《內(nèi)網(wǎng)安全升級(jí)——大模型安全防御與賦能》

內(nèi)網(wǎng)安全升級(jí)——大模型安全防御與賦能
課程背景：
全球企業(yè)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)流量以年均42%增速激增，GPT-4、Llama等千億級(jí)參數(shù)大模型加速滲透企業(yè)核心業(yè)務(wù)，2024年AI大模型在企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的應(yīng)用場景覆蓋率已超60%。然而，大模型自身存在數(shù)據(jù)泄露、對(duì)抗攻擊等10類新型安全漏洞，全球因大模型漏洞導(dǎo)致的內(nèi)網(wǎng)入侵事件年增率達(dá)217%，單次攻擊最高造成5.2億元損失。與此同時(shí)，監(jiān)管部門密集出臺(tái)《生成式AI安全基本要求》等12項(xiàng)新規(guī)，企業(yè)面臨技術(shù)迭代與合規(guī)管控的雙重高壓。
調(diào)研顯示，90%企業(yè)陷入兩大維度困境：大模型自身安全失控：32%企業(yè)遭遇大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露，知識(shí)庫污染事件導(dǎo)致15%核心資產(chǎn)失效；模型推理過程存在隱蔽后門，某車企因API接口被劫持損失1.8億訂單；安全防御能力斷層：傳統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)安全SOC系統(tǒng)無法解析大模型生成的百萬級(jí)日志，78%零日攻擊依賴人工研判；內(nèi)網(wǎng)數(shù)百業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)無法與大模型聯(lián)動(dòng)，威脅響應(yīng)效率低于行業(yè)基準(zhǔn)40%。某金融機(jī)構(gòu)因大模型誤判風(fēng)控指令，觸發(fā)監(jiān)管問責(zé)。
本課程通過“內(nèi)生免疫+外延賦能”雙擎架構(gòu)，系統(tǒng)性破解大模型安全困局，結(jié)合真實(shí)案例，提供“模型安全治理-智能防御落地”全棧方案，助力企業(yè)突破技術(shù)與合規(guī)雙重壓力。
課程收益：
1. 洞察傳統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)安全架構(gòu)短板，減少AI應(yīng)用安全沖擊：明確傳統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)安全架構(gòu)在生產(chǎn)環(huán)境部署后的短板，了解新興AI應(yīng)用造成的信息安全沖擊。
2. 明確大模型信息安全挑戰(zhàn)，理解大數(shù)據(jù)作為AI應(yīng)用的基石作用：了解AI大模型在信息安全處理過程中存在的安全風(fēng)險(xiǎn)，熟悉大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)樣本準(zhǔn)備階段的關(guān)鍵職能。
3. 掌握安全法規(guī)核心條款，制定隱私泄漏防護(hù)策略：了解GDPR/CCPA/《數(shù)據(jù)安全法》核心條款內(nèi)容，推理輸出隱私泄露防護(hù)策略和AI應(yīng)用技術(shù)路線。
4. 熟悉大模型全鏈路安全防護(hù)體系，了解大模型整體運(yùn)行過程安全管控方案：針對(duì)大模型海量數(shù)據(jù)加工處理過程中存在的種種安全風(fēng)險(xiǎn)，輸出針對(duì)性解決方案。
5. 深刻理解大模型安全案例，掌握安全分析工具和方案：跟蹤大模型安全類事件，通過企業(yè)安全防護(hù)體系，熟練使用常用的安全分析工具，實(shí)時(shí)掌控大模型業(yè)務(wù)運(yùn)行安全態(tài)勢。
6.掌握大模型應(yīng)用與賦能安全架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)大模型業(yè)務(wù)從內(nèi)到外信息安全管控：結(jié)合行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐，學(xué)習(xí)大模型在網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、內(nèi)容安全三個(gè)領(lǐng)域的信息安全賦能方案。
課程時(shí)間：2天，6小時(shí)/天
課程對(duì)象：企業(yè)大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)部門一線人員、大模型應(yīng)用開發(fā)工程師、生成式AI數(shù)據(jù)分析人員、AI算法科學(xué)家、信息安全專員、CISO、合規(guī)與法務(wù)人員
課程方式：現(xiàn)場方案講授、分組討論、典型案例分析、常用工具講解、實(shí)際操練、互動(dòng)問答等
課程大綱
導(dǎo)入：隨著大數(shù)據(jù)與AI大模型技術(shù)商業(yè)化及跨行業(yè)普及、內(nèi)網(wǎng)安全事件頻發(fā)備受關(guān)注，需強(qiáng)化防護(hù)措施加固內(nèi)網(wǎng)安全、保障新型技術(shù)安全發(fā)展。
第一講：AI時(shí)代安全底座——構(gòu)建傳統(tǒng)內(nèi)網(wǎng)安全防護(hù)框架
一、終端威脅防護(hù)策略
1. 防御惡意軟件
2. 防御已知和未知威脅
3. 多終端技術(shù)統(tǒng)一管理
二、內(nèi)網(wǎng)訪問控制
1. 強(qiáng)制遵從終端安全策略
1）內(nèi)網(wǎng)網(wǎng)段訪問控制
2）網(wǎng)關(guān)出口安全設(shè)計(jì)
2. 允許訪客訪問受限網(wǎng)絡(luò)資源
三、DLP數(shù)據(jù)防泄漏
1. 發(fā)現(xiàn)機(jī)密數(shù)據(jù)
2. 監(jiān)視使用情況
3. 防丟失策略實(shí)施路徑
1）內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)流通防泄漏
2）郵件網(wǎng)關(guān)外發(fā)安全管控
3）郵件網(wǎng)關(guān)外發(fā)安全管控
4. 數(shù)據(jù)防泄密策略
1）制定檢測規(guī)則
2）提取指紋數(shù)據(jù)
3）匹配相似度
4）落實(shí)響應(yīng)規(guī)則
——通知、阻止、修改、歸檔
四、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和保護(hù)
1. 做好全面網(wǎng)絡(luò)協(xié)議監(jiān)控，包括不限于TCP、email、web、IM、FTP
2. 識(shí)別判定基于簽名的協(xié)議，而不是根據(jù)文件類型
3. 制定自動(dòng)的sender/manager通知
4. 識(shí)別錯(cuò)誤，培訓(xùn)員工，提升安全防護(hù)意識(shí)和能力
5. 更新中斷的業(yè)務(wù)流程，保護(hù)企業(yè)內(nèi)部資產(chǎn)
五、文件管理
1. 透明加密：確保即使數(shù)據(jù)被竊取，攻擊者也無法直接讀取內(nèi)容
2. 添加水印：可以在文件被分享或傳播時(shí)，通過水印追蹤文件的來源和責(zé)任人
案例：中國石油端點(diǎn)安全防護(hù)系統(tǒng)部署及升級(jí)，包括132家銷售分公司在內(nèi)的終端安全防護(hù)、內(nèi)網(wǎng)訪問控制及部分區(qū)域的數(shù)據(jù)防泄漏產(chǎn)品
第二講：數(shù)據(jù)安全核心——掌握大模型安全框架與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)
一、大模型信息安全整體框架
1. 安全目標(biāo)
2. 安全屬性
3. 保護(hù)對(duì)象
4. 安全措施
二、大模型信息安全四大風(fēng)險(xiǎn)的處理流程
1. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)
1）數(shù)據(jù)合規(guī)獲取
2）數(shù)據(jù)標(biāo)注安全
3）數(shù)據(jù)集安全檢測
4）數(shù)據(jù)增廣與合成
5）安全對(duì)齊數(shù)據(jù)集
2. 算法模型安全風(fēng)險(xiǎn)
1）模型內(nèi)生安全評(píng)測
2）模型魯棒性增強(qiáng)
3）模型“幻覺”緩解
4）模型偏見緩解
5）模型可解釋性增強(qiáng)
3. 系統(tǒng)平臺(tái)安全風(fēng)險(xiǎn)
1）系統(tǒng)安全加固保護(hù)
2）大模型插件安全保護(hù)
4. 業(yè)務(wù)應(yīng)用安全風(fēng)險(xiǎn)
1）輸入輸出信息安全保護(hù)
2）生成信息標(biāo)識(shí)
3）賬號(hào)惡意行為風(fēng)控
4）制定用戶協(xié)議與隱私政策
5）應(yīng)用安全運(yùn)營工具（WAF）
過程推演：從大模型源數(shù)據(jù)樣本獲取和訓(xùn)練，防止API盜取、密鑰泄露到算法模型加工、本地/云混合集群部署以及大模型業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)營過程中可能會(huì)收到的安全攻擊，比如DDOS（包括不限于UDP反射、NTP反射、SYN-Flood）說明全鏈路安全設(shè)計(jì)方案價(jià)值。
案例：大模型廠商在國內(nèi)和海外的業(yè)務(wù)近期遭受DDoS攻擊的真實(shí)案例
第三講：合規(guī)運(yùn)營保障——熟悉大模型安全法律合規(guī)體系
一、大模型信息安全與法律合規(guī)文件
1. GDPR（歐盟）
2. CCPA（美國加州）
3. 數(shù)據(jù)安全法（中國）
4. 個(gè)人信息保護(hù)法律草案
5. 共享數(shù)據(jù)安全技術(shù)要求
二、安全舉措與應(yīng)用落地
1. 企業(yè)建立行業(yè)法規(guī)知識(shí)圖譜(比如，GDPR/CCPA/HIPAA)
2. 個(gè)人遵從大模型全生命周期安全管控措施
3. 密切關(guān)注大模型安全法規(guī)文件與合規(guī)要求動(dòng)態(tài)更新情況
案例：某AI公司因訓(xùn)練數(shù)據(jù)泄露被罰款1500萬歐元（GDPR處罰案例），通過真實(shí)案例說明采取和遵從安全措施的必要性。
第四講：安全體系升級(jí)——打造大模型賦能的立體化安全體系
一、大模型賦能安全框架
1. 網(wǎng)絡(luò)/數(shù)據(jù)/內(nèi)容安全三維關(guān)聯(lián)模型
2. L1-L5級(jí)行業(yè)應(yīng)用成熟度評(píng)估體系
二、大模型賦能網(wǎng)絡(luò)安全
1. 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別
2. 安全防御
3. 威脅檢測
4. 響應(yīng)機(jī)制
5. 安全恢復(fù)
三、大模型賦能數(shù)據(jù)安全
1. 自動(dòng)化數(shù)據(jù)分類分級(jí)
2. 自動(dòng)化APP（SDK）違規(guī)處理個(gè)人信息檢測
四、大模型賦能內(nèi)容安全
1. 文本內(nèi)容安全檢測
2. 圖像/視頻內(nèi)容安全檢測
3. 語音內(nèi)容安全檢測
第五講：實(shí)踐能力提升——大模型安全案例解析與工具實(shí)戰(zhàn)
一、大模型安全事件典型案例
案例分析：大模型內(nèi)容違規(guī)安全案例
二、專業(yè)安全分析工具
1. 信息搜索與可視化工具——Maltego
2. 常用攻防演練工具介紹及基礎(chǔ)應(yīng)用
3. 加密傳輸協(xié)議（TLS 1.3）配置
三、Nginx配置傳輸協(xié)議（TLS 1.3）流程
1. 更新OpenSSL
2. 更新或安裝Nginx
3. 配置Nginx以使用TLS 1.3
重點(diǎn)：本地一定要有fullchain.pem和privatekey.pem文件
4. 測試配置并重啟Nginx
5. 驗(yàn)證TLS版本和配置
課程總結(jié)和展望
1. 重點(diǎn)內(nèi)容回顧
1）AI大模型應(yīng)用過程中的信息安全防護(hù)鏈
2）合規(guī)法案與技術(shù)路線
2. 互動(dòng)問題討論
3. 課后任務(wù)跟進(jìn)：提供包含Nginx配置傳輸協(xié)議（TLS 1.3）完整流程的附件

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