随着大数据时代的深入发展与网络安全威胁的日益复杂化，数据挖掘技术在网络与信息安全领域的应用变得至关重要。中新网安作为国内网络安全领域的重要企业，其在2021年针对数据挖掘岗位所设定的职责，深刻反映了行业对复合型技术人才的迫切需求。该岗位并非孤立的数据分析角色，而是深度嵌入到网络与信息安全软件开发的完整生命周期之中，承担着从数据感知到智能防御的核心任务。

一、核心职责：数据驱动安全智能

1. 威胁情报挖掘与分析：负责从海量的网络流量数据、系统日志、安全设备告警等异构数据源中，运用机器学习、统计分析等数据挖掘技术，主动挖掘潜在的攻击模式、异常行为线索以及新型威胁情报。目标是变被动响应为主动预警，提前发现APT（高级持续性威胁）攻击、零日漏洞利用等隐蔽性强的安全风险。

1. 安全态势感知与建模：构建和维护用于网络安全态势评估的数据模型。通过持续分析多维数据，量化评估网络整体安全状态，识别脆弱环节，并可视化呈现安全态势的演变趋势，为安全管理决策提供数据支撑。

1. 安全产品算法模型开发与优化：这是职责与“网络与信息安全软件开发”直接交汇的关键点。岗位人员需将数据挖掘得出的模式、规则和算法，转化为实际可运行的安全检测引擎、风险评分模型或自动化响应模块，并集成到公司自主研发的防火墙、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）、安全运营中心（SOC）平台等软件产品中。需持续迭代优化模型，以应对不断变化的攻击手法。

1. 日志与事件关联分析：设计并实现高效的日志解析、归一化和关联分析方案。从分散且海量的安全事件中，挖掘事件之间的内在联系，还原攻击链，实现安全事件的精准溯源与归因，大幅提升安全运维人员的事件调查与应急响应效率。

二、技能与能力要求

• 技术栈深度：扎实的Python/Java等编程能力，精通Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等机器学习框架，熟悉Hadoop/Spark等大数据处理技术。
• 安全领域知识：必须深入理解网络协议、常见攻击技术、漏洞原理及安全防护体系，否则数据挖掘将是无本之木。
• 工程化能力：能够将算法模型进行工程化封装、性能优化，并具备良好的软件开发规范和协作能力，与前后端开发团队紧密配合。
• 业务洞察力：能够将抽象的安全业务问题转化为具体的数据科学问题，并推动数据洞察落地为产品功能或安全策略。

三、岗位价值与行业意义

中新网安的这一岗位设置，清晰地指明了网络安全技术发展的一个主流方向：智能驱动、数据赋能。它要求从业者不仅是数据科学家，更是安全领域的专家和软件开发者。这类人才的工作，直接提升了安全软件的“智商”，使得安全防护从基于特征的规则匹配，迈向基于行为的智能感知与决策。在2021年乃至当下，这类岗位对于构建主动、精准、自动化的下一代网络安全防御体系具有不可或缺的核心价值，是推动网络安全产业从“合规驱动”迈向“能力驱动”的关键技术力量之一。