《恶意软件分析师简历模板》
一、个人信息
姓名：张安全
性别：男
年龄：28岁
联系电话：138xxxx5678
电子邮箱：zhanganquan@email.com
求职意向：恶意软件分析师
期望工作地点：北京
期望薪资：面议
二、教育背景
2014.09 - 2018.06 某大学 计算机科学与技术专业 本科
主修课程：数据结构、操作系统、计算机网络、编程语言（C、C++、Python）、数据库原理、软件工程、信息安全概论、恶意代码分析等。
在校期间成绩优异，多次获得奖学金，积极参与各类计算机竞赛和项目实践，培养了扎实的计算机基础知识和较强的动手能力。
三、专业技能
1. 恶意软件分析技能
熟练掌握静态分析技术，能够使用 IDA Pro、Binary Ninja 等工具对恶意软件进行反汇编、反编译，分析其代码结构、函数调用关系，识别恶意行为特征，如文件操作、注册表修改、网络通信等。
精通动态分析方法，运用沙箱环境（如 Cuckoo Sandbox）、调试器（如 OllyDbg、WinDbg）对恶意软件进行实时监控和调试，追踪其运行过程中的内存变化、API 调用情况，确定其攻击目的和传播方式。
熟悉 YARA 规则编写，能够根据恶意软件的特征创建相应的检测规则，提高对恶意软件的识别和分类能力。
2. 编程与脚本语言
精通 Python 编程语言，能够编写自动化分析脚本，实现恶意软件的批量处理、特征提取和数据统计，提高分析效率。
熟悉 C、C++语言，具备一定的底层编程能力，能够理解恶意软件的底层实现原理，为深入分析提供支持。
掌握 Shell 脚本编写，可在 Linux 环境下进行系统管理和任务自动化。
3. 操作系统与网络知识
深入理解 Windows 和 Linux 操作系统的架构和工作原理，熟悉系统进程、线程、内存管理等机制，能够分析恶意软件在操作系统层面的行为。
精通 TCP/IP 协议栈，熟悉网络通信原理和常见网络攻击手段，能够分析恶意软件的网络通信数据，识别其与 C&C 服务器的交互方式。
4. 工具使用
熟练使用 Wireshark 进行网络抓包和分析，能够从海量的网络数据中提取关键信息，还原恶意软件的网络行为。
掌握 Process Monitor、Regshot 等系统监控工具，用于监控恶意软件对系统文件、注册表的操作。
熟悉 VirusTotal 等在线病毒扫描平台，能够快速获取恶意软件的检测报告和相关信息。
四、工作经历
2018.07 - 至今 某安全公司 恶意软件分析师
1. 恶意软件样本分析
负责收集、整理和分析各类恶意软件样本，包括病毒、木马、蠕虫、勒索软件等。在过去三年中，共分析恶意软件样本超过 5000 个，准确识别出样本的恶意行为和攻击目标。
运用静态和动态分析技术，深入剖析恶意软件的代码逻辑和运行机制，撰写详细的分析报告，为公司的安全产品研发和威胁情报提供有力支持。
例如，在对一款新型勒索软件的分析中，通过反编译其代码，发现了其加密算法的关键部分，并提出了相应的解密思路，为公司后续的解密工具开发提供了重要依据。
2. 威胁情报收集与分析
关注国内外安全动态和恶意软件发展趋势，收集相关的威胁情报信息，如恶意软件家族的演变、攻击组织的活动等。
对收集到的威胁情报进行整理和分析，提炼出有价值的信息，为公司制定安全策略和应对措施提供参考。通过分析某攻击组织的活动规律，成功预测了其下一次攻击的目标和时间范围，为公司提前做好防范工作赢得了时间。
3. 安全产品测试与优化
参与公司安全产品的测试工作，将分析得到的恶意软件特征和攻击手法应用到产品测试中，验证产品的检测和防护能力。
根据测试结果，提出产品优化建议，协助研发团队改进产品的性能和功能。在某款杀毒软件的测试过程中，发现了其对某类新型恶意软件的检测漏洞，通过与研发团队沟通协作，及时修复了该漏洞，提高了产品的安全性。
4. 团队协作与沟通
与公司的研发、测试、销售等部门密切合作，及时共享恶意软件分析结果和威胁情报信息，共同应对安全挑战。
参与公司内部的技术交流和培训活动，分享自己的分析经验和技术心得，提高团队整体的技术水平。
五、项目经验
1. 恶意软件家族追踪与分析项目
项目时间：2020.03 - 2020.12
项目描述：针对某一知名恶意软件家族，开展全面的追踪和分析工作，了解其演变过程、传播方式和攻击目标。
项目职责：
负责收集该恶意软件家族的不同版本样本，建立样本库。
运用静态和动态分析技术，对样本进行深入分析，绘制其家族关系图谱。
分析该恶意软件家族的网络通信特征，确定其 C&C 服务器的位置和通信协议。
撰写项目分析报告，为公司制定针对性的防范措施提供依据。
项目成果：成功追踪到该恶意软件家族的多个变种，揭示了其传播途径和攻击手法，为公司产品的检测和防护提供了重要参考。
2. 基于机器学习的恶意软件检测项目
项目时间：2021.05 - 2021.11
项目描述：利用机器学习算法，构建恶意软件检测模型，提高对未知恶意软件的检测能力。
项目职责：
收集和整理大量的恶意软件和正常软件样本，进行特征提取和数据预处理。
选择合适的机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，构建检测模型。
对模型进行训练和优化，评估模型的性能指标，如准确率、召回率等。
将训练好的模型集成到公司的安全产品中，进行实际应用测试。
项目成果：构建的恶意软件检测模型在测试数据集上取得了较高的准确率和召回率，有效提高了公司对未知恶意软件的检测能力。
六、获奖情况
2019 年 全国大学生信息安全竞赛二等奖
2020 年 公司年度优秀员工
2021 年 某安全行业峰会优秀论文奖
七、自我评价
本人对恶意软件分析工作充满热情，具备扎实的计算机专业知识和丰富的实践经验。在过往的工作中，通过不断学习和实践，掌握了多种恶意软件分析技术和工具，能够独立完成复杂恶意软件的分析任务。
具有较强的学习能力和问题解决能力，面对新型恶意软件和复杂的攻击手法，能够迅速研究和分析，找到有效的应对方法。同时，具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够与不同部门的人员合作，共同完成项目任务。
对待工作认真负责，注重细节，追求高质量的分析结果。希望能够在恶意软件分析领域继续深入发展，为保障网络安全贡献自己的力量。
关键词：恶意软件分析师、恶意软件分析、静态分析、动态分析、YARA 规则、Python 编程、网络安全、威胁情报
简介：本文是一份恶意软件分析师的求职简历，详细介绍了求职者的个人信息、教育背景、专业技能、工作经历、项目经验、获奖情况以及自我评价。求职者具备扎实的计算机专业知识和丰富的恶意软件分析经验，熟练掌握多种分析技术和工具，能够独立完成复杂恶意软件的分析任务，具有良好的团队协作精神和沟通能力，期望在恶意软件分析领域继续发展。
