入职一月的体感与思考
还是学生的时候，我曾无数次憧憬，幻想过，以后工作的日子，希望早日成为一个社会人。现如今，工作一月有余，才发现和想象中的有着很大差异，一时间有些不知所措，整理思绪，做些总结与思考，迎接新的挑战。
还是学生的时候，我对公众号的定位是私人窗口，和工作剥离开，做些有意思且可解决实际问题的自研与分享，向外界传达出我的声音。当下发现想要完全公私分明，确实挺难。在写这篇文章的时候也有过纠结，一是内容会涉及到一些工作方面的事情，公私不太好界定，二是同事、主管、老板们可能也会看到，对于一个安全工程师来说，在工作时间之外，让别人了解自己的想法和思考，既想也不想。
一番挣扎之后，索性还是写下了这篇“公私不分”的文章，打破了以前对公众号的定位。
入职一月，一大体感是问题的爆炸与收敛。作为安全人员，不仅需要了解安全知识、安全工具、安全平台，还需要向上游兼容，了解研发环境、技术栈、业务分布等等。入职以来，公司的各类云环境，业务分布，基础设施，工具平台，一系列新名词，此起彼伏，不断涌现，光是常用的平台，就归类收藏了好几个书签栏，问题每天都在爆炸。
我要解决的是问题的收敛。主动主动再主动，即使私下里我不是一个主动的人，在工作中，也必须要主动，主动请教师兄和同事们。幸好，师兄和同事们人都很好，对于我问的一系列睿智问题，都耐心给出了解释。对于问睿智问题开始我还觉得很羞耻，后来也就释然了，对于问题就是要早发现早解决，不懂装懂比问睿智问题还耻辱。
入职一月，思考小前台甲方安全与AI算法的融合和矛盾。起源于青年近卫军课程上CTO对“金融科技”的理解，金融和科技是一对矛盾体，想要完美地融合很困难。现阶段，作为小前台甲方安全，背靠中台各类安全产品，已经解决了大部分容易解决问题，剩下的较小问题也就成为了小前台的大问题，这些一个个小问题一般都需要人为运营，也就促成了小前台的主要职责是安全运营。而AI算法还很难作为安全界的一把手术刀，做小前台精细化的运营工作，去解决一个个特殊性小问题，而倒是更适合在中台、乙方安全去解决一个个通用型大问题。
在工作第二周的时候，一心快速落地AI，各种跑平台跑链路跑demo，事后发现连基本的业务问题都没有理清楚，想明白，解决不了实际问题。一周的碰壁，还记得在周五晚上，一个人走在下班的路上，我的内心是极其悲伤的，看不到AI在安全上的出路。在18年底的时候，也曾有过类似感受，当时写下了
《AI for Security:智能化安全对抗的困境》这篇文章，彼时认为的困境在于AI安全算法由学术到工业界过渡不顺利，现如今此类困境已经得到缓解，起码在工业界通用型安全场景下，AI算法已经有实际落地。紧接着新的困境又出现了，AI安全算法在工业界特殊安全场景下的落地很难，杀鸡用牛刀。
困境已经出现，是避开还是解决，这取决于ROI。在暂时没有想清楚，看清楚之前，还是老老实实先从底层数据和规则匹配做起，这让我联想到在学校写本子申项目时，上来就是一顿操作“规则匹配解决不了XX问题，而AI算法blablabla”，现在想想是多么的可笑，在真实的场景下，完全不是想象中的样子。这或许就是工业界和学术界相互看不起的原因吧。
入职一月，发现厉害的人总有其相似之处，尤其是思维方式，这也是值得重点学习的地方。无论是高p们思考问题和说话的方式，还是一个个解决方案，又或是一篇篇文档，其中都共同表达着一条条完整的逻辑链路，令人赏心悦目。我们可以学习和模仿此类优秀的思维方式，只有自己先想清楚，才有可能说清楚，写清楚。
入职一月，工作节奏快，身体累，周六周末一躺就是一天，也许是在学校懒散惯了，不太适应工作的节奏。不过，问题不大，拥抱变化，开始锻炼身体，认真生活，快乐工作。
上来就是“拥抱变化”，“快乐工作，认真生活”，一看就是老价值观了。日常被校招新人“玩坏”的“痛点”，“抓手”，“落地”，“赋能”等系列新词，细细一品，发明这词的简直是个天才。种种这些，也许都是企业文化和价值观的体现。一直被“玩弄”的价值观，还是值得学习和体会的。
最后，周末花了几个小时升级了CVE-FLow，做了近实时（5~10分钟）监控新增CVE和EXP预测，并仿照碳基体师傅的sec_profile项目，自动化生成报告并提交至github，CVE-Flow已部署在腾讯云，开始正式运行，因为工作原因，后续会抽时间完成定向推送CVE威胁情报服务，感兴趣的读者可以在公众号后台留下邮箱。
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