AI+企业信息安全应用实战

建立制造业“AI+信息安全”整体认知框架,明确AI应用中的核心风险与治理重点

人工智能应用

课程大纲

AI时代下制造业信息安全新挑战——为什么传统安全体系正在失效

本章收益:理解AI时代制造业安全风险变化,识别企业最容易暴露的高危场景。
AI技术正在如何改变制造业
  • AI在制造业的典型应用场景
  • 智能客服与知识库
  • 供应链预测与库存优化
  • 智能质检与设备预测性维护
  • 研发辅助与工业知识管理
  • 大模型进入企业后的价值与风险并存
AI时代信息安全面临的新变化
  • 从“系统被攻击”到“数据被获取”
  • 从外部黑客到内部泄密风险
  • 从传统网络安全到“数据+模型+人员”复合风险
制造业高频AI安全风险图谱
  • 员工使用AI工具导致商业机密泄露
  • 内部文件被上传至外部大模型平台
  • 供应链与第三方系统安全漏洞
  • 生产系统遭遇AI钓鱼与智能诈骗
  • 工业数据、工艺参数泄露风险
  • 案例分析:某制造企业因员工使用生成式AI导致核心资料外泄事件
  • 互动研讨:企业目前最担心的三类AI安全风险

AI应用中的核心安全风险——数据、模型与人员三大防线

本章收益:能够识别AI应用中的关键风险点,建立基础安全判断能力。
数据安全:AI时代最大的风险核心
  • 什么数据绝不能进入外部AI平台
  • 企业敏感数据分类分级
  • 研发数据、供应链数据、客户数据的风险差异
  • “提示词泄密”与隐性数据暴露
模型安全:企业AI系统的隐藏风险
  • AI幻觉与错误决策风险
  • 模型投毒与恶意训练数据
  • AI生成内容的真实性与责任问题
  • 企业知识库与内部大模型权限控制
人员安全:最容易被忽视的风险入口
  • 员工“无意识泄密”行为
  • AI辅助办公中的违规操作
  • 社交工程与AI诈骗升级
  • 高管、研发与核心岗位风险重点
  • 案例复盘:某企业“AI会议纪要”导致客户信息扩散事件
  • 工具:企业AI使用风险自查表

制造业AI安全治理体系——如何建立可落地的管理机制

本章收益:掌握制造企业AI安全治理框架,明确制度、权限与流程建设重点。
企业AI安全治理的核心逻辑
  • “技术+制度+人员”三位一体治理
  • 为什么单纯依赖IT部门无法解决AI风险
  • 从“禁止使用”转向“规范使用”
制造业AI安全管理机制建设
  • AI工具准入与审批机制
  • 内部知识库与数据隔离机制
  • 账号权限与访问控制
  • 供应商与第三方AI系统管理
企业内部AI使用规范
  • 员工AI使用红线
  • 敏感信息上传边界
  • AI生成内容审核机制
  • 高风险岗位使用规范
AI安全事件响应机制
  • 发现异常后的快速响应流程
  • 数据泄露后的处置逻辑
  • 内部通报、法务与舆情协同
  • 监管合规与证据留存
  • 案例分析:制造企业AI知识库权限失控事件
  • 互动输出:《企业AI使用管理重点清单》

AI时代高压安全事件应对——沟通、协同与危机控制

本章收益:能够在AI安全事件中快速响应、统一沟通、降低次生风险。
AI安全事件中的典型决策误区
  • “先删帖再处理”的风险
  • 技术部门单独应对导致信息失控
  • 内部沟通混乱引发二次扩散
  • 高层误判带来的决策风险
高压环境下的协同机制
  • IT、法务、行政、公关联动
  • 内部信息分级管理
  • 统一对外口径
  • 员工沟通与情绪稳定
AI安全事件中的对外沟通原则
  • 先确认态度,再确认事实
  • 避免“技术性傲慢”
  • 如何回应客户数据安全质疑
  • 监管问询与媒体沟通注意事项
  • 情景演练:客户质疑“企业AI系统泄露数据”如何回应

AI安全攻防沙盘演练——从风险发现到应急处置

本章收益:通过实战推演形成AI安全事件处置闭环能力。
第一阶段|事件触发
  • 讲师发布模拟材料:员工上传文件截图、异常登录记录、客户投诉邮件
  • 任务:识别风险等级,判断影响范围
第二阶段|风险升级
  • 新增信息:社交平台传播、客户追问、媒体咨询
  • 任务:制定内部应对方案与对外回应策略
第三阶段|联合处置
  • 分组角色:管理层、IT、安全、法务、公关
  • 任务:完成事件调查、权限封控、沟通发布与恢复方案
第四阶段|复盘与优化
  • 讲师点评:响应速度、决策逻辑、沟通风险、流程漏洞
  • 形成企业AI安全改进建议

适合对象

制造业企业中高层管理者、信息化负责人、数字化部门

课程定位与主要问题

建立制造业“AI+信息安全”整体认知框架,明确AI应用中的核心风险与治理重点

核心收益

  • 建立制造业“AI+信息安全”整体认知框架,明确AI应用中的核心风险与治理重点
  • 形成适用于制造企业的数据安全、权限管理与AI使用规范思路,降低数据泄露与合规风险
  • 提升企业面对AI时代网络攻击、内部数据泄密与智能系统风险的预警与响应能力
查看更多收益 收起更多收益
  • 沉淀可落地的AI安全治理工具与流程模板,推动企业安全体系升级
  • 理解AI、大模型在制造业中的典型应用场景及其潜在安全风险
  • 能够识别AI应用中的数据泄露、提示词泄密、模型滥用等高频问题
  • 掌握制造业AI安全治理的关键方法,包括权限控制、数据分级、员工规范与应急机制
  • 通过案例推演,提升在高压环境下的信息安全判断与协同处置能力

课程背景与交付信息

课程结合《AI+企业信息安全应用实战》的实际业务场景展开,帮助学员梳理当前背景、关键问题与后续落地动作。

授课方式

讲授、案例分析、小组讨论、场景演练、流程推演、实战研讨

课程内容重点

01AI时代下制造业信息安全新挑战——为什么传统安全体系正在失效
02AI应用中的核心安全风险——数据、模型与人员三大防线
03制造业AI安全治理体系——如何建立可落地的管理机制
04AI时代高压安全事件应对——沟通、协同与危机控制
05AI安全攻防沙盘演练——从风险发现到应急处置

讲师介绍

李佳莉 讲师头像

李佳莉

品牌战略与全域营销增长专家

品牌战略与全域营销增长专家。品牌战略与全域营销增长实战专家,20年500强及头部互联网经验。擅长将品牌战略、全域增长及AI营销深度融合,主导多项亿级品牌项目,实现可验证的商业增长

互联网科技制造业电子/家电行业消费品零售政府国企
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI+企业信息安全应用实战》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

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

制造业企业中高层管理者、信息化负责人、数字化部门。

学习这门课可以获得什么收益?

建立制造业“AI+信息安全”整体认知框架,明确AI应用中的核心风险与治理重点;形成适用于制造企业的数据安全、权限管理与AI使用规范思路,降低数据泄露与合规风险。

课程采用什么授课方式?

讲授、案例分析、小组讨论、场景演练、流程推演、实战研讨

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配