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中培偉業企業IT內訓課程
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AI大模型安全攻防實戰

2025-03-11 09:51:32 | 來源:企業IT培訓

培訓背景

隨著AI技術深度融入各行業,大模型、智能識別系統、AI供應鏈等面臨對抗樣本攻擊、數據泄露、模型劫持等新型安全風險。傳統安全防護手段已無法應對AI特有的攻擊路徑,亟需掌握AI大模型安全攻防核心技能的專業人才。

本課程聚焦大模型漏洞挖掘、數據隱私保護、對抗攻擊防御等前沿領域,結合真實案例與實驗演練,助力學員構建AI安全全棧能力。

課程簡介

當前,人工智能蓬勃發展,AI大模型已成為推動各行業變革的關鍵力量,然而其安全隱患也隨之浮出水面。中培偉業特邀行業專家,精心打造了《AI大模型安全攻防實戰》課程,并在全國實施培訓,課程深入剖析AI大模型的架構原理,幫助學員透徹理解模型運作機制,進而系統梳理數據隱私泄露、模型竊取、對抗樣本攻擊等各類安全威脅及其背后原理。學員不僅能學習構造對抗樣本、實施模型竊取和數據投毒攻擊等實操技術,還將全面掌握數據加密、模型加固以及檢測對抗樣本等全流程防御策略,切實提升應對AI大模型安全挑戰的實戰能力。

參加培訓并通過考試學員,由中國信息化培訓中心頒發《AI安全攻防專家》職業技能培訓證書。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明,以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。

培訓對象

Ø 網絡安全專業人員

Ø 滲透測試人員

Ø 安全運維人員

Ø AI研發工程師

Ø AI系統運維人員

Ø 安全顧問和管理人員

Ø 算法工程師

Ø 數據科學家等

培訓收益

ü 掌握AI安全核心漏洞:

深入理解大模型提示詞注入、梯度泄露、供應鏈攻擊等前沿風險。

ü 攻防實戰能力提升:

通過實驗復現主流攻擊(如對抗樣本生成、模型逆向工程),設計針對性防御方案。

ü 合規與隱私保護:

學習AI數據脫敏、聯邦學習、差分隱私等技術,滿足GDPR等法規要求。

ü 紅藍對抗思維:

通過分組演練,模擬真實場景下AI系統攻防對抗,提升應急響應能力。

中培優勢

課程大綱

日程 主題 內容
第一天
AI安全基礎攻防
AI與AI安全基礎 Ø 人工智能概述與AI安全基本概念
Ø 人工智能的定義與發展歷程
Ø AI的應用領域
Ø AI的分類與技術框架
Ø AI在網絡安全中的角色與安全挑戰
Ø AI技術演變與安全技術融合
Ø AI驅動的安全技術創新
Ø 國內主流大模型(DS、QWEN、九天)技術架構與安全風險對比
Ø 9.MaaS平臺(如百度AI、阿里云MaaS)安全架構設計案例
Ø 10.MaaS平臺(模型即服務)安全架構設計原則
AI越獄與安全性分析 Ø AI模型與算法安全性分析:
Ø (1) 對抗樣本攻擊
Ø (2) 模型竊取攻擊
Ø (3) 數據投毒攻擊
Ø (4) 模型解釋性和透明性
Ø 數據隱私保護與安全措施
Ø AI越獄實操演示
Ø (1) 基于DS/QWEN模型的越獄攻擊實操(如Prompt注入、模型濫用)
Ø MCP三大核心-拆解Resources、Tools、Prompts如何讓大語言模型從空談家變身實干派
Ø (1) MCP框架拆解:結合DS模型演示Resources/Tools/Prompts的攻防博弈
大模型提示詞漏洞攻防 Ø 理論:Prompt Injection分類(直接/間接/多模態)
Ø 實驗:構造惡意提示詞注入,觸發模型輸出敏感內容
Ø 實驗:多模態提示詞(文本+圖像)繞過OCR檢測
AI模型的安全風險 Ø 大模型的安全風險概述
Ø (1)數據隱私問題
Ø (2)模型濫用
Ø (3)可解釋性問題
Ø (4)資源濫用
Ø 典型攻擊與應對策略
Ø (1) 國內某金融大模型提示攻擊事件復盤(攻擊路徑、損失、修復方案)
Ø (2) 對抗攻擊實戰:使用具體工具生成對抗樣本并測試模型魯棒性
Ø 大模型面臨的特殊挑戰
Ø (1)模型復雜性與安全性之間的權衡
Ø (2)實時防御與響應機制
Ø (3)MaaS平臺跨領域安全協同問題
Ø (4)多方協作與監管問題
第二天供應鏈漏洞與進階攻擊 敏感信息泄露與防護 Ø 理論:模型元數據泄露原理(gguf/metadata解析)
Ø 案例:System Prompt Leakage復現
Ø 實驗:利用工具提取模型元數據
Ø 實驗:設計防護策略封堵泄露漏洞
大模型供應鏈漏洞分析 Ø 理論:供應鏈攻擊路徑(Ollama/Ray/Deepseek)
Ø 案例:開源框架未授權漏洞導致模型劫持
Ø 實驗:利用Ollama漏洞植入后門模型
Ø 實驗:Deepseek未授權訪問漏洞復現
梯度泄露與對抗防御 Ø 理論:梯度反推攻擊原理與數據逆向工程
Ø 案例:通過訓練梯度泄露用戶隱私數據
Ø 實驗:生成對抗樣本繞過AI檢測系統
Ø 實驗:設計梯度噪聲干擾防御方案
AI安全防御與應對機制 Ø 對抗防御技術
Ø (1)對抗訓練
Ø (2)對抗檢測與修復
Ø (3)基于生成模型的防御
Ø (4)輸入數據的驗證與修正
Ø (5)基于AI的實時防御系統架構
Ø 模型驗證與檢測
Ø (1)模型的穩健性驗證與工具
Ø (2)模型可解釋性與透明性
Ø (3)使用模型審計工具(AI Fairness 360)檢測模型偏見
Ø 實時安全監控與風險評估
Ø (1)政企AI安全風險評估框架
Ø (2)模型行為監控
Ø (3)異常檢測與響應
Ø AI安全法律與合規分析
Ø (1)算法公平性與歧視
Ø (2)AI透明性與可解釋性
Ø (3)國內AI倫理審查機制與案例
AI安全標準與實踐案例 Ø AI安全框架與成熟度模型介紹
Ø AI安全標準建設與認證實踐
Ø 國內AI安全標準對比(《網絡安全標準實踐指南—生成式AI服務安全要求》)
Ø 現實世界中的AI安全問題深度分析與解決方案
Ø AI倫理道德挑戰與倫理框架構建
Ø AI安全技術未來發展方向
Ø 政策與法規的未來演變趨勢
AI安全治理與全生命周期管理 Ø AI安全治理框架核心要素
Ø AI安全治理框架安全策略
Ø AI安全治理框架與數據安全
Ø AI安全對抗性攻擊防護
Ø AI安全生命周期管理:DevSecOps與安全需求分析與實際運用方法
Ø AI滲透測試技術與方法
Ø (1)對抗性樣本攻擊
Ø (2)數據投毒攻擊
Ø (3)模型反向工程
Ø (4)API濫用測試
Ø A基于DS模型的DevSecOps流水線設計(從需求分析到上線監控)
Ø 滲透測試實操:針對MaaS平臺的API濫用測試(如參數篡改、越權訪問)
第三天綜合攻防與真實場景實戰 第三方大模型安全性評估 Ø 評估框架:模型安全性、運營服務安全性、合規性三維評估體系
Ø 實操工具:使用自動化工具(Model Card)評估DS/QWEN/等
Ø 上架前評估:安全測試流程方法與合規檢查清單
Ø MaaS平臺安全設計
Ø 架構設計:軟硬件安全隔離、模型沙箱、API網關防護部署方法
Ø 國內實踐:某云廠商MaaS平臺安全設計方案解析
RealWorld偽造攻擊 Ø 理論:DeepFace/DeepVoice偽造技術原理
Ø 案例:生成高仿真人臉/語音欺騙身份驗證系統
Ø 實驗:使用DeepFace生成虛假人臉
Ø 實驗:合成語音繞過聲紋識別系統
IoT與AI融合漏洞利用 Ø 理論:智能設備固件漏洞與AI模型聯動風險
Ø 案例:通過OCR漏洞劫持IoT設備控制權
紅藍對抗演練 Ø 綜合實驗:分組模擬攻擊鏈(如多模態注入+供應鏈投毒)
Ø 防御設計:制定全鏈路防護方案并驗證有效性

講師團隊

方老師 勒索治理領域專家

多年一線工作經驗,疫情期間協助近千家單位、醫院、教育、能源、金融、政企單位等處理勒索應急事例、協助數據恢復,擅長交流分析、擁有解決任何網絡安全事故難點的能力,且自研一整套體系數據安全/勒索防范了類產品,具備一整套安全 全領域體系課程材料和具備從 0-1的安全體系化建設與行業前景風險分析能力,指導過包含政企、廠商、在校學生、自由職業者等在內的百余位學生完成行業人生職業規劃。基于國企央企客戶資源和廣泛的商業網絡,曾經與多家國內知名企業如華潤集團、電信集團、院校、醫院、政府部門等建立了長期穩定的合作關系且深入了解客戶需求,尤其是數據安全方向,善于通過技術角度提供量身定制的解決方案,并通過優質的產品和服務贏得了客戶的信任和支持。

梁老師 資深網絡安全專家

十余年網絡安全行業經驗,自2007年投身IT與網絡安全領域以來,長期專注于網絡安全研究、實戰攻防、安全建設與改造、安全培訓交流及應急事件處理等核心工作。職業生涯早期深耕安全滲透測試與網站漏洞挖掘,積累了豐富的實戰經驗。2019年后,工作重心轉向網絡安全服務,網絡安全建設改造項目,網絡安全技術培訓,網絡安全意識培訓,安全服務咨詢等工作。長期為各類企業、政府、廠商及培訓機構提供高質量的培訓與咨詢服務。

高老師 CTO/資深技術顧問/信息安全專家

近十年IT互聯網運維服務管理與信息安全領域研究與從業經驗,主要從事運維服務管理規劃、運維架構、自動化體系建立和實施、信息安全風險評估、信息安全管理體系建立和實施等方面工作,具備豐富的IT服務管理和信息安全管理咨詢實踐經驗,尤其在金融、運營商、政府行業有豐富的項目實施經驗。目前主要專業領域集中于IT服務管理、IT風險管理與控制、信息安全等方面,曾服務的主要客戶有:中國金幣總公司、千方集團、行園汽車、德法利集團、中彩網等。

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