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2021第二届全国⼤学⽣⽹络安全精英赛赛事介绍
2021第二届全国⼤学⽣⽹络安全精英赛，指导单位为中国信息安全测评中⼼，主办⽅为国家⽹络空间安全⼈才培养基地。⼤赛以普及知识、挖掘⼈才为⼰任，⾯向全国⼤学⽣普及信息安全意识、传播信息安全知识、挖掘信息安全⼈才。
本次比赛分为3个阶段，参赛学员均已个人赛形式参加比赛。第一阶段为全国线上初赛，主要考察学生的信息安全知识水平；第二阶段为全国线上复赛，主要考察学生网络安全基础知识和基本技能；第三阶段为全国线下总决赛；具体如下：
1.1.全国初赛
初赛主要考察学生信息安全知识水平，资格赛为线上答题形式。
☑ 比赛时间：7月1日-9月10日报名，9月13日-17日全国初赛
☑ 参赛资格：全国各类高、中等院校在校学生
☑ 比赛形式：初赛由各个参赛院校组织学生至大赛官网自主报名，由当地承办机构组织安排初赛时间。
☑ 比赛题型：初赛为50道单选题。
☑ 比赛内容：内容包含：信息安全概述、信息安全法律法规、信息安全基础技术、网络安全防护技术、操作系统安全防护技术、应用安全、移动智能终端安全防护、信息安全管理。
☑ 通过条件：满分100分，竞赛成绩达到70分及以上。
1.2.全国复赛
全国复赛主要考察参赛选手网络安全基础知识和基本技能。
☑ 比赛时间：9月24日全国复赛
☑ 比赛形式：复赛为线上答题形式进行，参赛条件为初赛成绩达70分以上。
☑ 比赛题型：复赛为100道单选题，
☑ 比赛内容：信息安全支撑技术、物理与网络通信安全、计算机环境安全、软件安全开发。
☑ 通过条件：全国前100名通过参加线下总决赛
1.3.全国总决赛
全国总决赛为线下知识竞赛形式。
☑ 比赛时间：10月11日全国线下总决赛
☑ 比赛形式：决赛为线下知识答题赛，参赛条件为复赛全国成绩前100名。
☑ 比赛题型：总决赛为100道单选题，
☑ 比赛内容：信息安全支撑技术、物理与网络通信安全、计算机环境安全、软件安全开发等。
☑ 获奖条件：根据总决赛最终成绩排名，产生大学生网络安全竞赛金奖：10人；银奖：10人；铜奖：20人。
1.4.奖项设置
2021年第二届大学生网络安全竞赛共设奖金20万元。
金奖：10人，奖金10000元/人
银奖：10人，奖金5000元/人
铜奖：20人，奖金2500元/人
获得⼤赛⾦银铜牌的选⼿，可获得⼤赛协办单位腾讯安全、卓朗科技、 深信服等信息安全知名企业签约⼯作机会。
4. 大赛同期其他活动
本次大赛同期将进行一系列与相关的活动，主要活动如下：
1.1大学生网络安全知识精英赛校园大使招募
第二届全国大学生网络安全精英赛即将于2021年7月1日启动报名，9月网络安全周期间开赛。现在面向全国在校大学生招募校园大使。招募规则如下：
1.1.1.招募标准
具备⼀定的信息安全基础知识，擅长通过talkshow⼩段子、音乐创作、创意剪辑等各种才艺、方法传播信息安全知识、宣传网络安全精英赛的在校大学生。
1.1.2.招募平台
抖音APP
1.1.3.报名方式
1、开通抖音账号，并关注抖音官方号“网安精英赛”。
2、活动时间：2021年7月1日-2021年9月30日，10月11日公布获奖名单
3、拍摄与网络安全相关的短视频添加话题#网络安全精英赛#在抖音发布，并@网安精英赛 官方账号。
4、发动同学为自己的短视频点赞。
1.1.4.评选
大赛组委会邀请评委会评选作品，筛选出符合招募要求的作品，并按照点赞数排序，最终前十名入选的创作者将成为本届大学生网络安全精英赛校园大使。
1.1.5.公布
最终入选名单将在精英赛官网（https://www.nisp.org.cn/ds）公布。
1.1.6.表彰
成功当选校园大使的创作者，精英赛组委会将颁发聘书，并奖励华为 Mate 40E 手机一台（京东官方价4199元）。
1.2大学生网络安全知识精英赛答题接龙活动
校园大使招募活动同时，大赛组委会举办“网络安全精英赛·答题接龙”活动。
活动时间：2021年7月1日-2021年9月30日，10月11日公布获奖名单
参与在校大学生可登陆精英赛官网（https://www.nisp.org.cn/ds）学习网络安全辅导课程，并练习模拟题。
在抖音APP上传短视频，内容为回答一道网络安全模拟题，指定同学接龙。并以“大学生网络安全精英赛，你也来答题吧~”结尾。@网安精英赛 官方账号，参与抽奖。
奖品为华为WATCH GT 2 Pro 智能手表，共十个获奖名额（京东官网价2388元）。
【NISP官网】人工智能应用与安全工程师（AIS）中级课程上线
作者：NISP官网
来源：国家信息安全水平考试NISP官网
近日，'复兴杯'第五届全国大学生网络安全精英赛总决赛圆满落幕。其中，人工智能应用与安全赛道所展现的现实威胁与攻防博弈，再次引发社会各界对AI实际应用及其安全风险的高度关注。
为积极响应行业对AI安全人才的迫切需求，在工业和信息化部教育与考试中心指导下，网安世纪正式推出'人工智能应用与安全工程师（AIS）'中级课程，即日起上线。
今年年初，由网安世纪独家运营的工信部教考中心AIS初级课程一经推出，便受到广大学员的热烈关注，报名持续踊跃。在咨询过程中，学员对中级、高级进阶课程的呼声尤为迫切。鉴于人工智能应用技术发展迅猛，安全防护技术迭代频繁，为交付真正契合产业需求的优质课程，网安世纪技术团队连续攻关、加班打磨，终于在本月完成中级课程的全面研发与上线。
该课程既延续了初级课程体系化、实战化的特点，又在技术深度与安全防护维度上进行了系统性升级，旨在培养能够从事AI系统安全分析、风险评估与防护设计的专业工程师。
本次上线的AIS中级课程涵盖AI应用进阶、AI应用及安全、AI赋能网络安全（深入实操）、AI安全运营与治理合规等核心模块，通过真实案例驱动教学，帮助学员构建完整的AI安全知识体系与实战技能。详细课程大纲附后。
与此同时，网安世纪在AI安全人才进阶培养上持续布局。AIS高级课程已由网安世纪与北京邮电大学网络空间安全学院深度合作研发，预计将于今年8月正式推出。届时，AIS认证体系将形成'初级-中级-高级'完整梯次，为不同起点的从业者提供清晰的能力提升路径，助力我国人工智能安全人才队伍建设。
即日起，学员可通过网安世纪官方平台及其授权机构咨询报名AIS中级课程，把握AI安全能力跃升的契机。
附：课程大纲
人工智能应用与安全工程师（AIS）中级
模块一、AI应用进阶
1.1 人工智能及应用概述
人工智能发展历程 · 人工智能定义 · 主要分支 · 行业应用 · 发展趋势 · 伦理和社会影响 · 国内AI治理法规 · 国际AI治理综述
1.2 模型开发与训练原理
机器学习与深度学习基础 · 数据预处理 · 选择模型 · 训练模型 · 验证与测试模型
1.3 AI应用系统设计与开发
AI应用系统架构模式 · AI应用部署与管理
1.4 LLM核心技术与原理
LLM简介 · Transformer架构 · 模型预训练与微调 · 提示词基础 · RAG（检索增强生成）
1.5 LLM应用开发实践
各类模型了解 · LLM API调用 · Function Call开发 · Tool Call开发及安全风险 · Agent开发原理及应用 · MCP开发及安全 · 主流AI Agent Skills开发及安全 · Agent Memory · A2A基础
实操练习
Python编程与数据处理实践 · LLM API调用实践 · RAG实验 · Function Call实践 · Tool Call安全实践 · MCP协议工具调用与Token消耗分析 · MCP安全风险对比分析 · Skill投毒演示 · AI应用opencode实践 · 基于opencode的渗透测试实践
模块二、AI应用及安全
1.1 AI应用系统安全基础
AI应用系统架构与安全边界 · AI系统常见安全威胁 · AI与传统安全机制的差异 · AI应用系统安全基线与合规
1.2 大语言模型（LLM）安全基础
提示注入 · 模型越狱 · 模型拒绝服务 · 敏感信息泄露 · 过度代理 · 过度依赖 · 模型盗窃 · 模型幻觉 · 综合对比与关联分析
1.3 AI应用系统安全链条风险与防御
LLM应用系统安全链条概念 · 核心组件与风险点
1.4 供应链安全
数据供应链安全 · 模型供应链安全 · 工具链安全
1.5 行业场景AI应用安全进阶
医疗AI安全 · 金融AI安全 · 工控AI安全 · 车联网AI安全
1.6 AI应用合规性
隐私保护 · 偏见 · 国内国际人工智能应用与安全法律法规及框架
实操练习
LLM提示注入与越狱防护实战
模块三、AI赋能网络安全（深入实操）
1.1 AI在威胁检测中的应用
入侵检测与防御（IDS/IPS）的AI应用 · 用户与实体行为分析（UEBA）
1.2 AI在安全运营中的辅助作用
日志自动化聚合与分类 · AI在告警处理与SOAR中的应用 · 威胁情报智能化
1.3 AI在渗透测试中的作用
AI辅助漏洞挖掘 · AI生成渗透测试脚本 · 渗透测试辅助决策
1.4 AI在日志与流量分析中的作用
异常流量检测 · 加密流量异常检测
1.5 AI在恶意样本分析中的作用
恶意样本分类与检测 · AI增强的沙箱分析 · 生成式AI在恶意样本分析中的应用
1.6 AI在代码审计中的作用
静态代码分析 · AI辅助漏洞定位 · 代码安全重构
实操练习
ML模型检测异常流量 · 日志自动分类实验 · 威胁情报解析实验 · DNS隧道检测实验 · LLM生成SQL注入PoC · AI漏洞扫描实验 · 攻击路径分析 · 静态样本分析 · 动态分析实验 · 生成式AI在样本分析中的应用 · 静态代码扫描 · LLM辅助修复 · 安全重构实验
模块四、AI安全运营与治理合规
1.1 AI安全监控与异常检测
AI系统日志收集与分析 · 基于AI的异常检测技术（统计、机器学习） · AI模型性能监控与漂移检测
1.2 AI安全事件响应
AI安全事件分类体系 · 事件分级标准 · 应急响应流程（应急准备与监测预警、应急处置与总结改进） · 事件报告与沟通
1.3 AI治理与合规实践
AI伦理原则解读 · AI偏见检测与缓解技术 · 可信AI框架核心要素与应用 · 数据保护法规与AI合规性要求
1.4 AI赋能网络安全概述
AI在漏洞管理、安全运营中的应用场景 · 网络安全赋能AI
实操练习
部署AI agent监控系统 · 利用ELK Stack对AI agent系统日志进行安全审计 · 基于机器学习的AI agent系统异常行为检测 · 模拟AI攻击事件应急响应演练 · 分析AI安全事件日志 · 编写AI安全事件报告 · 使用开源工具评估AI模型的公平性与偏见
【NISP官网】人工智能应用与安全工程师（AIS）中级课程上线
作者：NISP官网
浏览：
发表时间：2026-06-22 18:08:50
来源：国家信息安全水平考试NISP官网
近日，'复兴杯'第五届全国大学生网络安全精英赛总决赛圆满落幕。其中，人工智能应用与安全赛道所展现的现实威胁与攻防博弈，再次引发社会各界对AI实际应用及其安全风险的高度关注。
为积极响应行业对AI安全人才的迫切需求，在工业和信息化部教育与考试中心指导下，网安世纪正式推出'人工智能应用与安全工程师（AIS）'中级课程，即日起上线。
今年年初，由网安世纪独家运营的工信部教考中心AIS初级课程一经推出，便受到广大学员的热烈关注，报名持续踊跃。在咨询过程中，学员对中级、高级进阶课程的呼声尤为迫切。鉴于人工智能应用技术发展迅猛，安全防护技术迭代频繁，为交付真正契合产业需求的优质课程，网安世纪技术团队连续攻关、加班打磨，终于在本月完成中级课程的全面研发与上线。
该课程既延续了初级课程体系化、实战化的特点，又在技术深度与安全防护维度上进行了系统性升级，旨在培养能够从事AI系统安全分析、风险评估与防护设计的专业工程师。
本次上线的AIS中级课程涵盖AI应用进阶、AI应用及安全、AI赋能网络安全（深入实操）、AI安全运营与治理合规等核心模块，通过真实案例驱动教学，帮助学员构建完整的AI安全知识体系与实战技能。详细课程大纲附后。
与此同时，网安世纪在AI安全人才进阶培养上持续布局。AIS高级课程已由网安世纪与北京邮电大学网络空间安全学院深度合作研发，预计将于今年8月正式推出。届时，AIS认证体系将形成'初级-中级-高级'完整梯次，为不同起点的从业者提供清晰的能力提升路径，助力我国人工智能安全人才队伍建设。
即日起，学员可通过网安世纪官方平台及其授权机构咨询报名AIS中级课程，把握AI安全能力跃升的契机。
附：课程大纲
人工智能应用与安全工程师（AIS）中级
模块一、AI应用进阶
1.1 人工智能及应用概述
人工智能发展历程 · 人工智能定义 · 主要分支 · 行业应用 · 发展趋势 · 伦理和社会影响 · 国内AI治理法规 · 国际AI治理综述
1.2 模型开发与训练原理
机器学习与深度学习基础 · 数据预处理 · 选择模型 · 训练模型 · 验证与测试模型
1.3 AI应用系统设计与开发
AI应用系统架构模式 · AI应用部署与管理
1.4 LLM核心技术与原理
LLM简介 · Transformer架构 · 模型预训练与微调 · 提示词基础 · RAG（检索增强生成）
1.5 LLM应用开发实践
各类模型了解 · LLM API调用 · Function Call开发 · Tool Call开发及安全风险 · Agent开发原理及应用 · MCP开发及安全 · 主流AI Agent Skills开发及安全 · Agent Memory · A2A基础
实操练习
Python编程与数据处理实践 · LLM API调用实践 · RAG实验 · Function Call实践 · Tool Call安全实践 · MCP协议工具调用与Token消耗分析 · MCP安全风险对比分析 · Skill投毒演示 · AI应用opencode实践 · 基于opencode的渗透测试实践
模块二、AI应用及安全
1.1 AI应用系统安全基础
AI应用系统架构与安全边界 · AI系统常见安全威胁 · AI与传统安全机制的差异 · AI应用系统安全基线与合规
1.2 大语言模型（LLM）安全基础
提示注入 · 模型越狱 · 模型拒绝服务 · 敏感信息泄露 · 过度代理 · 过度依赖 · 模型盗窃 · 模型幻觉 · 综合对比与关联分析
1.3 AI应用系统安全链条风险与防御
LLM应用系统安全链条概念 · 核心组件与风险点
1.4 供应链安全
数据供应链安全 · 模型供应链安全 · 工具链安全
1.5 行业场景AI应用安全进阶
医疗AI安全 · 金融AI安全 · 工控AI安全 · 车联网AI安全
1.6 AI应用合规性
隐私保护 · 偏见 · 国内国际人工智能应用与安全法律法规及框架
实操练习
LLM提示注入与越狱防护实战
模块三、AI赋能网络安全（深入实操）
1.1 AI在威胁检测中的应用
入侵检测与防御（IDS/IPS）的AI应用 · 用户与实体行为分析（UEBA）
1.2 AI在安全运营中的辅助作用
日志自动化聚合与分类 · AI在告警处理与SOAR中的应用 · 威胁情报智能化
1.3 AI在渗透测试中的作用
AI辅助漏洞挖掘 · AI生成渗透测试脚本 · 渗透测试辅助决策
1.4 AI在日志与流量分析中的作用
异常流量检测 · 加密流量异常检测
1.5 AI在恶意样本分析中的作用
恶意样本分类与检测 · AI增强的沙箱分析 · 生成式AI在恶意样本分析中的应用
1.6 AI在代码审计中的作用
静态代码分析 · AI辅助漏洞定位 · 代码安全重构
实操练习
ML模型检测异常流量 · 日志自动分类实验 · 威胁情报解析实验 · DNS隧道检测实验 · LLM生成SQL注入PoC · AI漏洞扫描实验 · 攻击路径分析 · 静态样本分析 · 动态分析实验 · 生成式AI在样本分析中的应用 · 静态代码扫描 · LLM辅助修复 · 安全重构实验
模块四、AI安全运营与治理合规
1.1 AI安全监控与异常检测
AI系统日志收集与分析 · 基于AI的异常检测技术（统计、机器学习） · AI模型性能监控与漂移检测
1.2 AI安全事件响应
AI安全事件分类体系 · 事件分级标准 · 应急响应流程（应急准备与监测预警、应急处置与总结改进） · 事件报告与沟通
1.3 AI治理与合规实践
AI伦理原则解读 · AI偏见检测与缓解技术 · 可信AI框架核心要素与应用 · 数据保护法规与AI合规性要求
1.4 AI赋能网络安全概述
AI在漏洞管理、安全运营中的应用场景 · 网络安全赋能AI
实操练习
部署AI agent监控系统 · 利用ELK Stack对AI agent系统日志进行安全审计 · 基于机器学习的AI agent系统异常行为检测 · 模拟AI攻击事件应急响应演练 · 分析AI安全事件日志 · 编写AI安全事件报告 · 使用开源工具评估AI模型的公平性与偏见
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