•攻读《恶意软件逆向工程》《病毒分析与检测》《操作系统安全》等课程，综合成绩优异并获国家奖学金。
•参加全国大学生信息安全竞赛，在恶意软件分析赛道获二等奖，实战中强化了样本脱壳、行为监控与特征提取能力。
•加入网络安全实验室，参与恶意代码家族演化追踪项目，负责编写自动化特征提取与聚类脚本，为毕业论文提供实证支撑。
北京启明星辰信息安全技术有限公司 - 安全研究部网络安全领军企业上市企业
2016.07-2019.12
恶意软件分析师恶意代码逆向威胁狩猎样本分析情报编写
北京
•负责公司安全运营中心上报的恶意样本深度研判，通过逆向工程（反汇编、控制流分析）与沙箱行为监控（进程注入、注册表变更、网络外联等），每月完成约60个木马、勒索软件及挖矿程序的剖析，精准定位其核心载荷、C2通信机制与横向移动策略。
•与检测引擎团队协同，将分析提取的IOC及行为特征转化为YARA与Snort规则，并优化沙箱触发策略，推动基于特征和行为的多维检测模型上线，使恶意代码检出率提升18%。
•追踪全球恶意软件家族演变，系统梳理黑产工具链情报，每半年发布《恶意软件威胁态势与预测报告》，为安全产品线规划及客户防护策略调整提供数据支撑。
杭州安恒信息技术股份有限公司 - 安全服务部资深安全厂商技术驱动型
2020.01-2023.05
高级恶意软件分析师事件响应样本库建设团队管理技术分享
北京
•带领4人应急响应小组，承担政企客户重大安全事件调查，在一次针对省级医疗机构的勒索病毒攻击中，24小时内完成样本逆向分析并提取解密密钥雏形，联合数据恢复团队制定分阶段恢复方案，帮助客户挽回直接经济损失约800万元。
•牵头建设公司级恶意软件样本库，制定多维分类体系（按恶意行为、传播载体、目标行业等），搭建自动化样本提交与标注流水线，累计沉淀15万+高质量样本，支撑团队分析效率提升40%。
•每月组织内部技术沙龙，分享逆向工程技巧、内存取证方法及基于机器学习的恶意代码检测实践，筹建团队知识库，显著提升初中级分析师单兵作战能力。
智能威胁检测与响应平台 - 恶意软件特征工程负责人
2017.01-2018.12
•参与公司自研“智能威胁检测与响应平台”研发，负责恶意软件行为特征抽取模块。解析海量样本在沙箱中的执行轨迹，提炼出文件操作、进程树、内存修改、网络请求等维度的80+种细粒度行为特征。
•结合随机森林、XGBoost等集成学习算法，对行为特征进行训练与调优，构建的恶意软件行为分类模型在验证集上取得92%的准确率，并能有效标记未知样本的可疑度。
•该特征模块集成至平台后，对免杀变种、无文件攻击等新型威胁的检测覆盖率提升25%，上线半年即支撑平台中标多个大型央企项目，累计创收600余万元。
一站式终端安全防御方案 - 恶意软件清除与修复模块负责人
2021.01-2022.12
•主导“一站式终端安全防御方案”中恶意软件清除模块的设计与开发。深入分析顽固病毒、远控木马等恶意软件的自保护、持久化与隐藏机制，设计多级清除策略（如内核级进程终止、启动项修复、注册表清理等）。
•实现可配置的自动化清除工具，内建150+种恶意软件家族的清除脚本，经过千级样本测试，恶意组件彻底清除成功率达97%，且不影响系统稳定性。
•该方案在金融、能源等行业多家大型企业落地部署，成为终端侧应对恶意软件攻击的核心能力，客户满意度达95%。
开源安全与社区分享:
在GitHub上维护恶意软件分析工具集，其中自动化行为日志解析器累计获得近千星，被多个安全团队集成至分析流水线。
定期发布病毒逆向分析笔记，分享动态调试、内存取证与反沙箱绕过技巧，博客累计吸引数百次互动与技术讨论。
