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2017中国信息安全测评中心招聘

来源:3773考试网 2016-12-8 10:35:32

一、中心简介

中国信息安全测评中心(以下简称测评中心)是我国专门从事信息技术安全测试和风险评估的权威职能机构。承担信息技术产品和系统的安全漏洞分析与信息通报;党政机关信息网络、重要信息系统的安全风险评估;开展信息技术产品、系统和工程建设的安全性测试与评估;开展信息安全服务和专业人员的能力评估与资质审核;从事信息安全测试评估的理论研究、技术研发、标准研制等。测评中心是国家信息安全保障体系中的重要基础设施之一,在国家专项投入的支持下,拥有国内一流的信息安全漏洞分析资源和测试评估技术装备;建有漏洞基础研究、应用软件安全、产品安全检测、系统隐患分析和测评装备研发等多个专业性技术实验室;具有专门面向党政机关、基础信息网络和重要信息系统开展风险评估的国家专控队伍。

二、报名条件

测评中心面向全国重点高等院校招聘统招统分的2017年应届毕业生,作为国家事业编制人员录用。具体要求如下:

1、具有中华人民共和国国籍,拥护和遵守中华人民共和国宪法和法律,具有良好的品行和职业道德,中共党员优先。

2、具有招聘岗位所需的学历学位。须在2017年7月底前取得毕业证、学位证和就业报到证。

3、具有招聘岗位所需的专业工作技能,符合相应资格条件要求。

4、具有正常履行岗位职责的身体条件。

三、报考程序

(一)岗位信息查询

登录中国信息安全测评中心网站(www.itsec.gov.cn)查询招聘岗位、资格条件、报名表等信息。

(二)报名

每人限填报一个岗位,请在开始岗位申请前仔细阅读岗位说明,确认申报岗位编号。

符合要求的毕业生可于2016年12月9日前,下载填写《报名表》连同个人简历一并发送至:hrzp2017@itsec.gov.cn(为保证邮件成功接收,请不要使用Gmail邮箱发送)。

《报名表》及个人简历须以附件形式发送,邮件名及文件名的命名格式均为:岗位编号-姓名-性别-学历-毕业学校-专业-报名表/简历(如未按上述格式填写,则有可能影响报名)。

(三)考试

中心将综合考评所有应聘人员简历,通过简历筛选的应聘人员,将参加各招聘岗位的初试(包括笔试和面试)。测评中心统一复试初定于2016年12月下旬进行。

四、联系方式

联系人:刘老师

联系电话:010-82341288

中国信息安全测评中心

2016年10月

中国信息安全测评中心2017年公开招聘岗位一览表

 

岗位编号
 职责简介
 具体岗位要求
 1101
 1、软件代码缺陷检测和漏洞分析;

2、软件安全漏洞分析技术研究和开发。
 1、熟悉C、C、ObjectiveC、Java、C#、PHP等常见编程语言中的两种以上,具有一定的编程开发经验;

2、熟悉软件编译相关技术;

3、具备较强学习能力;

4、对软件安全具有浓厚的兴趣。
 1102
 1、网络信息技术产品或系统的漏洞检测与分析;

2、网络信息技术产品漏洞分析技术研究和开发。
 1、熟悉网络设备、网络络技术和网络协议。

2、具备较强学习能力;

3、对网络信息安全具有浓厚的兴趣。
 1103
 漏洞消控技术研究
 1、软件、计算机、网络、通信等基础知识扎实;

2、熟悉网络信息安全相关法规、政策、标准;

3、具备较强学习能力;

4、英文听说读写能力突出;

5、文字表达能力强,有一定的组织协调能力。
 2407
 1、进行安全评估服务项目的实施,包括安全评估项目的用户系统调研、安全评估方案编写,现场安全评估项目实施、项目后期的安全风险评价及项目报告的编制等。

2、现场安全评估项目实施需承担安全管理核查评估、安全技术配置核查评估、安全渗透测试、入侵痕迹分析、无线安全测试等技术测试工作中的至少两项。
 1、熟悉信息系统安全风险评估、等级保护测评方面的基本知识理论、安全标准和工作流程;

2、熟悉网络设备、安全设备、操作系统、中间件、数据库及Web应用等相关的安全技术及安全检测,至少精通其中两项。

3、有较强的动手能力,能够熟练使用常用的安全测试工具,如扫描测试工具、渗透测试工具等;具备一定的开发能力,可自己开发安全测试工具者优先。
 2408
 1、实施云计算安全测评项目及安全审查工作;

2、进行云计算特性相关安全技术方面的科研工作。
 1、熟悉国内外云计算及云安全的发展情况;

2、熟悉云安全审查的相关国家政策及国内外安全标准等;

3、对云计算特性相关的安全技术(如虚拟化资源隔离技术、云计算环境下数据安全保护技术)有较为深入的研究;

4、熟悉对常见虚拟化技术和主流云计算平台,如Openstack、VMWare、KVM等。
 2509
 针对海量安全数据,开展数据建模、分析和挖掘,发现网络空间虚拟主体及可疑行为之间的关系,从中抽象出可推广的数据安全产品;根据网络安全态势编写需求,提供相应的数据支持方案。
 理解机器学习基本算法的设计思想,掌握常用的数据挖掘和机器学习算法,有较强的算法实现能力;熟悉Hadoop、Spark或其他开源数据挖掘项目,具有实现分布式机器学习算法的经验者优
 



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