安全工程师-AI智能体方向(J14695)
安全工程师 · · 校招
AI 摘要智能生成
参与智能体资产、业务流程与数据流梳理，识别用户
职位描述
1 智能体全生命周期安全审计 参与智能体资产、业务流程与数据流梳理，识别用户、智能体、工具及业务系统之间的信任边界，协助开展威胁建模。 在设计阶段评估架构与安全控制方案，在实现阶段检查代码、接口、配置及依赖组件，在上线和运行阶段参与安全验证、调用链分析与异常行为审计。 重点检查权限委托与最小权限、工具及参数级授权、凭证保护、敏感操作人工确认、执行隔离和日志可追溯性。 2 智能体攻击验证与自动化红队 调研并复现直接或间接提示注入、工具调用劫持、越权执行、知识库与记忆投毒、数据泄露、目标劫持及多智能体风险传播等攻击方法。 参与建设攻击方法库、测试样本库和回归用例，结合实际业务流程，验证攻击是否造成未授权操作、数据泄露或任务目标偏离。 协助搭建可隔离、可重置的智能体安全靶场，开发攻击编排、调用链采集、结果判定和报告生成脚本，分析攻击成功率、测试覆盖情况及防护效果。 3 组织安全内控与合规检查 协助检查资产登记与责任归属、权限审批与职责分离、数据分类分级与使用边界、第三方接入、变更发布、日志留存和事件处置等管理要求。 在团队指导下，依据集团制度及适用的安全、数据保护和合规要求，核查控制措施的设计合理性与执行有效性，关注审批绕过、权限到期未回收、数据使用越界等问题。 结合制度文档、系统配置、审批记录和运行日志开展取证，识别控制缺失、执行偏差与例外事项，辅助形成风险结论。 4 审计工具开发与整改跟踪 参与维护审计基线、检查清单、取证规范和风险分级标准，将重复检查转化为自动化脚本或可复用工具。 编写审计工作底稿、风险分析报告和技术总结，记录问题触发条件、影响范围、证据及整改建议，区分已验证问题与待核验风险。 配合研发、平台、安全及业务团队确认问题、跟踪整改并开展复测，沉淀典型案例和回归用例。