AI大模型安全与合规课程
培训对象：
企业信息安全负责人；合规与风险管理专员；AI工程师与开发者；数据隐私保护人员；以及从事AI系统设计、开发与运维的相关技术人员。
培训目标：
使学员全面掌握AI大模型安全的核心风险与应对策略，理解国内外AI安全法律法规与监管框架。精通AI系统全生命周期的安全需求分析、安全设计与测评方法。掌握数据投毒、对抗性攻击、提示注入、模型萃取等典型攻击的防御机制。具备在组织内实施AI安全治理、开展AI渗透测试、确保模型合规部署的实战能力，为企业AI应用筑牢安全防线。
培训内容介绍：
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AI安全概述与风险图谱：讲解AI与AI安全基本概念，梳理AI与安全衍生技术的发展脉络。分析大模型面临的安全风险全景图，包括算法风险、数据风险、供应链风险、伦理风险等。
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国内外AI法律法规与监管框架：系统学习国内外AI安全法律法规、标准规范，包括欧盟《人工智能法》、中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》等。掌握《人工智能示范法》的核心创新点与合规要求。
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AI算法与模型安全：深入剖析典型攻击与应对策略，包括提示攻击（提示注入、越狱攻击）、对抗攻击（对抗样本生成）、梯度泄露攻击、推理攻击、模型萃取攻击等。学习防御机制与防范策略的设计与实施。
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数据安全与隐私保护：学习数据投毒攻击的识别与防御，掌握数据隐私保护技术（差分隐私、联邦学习、同态加密）。理解AI训练数据的安全采集、清洗与标注规范。
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AI伦理框架与风险评估：讲解人工智能伦理的挑战与伦理风险评估方法，学习建立AI伦理风险的监测预警机制与问责机制。探讨典型场景下的AI伦理道德风险。
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AI全生命周期安全管理：学习DevSecOps与AI的融合实践，掌握AI安全需求分析与安全设计方法。了解安全的AI系统开发指南与实践案例。
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AI安全测评与渗透测试：讲解AI安全测评框架的应用，学习AI渗透测试的技术与方法。掌握模型鲁棒性评估、公平性测试、可解释性验证等实操技能。
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AIGC标识与内容合规：学习AI生成合成内容的标识规定与标准，掌握内容合规审查方法。理解基础模型版权法治框架，包括语料收集合规、生成内容可版权性认定。
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网络数据安全与监管：学习AI系统面临的网络数据安全威胁，掌握安全防护策略。了解国家立法计划中的人工智能法动态与监管格局。
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大模型供应链安全管理：分析大模型开发与部署过程中的供应链风险，包括第三方库漏洞、预训练模型后门、服务商依赖等。学习供应链安全评估与管控策略。
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AI安全治理体系建设：学习在组织中建立AI安全治理体系的框架与方法，包括政策制定、组织架构、流程规范、技术工具等维度。掌握AI成熟度模型的应用与评估。
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行业安全实践案例：通过金融、医疗、政务等关键领域的AI安全最佳实践案例，深度分析现实世界中的AI安全问题与解决方案制定策略。
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