《内网安全升级——大模型安全防御与赋能》

内网安全升级——大模型安全防御与赋能
课程背景：
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。
课程收益：
1. 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应用造成的信息安全冲击。
2. 明确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大模型在信息安全处理过程中存在的安全风险，熟悉大数据在数据样本准备阶段的关键职能。
3. 掌握安全法规核心条款，制定隐私泄漏防护策略：了解GDPR/CCPA/《数据安全法》核心条款内容，推理输出隐私泄露防护策略和AI应用技术路线。
4. 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。
5. 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。
6.掌握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。
课程时间：2天，6小时/天
课程对象：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
课程大纲
导入：随着大数据与AI大模型技术商业化及跨行业普及、内网安全事件频发备受关注，需强化防护措施加固内网安全、保障新型技术安全发展。
第一讲：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
4）落实响应规则
——通知、阻止、修改、归档
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
案例：中国石油端点安全防护系统部署及升级，包括132家销售分公司在内的终端安全防护、内网访问控制及部分区域的数据防泄漏产品
第二讲：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
4）模型偏见缓解
5）模型可解释性增强
3. 系统平台安全风险
1）系统安全加固保护
2）大模型插件安全保护
4. 业务应用安全风险
1）输入输出信息安全保护
2）生成信息标识
3）账号恶意行为风控
4）制定用户协议与隐私政策
5）应用安全运营工具（WAF）
过程推演：从大模型源数据样本获取和训练，防止API盗取、密钥泄露到算法模型加工、本地/云混合集群部署以及大模型业务系统运营过程中可能会收到的安全攻击，比如DDOS（包括不限于UDP反射、NTP反射、SYN-Flood）说明全链路安全设计方案价值。
案例：大模型厂商在国内和海外的业务近期遭受DDoS攻击的真实案例
第三讲：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
案例：某AI公司因训练数据泄露被罚款1500万欧元（GDPR处罚案例），通过真实案例说明采取和遵从安全措施的必要性。
第四讲：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
第五讲：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案例
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
重点：本地一定要有fullchain.pem和privatekey.pem文件
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
3. 课后任务跟进：提供包含Nginx配置传输协议（TLS 1.3）完整流程的附件

王亚彬老师的其它课程