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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:

大模型安全攻防与智能治理实战方案(5天) - 中培伟业1764.png

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
2. 大模型训练全过程演示(数据→训练→微调→评测)
3. 垂直安全大模型开发案例复盘
4. AI安全框架与成熟度模型
5. MCP核心机制:Resources、Tools、Prompts
【课堂活动】 小组讨论:当前工作中遇到的AI安全风险场景

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
2. 提示词注入、数据泄露、投毒、对抗样本风险
3. AI伦理与合规规范
4. 欧盟AI法案、国内暂行办法解读
【课堂活动】 研讨:典型攻击场景与防御思路

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
2. DAN模式、奶奶漏洞、多轮绕过
3. 对抗性后缀注入(GCG攻击)
4. 模型投毒与后门攻击
【实操】 提示词注入靶场演练

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
2. 对抗训练、输入净化、模型水印
3. 差分隐私、联邦学习、模型签名验证
4. 红蓝对抗测试、供应链安全
【实操】 防御策略部署与绕过测试

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
2. AI辅助Python/SQL注入/XSS检测
3. 安全开发工具链:Jenkins+Snyk+AI
4. 代码审计智能体设计
【实操】 基于AI的代码漏洞检测与修复

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
2. Dify/LangChain平台从0到1实战
3. 威胁情报知识库与RAG构建
4. 流量检测Workflow编排
【实操】 搭建一个安全咨询智能体

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
2. Wireshark+MCP智能流量分析
3. C2心跳、DNS隧道检测
4. AI驱动日志分析与威胁狩猎
【实操】 恶意流量识别与告警响应

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
2. 红队:钓鱼邮件生成与社工测试
3. 蓝队:异常检测与响应处置
4. 攻防案例复盘与报告撰写
【实战】 分组红蓝对抗演练

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
2. AI全生命周期治理框架(规划→退役)
3. AI安全风险评估与审计方法
4. AI安全运营中心(AIOC)建设思路
【案例研讨】 某金融机构AI安全治理体系设计

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%)
2. 深度伪造检测、越狱防御、漏洞挖掘等典型场景考核
3. 课程回顾与能力差距分析
4. 后续学习资源与认证路径推荐
【总结交流】 学习成果路演与答疑

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


大模型安全攻防与智能治理实战方案(5天) - 中培伟业3604_副本.png

标准服务

大模型安全攻防与智能治理实战方案(5天) - 中培伟业3631.png

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 AI大模型
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