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陆明哲
昨天的经验是今天的基石,而今天的突破将成为明天的标准。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
安全工具开发工程师
青岛
薪资面谈
到岗时间另议
工作经历
2024.01 - 至今
小楷安全实验室
安全大数据平台架构师
  • 架构并交付了新一代安全数据中台,每日处理TB级原始日志,通过自研的流式处理引擎,将安全事件从产生到告警的端到端延迟稳定控制在1秒内,为百Gbps流量下的实时威胁检测提供了毫秒级响应的核心能力。
  • 设计实现了基于图神经网络(GNN)的高级威胁狩猎模型,通过构建用户、资产、行为之间的异构图,自动识别出潜在的横向移动、数据渗漏等隐蔽攻击模式,累计挖掘出5起传统规则无法发现的APT攻击链,误报率低于0.1%。
  • 带领团队开发了自动化事件响应(SOAR)平台的剧本引擎,内置30+个开箱即用的响应动作(如隔离设备、吊销会话、拉黑IP),将常见安全事件(如钓鱼、恶意软件告警)的处置效率提升10倍,平均处置时间从小时级降至分钟级,全年节省安全分析师人力成本超200人/天。
2022.04 - 2023.12
小楷安全实验室
安全平台开发工程师
  • 负责EDR(端点检测与响应)产品后端系统的开发,设计了千万级终端上的文件与进程行为采集方案,通过数据压缩与差分上传技术,将终端带宽占用降低70%,同时保证了安全数据分析的完整性。
  • 构建了恶意软件自动化分析沙箱集群,集成动态行为监控、静态特征提取、YARA规则匹配等功能,可实现样本的自动分析并生成详细报告,每日处理能力超过5,000个样本,将安全分析师从重复性手动分析中解放出来。
  • 设计并实现了情报与各类安全设备(WAF、IDS、EDR)的自动联动闭环,平台在接收到高危情报后60秒内即可自动生成防护策略并全网下发,累计自动拦截了数十万次基于新兴威胁的攻击请求。
  • 完成了威胁情报的生产与消费管道开发,自动从EDR事件中提取IOC指标,经去误报、富化上下文后,形成高价值情报并推送至防火墙、WAF等设备进行联动阻断,形成了从检测到防护的自动化闭环,累计自动阻断攻击50万次。
项目经验
2022.09 - 2024.03
星途互娱(专注泛娱乐直播与互动内容的互联网科技公司)
安全开发工程师(直播业务线)

直播全链路实时风险防控系统研发

  • 星途互娱直播业务日活峰值超800万,但原有风险防控依赖传统规则引擎,存在误报率高(18%)、新型攻击(如AI生成虚假弹幕、绕过鉴权的黑产工具)拦截滞后等问题,严重影响用户体验与业务收入。我的核心职责是主导从架构设计到生产落地的全流程,联动产品、算法团队构建适配直播场景的实时风险防控体系。
  • 直播场景风险具有毫秒级传导特性,需解决三大核心挑战:1)实时性——如何在100ms内完成直播流、弹幕、礼物、用户行为的多源数据融合分析;2)准确性——如何区分真实用户互动与AI生成的恶意内容;3)适应性——如何快速迭代应对黑产的策略变化。我采用Flink流计算框架实现秒级数据处理,结合Neo4j图数据库构建用户行为关联图谱,将原有规则引擎升级为XGBoost+深度学习的混合模型,同时对接外部威胁情报平台实时同步黑产特征。
  • 针对AI生成的虚假弹幕,我设计了‘语义理解+行为画像’的双因子检测逻辑:先用BERT模型识别弹幕的语义异常(如重复、无意义内容),再通过用户历史互动频率、设备指纹等信息构建图谱,判断是否为机器人集群操作;针对绕过鉴权的黑产工具,我开发了动态鉴权校验模块,基于设备可信度评分(结合IMEI、IP、行为模式)实时拦截非法请求。此外,我推动系统实现‘自适应阈值调整’——根据业务时段(如晚8点高峰)动态调整风险判定阈值,平衡拦截率与误报率。
  • 系统上线后,直播场景风险事件拦截率从75%提升至92%,误报率降至5%以下,每月减少因黑产刷量、盗号造成的收入损失约300万元。支撑直播业务DAU从500万增长至800万,同时降低了客服团队30%的恶意投诉处理成本。我个人主导的‘混合模型+图关联’方案成为公司安全系统的核心模块,被纳入集团安全能力中台。
2021.03 - 2022.08
星途互娱(专注泛娱乐直播与互动内容的互联网科技公司)
安全开发工程师(基础安全组)

移动应用供应链安全管控平台搭建

  • 星途互娱当时有6款核心APP,供应链涉及200+第三方SDK与开源组件,但缺乏统一管控流程,曾因某SDK违规收集位置信息引发合规处罚,且第三方代码漏洞导致的APP崩溃率占比达15%。我的任务是从0到1搭建供应链安全管控平台,覆盖SDK引入、开发、发布全生命周期的风险检测与治理。
  • 供应链安全的核心痛点在于‘看不见的风险’:第三方SDK常加壳混淆,传统扫描工具无法检测深层权限调用;开源组件的许可证合规性(如GPL传染)缺乏自动化核查;开发团队对安全要求响应滞后。我整合了SonarQube静态分析工具与自定义反混淆规则,实现对第三方SDK的深度代码扫描;接入SPDX许可证数据库,开发自动化检测脚本核对组件许可证合规性;并将安全检测嵌入Jenkins CI/CD pipeline,要求所有APP发布前必须通过供应链风险体检。
  • 针对SDK深度检测难题,我设计了‘SDK画像系统’——通过反编译提取SDK的权限列表、网络请求、隐私政策关键词,结合历史风险数据(如是否曾被通报违规)为每个SDK打标签,业务团队可直观查看SDK的安全等级;针对开源许可证问题,我开发了‘合规建议引擎’,若检测到GPL组件未开源对应代码,会自动给出替换为MIT许可证组件的方案。此外,我推动建立了‘供应链风险评分机制’,将SDK与组件的风险等级与业务团队的KPI挂钩,促进主动整改。
  • 平台上线后,第三方SDK的风险引入率从22%降至3%,开源组件许可证合规率从65%提升至95%,APP因供应链问题导致的崩溃率下降至2%以下。每年减少合规整改与崩溃修复成本约150万元,同时输出了《星途互娱供应链安全管理办法》,成为公司新业务上线的必查标准。我个人主导的反混淆扫描与许可证自动化检测方案,被集团其他子公司复用。
自我评价
  • 深耕互联网安全工具开发,擅长将零散安全需求抽象为可复用工程模块,核心锚定“让安全能力真正落地业务”。
  • 习惯从业务痛点倒推工具设计,优先解决高频高影响防护问题,推动工具适配业务快速迭代节奏。
  • 面对复杂场景主动串联研发、运维对齐目标,避免“为安全而安全”的无效工程输出。
  • 始终以“降低业务安全接入成本”为导向,专注工具通用性与易用性,助力团队快速补全安全能力缺口。
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
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  • 个人名称
  • 头像
  • 基本信息
  • 求职意向
  • 工作经历
  • 项目经验
  • 实习经验
  • 作品展示
  • 奖项荣誉
  • 校园经历
  • 教育背景
  • 兴趣爱好
  • 技能特长
  • 语言能力
  • 自我评价
  • 报考信息
  • 简历封面
  • 自荐信
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