施方法	预期效果
安全意识培训	提高网络钓鱼防范、密码管理等能力	定期培训、模拟攻击演练	降低人为错误，增强整体防护能力
持续教育计划	定期更新培训内容，涵盖新兴威胁	在线课程、研讨会、互动演习	确保员工知识更新，提高安全敏感度
安全文化建设	在组织内部推广安全意识	管理层支持、内部宣传、奖励机制	将信息安全融入企业文化，提升整体防护意识

  4.5综合防护：全方位信息安全战略的实施与整合

  整合各个要素：全方位的信息安全战略不仅需要独立的技术措施、管理流程、法律合规和用户教育，还需将这些要素整合成一个协调一致的体系。企业应通过信息安全管理系统（ISMS）将各个要素统一管理，确保各部门和所有员工都能清晰理解并遵循安全策略。

  信息安全管理系统（ISMS）：ISMS是一种框架，用于管理企业的信息安全风险。它通过明确的安全目标、风险管理流程、技术和管理控制措施，确保企业的信息安全得到有效管理。ISO/IEC 27001是ISMS的国际标准，它为企业提供了建立、实施、维护和持续改进ISMS的指南。

  定期审查与改进：全方位的信息安全战略应定期审查和改进，以适应新出现的威胁和技术变化。通过定期审查，企业可以发现安全策略中的不足之处，并进行相应的调整和优化，确保信息安全始终保持高水平。

  **实施步骤：**

  评估现状：首先，企业需要对当前的信息安全状况进行全面评估，识别现有的安全措施和潜在的漏洞。

  制定战略：根据评估结果，制定适合企业业务需求的信息安全战略，涵盖技术、管理、法律和教育等方面。

  实施与整合：在企业内部实施制定的战略，并通过ISMS将各个要素整合成一个整体系统。

  监控与改进：定期监控战略实施的效果，结合最新的安全威胁和技术趋势，不断改进和优化战略。

全方位信息安全战略实施步骤与关键要点

实施步骤	关键要点	主要目标	挑战与应对措施
评估现状	全面识别安全现状与潜在漏洞	了解当前安全水平，确定改进方向	数据收集全面性，评估准确性
制定战略	定制化战略方案，涵盖所有要素	制定适合企业的全面安全战略	战略适应性与全面性
实施与整合	通过ISMS整合技术、管理和教育	建立统一的安全管理系统	部门协作与系统整合的复杂性
监控与改进	持续监控与定期审查战略效果	及时调整战略，保持高水平安全防护	监控的实时性与改进措施的有效性

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学，目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间，吐血整理，文章非常非常长，觉得有用的话，希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

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黑客/网络安全学习包

资料目录

1. 成长路线图&学习规划

2. 配套视频教程

3. SRC&黑客文籍

4. 护网行动资料

5. 黑客必读书单

6. 面试题合集

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍：

黑客资料由于是敏感资源，这里不能直接展示哦！

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动，也准备了对应的资料，这些内容可相当于比赛的金手指！

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里，你就要开始思考找工作的事情了，而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐，可以扫描获取~

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