信息安全专业考研一般要考哪些科目，信息安全专业研究生阶段学什么课程

作为信息安全的学生，我来帮您回答以下这个问题

信息安全主要研究信息系统的安全威胁、信息系统安全的理论、信息系统安全技术、信息系统的安全保证等内容。

信息安全专业主要培养掌握并熟悉信息安全的基本理论、技术和应用知识，具备计算机、通信和电子等方面的研究、技术开发与设计能力的针对人才。

假设考研，考本专业还是首选，因为学习的方面一样，更容易入手。在本专业考研，有以下方向：数据通信原理、信息安全概论、计算机互联网安全管理、数字鉴别及认证系统、互联网安全检测与防范技术、防火墙技术、病毒机制与防护技术、互联网安全协议与标准等每一方向都可以进行有关研究。

假设考虑换专业考研，：

信息安全主要的主要内容还是偏向计算机非常多，因为这个原因在研究生方向，可以转战计算机，不需要担心，因为计算机的专业课，一个信安的学生全都具备。同时，转学金融也不错，金融领域也非常的稀少不少计算机人才，一个信安的学生有能力转到金融行业。为金融领域保驾护航。也可转向通信。

事实上信息安全专业是一个比较交叉的学科是计算机、通信、数学、物理、法律、管理等学科的交叉学科。因为这个原因，假设真的想换专业来考研，。第一要考虑到自己喜欢什么方面。像比较接近的学科，如通信完全就能够考虑，因为在通信领域是信息安全的主要研究领域，怎么样保证通信系统的安全至关重要。远一点的是数学，当然这个就要看自己的爱好了，毕竟计算机和数学还是有一部分差距的，不过计算机的算法就是数学是基础，一个专业发展的好，需有一部分基础性的学科做支撑，才可以发展的更长远，像近火的人工智能专业，卡脖子的技术就在算法，说明白了其实就是常说的数学，因为这个原因数学非常的重要。物理方面也可，其主要偏向计算机硬件发展。像计算机的芯片，物理是基础的基础。现在我们国家的芯片技术还不够成熟，因为这个原因为了中国芯，物理同样不可以丢，不可以让美国总是领驭在我们之上，因为这个原因，想转物理就转吧。法律比较远，看个人兴趣。管理个人建议不要转，因为任何一个成功管理人士基本是从技术底层人员干起。上面这些内容就是我的建议，仅作参考。

信息安全专业实际上就是一个加密与反加密，破译与反破译的一个专业是一个涉及计算机，通信，数学等多学科专业方向的交叉专业。

这个专业就是培养理论基础扎实，专业口径宽，适应性强，工程实践能力强，综合素质高，掌握并熟悉信息系统与信息系统与信息安全的基本理论，能从事信息系统还有信息系统中信息安全技术的研究，设计，开发，应用，管理等工作的高级工程技术人才。

你在研究生考试的途中，建议也还是保考信息安全专业，因为这个专业现在的人才需求很旺盛，就业前景广阔；

另外一个方面，你本科阶段也学习的是信息安全专业，在学习的途中能减少学习量，轻车熟路，更加高效录取的机率的提高。

考研方向：可报考计算机技术、计算机应用技术、计算机科学与技术等学科领域的研究生。

毕业后可以在政府机关、国家安都门、银行、金融、证券、通信等领域从事各种信息安全系统、计算机安全系统的研究、设计、开发和管理工作，也可以在IT领域从事计算机应用工作。

大数据信息内容服务平台和人工智能专业好。

大数据信息内容服务平台方向：大数据信息内容服务平台方向主要是进行对海量数据的管理和处理，传统的数据处理模式在大数据信息内容服务平台面前因为其大篇幅且寡淡的处理时间而失去意义，因而需求新的算法及处理模式来应对纷繁的数据，大数据信息内容服务平台方向的入行门槛相对来说比较高。

不过伴随着前人算法的愈发成熟，门槛也在一步一步降低，就业形势也相对优秀，大数据信息内容服务平台和云计算技术的组合上限和下限都很高，其学习难度也不低。

人工智能方向：人工智能方向更多的是处在理论上的发掘，真正落到实处的技术实际上相对较少，这也致使了其有着极高的门槛和对比普通人很低的下限，但其下属的技术比如NLP，机器学习，文本识别，图像识别等技术仍有着很好的前景，此方面的技术专业需求面很广，不只是技术，数学，离散等知识也是其必备科目。

针对初学者友好度低，在职业前景方面更多的趋向于算法分析架构这种类型，前景良好。

考研方向有：

1. 大数据信息内容服务平台方向：大数据信息内容服务平台方向主要是进行对海量数据的管理和处理，传统的数据处理模式在大数据信息内容服务平台面前因为其大篇幅且寡淡的处理时间而失去意义，因而需求新的算法及处理模式来应对纷繁的数据，大数据信息内容服务平台方向的入行门槛相对来说比较高。

不过伴随着前人算法的愈发成熟，门槛也在一步一步降低，就业形势也相对优秀，大数据信息内容服务平台和云计算技术的组合上限和下限都很高，其学习难度也不低。

2. 人工智能方向：人工智能方向更多的是处在理论上的发掘，真正落到实处的技术实际上相对较少，这也致使了其有着极高的门槛和对比普通人很低的下限，但其下属的技术比如NLP，机器学习，文本识别，图像识别等技术仍有着很好的前景，此方面的技术专业需求面很广，不只是技术，数学，离散等知识也是其必备科目。

针对初学者友好度低，在职业前景方面更多的趋向于算法分析架构这种类型，前景良好。

3. 传统计算机方向：网络公司的高红利无疑给纯软件方向带来了红利，不过目前随着中低端人才的饱和，网络的高薪也慢慢了偏向于真正的技术人才，传统的计算机方向稳扎稳打也可以取得很好的前景，按照个人的兴趣选择有关的方向，才可以有更好的动力来前进以此达到自己的目标。