隨著大數據時代的深入發展與網絡安全威脅的日益復雜化，數據挖掘技術在網絡與信息安全領域的應用變得至關重要。中新網安作為國內網絡安全領域的重要企業，其在2021年針對數據挖掘崗位所設定的職責，深刻反映了行業對復合型技術人才的迫切需求。該崗位并非孤立的數據分析角色，而是深度嵌入到網絡與信息安全軟件開發的完整生命周期之中，承擔著從數據感知到智能防御的核心任務。

一、核心職責：數據驅動安全智能

1. 威脅情報挖掘與分析：負責從海量的網絡流量數據、系統日志、安全設備告警等異構數據源中，運用機器學習、統計分析等數據挖掘技術，主動挖掘潛在的攻擊模式、異常行為線索以及新型威脅情報。目標是變被動響應為主動預警，提前發現APT（高級持續性威脅）攻擊、零日漏洞利用等隱蔽性強的安全風險。

1. 安全態勢感知與建模：構建和維護用于網絡安全態勢評估的數據模型。通過持續分析多維數據，量化評估網絡整體安全狀態，識別脆弱環節，并可視化呈現安全態勢的演變趨勢，為安全管理決策提供數據支撐。

1. 安全產品算法模型開發與優化：這是職責與“網絡與信息安全軟件開發”直接交匯的關鍵點。崗位人員需將數據挖掘得出的模式、規則和算法，轉化為實際可運行的安全檢測引擎、風險評分模型或自動化響應模塊，并集成到公司自主研發的防火墻、入侵檢測/防御系統（IDS/IPS）、安全運營中心（SOC）平臺等軟件產品中。需持續迭代優化模型，以應對不斷變化的攻擊手法。

1. 日志與事件關聯分析：設計并實現高效的日志解析、歸一化和關聯分析方案。從分散且海量的安全事件中，挖掘事件之間的內在聯系，還原攻擊鏈，實現安全事件的精準溯源與歸因，大幅提升安全運維人員的事件調查與應急響應效率。

二、技能與能力要求

• 技術棧深度：扎實的Python/Java等編程能力，精通Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等機器學習框架，熟悉Hadoop/Spark等大數據處理技術。
• 安全領域知識：必須深入理解網絡協議、常見攻擊技術、漏洞原理及安全防護體系，否則數據挖掘將是無本之木。
• 工程化能力：能夠將算法模型進行工程化封裝、性能優化，并具備良好的軟件開發規范和協作能力，與前后端開發團隊緊密配合。
• 業務洞察力：能夠將抽象的安全業務問題轉化為具體的數據科學問題，并推動數據洞察落地為產品功能或安全策略。

三、崗位價值與行業意義

中新網安的這一崗位設置，清晰地指明了網絡安全技術發展的一個主流方向：智能驅動、數據賦能。它要求從業者不僅是數據科學家，更是安全領域的專家和軟件開發者。這類人才的工作，直接提升了安全軟件的“智商”，使得安全防護從基于特征的規則匹配，邁向基于行為的智能感知與決策。在2021年乃至當下，這類崗位對于構建主動、精準、自動化的下一代網絡安全防御體系具有不可或缺的核心價值，是推動網絡安全產業從“合規驅動”邁向“能力驅動”的關鍵技術力量之一。