大模型安全攻防与智能 治理实战方案
浏览:23次 作者:小编培训背景
随着生成式大模型在金融、政务、能源、通信等关键行业的深入应用,AI安全已从技术辅助走向安全防线核心。大模型带来了提示词注入、越狱攻击、对抗样本、模型投毒、敏感数据泄露等新型攻击面,传统安全体系难以直接复用。
与此同时,AI也在赋能安全:智能威胁检测、自动化代码审计、安全智能体、AI辅助红蓝对抗等能力正加速落地。如何让安全团队掌握大模型攻防技术,如何让开发与运维团队构建AI赋能的智能安全能力,如何实现安全与业务的深度融合,已成为企业智能化转型中的关键课题。
本次培训立足“业技融合”理念,系统构建从大模型安全认知到攻防实战、从AI赋能开发到治理合规的完整能力体系,助力企业打造懂业务、懂AI、懂安全的复合型安全团队。
痛点聚焦
新型攻击手段不清:
安全与开发人员对大模型特有的提示词注入、越狱攻击、对抗样本等攻击手法缺乏系统认知;
AI赋能安全落地不足:
不了解如何利用AI提升代码审计、威胁检测、流量分析、应急响应的效率与准确率;
安全智能体建设滞后:
缺乏安全智能体、知识库RAG、自动化工作流的开发与平台落地经验;
治理与合规准备不充分:
对国内外AI安全法规、风险评估、审计方法、全生命周期治理框架了解不足。
目标学员
网络安全工程师、安全架构师、AI安全研究员、安全运营人员、技术管理者。
培训目标
建立AI安全整体认知,掌握大模型技术原理与安全风险框架;
精通提示词注入、越狱攻击、对抗样本、模型投毒等核心攻击技术;
掌握AI赋能安全开发、安全智能体构建与工具链搭建能力;
具备AI驱动威胁检测、流量分析、红蓝对抗实战能力;
建立AI安全治理体系认知,掌握合规审计与全生命周期管理方法。
解决方案
培训形式:专家面授精讲 + 案例深度剖析 + 实战演练 + 工具实操 + 工作坊研讨
培训时长:共计5天,每天7-8学时
解决方案:
基础认知建立:AI安全通识、大模型原理、安全风险框架;
攻防能力构建:提示词/越狱/对抗攻击 + 全栈防御技术;
开发赋能:AI辅助代码审计 + 安全智能体开发平台实战;
实战演练:AI驱动威胁检测 + 红蓝对抗模拟;
治理合规:法规解读、风险评估、全生命周期治理;
综合考核:知识测评 + 实战考核 + 学习路径规划。
课程亮点:

课程大纲
日程 | 模块 | 内容 |
第1天上午 | 模块一:AI安全基础与大模型安全认知 | 1. AI发展历史与技术通识 |
第1天下午 | 模块一(续):大模型安全风险深度解析 | 1. OWASP LLM Top 10详解 |
第2天上午 | 模块二:提示词攻击与越狱攻击技术 | 1. 直接/间接注入、角色伪装、上下文劫持 |
第2天下午 | 模块二(续):大模型安全防御技术体系 | 1. 输入过滤、语义分析、指令数据隔离 |
第3天上午 | 模块三:AI赋能安全开发与代码审计 | 1. LLM OWASP Top 10开发侧解读 |
第3天下午 | 模块三(续):安全智能体开发与平台实战 | 1. 智能体三要素:感知、决策、执行 |
第4天上午 | 模块四:AI驱动威胁检测与流量分析 | 1. AI-IDS:机器学习+深度学习检测模型 |
第4天下午 | 模块四(续):AI安全攻防实战演练 | 1. AI辅助CTF:逆向、Exploit生成 |
第5天上午 | 模块五:AI安全治理与合规管理 | 1. 生成式AI管理办法、欧盟AI法案、等保2.0 |
第5天下午 | 综合测评与课程总结 | 1. 知识测评(40%)+ 实操考核(40%)+ 场景分析(20%) |
注:讲师会根据学员实际情况进行适当内容调整。
培训保障
配套培训材料:
学员手册:核心知识点、攻防命令速查表、工具使用指南;
工具包:OWASP LLM Top 10、大模型攻击向量库、Dify快速上手指南、红蓝对抗报告模板;
课后资源包:AI安全书单、法规原文、攻防靶场链接、后续认证指南。
培训场地与设备要求:
场地布置:岛型/U 型座位,每组 4-6 人,留足走道供老师巡场;
设备配置:大屏、音响、WiFi(需开放AI工具及靶场域名);
网络环境:每人一台可上网电脑(支持Dify、Wireshark、靶场访问);
课后跟踪支持:
建立学员微信群:30天微信群答疑与案例分享;
30天打卡挑战:行动计划打卡(工具部署、安全策略优化);
优秀案例征集:优秀落地案例评选与内部分享。
效果评估
采用柯克帕特里克四级评估模型(Kirkpatrick Model):
级别 | 评估层次 | 评估方法 | 时间节点 |
L1 | 反应评估 | 满意度问卷(内容、讲师、组织) | 每天结束时 |
L2 | 学习评估 | 知识测验 + 实操考核 | 第5天下午 |
L3 | 行为评估 | 向上级线上反馈:AI安全工具/方法是否应用 | 培训后30天 |
L4 | 结果评估 | 安全事件响应时效、漏洞检出率、合规完成度(选取试点团队) | 培训后3个月 |

标准服务

增值服务
1. 培训前的个性化诊断与规划
需求深度调研
传统的培训需求调研多以问卷形式进行,而增值服务可采用深度访谈、小组讨论、现场观察等多种方式,深入了解企业战略目标、业务流程、岗位需求以及员工个人发展诉求。
定制培训方案
基于深入调研结果,为企业量身定制更为贴合的培训方案。不仅在课程内容上紧密贴合企业业务,还在培训方式、时间安排、培训地点等方面提供个性化选择。
2. 培训中的多样化支持与互动
专属学习顾问
为企业参训学员配备专属的学习顾问,全程跟踪学习进度。学习顾问定期与学员沟通,了解学习困难,提供学习方法指导,确保学员跟上培训节奏。
模拟工作场景
除常规的案例分析与小组讨论外,构建高度还原企业实际工作场景的模拟环境,让学员在模拟实践中应用所学知识。
引入前沿教学
根据课题需求,引用前沿技术辅助教学。利用AI丰富培训形式。
3. 培训后的持续跟进与强化
培训效果跟踪
建立长期的培训效果跟踪机制,不仅仅关注培训结束后的短期反馈,而是在培训结束后的 3 - 6 个月甚至更长时间内,持续跟进学员在工作中的行为变化与绩效提升情况。
知识强化夯实
为学员提供培训后的知识强化资料,如精炼的课程总结、拓展阅读材料、案例集等,方便学员随时复习巩固。定期举办线上线下的知识分享会、研讨会,促进学员间的交流与知识拓展。
职业发展规划
基于培训效果与学员个人能力评估,为学员提供职业发展规划指导。帮助学员明确自身优势与不足,结合企业发展战略与行业趋势,制定个性化的职业发展路径。
4. 企业专属的培训管理与资源支持
培训管理系统
为企业提供专属的企业培训管理系统,方便企业对培训项目进行高效管理。系统具备课程管理、学员信息管理、学习进度跟踪、考核评估等功能,企业管理者可实时掌握培训整体情况,做出针对性决策。
企业讲师培养
帮助企业培养内部培训师团队,提升企业自主培训能力。通过专业的培训师培训课程,传授教学方法、课程设计、表达技巧等知识与技能。同时,为内部培训师提供实践指导与反馈,协助他们将企业内部经验与专业知识转化为高质量的课程。
资源共享平台
搭建企业专属的培训资源共享平台,整合线上线下各类学习资源,包括视频课程、电子书籍、行业报告、优秀学员作品等。企业员工可在平台上自由交流学习心得、分享学习资料,形成良好的学习生态。
AI大模型
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