导师与项目负责人
Liam Adams
谷歌云 Mandiant 高级安全顾问（Senior Security Advisor）
- 曾任普华永道网络安全高级经理
- UBC 尚德商学院兼职教师，教授网络安全管理
- CISSP 认证
- BC Business 30 Under 30 获奖者
Liam 拥有企业网络安全、威胁情报、安全战略与高等教育经验。他将重点指导学生如何把复杂风险拆成可以分析的问题，建立合理的威胁模型，在产品设计中处理安全与可用性的取舍，并在最终展示中清楚解释自己的技术判断。
项目的四个核心特点
不是只学几个技术工具，而是把安全判断做成一个真正能演示的产品。
现任网络安全专业人士指导
学生将在拥有企业安全咨询、威胁情报与大学教学经验的导师指导下，理解真实安全团队如何分析风险、设计防御并沟通技术判断。
一个产品贯穿完整项目
威胁研究、交互设计、前后端逻辑、数据记录与最终演示都围绕同一个网络攻防模拟产品逐步推进。
把软件工程、网络安全与 AI 连在一起
学生不只是分别接触三个领域，而是理解它们如何共同支撑一个安全、可用、能够回应真实问题的技术系统。
需要亲自解释技术取舍
代码和界面不是终点。学生需要说明系统保护什么、威胁从哪里来、为什么采用某种设计，以及哪些风险仍然存在。
从好奇走进真实网络攻防世界
一个安全系统的价值，不在于它看起来复杂，而在于它是否真的理解威胁。
学生会从一个具体的网络攻防情境出发，理解攻击者如何寻找漏洞、防守者如何识别风险，以及软件架构、用户体验、数据与政策如何共同影响安全结果。整个过程不断回答同一个问题：这套系统是否既能运行，也能经得起合理的安全检验？
- 01识别需要保护的用户、资产与业务场景
- 02分析钓鱼、勒索软件、暴力破解等威胁路径
- 03把威胁转化为产品需求与攻防规则
- 04设计前端、后端、数据与权限逻辑
- 05构建并测试可交互的模拟产品
- 06在最终展示中解释系统设计、风险与改进方向
三个相互连接的专业维度
构建、保护、判断：技术产品背后的三种能力
这三部分不是三门分开的课程。学生会在同一个网络攻防产品中，把软件构建、安全防御与 AI 辅助判断连接起来。
软件工程构建
把一个想法转化为可以运行、测试和演示的技术产品。
- 定义用户、场景与核心功能
- 规划前端、后端与数据流
- 使用 React、Node.js 或 Python 等工具构建 MVP
- 设计交互、计分与反馈机制
网络安全防御
理解攻击者怎样寻找漏洞，也理解防守者怎样保护系统、发现风险并回应威胁。
- 建立威胁模型与攻击路径
- 分析钓鱼、勒索软件、暴力破解等风险
- 设计权限、防御规则与响应机制
- 判断哪些风险已经处理，哪些仍然存在
AI 驱动的安全创新
探索 AI 如何帮助识别风险、分析威胁并改善安全决策，同时保留人的核查与判断。
- 识别适合 AI 辅助的安全任务
- 设计聚焦的分析或反馈功能
- 使用数据支持自动化判断
- 测试输出的可靠性、限制与误差
12 周专业学习路径
从第一个威胁情境，到一套能够被测试和解释的网络安全产品。
六个阶段围绕同一个攻防模拟产品推进。学生会先理解问题，再设计系统、完成开发、测试风险，最后把技术成果和专业判断一起讲清楚。
- 01
第 1–2 周
网络安全基础与威胁情境
认识攻击面、资产、漏洞、威胁行为者与防御目标，选择一个适合项目范围的网络攻防情境。
- 02
第 3–4 周
产品需求与模拟规则
定义用户、攻防角色、行动卡、计分方式与关键结果，把安全问题转化为清晰的产品需求。
- 03
第 5–6 周
全栈架构与核心功能
规划前端、后端与数据结构，搭建 MVP，并实现用户流程、状态变化与基础交互。
- 04
第 7–8 周
攻防逻辑与可视化看板
加入攻击、防御、风险后果、评分与数据追踪，让用户能看见每个决策如何改变系统状态。
- 05
第 9–10 周
AI 辅助功能、安全测试与迭代
探索适合项目范围的 AI 辅助分析或反馈功能，测试系统逻辑、边界情况与安全弱点，并完成改进。 学生还会为导师公司的网络安全工作流设计一个聚焦的 AI 工具原型，并检验它的可靠性与使用边界。
- 06
第 11–12 周
产品演示与最终技术答辩
完成可演示版本，解释威胁模型、系统架构、关键技术取舍、测试结果与下一步优化方向。
想确认这条学习路径是否适合孩子？
申请项目匹配评估↓学生会完成什么
每一份成果，都需要学生真正理解，也能够亲自解释。
这些成果共同呈现学生如何把一个安全问题转化为产品需求、技术系统与可被检验的判断。
威胁模型与攻防情境
说明系统需要保护什么、可能面对哪些攻击，以及攻击者和防守者各自的目标。
产品需求与用户流程
把安全问题拆成清楚的功能、角色、规则、界面与使用路径。
系统架构与数据逻辑
规划前端、后端、数据记录、状态变化与权限之间的关系。
网络攻防模拟 MVP
完成一个可以实际操作和演示的网页产品核心版本。
交互看板与计分系统
用可视化方式呈现决策、成功率、风险后果与模拟进展。
测试记录与改进建议
记录功能测试、安全问题、边界情况与后续可以继续完善的部分。
最终技术展示与答辩
演示产品、回应追问，并清楚说明系统为什么这样设计。
导师公司 AI 安全工具原型
针对威胁分析、风险识别或安全反馈中的一个具体任务，设计可以演示、测试和继续迭代的 AI 工具。
学生项目经历
学生怎么说
共 11 条学生反馈
这些反馈来自参与过不同 BonaVia × ExpertEase 职业实战项目的学生。每张卡片都会标明学生当时参加的项目、导师背景与年份。
01/11
中文内容翻译自学生英文原话。
准备进一步了解项目是否匹配？
申请项目匹配评估↓从什么起点开始
适合哪些学生？
- 面向 Grade 9–12 学生
- 无需提前具备编程、网络安全、AI 或产品开发基础
- 对计算机科学、软件工程、网络安全、AI、产品设计或科技政策感兴趣
- 愿意投入时间、主动提问、测试自己的方案并完成项目
个性化学习设计
不是让所有学生从同一个位置起跑，而是为每个人设计通往同一专业标准的学习路径。
项目开始前，团队会根据学生已有的编程经验、技术理解、逻辑基础与学习节奏，个性化配置预备材料、核心概念讲解和阶段性项目支持。第一次接触编程的学生，可以先建立必要基础；已有经验的学生，则可以进入更复杂的系统设计、功能实现与测试。
学习路径可以不同，但最终标准一致：学生需要理解系统、完成实质性工作、解释自己的技术选择，并对最终成果负责。
Tailored Preparation｜定制预备材料
根据学生起点配置编程、网络安全、产品逻辑与工具使用的准备内容。
Personalized Technical Pathway｜个性化技术路线
在同一项目目标下，调整技术深度、工具组合与阶段任务，让挑战与学生能力匹配。
Stage-Specific Support｜阶段性专业支持
在架构、开发、测试和表达的关键节点提供针对性讲解与反馈。
成长与大学准备
真正有价值的，不是写下几个技术名词，而是孩子能否展示自己如何解决一个复杂问题。
项目名称本身不会决定大学申请结果。真正有价值的是，学生是否亲自定义过问题、设计过系统、写过和理解自己的代码、测试过风险，并能够解释为什么选择这样的架构与防御方式。
这些经历可以帮助学生更真实地理解计算机科学、软件工程、网络安全与 AI 方向，也为未来的活动列表、文书、简历、作品集和面试积累可以被具体讲述的技术过程、判断与成果。
项目申请
项目申请方式
项目面向 Grade 9–12 学生，无需提前具备编程或网络安全基础。团队会根据学生当前水平个性化设计预备材料、技术学习路径与项目支持，让学生建立必要基础，并逐步完成网络攻防模拟产品与最终技术展示。
申请流程
- 01兴趣表
- 02匹配评估与面试
- 03确认录取与报名
常规项目为 12 周，平均每周投入 10 小时以上；暑期密集安排约 1.5 个月，平均每周投入 20 小时以上。项目全程线上进行。
从这里开始
填写 1 分钟项目匹配兴趣表
告诉我们学生目前的年级、技术兴趣和目标。BonaVia 会结合项目投入、学习方式与当前起点，进一步了解这段经历是否适合他/她。
已选择项目人工智能、软件工程与网络安全职业实战项目
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