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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）。
人工智能应用与安全AIS中级课程内容，学完可手搓智能体！
作者：NISP官网
来源：国家信息安全水平考试NISP官网
人工智能应用与安全中级课程（V1.0）
培养能落地、懂业务、强技术的AI安全工程师
课程版本：V1.0 | 更新日期：2026年6月
01 AI安全时代全面到来
AI深入千行百业，安全成为核心刚需
随着大模型技术的爆发式发展，AI正在快速渗透到各个行业的核心业务场景。与此同时，AI安全问题日益凸显，从数据投毒到模型窃取，从提示注入到越狱攻击，AI系统面临着前所未有的安全挑战。
2026年，80%的企业将把AI安全纳入核心战略
02 AI安全人才缺口爆发
岗位增速超400%，薪资持续走高
AI技术的快速落地，带动了AI安全人才需求的爆发式增长。据行业调研，AI安全相关岗位增速超过400%，人才缺口持续扩大，薪资水平水涨船高。
核心岗位薪资水平（月薪）
统计时间：2026年第一季度 | 数据来源：行业招聘平台综合数据
03 体系化培养，快速进阶
六大核心优势
04 课程持续迭代，紧跟技术前沿
从网络安全到AI应用，多年技术沉淀，课程迭代至人工智能应用与安全，80%内容聚焦AI安全核心技术。
课程发展里程碑
● 2019年：网络安全基础课程，覆盖传统安全领域
● 2022年：AI安全方向立项，开始AI与安全融合研究
● 2023年：推出AI安全入门课程，覆盖基础概念与应用
● 2024年：大模型安全专题上线，深入LLM安全领域
● 2025年：推出人工智能应用与安全初级课程
● 2026年：推出人工智能应用与安全中级课程，AI安全内容占比达到80%
05 课程紧贴市场需求
与其他机构形成鲜明差异
06 重磅推出——人工智能应用与安全中级课程
培养企业紧缺的AI安全复合型人才
优势1：四大模块层层递进，构建完整知识体系
AI应用进阶 → AI应用安全 → AI赋能网络安全 → AI安全运营治理
采用'70%应用 + 30%原理'的课程设计，聚焦企业级落地，同时夯实技术根基，避免'只会用工具不懂原理'的困境，培养能开发、懂安全、可治理的综合型人才。
主流技术全覆盖
优势2：三大核心能力，精准狙击企业需求
能力一：AI应用开发能力
掌握大模型应用开发全流程，能够独立完成RAG系统、智能体、工具调用等应用开发，具备企业级AI应用落地能力。
核心技能点：
● Transformer架构深度理解● 模型预训练与微调● RAG检索增强生成系统开发● Agent智能体设计与开发● Function Call / Tool Call开发● MCP协议与Skill开发
能力二：AI安全防护能力
建立AI系统安全防护体系思维，掌握提示注入、模型越狱、数据投毒等常见攻击的防御方法，能够构建AI应用安全防护体系。
核心技能点：
● 提示注入与越狱防护● 模型安全与隐私保护● 供应链安全风险管理● AI应用安全架构设计● 多维度安全检测与防护● 行业场景安全方案● Agent安全与防护能力● RAG安全与防护能力
能力三：AI治理合规能力
掌握AI安全运营与治理方法，了解国内外AI监管法规，能够建立AI安全运营体系，确保AI应用合规落地。
核心技能点：
● AI安全监控与异常检测● AI安全事件应急响应● AI伦理与偏见治理● 数据保护与隐私合规● AI治理框架落地● 可信AI体系建设
优势3：实战驱动教学，项目贯穿始终
10+企业级实战项目，边学边练，技能一步到位
核心实战项目
07 课程详细内容
四大阶段层层递进，从AI开发到安全治理，打造复合型人才
阶段一：AI应用开发入门
阶段目标：从人工智能基础到机器学习原理，从大模型核心技术到应用开发实践，系统掌握AI应用开发全链路技能，能够独立完成企业级大模型应用开发。
阶段一 核心章节
阶段一实战项目
● 企业智能客服机器人（基于大模型API搭建企业级智能客服系统）● AI渗透测试智能体（基于OpenCode框架开发自动化渗透测试助手）● Python编程与数据处理实践● LLM API调用实践（本地模型、DeepSeek）● RAG基础与污染实验● Function Call工具调用实验● Tool Call安全实践● MCP协议安全对比实验● Skill投毒演示实验
阶段二：AI应用安全防护
阶段目标：系统学习AI应用系统安全架构，深入掌握提示注入、模型越狱、数据投毒等常见攻击的原理与防御方法，理解供应链安全与行业场景安全，能够构建完整的AI应用安全防护体系。
阶段二 核心章节
阶段二实战项目
● 提示注入与越狱防护系统（构建多层级提示注入防护体系）● LLM提示注入与越狱防护实战
阶段三：AI赋能网络安全
阶段目标：掌握AI技术在威胁检测、安全运营、渗透测试、日志流量分析、恶意样本分析、代码审计等网络安全领域的应用，能够使用AI工具提升安全工作效率和检测能力。
阶段三 核心章节
阶段三实战项目
● AI威胁检测系统（基于ML构建入侵检测与异常流量分析系统）● AI辅助渗透测试运用（LLM生成PoC、Agent扫描、传统vs AI对比）● AI恶意样本分析平台（静态分析、动态分析、YARA规则自动生成）● AI代码审计系统（AST建模、LLM定位漏洞、安全代码优化与重构）● 使用ML模型检测异常流量 | 入侵检测模型实现与评估● DNS隧道流量检测实验 | 威胁情报解析实验● LLM生成SQL注入PoC | AI漏洞扫描实验 | 攻击路径分析● 静态/动态样本分析 | LLM生成恶意检测规则（YARA）● 静态代码扫描实验 | LLM辅助修复实验 | 安全重构实验
阶段四：AI安全运营与治理合规
阶段目标：掌握AI安全监控、事件响应、治理合规等核心技能，了解国内外AI监管法规，能够建立企业级AI安全运营体系，确保AI应用合规落地。
阶段四 核心章节
阶段四实战项目
● AI安全监控平台（ELK Stack日志分析、ML异常行为检测）● AI安全事件应急响应演练（模拟AI攻击事件、标准化报告体系）● AI治理与合规评估（公平性与偏见评估、大语言模型评估）● AI系统安全监控实践 | AI安全事件响应演练 | AI治理与合规工具实践
08 课程配套资源
学习资料
● 完整课程讲义与PPT● 详细实验指导手册● 推荐阅读书单与论文列表● 行业报告与白皮书合集
工具与环境
● 预置实验环境与虚拟机● 常用AI开发与安全工具包● 开源模型与数据集● 实验靶场与练习平台
学习支持
● 专业讲师答疑辅导● 学习社群交流讨论● 作业批改与反馈● 职业发展指导
课程版本：V1.0 | 更新日期：2026年6月适用对象：中级AI应用与安全学习者本课程将根据技术发展和市场需求持续更新，确保内容始终紧跟行业前沿。
人工智能应用与安全AIS中级课程内容，学完可手搓智能体！
作者：NISP官网
浏览：
发表时间：2026-06-26 11:37:45
来源：国家信息安全水平考试NISP官网
人工智能应用与安全中级课程（V1.0）
培养能落地、懂业务、强技术的AI安全工程师
课程版本：V1.0 | 更新日期：2026年6月
01 AI安全时代全面到来
AI深入千行百业，安全成为核心刚需
随着大模型技术的爆发式发展，AI正在快速渗透到各个行业的核心业务场景。与此同时，AI安全问题日益凸显，从数据投毒到模型窃取，从提示注入到越狱攻击，AI系统面临着前所未有的安全挑战。
2026年，80%的企业将把AI安全纳入核心战略
02 AI安全人才缺口爆发
岗位增速超400%，薪资持续走高
AI技术的快速落地，带动了AI安全人才需求的爆发式增长。据行业调研，AI安全相关岗位增速超过400%，人才缺口持续扩大，薪资水平水涨船高。
核心岗位薪资水平（月薪）
统计时间：2026年第一季度 | 数据来源：行业招聘平台综合数据
03 体系化培养，快速进阶
六大核心优势
04 课程持续迭代，紧跟技术前沿
从网络安全到AI应用，多年技术沉淀，课程迭代至人工智能应用与安全，80%内容聚焦AI安全核心技术。
课程发展里程碑
● 2019年：网络安全基础课程，覆盖传统安全领域
● 2022年：AI安全方向立项，开始AI与安全融合研究
● 2023年：推出AI安全入门课程，覆盖基础概念与应用
● 2024年：大模型安全专题上线，深入LLM安全领域
● 2025年：推出人工智能应用与安全初级课程
● 2026年：推出人工智能应用与安全中级课程，AI安全内容占比达到80%
05 课程紧贴市场需求
与其他机构形成鲜明差异
06 重磅推出——人工智能应用与安全中级课程
培养企业紧缺的AI安全复合型人才
优势1：四大模块层层递进，构建完整知识体系
AI应用进阶 → AI应用安全 → AI赋能网络安全 → AI安全运营治理
采用'70%应用 + 30%原理'的课程设计，聚焦企业级落地，同时夯实技术根基，避免'只会用工具不懂原理'的困境，培养能开发、懂安全、可治理的综合型人才。
主流技术全覆盖
优势2：三大核心能力，精准狙击企业需求
能力一：AI应用开发能力
掌握大模型应用开发全流程，能够独立完成RAG系统、智能体、工具调用等应用开发，具备企业级AI应用落地能力。
核心技能点：
● Transformer架构深度理解● 模型预训练与微调● RAG检索增强生成系统开发● Agent智能体设计与开发● Function Call / Tool Call开发● MCP协议与Skill开发
能力二：AI安全防护能力
建立AI系统安全防护体系思维，掌握提示注入、模型越狱、数据投毒等常见攻击的防御方法，能够构建AI应用安全防护体系。
核心技能点：
● 提示注入与越狱防护● 模型安全与隐私保护● 供应链安全风险管理● AI应用安全架构设计● 多维度安全检测与防护● 行业场景安全方案● Agent安全与防护能力● RAG安全与防护能力
能力三：AI治理合规能力
掌握AI安全运营与治理方法，了解国内外AI监管法规，能够建立AI安全运营体系，确保AI应用合规落地。
核心技能点：
● AI安全监控与异常检测● AI安全事件应急响应● AI伦理与偏见治理● 数据保护与隐私合规● AI治理框架落地● 可信AI体系建设
优势3：实战驱动教学，项目贯穿始终
10+企业级实战项目，边学边练，技能一步到位
核心实战项目
07 课程详细内容
四大阶段层层递进，从AI开发到安全治理，打造复合型人才
阶段一：AI应用开发入门
阶段目标：从人工智能基础到机器学习原理，从大模型核心技术到应用开发实践，系统掌握AI应用开发全链路技能，能够独立完成企业级大模型应用开发。
阶段一 核心章节
阶段一实战项目
● 企业智能客服机器人（基于大模型API搭建企业级智能客服系统）● AI渗透测试智能体（基于OpenCode框架开发自动化渗透测试助手）● Python编程与数据处理实践● LLM API调用实践（本地模型、DeepSeek）● RAG基础与污染实验● Function Call工具调用实验● Tool Call安全实践● MCP协议安全对比实验● Skill投毒演示实验
阶段二：AI应用安全防护
阶段目标：系统学习AI应用系统安全架构，深入掌握提示注入、模型越狱、数据投毒等常见攻击的原理与防御方法，理解供应链安全与行业场景安全，能够构建完整的AI应用安全防护体系。
阶段二 核心章节
阶段二实战项目
● 提示注入与越狱防护系统（构建多层级提示注入防护体系）● LLM提示注入与越狱防护实战
阶段三：AI赋能网络安全
阶段目标：掌握AI技术在威胁检测、安全运营、渗透测试、日志流量分析、恶意样本分析、代码审计等网络安全领域的应用，能够使用AI工具提升安全工作效率和检测能力。
阶段三 核心章节
阶段三实战项目
● AI威胁检测系统（基于ML构建入侵检测与异常流量分析系统）● AI辅助渗透测试运用（LLM生成PoC、Agent扫描、传统vs AI对比）● AI恶意样本分析平台（静态分析、动态分析、YARA规则自动生成）● AI代码审计系统（AST建模、LLM定位漏洞、安全代码优化与重构）● 使用ML模型检测异常流量 | 入侵检测模型实现与评估● DNS隧道流量检测实验 | 威胁情报解析实验● LLM生成SQL注入PoC | AI漏洞扫描实验 | 攻击路径分析● 静态/动态样本分析 | LLM生成恶意检测规则（YARA）● 静态代码扫描实验 | LLM辅助修复实验 | 安全重构实验
阶段四：AI安全运营与治理合规
阶段目标：掌握AI安全监控、事件响应、治理合规等核心技能，了解国内外AI监管法规，能够建立企业级AI安全运营体系，确保AI应用合规落地。
阶段四 核心章节
阶段四实战项目
● AI安全监控平台（ELK Stack日志分析、ML异常行为检测）● AI安全事件应急响应演练（模拟AI攻击事件、标准化报告体系）● AI治理与合规评估（公平性与偏见评估、大语言模型评估）● AI系统安全监控实践 | AI安全事件响应演练 | AI治理与合规工具实践
08 课程配套资源
学习资料
● 完整课程讲义与PPT● 详细实验指导手册● 推荐阅读书单与论文列表● 行业报告与白皮书合集
工具与环境
● 预置实验环境与虚拟机● 常用AI开发与安全工具包● 开源模型与数据集● 实验靶场与练习平台
学习支持
● 专业讲师答疑辅导● 学习社群交流讨论● 作业批改与反馈● 职业发展指导
课程版本：V1.0 | 更新日期：2026年6月适用对象：中级AI应用与安全学习者本课程将根据技术发展和市场需求持续更新，确保内容始终紧跟行业前沿。
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