基于图的网络检测管道
为客户构建将网络遥测数据转换为图结构的管道，用于行为分析。交付范围包括数据摄取与图构建；基于图神经网络（GNN）的检测属于未来应用方向。
Zeek
Neo4j
Logstash
Cypher
Docker
Neo4j
Logstash
Cypher
Docker
更多关于萨勒曼
他关注这样一类问题：所需的要素已经具备，但合适的系统尚未建立。他喜欢深入了解实际环境，发现数据中的有用联系，并把想法变成人们可以使用的工具。
他的工作涵盖 AI 系统架构、网络安全工程和自由职业咨询。他构建过多智能体及检索增强生成（RAG）应用，开发过 ETL 数据管道，并开展过 AI 和网络安全培训。作为计算机科学教师，他也帮助学生清晰地理解复杂主题背后的原理。部分教学示例体现了这一点，他也将同样清晰的思路带入项目和客户工作。
他的咨询工作还包括手动大语言模型红队测试，以及用于网站分类的 Python/API 工作流。他通过真实样例、清晰文档和实际评估，让工作过程可以被查看和检验。
在法国图尔大学的研究实习期间，萨勒曼有机会开展 AGORA 项目。他使用英语、法语和阿拉伯语工作，也乐于与不同学科和背景的团队合作。
精选作品
大语言模型红队测试 — 对抗提示测试
设计并手动执行针对 ChatGPT 的对抗提示，制作了 13 个附带聊天记录的录屏示例。测试网络安全场景及授权表述，其中一个示例展示了：在声称获得红队授权后，模型从拒绝回答转为提供安全相关指导。
大语言模型红队测试对抗提示安全性评估技术文档
通过屏幕录像和文字记录，保存提示序列、拒绝行为与后续模型回复。
结构化儿童图书生成系统
面向客户的 AI 应用，用于可控的创意生成，其一致性高于仅使用通用提示的方式。
- 基于客户数据微调模型，使生成风格更符合客户要求。
- 设计逻辑，在保留创作变化空间的同时维持确定性的内容结构。
- 通过安全、易用的网页界面交付。
OpenAI
模型微调
Web 应用
提示工程
部署
大语言模型驱动的网站分类与批量处理
使用 Claude Sonnet API 构建 Python 工作流，将网站分类为 Indie（独立）、Corporate（企业）或 Unsure（不确定），并生成结构化 CSV 输出。迭代优化提示工程、批量处理、网页内容获取、令牌限制和模型选择，以平衡处理时间、API 成本与分类质量。
该工作流面向大规模域名列表开发，项目要求的目标规模最高为一百万个网站。此处展示的是开发运行中的样例输出。
PythonClaude API提示工程批量处理CSV
客户咨询 · 技术写作 · 2025 年 3 月
MITRE ATT&CK 指南
编写实用指南和 Enterprise ATT&CK 参考资料，帮助安全团队将战术、技术与程序关联到防御工作流。
技术写作安全运营
AGORA — 基于智能体的政府开放数据推理助手
设计并实现 AGORA，即合著的智能体增强数据服务（AEDS）框架中的编排组件，通过检索、规划和专门的执行路径，回答有关公共数据集的自然语言问题。
- 结合向量搜索与 BM25，设计面向数据集元数据的混合检索。
- 将一般检索推理与面向技术计算的处理分开。
- 构建支持可解释、可溯源、数据驱动回答的系统结构。
- 添加评估流程，在多种模型配置下测试数据发现与分析问题。
Python
Weaviate
Azure OpenAI
RAG
DSPy
AI 智能体
本地电脑演示中的查询约耗时 2 分 30 秒。原型会下载选定资源并按顺序处理。并行智能体、缓存和按需 API 访问是拟议的改进方向，其加速效果尚未测量。评估仍处于初步阶段。
肺组织图像分类
共同撰写团队研究，使用卷积神经网络（CNN）将组织病理图像分类为良性组织、肺腺癌和肺鳞状细胞癌。此为学术图像分类研究，并非经过临床验证的诊断系统。
- 研究卷积神经网络与系统化超参数搜索，以提升影像数据上的检测表现。
- 结合集成方法与数据增强，提高不同训练条件下的稳健性。
- 记录研究方法与结果，形成适合研究报告和技术审阅的材料。
深度学习
TensorFlow
Python
Jupyter Notebook
研究计划
TensorFlow
Python
Jupyter Notebook
研究计划
单拇指手机键盘优化
调整遗传算法管道，探索适用于单拇指输入的键盘布局，兼顾建模的移动距离与舒适性。
- 使用文本频率数据和布局仿真评估，探索 QWERTY 以外的方案。
- 参与实现、实验与研究报告撰写。
- 团队报告记录了建模移动距离降低 26% 的结果；这是仿真结果，并非实际测量的人类打字速度提升。
遗传算法
人工智能
算法开发
AI 智能体开发
Python
Python
可复现的网络安全实验环境
构建并记录用于授权攻击模拟和流量采集的物理与虚拟环境，结合 Windows/Linux 虚拟机、VLAN、路由及自动数据包捕获。
虚拟化网络安全
Bash
Bash云安全与特权访问管理
研究并制作教学演示，讲解 PAM 及云环境中的特权访问管理。
医疗数据准备
为治疗费用预测项目准备超过 1.5 TB 的数据，使用 Python、Pandas 和 Azure 处理分散的数据源，以及超出本地电脑处理能力的任务。
Python
PandasAzure
Ressist — AI 辅助简历与求职信平台
全栈应用，将结构化职业档案存储在向量数据库中，并根据职位描述生成简历和求职信。内容以用户的真实经历为依据，而非通用模板。
- 构建 FastAPI 后端，使用 Weaviate 和 OpenAI 嵌入实现混合检索（向量搜索 + BM25）。
- 使用 DSPy 从自由格式的经历文本中提取结构化信息，并结合工具检索，以 RLM 风格生成简历。
- 交付基于 React + Vite 的管理界面，支持增删改查、职业档案、评价、生成历史和 JSON 备份导出。
Python
FastAPI
React
Vite
Weaviate
OpenAI
DSPy
RAG
Docker
AI-IDS — 基于机器学习的入侵检测系统
结合特征规则导向的安全设计与机器学习分类，开展面向分层网络监控的入侵检测研究。
- 设计模块化 IDS 架构，将特征规则导向的检测与 XGBoost 分类结合。
- 实现数据包捕获、流量特征提取、XGBoost 训练，以及使用 CICIDS 风格网络特征的实时推理。
- 在学术项目环境中研究检测行为与实现局限。
XGBoost
Snort
Python
特征工程
Python
特征工程
LHDiff — 源代码行追踪
参考已发表的 LHDiff 研究（Asaduzzaman 等，2013），实现并评估代码行追踪方法。
- 参与算法设计、Python 实现、预处理，以及包含 25 组配对样本的评估数据集建设。
- 结合文本相似度、结构标记和相邻行上下文，研究代码行的修改、移动、拆分与合并。
- 共同撰写报告并参与界面原型设计。界面图片属于设计概念；作品样例同时展示了实际命令行输出。
Python算法软件工程PrivaChat
使用 Python、MetaMask 和 Web 界面完成了注重隐私的消息应用原型。其团队赢得奖金 500 美元的 HyperCycle.AI 挑战赛，题目 A：构建保护隐私的社交声誉系统。
隐私区块链团队原型开发
阿拉伯语推文情感分类
研究使用 LSTM 将阿拉伯语推文分类为正面、负面、中性和客观类别。查阅阿拉伯语自然语言处理研究，并记录预处理流程及语言特有的挑战。
阿拉伯语自然语言处理LSTMTensorFlow/Keras
安全数据传输协议
在课程项目中运用网络与安全概念，实现自定义数据传输协议。
计算机网络协议设计
KnowYourCulture
为学习文化和传统的应用开发 Flask 与 MongoDB 后端。
FlaskMongoDB后端开发工业网络安全培训
构建仿真工业系统与实践练习，将攻击演示与监控、调查和防御行动联系起来。
OT/ICSVMware ESXiGNS3
经历
AI / 机器学习研究员
2026 年 1 月–5 月
AI 与网络安全顾问
2024 年 9 月–至今
帮助客户将技术需求转化为可用的系统、清晰的文档和可靠的数据工作流。
- AI 内容生成：为作家 Emily Conrad 设计私有客户应用，使用微调的 OpenAI 模型和可控编排，满足写作风格与页面格式要求（2025 年 3–7 月）。
- 大语言模型红队测试：设计对抗提示，通过录屏与聊天记录保存 13 个示例，测试网络安全场景和授权表述（2025 年 5 月）。
- 网站分类：面向大规模域名列表，构建 Python/Claude API 工作流，涵盖结构化 CSV 输出、提示迭代、批量处理和 API 成本优化（2025 年 10 月）。
- 医疗数据准备：使用 Python、Pandas 和 Azure，为治疗费用预测项目处理超过 1.5 TB 的分散数据（2024 年 12 月–2025 年 3 月）。他的贡献范围为数据准备。
- 网络安全写作：编写面向从业者的 MITRE ATT&CK 指南和参考资料，将安全概念与 SOC 工作流联系起来（2025 年 3 月）。
- 特权访问管理：为客户研究并制作有关 PAM 与云访问安全的教学演示（2024 年 9 月）。
网络安全 / 机器学习系统顾问
2025 年 5 月–6 月
设计将镜像网络流量转换为图数据的管道，用于安全分析。
- 连接 SPAN 流量捕获、容器化 Zeek、Filebeat、Logstash 和 Neo4j，摄取连接、DNS 和 HTTP 日志。
- 编写 Ruby ETL 转换以生成 Cypher 更新，实现将连接作为节点和将连接作为边的图模型，用于网络行为分析。
- 记录部署、故障排查和剩余工程工作。基于图的异常检测属于未来应用方向。
独立计算机科学教师
2025 年 5 月–至今
根据学生的目标和现有理解调整课程，使用提问、可视化讲解、代码跟踪和引导式调试。
- 通过一对一或小组课程和项目指导，教授编程、数据结构、算法、系统编程、操作系统、软件工程及相关计算机科学主题。
- 全栈毕业项目指导 · 2025 年 5–8 月：曾指导韦恩州立大学的一名学生，继续开发一个为通用汽车制作的选举数据 Web 应用。这是与该学生开展的辅导项目。
- 曾协助学生熟悉 GitHub、配置 Docker、开发 React 页面、集成 Flask API、通过 pgAdmin 管理数据库，以及收集美国政府开放数据。
- 曾指导数据收集，并规划未来用于研究选举趋势的线性回归模型。
网络安全研究员 / 实习生
2024 年 5 月–8 月
参与网络安全培训与仿真环境工作，重点涉及蓝队教学、事件响应及工业 OT/IT 安全。
- 使用 VMware ESXi/GNS3 构建包含 PLC、HMI 和工程工作站的工业控制仿真环境，用于可复现的攻击与事件响应练习。
- 将 Tenable、Nozomi 和 Elastic Stack 集成到 SOC 培训流程中，用于工业 OT 监控与调查。
- 配置 FortiGate 防火墙规则和 Cisco 流量镜像，支持监控与防御控制。
- 为核能行业工作人员设计并开展网络安全实践培训，将攻击演示与威胁检测、调查和缓解措施联系起来。
- 创建与 MITRE ATT&CK 对齐的攻击模块、蓝队操作手册、攻击卡片和分步练习，内容包括侦察、按键注入及基于 Bash 的响应流程。
- 研究包括 SaltStack 在内的配置管理方法，以管理仿真环境中的设备。
网络安全咨询实习生
2023 年 6 月–8 月
在开罗为摩洛哥 Al-Wahda 电站项目提供网络安全规划支持。CEC 是 SEPCO3 的分包商；SEPCO3 则为该电站项目的牵头企业通用电气（GE）开展工作。
- 定期与 SEPCO3 的中国项目团队沟通，并分析项目提供的大量电站文档。
- 分析摩洛哥 Al-Wahda 电站项目的 RTU 安全需求。
- 比较供应商的 RTU 安全功能与采购规格；记录通信风险、防火墙/VPN 限制及拟议的网络保护措施。
- 为管理层制作网络图和技术建议。
研究助理 — 网络安全
2022 年 10 月–2023 年 4 月
构建分布式安全实验环境，用于攻击模拟、数据包捕获和面向数据集的实验。
- 搭建包含 3 台物理主机、6 台 Windows/Linux 虚拟机和 3 个 VLAN 的渗透测试实验环境，并在 11 页配置指南中记录安装、路由和连接测试。
- 使用 Python/Scapy 和 C 数据包工具模拟中间人、拒绝服务、缓存投毒和会话劫持攻击，并用 Wireshark、tshark 和 tcpdump 分析流量。
- 使用 Bash 实现开机自动捕获流量，用于网络安全数据集采集和机器学习研究。
- 在 Google Compute Engine 和 AWS 上创建基于 Docker 的云实验环境。
IT 实习生
在制造业 IT 环境中积累网络、硬件支持、企业软件和数据中心运维的实践经验，包括 VLAN 分段和 Oracle ERP。
教学与指导
助教 — 计算机科学
- 2025 年冬季学期 · COMP 2560 — 系统编程
- 2024 年冬季学期 · COMP 2560 — 系统编程
- 2023 年秋季学期 · COMP 2540 — 数据结构与算法
- 提供答疑、作业评估和反馈，并讲解代码与底层原理之间的联系。
计算机科学综合辅导教师
帮助温莎大学学生增强在编程、算法、系统及相关计算机科学主题上的信心。在辅导和助教工作中，他已帮助超过 50 名学生。
理解思路，而不只是答案
为计算机科学各年级学生提供支持：C、Java、Python、Bash、数据结构与算法、Unix/Linux 系统编程、操作系统、数字逻辑、计算机体系结构和软件工程。
从接手现有代码到独立解决问题
指导韦恩州立大学的一名学生，完成为通用汽车开发的毕业项目：使用 React、Flask、Docker 和政府开放数据的选举数据 Web 应用。提供实现、数据收集及未来回归模型规划方面的支持。
客户、同事和学生的评价
Emily Conrad — 作家
“与 萨勒曼 合作非常愉快，他既友善又专业。他尽力安排时间（尽管存在时差），帮助我完成了项目。强烈推荐！”
善于合作
专业
Peter Worth — Athena Security Group 首席执行官
“可靠的人才，积极主动，在网络安全分析和开发方面能力出色。”
注重质量
Thomas K. — 韦恩州立大学
“在我的计算机科学毕业项目中，由 萨勒曼 担任辅导老师是一次很棒的经历。他一步一步地指导我完成全栈开发过程，并耐心确保我彻底理解每个概念。只要有时间，他总是愿意与我交流，而且很明显，他真心希望帮助我取得成功。萨勒曼 的付出超出了预期，他不仅解释该做什么，还解释为什么要这样做，这对我的学习有很大帮助。总的来说，他是一位很棒的老师，也是一位更好的人。我非常感谢他在整个项目中给予我的帮助和支持。”
Anna Shi — 加拿大核实验室网络安全研究科学家
“Salman 在工作中表现出极大的热情和适应能力。他承担了具有挑战性的开放式任务，需要学习新概念并迅速加以应用……他也很灵活，乐于配合……Salman 始终友善，并很快融入了团队。”
Eman El Shazly — Stellantis 首席制造控制工程师
“过去十年间，我一直看到萨勒曼展现出使他在个人和职业生活中都备受认可的品质。他最突出的品质之一是正直。在我们所有的交往中，我都看到他坚守道德原则，以诚实和公平为基础作出决定。
萨勒曼也是一个敬业而勤奋的人。无论是个人事务还是职业工作，他都认真负责、全力投入。这种职业操守，加上他保持条理和专注的能力，使他始终能够交付高质量的成果。
萨勒曼拥有出色的沟通和人际交往能力。他善于积极倾听并有效交流，有助于营造和谐的工作环境。
此外，萨勒曼以坚韧著称。我见过他从容应对困难，即使承受压力也依然保持积极的态度。这种在逆境中保持冷静和沉着的能力，使他成为团队中非常宝贵的一员。”
Chukwudi O. — 温莎大学
出色的计算机科学辅导老师
“萨勒曼是一位非常出色的辅导老师。他用清晰、简单的方式讲解难懂的概念，在需要重复讲解时也非常耐心。他的课程组织有序，并用大量例子帮助我理解知识点。他友善、专业，而且总是准时。跟他学习之后，我的信心和理解能力都提高了很多。强烈推荐！”
Senior A. — 温莎大学
非常棒的辅导老师
“我在大学一年级时认识了萨勒曼。从那以后，他帮助我通过了所有我感到困难的计算机科学课程。他总是确保我理解每一个知识点，帮助我取得成功。如今我即将进入大学最后一年，他仍然在辅导我。”
Youssef D. — 温莎大学
计算机科学辅导的黄金标准，强烈推荐！
“萨勒曼拥有极其深厚的计算机科学知识，但真正让他与众不同的是他的倾听能力。他会认真了解你遇到的困难，根据你当前的水平展开讲解，并把复杂的技术概念拆解成清晰、直观的基础部分。他耐心、专业能力深厚，而且真心关心你的成长。无论怎么推荐他都不为过！”
Omar K. — 温莎大学
知识渊博、尽职尽责且乐于助人的朋友和辅导老师
“根据与萨勒曼一起学习的经历，我可以很有信心地说，他知识渊博、认真负责，而且非常善于帮助他人理解困难的内容。他的耐心、分享知识的意愿，以及与他人共同钻研课程内容的能力，使他成为一位优秀的辅导老师。我强烈推荐任何需要计算机科学学习帮助的学生选择萨勒曼。”
技能与专长
AI 与大语言模型系统
多智能体工作流、RAG、检索工程、感知数据模式的计算、Azure/OpenAI 集成、模型微调，以及基于 Python 的模块化编排。
网络安全工程
网络防御、数据包级分析、检测逻辑、实验环境仿真、攻击建模、工业控制系统相关实践与安全架构工作。
数据与图处理管道
ETL 设计、Neo4j 图构建、Zeek 遥测工作流、Logstash 处理，以及面向分析和检测的实时管道设计思路。
交付理念
以清晰性、可维护性、实际约束和架构决策为基础组织工作，为客户及利益相关方提供完善的交付成果。
技术教学
拥有计算机科学辅导、大学课程支持和网络安全实践培训设计经验，将复杂主题转化为结构清晰、注重实践的学习内容。
研究与评估
实验设计、模型与管道评估、技术报告、可复现原型开发，以及 AI 和机器学习项目中以证据为依据的迭代。
Python
C
Bash
JavaScript
SQL
TensorFlow
Keras
XGBoost
OpenAI
Weaviate
Neo4j
Zeek
Snort
技术指导
教学
Wireshark
Elastic
Logstash
Docker
Linux
AWS
Azure
GCP
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工作之外
王子公园球场 · 巴黎
王子公园的一个夜晚。
从王子公园球场的座位上，现场观看巴黎圣日耳曼对阵利物浦。
巴黎的回忆
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巴黎圣日耳曼2 0利物浦
四分之一决赛 · 首回合