针对应用安全工程师，分析AI编程助手生成的代码中隐含的漏洞。
针对AI可靠性工程师，测试AI在相同输入下的判断稳定性。
针对AI架构师，审查Agent调用外部API的权限范围以防止越权操作。
针对数据隐私官，审查用于微调或预训练的数据集是否彻底去除了敏感信息。
针对知识工程师，检查RAG系统的知识库更新机制以确保答案准确。
针对模型评估专家，设计验证流程以量化AI生成内容的准确性。
针对AI安全工程师，通过模拟攻击测试审计类GPT工具的抗注入能力。
针对威胁情报分析师，审查蜜罐日志质量以提取有效的攻击情报。
针对安全运维团队，评估策略管理工具的准确性以清理无效防火墙规则。
针对网络管理员，审查路由器/交换机的ACL规则以最小化网络区域间的攻击面。
针对工控安全工程师，审查物理/逻辑网闸的配置以确保生产网与办公网的有效隔离。
针对IoT安全研究员，扫描和验证物联网设备的默认密码风险以防止僵尸网络感染。
针对网络工程师，评估Wi-Fi网络的加密协议配置以抵御无线窃听和暴力破解。
针对移动安全管理员，测试MDM系统的远程指令执行能力以应对设备丢失风险。
针对桌面运维人员，审查终端外设管控策略以防止物理接口的数据泄露。
针对安全运营人员，分析DLP规则的精准度和覆盖面以防止数据外泄。
针对数据库管理员，评估静态数据加密的实施情况以满足合规要求。
针对发布工程师，检查构建产物的签名流程以确保软件来源可信且未被篡改。
针对配置管理员，审查Git仓库的分支保护设置以确保代码合并质量和安全性。
针对软件安全工程师，分析SCA扫描结果以识别和修复高风险的第三方库漏洞。