根据对安全防护与NLP的实际操作和思索，有下列3点输出。第一步，输出1种实用解决方法

和车轮，不要怂就是干做到对各种各样安全防护情景的检测服务。实用解决方法得出一种安全风

险的处理构思，塑造车轮来详细处理这一种难题，而不是APP单独一个方法点去处理单独一个难

题。从总体上，将安全防护与NLP融合，在各种各样安全防护情景中，将其安全防护数据信息统

一标准当作文字数据信息，从NLP角度，统一标准开展文字归一化处理、特点化、预练习和建模

练习。比如，在Webshell网站木马文件的检测中，Webshell里的文本信息，在恶意程序检测中，

API编码序列，都能够当作长文字数据信息，APPNLP方法开展词性标注、向量化分析、预练习等

实际操作。同样的道理，在Web安全中，SQLi、XSS等TRL类安全防护数据信息，在DNS安全防

护中，DGA网站域名、DNS队道等网站域名安全防护数据信息，同时能够当作短文本数据信息。

因而，只需安全防护情景中安全防护数据信息能够当作单函数文字数据信息，这类实用解决方法

和车轮就可用，车轮开源代码在我的githxt仓储LXY中，内嵌多种多样实用特点化方式和多种多样

实用深层神经网络建模，以适用多种多样安全防护情景的特点化和建模练习，做到自动流水线式

作业。

 

 

 

另一方面，是对APP水平和最底层水平的思索。以前写过整篇文章《技能型安全防护数据工程师

的职业素养》，在我当初预估看法中，我思维能力的技能型，重中之重取决于处理真实安全风险，

无须追求完美于对APP方法自己本身的思维能力深层，可以不具有科研型、车轮型的最底层水平

。投射到我自己本身，我做安全防护和优化算法，最开始看法非常好，安全防护和优化算法二者

我都要搞好，这儿搞好，只是指的是好。以后，招聘面试时曝露了难题，经理给出的提议是二者

必须搞好。这儿搞好，不仅仅指的是好，还需要知其然。举个事例，就是说不但要掉包调参玩的

6，还需要熟练掌握优化算法的最底层工作原理，这就是最底层水平。当初，懂，也不明白，将

信将疑，由于，说，始终是他人的，悟，才算是自个的。在做到实用解决方法和车轮的具体步骤

中，碰到有关于excle2nass最底层的非预估难题，才深入感受到，最底层水平对APP水平的至关

重要。具体步骤中碰到的预估和非预估难题，下面会详细描述。如今我思维能力的技能型，重中

之重依然在处理安全风险，及其对安全风险自己本身的思维能力，但技能型还需具有科研型、车

轮型等多个环节职位的最底层水平。安全防护优化算法是如此，其他的细分化安全领域也是相同

，都须要最底层水平，以进步方法深层。

 

 

最终，带给思索和思维能力的提高。从应用场景自然语言处理算法的某某监测，应用场景深度神

经网络的某某监测，等各种各样多点监测，到应用场景NLP的实用检测服务，是一个以点带面的

思维能力提高。从安全防护和优化算法必须搞好，到安全防护和优化算法必须搞好，在其中有着

思维能力的提高。从以前写过一篇文章安全防护与NLP的短文《当安全防护遇到NLP》，到现在

此篇文章。对这件事情的思维能力，在不同环节应该是不同的，乃至很有可能彻底打倒自个以前

的思维能力。大家能做的，是做到思索，重新了解以往的亲身经历，提高对事情的思维能力和思

维能力。这一提高思维能力的具体步骤，类似于boostover的回归分析接近和增强学习的奖罚，

是一个应用场景了解了解->不清楚了解的旋转式迭代更新上涨具体步骤。