AI安全·行业赋能学习营（2026）

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以 AI 系统全生命周期安全为主线，从系统架构、攻击面和威胁建模切入，延伸至大模型与智能体攻防、AI-SDLC、价值对齐、合规治理、安全运营和自主响应。教学采用贯穿案例、结构化框架、限时任务、实验与综合事件推演，帮助学习者形成从识别风险、设计控制到检测响应和持续改进的完整工作方法。

## 知识与能力图谱

|模块|核心知识|能力目标|训练方式|主要产出|
|---|---|---|---|---|
|M1 AI 系统架构解构与安全边界|AI 技术栈、训练/推理、RAG、函数调用、ReAct、Skills、MCP、Safety/Security|拆解 AI 系统层次、资产与信任边界，判断 AI 安全建设阶段|“AI 招聘助理”贯穿案例逐步叠加知识库、工具、编排和审计|系统架构图、资产与边界清单、能力成熟度判断|
|M2 攻击面映射与威胁建模|CIA、对抗样本、OWASP LLM Top 10、STRIDE×输入/输出/供应链、DREAD、攻击树|系统枚举攻击面并完成威胁排序|20 分钟企业 AI 助手建模任务，覆盖至少 12 个关键检查点|威胁清单、18 点交叉矩阵、DREAD 排序、攻击树与风险报告|
|M3 大语言模型与智能体风险及攻防|越狱、提示注入、对抗样本、数据投毒、后门、模型窃取、Agent 工具风险、AI 辅助渗透|区分输入、输出与供应链攻击，理解智能体权限扩大后的复合风险|攻击类型拆解、渗透阶段映射、进攻性安全案例|攻击链分析、测试思路与分层防御建议|
|M4 内生安全架构与 AI-SDLC|安全需求矩阵、EDM/PDCA/OODA/IPDRR、五层安全架构、隐私增强技术、DevSecOps、PDD|将安全控制前移到需求、设计、开发、部署和运营阶段|规划分期、提示词驱动开发与安全审查、攻防实验讨论|可验证安全需求矩阵、分层控制点、AI-SDLC 实施流程|
|M5 价值对齐、可解释性与公平性|负责任 AI、LIME、SHAP、AI Fairness 360、RLHF、Constitutional AI、Model Cards|将伦理原则转成可测试的公平、透明、隐私与问责约束|招聘、医疗、内容审核等情景题与公平性权衡分析|公平性评估方案、Model Card、对齐与治理闭环|
|M6 合规框架与组织风险管理|EU AI Act、中国监管框架、ISO/IEC 42001 与 27001、成熟度模型、九阶段生命周期|把监管要求映射成组织角色、控制措施与持续审计机制|监管框架比较、成熟度诊断、风险管理路线设计|合规差距清单、成熟度评估、实施路线与审计闭环|
|M7 AI 驱动安全运营与威胁狩猎|AIOps/AISecOps、SIEM/SOAR、YARA/KQL、知识图谱、向量数据库、RAG、六步狩猎闭环|将 AI 嵌入告警处理、情报、检测规则和事件响应链路|运营案例与效能数据分析、知识管理和狩猎流程拆解|威胁分析、事件定级、资产清点、检测规则与报告|
|M8 自主安全智能体与自适应响应|SOC 1.0—3.0、SOAR、五类智能体场景、威胁狩猎、自适应控制、人机授权|从辅助分析走向半自主响应，并控制高风险执行权限|构建基于 LLM 的安全事件时间线自动梳理系统|日志摘要、语义聚类、攻击时间线与事件叙事报告|
|M9 总结、展望与综合演练|五步风险评估、安全测试分层、AI 渗透测试、红蓝对抗、事件响应、合规审计|串联前八个模块完成端到端安全决策|AI 招聘系统三轮推演：攻击面识别→安全设计→事件响应|风险登记册、渗透报告、演练方案、响应证据链与改进项|
|案例补充|提示注入安全围栏、纵深防御、企业安全智能体、本地基建、MCP/RAG/隔离容器、多智能体协同|把课程框架映射到大模型防护与企业智能体工程|攻防 PoC、架构对比和企业最佳实践分享|围栏体系思路、安全智能体分层架构与落地路径|

## 深度亮点剖析

- 设计主线完整：从架构边界、威胁识别和风险排序，一直延伸到开发、治理、运营、响应与复盘。
    
- 框架能够落表：STRIDE×三分法形成 18 点矩阵，DREAD 用于排序，结果进一步沉淀为风险登记册。
    
- 实战产出明确：包含限时威胁建模、事件时间线系统和 AI 招聘系统三轮综合推演，不只停留在概念讲解。
    
- 同时覆盖 Security for AI 与 AI for Security，既保护模型和智能体，也讨论 AI 如何进入 SOC 与威胁狩猎。
    
- 两份行业案例补足工程视角，具体呈现提示注入纵深防御和安全智能体的基础设施、编排及能力复用。

## 行业/专业背景溯源

|名词|课件中的定位|
|---|---|
|CAISP / CAIDCP|前者对应 Security for AI，关注 AI 系统自身安全；后者对应 AI for Security，关注用 AI 增强安全能力。|
|AI-SDLC|在传统 SDLC/DevSecOps 基础上，将模型、数据、提示词、智能体与 AI 生成代码纳入全生命周期控制。|
|STRIDE + DREAD|STRIDE 用于系统枚举威胁，DREAD 用于相对优先级排序，并与攻击树和三分攻击面组合使用。|
|ISO/IEC 42001|作为 AI 管理体系扩展使用，不替代 ISO/IEC 27001；课程用其连接 AI 治理和组织控制。|
|AISecOps|将 AI 能力嵌入威胁情报、告警研判、检测规则、狩猎与响应的安全运营方式。|
|Model Card|用于披露模型用途、性能、分层表现、限制和风险，支撑透明度与责任治理。|

## 课程定位判别

这是一门体系化的 AI 安全进阶与行业实战课程。虽然 M1 补充了 AI 基础和技术栈，但后续快速进入对抗样本算法、威胁建模、AI-SDLC、法规映射、SOC、自主智能体和综合事件推演，术语密度与组织治理跨度都较高。课程强调框架应用和工程交付，适合把单点知识提升为全生命周期安全方案，而非仅学习某一种攻击或工具。

## 适合什么人看

- 负责大模型、RAG 或智能体系统架构与安全设计的技术人员。
    
- 从事渗透测试、红队、威胁建模或 AI 安全评估的安全人员。
    
- 从事 SOC、应急响应、威胁情报和威胁狩猎的运营人员。
    
- 需要建设 AI-SDLC、合规体系、风险管理或负责任 AI 机制的管理者。
    
- 希望把开发、产品、安全、法务与运营串成统一 AI 治理流程的项目负责人。

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