2025年渗透测试面试题总结-百度面经（题目+回答）

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目录

 百度面经

百度安全工程师面试深度复盘与优化指南

一、项目经验反思与优化策略

二、技术问题深度解析

三、安全攻防知识体系构建

四、面试技巧提升方案

五、持续成长路线图

 百度面经

## 百度安全工程师一面总结### 0x01 自己问题面试官还是很和蔼的，之前一直很紧张，开始聊之后心情好多了。问到了项目经历，其实感觉自己对自己做过的项目已经很了解了，结果还是被问到的很多都不是很清楚。哎。。心塞！首先第一个问题就是自己“基于机器学习的垃圾短信检测系统”选用的机器学习算法。为什么选用这个算法。跟其他算法比较有什么优势。差点问懵了。当时自己选用贝叶斯算法的时候确实没有做过多的比较，只是和神经网络算法比较了下。就选定了，这是典型的知其然，不知其所以然。这让我想起来自己之前知乎看到的一个关于java三大框架的问题，你在学框架之前首先需要知道没有框架人们是怎么做的，框架做了什么，然后你就知道为什么用框架了，也就明白框架的特性了。现在深以为然。第二个问题，就是关于自己整个样本选择和测试的问题。其中暴露的问题也很多啊，不规范是最大的问题。细节决定成败啊。第三个问题自己写的识别率太高。面试官说百度，阿里也在做这一块，但是他们都不敢说识别率有这么高。顿时有点小尴尬。原因又回到之前第二个问题了，样本选择和测试不规范。### 0x02 共性问题#### 2.1 算法问题问题：给一段有序数组，然后给一个数字K（K未知），然后将k及其k之前的数字挪到数组之后，现在考虑时间复杂度和空间复杂度找到最小数字的下标。答案：第一种：遍历（面试官说这个就不用说了，笑！）；第二种：分段方法;自己在情急之下也就想到了这种算法，取一个数组的第一个、中间一个，以及最后一个数字，判定其大小。那么有三种情况。第一种，如果k=0，那么三个数字之间属于递增  
第二种，如果k不大于数组长度的一半，三个数字之间分别是中，大，小。那么k的值可以确定为0<k<(length/2)+1;  
第三种，如果k大于数组长度的一半，三个数字之间分别是大，小，中。那么K的值可以确定为(length/2)<k<length+1;#### 2.2 数据结构给一段后序和中序遍历，给出先序遍历，结果没找到笔，面试官说换一道题吧！也是醉了。#### 2.3 linux shell有是个名字是“baidu_”的进程，编写脚本kill掉，这个真心不会。哎，早知道自己渣渣shell水平就不该写。#### 2.4 操作系统##### （1）死锁以及为什么发生死锁，解除死锁。操作系统差不多都忘完了，所幸这个还记着一点。回答的不是很好，但是大概讲清楚了。##### （2）进程之间通信方式信箱，管道，消息（忘记说这个了），共享存储区。### 0x03 总结总之百度一面知识都是很基础，而且面试官也说了，一面考察基础。之后的才是安全。感觉自己答的还可以，但不是很好。最后真的想问下面试官能不能进二面，感觉不太礼貌。所以没问。希望可以通过吧。加油↖(^ω^)↗。## 百度安全工程师二面总结### 0x00 前言昨天上午面完一面之后，下午就收到了二面通知，但是当时比较急。所以只好推到了今天上午，又是一次洗礼。虽然只有两面，但是还是感觉到了一点面试的小诀窍。比如都是问项目，比如都是问一些比较基础的知识。### 0x01 自己问题依然是聊项目，发现其实只要有项目一般情况下都是聊项目问题。先是第一个项目。这部分其实略过不表了，因为大部分问的都是项目细节。主要目的是验证这项目是不是你的啊，另外因为这项目是纯开发的，跟安全关系不大，面试官也不想问，本来不想写，但是我觉得安全也得有开发啊，真是的！（我也是这么跟面试官说的，认真脸）我发现每次面试官都能找到新的点来问。虽然同样是“基于机器学习的垃圾短信检测”项目，但是昨天和今天问的问题就几乎不一样。我也是醉了，一个项目竟然有这么多点可以挖掘。现在回忆下问题吧。恶意网站识别用的什么技术？识别率怎么样？  
你当时机器学习算法还选用了什么算法，为什么当时选择贝叶斯算法？  
贝叶斯算法和朴素贝叶斯算法有什么区别？（没回答上来，感觉好是尴尬）  
你这个项目做什么的？你在其中具体做什么的？（滔滔不绝说了十分钟，估计面试官听累了）  
为什么目标选择淫秽色情和赌博类网站？  
如果一个网站是纯图片，怎么识别这个网站的安全性？（当时想到用OCR识别，但是想不到其他的了，知道的麻烦讲下）### 0x02 共性问题你怎么理解sql注入？  
你怎么理解xss攻击？  
你怎么理解csrf？  
你对病毒了解的怎么样？问完这个问题，我又滔滔不绝说了两三分钟，面试官说我不听感染机制和原理，问我怎么分析这个病毒的，我说获取了源代码。他说如果没有源代码，你会逆向吗？我说没接触过，他说好的，那就这样吧！这样吧！这样！吧！不过最后补充一句说，注意后续的通知。（难道我这是有戏么？傅园慧逗逼脸。。。。）### 0x03 总结每次面试期间都是口干舌燥，估计是有点紧张，其实今天总体感觉不是很好，说白了就是还不如昨天。就这样吧，洗洗涮涮睡一会，醒来去见女朋友！## 百度安全工程师终极面总结期盼了两天，算是完成了最后的面试。面试完之后心里一直很不平静。首先和三面面试官聊得时间很短，当然这是相对前两面试官来说的。在这短短的时间之内，自己回答的也不是很好，面试官问的问题：你在项目中遇到的最大的困难是什么？当时感觉自己状态不是很好，瞬间有点懵。说了一些项目当中遇到的问题，但是个人感觉这些问题真的都很简单，没有一点代表性。面试官也说希望我说一些代表性的问题，能够看出来我的性格和能力还有想法的。怎么讲呢？对于这种抽象的问题自己准备不足。另外就是可能最后一面有点紧张。困难实际上真的是有的，只是不知道为什么当时的情景下自己想不起来。最后面试官说没什么可以问的了，问我有什么想说的。我说自己代码还好，直接走开发也是可以的。面试官说那你给我看下你代码，把你写的最好的发过来。这是自己第二个失败的地方。自己硬盘在一个月前down掉了，结果什么都没有剩下。想解释但是又感觉说出来未免不可信。挂完电话只好将自己前段时间写的挺烂的代码发过去。事后想想这是第三个败笔。其实可以跟面试官说，给我制定需求，我在指定时间之内去实现提出的需求，但是自己没有讲。## 写在最后
总的来说百度三面的问题很多，好多自己真实的情况都没有展示给面试官。权当是个教训吧。希望以后自己再这些地方不再入坑，有些事情真的是一念之间。

百度安全工程师面试深度复盘与优化指南

一、项目经验反思与优化策略

（1）机器学习项目核心问题剖析：

1. 算法选择合理性不足：

   • 根本问题：未深入理解贝叶斯与神经网络的适用场景差异
   • 优化方案：构建算法选择矩阵 | 算法类型 | 数据量要求 | 可解释性 | 训练效率 | 特征独立性假设 | |----------------|------------|----------|----------|----------------| | 朴素贝叶斯 | 小样本 | 强 | 极高 | 需要 | | 神经网络 | 大数据 | 弱 | 低 | 不需要 | | 随机森林 | 中等样本 | 中等 | 中 | 不需要 |

2. 样本处理缺陷：

   • 典型错误：未进行数据集分层抽样，导致训练/测试集分布不一致
   • 改进方案：构建标准化数据流水线

   pythonfrom sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.3, random_state=42) for train_index, test_index in sss.split(X, y): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

3. 评估指标可信度问题：

   • 关键误区：仅关注准确率（Accuracy）忽视混淆矩阵
   • 正确做法：构建多维评估体系

   markdown- 精确率（Precision）：TP/(TP+FP) → 减少误杀正常短信 - 召回率（Recall）：TP/(TP+FN) → 避免漏判垃圾短信 - F1-Score：平衡精确与召回 - ROC曲线：展示不同阈值下的性能变化 

（2）安全项目展示技巧：

1. 技术融合示范案例：

   • 在Web安全检测系统中集成机器学习：

   mermaid

   复制

   graph LR A[流量采集] --> B{特征提取} B --> C[协议解析] B --> D[语义分析] C --> E[规则引擎检测] D --> F[ML模型预测] E & F --> G[威胁评分]

2. 攻防结合实践：

   • SQL注入检测的双引擎设计：

   pythondef detect_sqli(payload): # 规则引擎检测 if re.search(r"union\s+select", payload, re.I): return True # 机器学习检测 features = extract_nlp_features(payload) return model.predict([features])[0] == 1 

二、技术问题深度解析

（1）旋转数组查找优化：

pythondef find_min(nums): left, right = 0, len(nums)-1 while left < right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] > nums[right]: left = mid + 1 else: right = mid return left 

时间复杂度：O(log n)
空间复杂度：O(1)

（2）进程管理高阶方案：

bash# 精准匹配进程名并终止 pkill -f "^baidu_" # 带确认的安全终止 pgrep -f "baidu_" | xargs -r kill -15 # 进程树清理方案 pstree -p | grep 'baidu_' | awk -F'[()]' '{print $2}' | xargs kill -9 

（3）死锁处理进阶策略：

markdown1. 预防策略： - 银行家算法动态分配资源 - 资源有序分配法（如全局锁排序） 2. 检测手段： - 资源分配图算法 - Wait-for Graph检测环 3. 恢复技术： - 进程回滚检查点 - 优先级剥夺策略 

三、安全攻防知识体系构建

（1）Web安全三位一体防御：

markdown1. SQL注入防护： - 参数化查询 → `PreparedStatement` - 存储过程封装 → 权限最小化 - 运行时监控 → SQL语法分析 2. XSS立体防御： - 输入过滤 → HTML实体编码 - 输出编码 → Context-sensitive编码 - CSP策略 → script-src白名单 3. CSRF综合方案： - 双重Cookie验证 → SameSite属性 - 加密Token → 动态绑定会话 - 请求来源验证 → Referer校验 

（2）病毒分析技术栈：

mermaidgraph TB A[静态分析] --> A1[文件结构解析] A --> A2[字符串特征提取] A --> A3[熵值检测加壳] B[动态分析] --> B1[沙箱行为监控] B --> B2[API调用跟踪] B --> B3[内存Dump分析] C[逆向工程] --> C1[控制流重建] C --> C2[反混淆处理] C --> C3[漏洞模式匹配]

四、面试技巧提升方案

（1）行为面试应答框架（STAR-LP模型）：

markdown- Situation: 项目背景（技术栈+业务目标） - Task: 个人职责（技术选型+架构设计） - Action: 实施过程（关键技术突破点） - Result: 量化成果（性能提升指标） - Lesson: 经验教训（技术决策反思） - Perspective: 未来展望（技术演进方向）

（2）技术难点展示策略：

markdown1. 性能优化案例： 初始方案 → 瓶颈分析 → 优化思路 → 最终效果 2. 架构演进过程： 单体架构 → 瓶颈分析 → 微服务改造 → 效果对比 3. 安全攻防实战： 漏洞发现 → 利用链构造 → 防御方案 → 监控体系 

（3）压力面试应对技巧：

markdown- 技术盲区应答： "这个问题目前我的了解还不够深入，根据我的理解..." → 展示知识迁移能力 - 项目质疑应对： "当时选择该方案是基于...，如果现在重新设计会..." → 体现反思能力 - 开放问题解析： "这个问题可以从三个层面分析..." → 结构化思维展现 

五、持续成长路线图

（1）安全工程师能力矩阵：

markdown| 能力维度 | 初级要求 | 高级要求 | |----------------|-----------------------|---------------------------| | 漏洞研究 | 复现公开POC | 独立挖掘0day | | 渗透测试 | 工具基础使用 | 定制化攻击链构造 | | 安全开发 | 编写检测规则 | 构建自动化攻防平台 | | 架构安全 | 实施基础防护方案 | 设计零信任安全体系 | | 应急响应 | 处理简单安全事件 | 主导APT攻击溯源 |

（2）推荐学习路径：

markdown1. 基础筑基阶段（3个月）： - 《Web安全攻防》+ Vulnhub靶场实战 - OWASP TOP10漏洞原理与防御 2. 能力进阶阶段（6个月）： - 内核安全：《漏洞战争》+ CVE分析 - 协议安全：TCP/IP协议栈漏洞挖掘 3. 专家突破阶段（持续）： - 参加DEFCON CTF竞赛 - 跟进最新CVE披露并提交分析报告