内网安全升级：大模型安全防御与赋能

AI时代安全底座——构建传统内网安全防护框架、数据安全核心——掌握大模型安全框架与风险应对和终端威胁防护策略连成一组训练主线，减少课堂内容与岗位动作之间的断点

2天，12小时 人工智能应用
授课讲师： 王亚彬 · 企业级网络安全体系构建专家
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先讲清管理场景、学员层级和课时安排，合规管理内容会更容易转成执行动作

适合对象

企业大模型应用业务部门一线人员、大模型应用开发工程师、生成式AI数据分析人员、AI算法科学家、信息安全专员、CISO、合规与法务人员

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 洞察传统内网安全架构短板，减少AI应用安全冲击：明确传统内网安全架构在生产环境部署后的短板，了解新兴AI应…
  • 提示与校验更稳定： 大模型信息安全挑战，理解大数据作为AI应用的基石作用：了解AI大模型在信息…
  • 流程复用更容易： 安全法规核心条款，制定隐私泄漏防护策略：了解GDPR/CCPA/《数据安全…
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  • 熟悉大模型全链路安全防护体系，了解大模型整体运行过程安全管控方案：针对大模型海量数据加工处理过程中存在的种种安全风险，输出针对性解决方案
  • 深刻理解大模型安全案例，掌握安全分析工具和方案：跟踪大模型安全类事件，通过企业安全防护体系，熟练使用常用的安全分析工具，实时掌控大模型业务运行安全态势
  • 提示与校验更稳定：大模型应用与赋能安全架构，实现大模型业务从内到外信息安全管控：结合行业应用实践，学习大模型在网络安全、数据安全、内容安全三个领域的信息安全赋能方案

课程背景与交付信息

全球企业内网数据流量以年均42%增速激增，GPT-4、Llama等千亿级参数大模型加速渗透企业核心业务，2024年AI大模型在企业内网的应用场景覆盖率已超60%。然而，大模型自身存在数据泄露、对抗攻击等10类新型安全漏洞，全球因大模型漏洞导致的内网入侵事件年增率达217%，单次攻击最高造成5.2亿元损失。与此同时，监管部门密集出台《生成式AI安全基本要求》等12项新规，企业面临技术迭代与合规管控的双重高压

调研显示，90%企业陷入两大维度困境：大模型自身安全失控：32%企业遭遇大模型训练数据泄露，知识库污染事件导致15%核心资产失效；模型推理过程存在隐蔽后门，某车企因API接口被劫持损失1.8亿订单；安全防御能力断层：传统内网安全SOC系统无法解析大模型生成的百万级日志，78%零日攻击依赖人工研判；内网数百业务系统数据无法与大模型联动，威胁响应效率低于行业基准40%。某金融机构因大模型误判风控指令，触发监管问责

本课程通过内生免疫+外延赋能双擎架构，系统性破解大模型安全困局，结合真实案例，提供模型安全治理-智能防御落地全栈方案，助力企业突破技术与合规双重压力

课程时间

2天，12小时

授课方式

现场方案讲授、分组讨论、典型案例分析、常用工具讲解、实际操练、互动问答等

课程内容重点

01AI时代安全底座——构建传统内网安全防护框架
02数据安全核心——掌握大模型安全框架与风险应对
03终端威胁防护策略
04防御恶意软件
05多终端技术统一管理

课程大纲

AI时代安全底座—构建传统内网安全防护框架

一、终端威胁防护策略
  • 1. 防御恶意软件
  • 2. 防御已知和未知威胁
  • 3. 多终端技术统一管理
二、内网访问控制
  • 1. 强制遵从终端安全策略
  • 1. 内网网段访问控制
  • 2. 网关出口安全设计
  • 2. 允许访客访问受限网络资源
三、DLP数据防泄漏
  • 1. 发现机密数据
  • 2. 监视使用情况
  • 3. 防丢失策略实施路径
  • 1. 内网数据流通防泄漏
  • 2. 邮件网关外发安全管控
  • 3. 邮件网关外发安全管控
  • 4. 数据防泄密策略
  • 1. 制定检测规则
  • 2. 提取指纹数据
  • 3. 匹配相似度
四、网络监控和保护
  • 1. 做好全面网络协议监控，包括不限于TCP、email、web、IM、FTP
  • 2. 识别判定基于签名的协议，而不是根据文件类型
  • 3. 制定自动的sender/manager通知
  • 4. 识别错误，培训员工，提升安全防护意识和能力
  • 5. 更新中断的业务流程，保护企业内部资产
五、文件管理
  • 1. 透明加密：确保即使数据被窃取，攻击者也无法直接读取内容
  • 2. 添加水印：可以在文件被分享或传播时，通过水印追踪文件的来源和责任人

数据安全核心—掌握大模型安全框架与风险应对

一、大模型信息安全整体框架
  • 1. 安全目标
  • 2. 安全属性
  • 3. 保护对象
  • 4. 安全措施
二、大模型信息安全四大风险的处理流程
  • 1. 训练数据安全风险
  • 1. 数据合规获取
  • 2. 数据标注安全
  • 3. 数据集安全检测
  • 4. 数据增广与合成
  • 5. 安全对齐数据集
  • 2. 算法模型安全风险
  • 1. 模型内生安全评测
  • 2. 模型鲁棒性增强
  • 3. 模型幻觉缓解

合规运营保障—熟悉大模型安全法律合规体系

一、大模型信息安全与法律合规文件
  • 1. GDPR（欧盟）
  • 2. CCPA（美国加州）
  • 3. 数据安全法（中国）
  • 4. 个人信息保护法律草案
  • 5. 共享数据安全技术要求
二、安全举措与应用落地
  • 1. 企业建立行业法规知识图谱(比如，GDPR/CCPA/HIPAA)
  • 2. 个人遵从大模型全生命周期安全管控措施
  • 3. 密切关注大模型安全法规文件与合规要求动态更新情况

安全体系升级—打造大模型赋能的立体化安全体系

一、大模型赋能安全框架
  • 1. 网络/数据/内容安全三维关联模型
  • 2. L1-L5级行业应用成熟度评估体系
二、大模型赋能网络安全
  • 1. 风险识别
  • 2. 安全防御
  • 3. 威胁检测
  • 4. 响应机制
  • 5. 安全恢复
三、大模型赋能数据安全
  • 1. 自动化数据分类分级
  • 2. 自动化APP（SDK）违规处理个人信息检测
四、大模型赋能内容安全
  • 1. 文本内容安全检测
  • 2. 图像/视频内容安全检测
  • 3. 语音内容安全检测

实践能力提升—大模型安全案例解析与工具实战

一、大模型安全事件典型案例
  • 案例分析：大模型内容违规安全
二、专业安全分析工具
  • 1. 信息搜索与可视化工具——Maltego
  • 2. 常用攻防演练工具介绍及基础应用
  • 3. 加密传输协议（TLS 1.3）配置
三、Nginx配置传输协议（TLS 1.3）流程
  • 1. 更新OpenSSL
  • 2. 更新或安装Nginx
  • 3. 配置Nginx以使用TLS 1.3
  • 4. 测试配置并重启Nginx
  • 5. 验证TLS版本和配置
  • 课程总结和展望
  • 1. 重点内容回顾
  • 1. AI大模型应用过程中的信息安全防护链
  • 2. 合规法案与技术路线
  • 2. 互动问题讨论

讲师介绍

王亚彬 讲师头像

王亚彬

企业级网络安全体系构建专家

企业级网络安全体系构建专家。数字化转型与网络信息安全专家，25年IT实战经验。擅长企业级网络安全体系构建及金融行业数字化转型，主导50+千万级项目，兼具技术深度与业务视野

金融银行石油石化通信政府国企公共事业制造业
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课程差异说明

本课程页面围绕《内网安全升级：大模型安全防御与赋能》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度