病毒特征提取工程师简历模板

• 负责PE/ELF/APK恶意样本特征提取，累计产出YARA规则1800余条，覆盖家族识别准确率达96%。
• 搭建基于沙箱与静态解析的自动化特征流水线，日均处理样本2万+，人工复核工作量下降约60%。
• 联合威胁情报团队优化IOC提取与去重逻辑，将特征误报率由3.5%降至1.2%以下。

• 承担病毒样本逆向与行为分析工作，月均分析样本500余个，输出家族分析报告40余份。
• 使用IDA Pro与x64dbg定位样本核心加密与反调试逻辑，提炼可复用检测特征300余条。
• 参与威胁情报平台规则维护，推动检测规则上线周期由5天缩短至2天。

• 基于Python与Docker构建样本解析、沙箱联动与特征生成模块，支持PE/ELF/APK三类格式批量处理。
• 设计特征去重与置信度评分机制，规则库规模扩展至5000余条，家族识别准确率提升至96%。
• 平台上线后单样本特征产出时间由30分钟缩短至3分钟，支撑一线应急响应提速。

• 对3个活跃勒索家族进行逆向与行为对比，提取加密算法、互斥体与注册表等关键特征120余条。
• 输出家族检测规则与IOC清单，协助客户侧拦截成功率提升至92%。

相关课程：逆向工程、恶意代码分析、操作系统安全、密码学基础。