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AI大模型安全攻防实战

2025-03-11 09:51:32 | 来源:企业IT培训

培训背景

随着AI技术深度融入各行业,大模型、智能识别系统、AI供应链等面临对抗样本攻击、数据泄露、模型劫持等新型安全风险。传统安全防护手段已无法应对AI特有的攻击路径,亟需掌握AI大模型安全攻防核心技能的专业人才。

本课程聚焦大模型漏洞挖掘、数据隐私保护、对抗攻击防御等前沿领域,结合真实案例与实验演练,助力学员构建AI安全全栈能力。

课程简介

当前,人工智能蓬勃发展,AI大模型已成为推动各行业变革的关键力量,然而其安全隐患也随之浮出水面。中培伟业特邀行业专家,精心打造了《AI大模型安全攻防实战》课程,并在全国实施培训,课程深入剖析AI大模型的架构原理,帮助学员透彻理解模型运作机制,进而系统梳理数据隐私泄露、模型窃取、对抗样本攻击等各类安全威胁及其背后原理。学员不仅能学习构造对抗样本、实施模型窃取和数据投毒攻击等实操技术,还将全面掌握数据加密、模型加固以及检测对抗样本等全流程防御策略,切实提升应对AI大模型安全挑战的实战能力。

参加培训并通过考试学员,由中国信息化培训中心颁发《AI安全攻防专家》职业技能培训证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

培训对象

Ø 网络安全专业人员

Ø 渗透测试人员

Ø 安全运维人员

Ø AI研发工程师

Ø AI系统运维人员

Ø 安全顾问和管理人员

Ø 算法工程师

Ø 数据科学家等

培训收益

ü 掌握AI安全核心漏洞:

深入理解大模型提示词注入、梯度泄露、供应链攻击等前沿风险。

ü 攻防实战能力提升:

通过实验复现主流攻击(如对抗样本生成、模型逆向工程),设计针对性防御方案。

ü 合规与隐私保护:

学习AI数据脱敏、联邦学习、差分隐私等技术,满足GDPR等法规要求。

ü 红蓝对抗思维:

通过分组演练,模拟真实场景下AI系统攻防对抗,提升应急响应能力。

中培优势

课程大纲

日程 主题 内容
第一天
AI安全基础攻防
AI与AI安全基础 Ø 人工智能概述与AI安全基本概念
Ø 人工智能的定义与发展历程
Ø AI的应用领域
Ø AI的分类与技术框架
Ø AI在网络安全中的角色与安全挑战
Ø AI技术演变与安全技术融合
Ø AI驱动的安全技术创新
Ø 国内主流大模型(DS、QWEN、九天)技术架构与安全风险对比
Ø 9.MaaS平台(如百度AI、阿里云MaaS)安全架构设计案例
Ø 10.MaaS平台(模型即服务)安全架构设计原则
AI越狱与安全性分析 Ø AI模型与算法安全性分析:
Ø (1) 对抗样本攻击
Ø (2) 模型窃取攻击
Ø (3) 数据投毒攻击
Ø (4) 模型解释性和透明性
Ø 数据隐私保护与安全措施
Ø AI越狱实操演示
Ø (1) 基于DS/QWEN模型的越狱攻击实操(如Prompt注入、模型滥用)
Ø MCP三大核心-拆解Resources、Tools、Prompts如何让大语言模型从空谈家变身实干派
Ø (1) MCP框架拆解:结合DS模型演示Resources/Tools/Prompts的攻防博弈
大模型提示词漏洞攻防 Ø 理论:Prompt Injection分类(直接/间接/多模态)
Ø 实验:构造恶意提示词注入,触发模型输出敏感内容
Ø 实验:多模态提示词(文本+图像)绕过OCR检测
AI模型的安全风险 Ø 大模型的安全风险概述
Ø (1)数据隐私问题
Ø (2)模型滥用
Ø (3)可解释性问题
Ø (4)资源滥用
Ø 典型攻击与应对策略
Ø (1) 国内某金融大模型提示攻击事件复盘(攻击路径、损失、修复方案)
Ø (2) 对抗攻击实战:使用具体工具生成对抗样本并测试模型鲁棒性
Ø 大模型面临的特殊挑战
Ø (1)模型复杂性与安全性之间的权衡
Ø (2)实时防御与响应机制
Ø (3)MaaS平台跨领域安全协同问题
Ø (4)多方协作与监管问题
第二天供应链漏洞与进阶攻击 敏感信息泄露与防护 Ø 理论:模型元数据泄露原理(gguf/metadata解析)
Ø 案例:System Prompt Leakage复现
Ø 实验:利用工具提取模型元数据
Ø 实验:设计防护策略封堵泄露漏洞
大模型供应链漏洞分析 Ø 理论:供应链攻击路径(Ollama/Ray/Deepseek)
Ø 案例:开源框架未授权漏洞导致模型劫持
Ø 实验:利用Ollama漏洞植入后门模型
Ø 实验:Deepseek未授权访问漏洞复现
梯度泄露与对抗防御 Ø 理论:梯度反推攻击原理与数据逆向工程
Ø 案例:通过训练梯度泄露用户隐私数据
Ø 实验:生成对抗样本绕过AI检测系统
Ø 实验:设计梯度噪声干扰防御方案
AI安全防御与应对机制 Ø 对抗防御技术
Ø (1)对抗训练
Ø (2)对抗检测与修复
Ø (3)基于生成模型的防御
Ø (4)输入数据的验证与修正
Ø (5)基于AI的实时防御系统架构
Ø 模型验证与检测
Ø (1)模型的稳健性验证与工具
Ø (2)模型可解释性与透明性
Ø (3)使用模型审计工具(AI Fairness 360)检测模型偏见
Ø 实时安全监控与风险评估
Ø (1)政企AI安全风险评估框架
Ø (2)模型行为监控
Ø (3)异常检测与响应
Ø AI安全法律与合规分析
Ø (1)算法公平性与歧视
Ø (2)AI透明性与可解释性
Ø (3)国内AI伦理审查机制与案例
AI安全标准与实践案例 Ø AI安全框架与成熟度模型介绍
Ø AI安全标准建设与认证实践
Ø 国内AI安全标准对比(《网络安全标准实践指南—生成式AI服务安全要求》)
Ø 现实世界中的AI安全问题深度分析与解决方案
Ø AI伦理道德挑战与伦理框架构建
Ø AI安全技术未来发展方向
Ø 政策与法规的未来演变趋势
AI安全治理与全生命周期管理 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安全治理框架与数据安全
Ø AI安全对抗性攻击防护
Ø AI安全生命周期管理:DevSecOps与安全需求分析与实际运用方法
Ø AI渗透测试技术与方法
Ø (1)对抗性样本攻击
Ø (2)数据投毒攻击
Ø (3)模型反向工程
Ø (4)API滥用测试
Ø A基于DS模型的DevSecOps流水线设计(从需求分析到上线监控)
Ø 渗透测试实操:针对MaaS平台的API滥用测试(如参数篡改、越权访问)
第三天综合攻防与真实场景实战 第三方大模型安全性评估 Ø 评估框架:模型安全性、运营服务安全性、合规性三维评估体系
Ø 实操工具:使用自动化工具(Model Card)评估DS/QWEN/等
Ø 上架前评估:安全测试流程方法与合规检查清单
Ø MaaS平台安全设计
Ø 架构设计:软硬件安全隔离、模型沙箱、API网关防护部署方法
Ø 国内实践:某云厂商MaaS平台安全设计方案解析
RealWorld伪造攻击 Ø 理论:DeepFace/DeepVoice伪造技术原理
Ø 案例:生成高仿真人脸/语音欺骗身份验证系统
Ø 实验:使用DeepFace生成虚假人脸
Ø 实验:合成语音绕过声纹识别系统
IoT与AI融合漏洞利用 Ø 理论:智能设备固件漏洞与AI模型联动风险
Ø 案例:通过OCR漏洞劫持IoT设备控制权
红蓝对抗演练 Ø 综合实验:分组模拟攻击链(如多模态注入+供应链投毒)
Ø 防御设计:制定全链路防护方案并验证有效性

讲师团队

方老师 勒索治理领域专家

多年一线工作经验,疫情期间协助近千家单位、医院、教育、能源、金融、政企单位等处理勒索应急事例、协助数据恢复,擅长交流分析、拥有解决任何网络安全事故难点的能力,且自研一整套体系数据安全/勒索防范了类产品,具备一整套安全 全领域体系课程材料和具备从 0-1的安全体系化建设与行业前景风险分析能力,指导过包含政企、厂商、在校学生、自由职业者等在内的百余位学生完成行业人生职业规划。基于国企央企客户资源和广泛的商业网络,曾经与多家国内知名企业如华润集团、电信集团、院校、医院、政府部门等建立了长期稳定的合作关系且深入了解客户需求,尤其是数据安全方向,善于通过技术角度提供量身定制的解决方案,并通过优质的产品和服务赢得了客户的信任和支持。

梁老师 资深网络安全专家

十余年网络安全行业经验,自2007年投身IT与网络安全领域以来,长期专注于网络安全研究、实战攻防、安全建设与改造、安全培训交流及应急事件处理等核心工作。职业生涯早期深耕安全渗透测试与网站漏洞挖掘,积累了丰富的实战经验。2019年后,工作重心转向网络安全服务,网络安全建设改造项目,网络安全技术培训,网络安全意识培训,安全服务咨询等工作。长期为各类企业、政府、厂商及培训机构提供高质量的培训与咨询服务。

高老师 CTO/资深技术顾问/信息安全专家

近十年IT互联网运维服务管理与信息安全领域研究与从业经验,主要从事运维服务管理规划、运维架构、自动化体系建立和实施、信息安全风险评估、信息安全管理体系建立和实施等方面工作,具备丰富的IT服务管理和信息安全管理咨询实践经验,尤其在金融、运营商、政府行业有丰富的项目实施经验。目前主要专业领域集中于IT服务管理、IT风险管理与控制、信息安全等方面,曾服务的主要客户有:中国金币总公司、千方集团、行园汽车、德法利集团、中彩网等。