课程背景
当前，在全球步入“智能原生”深水区的来由下，以ChatGLM、Llama以及通义千问为代表的开源大模型已深度渗透至政企办公和决策辅助领域，成为驱动新质出产力的核心引擎。可是，AI技艺正如同一将“双刃剑”，在拉升国企行政效能和金融科技风控水平的同时，也引入了算法黑盒、敏感资料投喂泄露以及AI驱动型攻击等等新型隐患。对于承载国家要害资产的国企机关而言，资料安全已不再是单一的技艺课题，而是关乎生存演进的“管控和运用课题”，必须在效率和红线之间寻求精准平衡。
当前，我国法律法规轮廓日益严苛，随着《资料安全法》的纵深施行和 GB/T 45577-2025 准则的落地，国企机关面临着“管业务必须管合规”的法定职责。调研显示，AI正被用于构筑全链路自动化的勒索攻击架构，利用开源抓手中的漏洞开展定制化打击，而国企海量的非结构化文档（如项目建议书，审计底稿）正成为黑客觊觎的标的。倘若不构筑起一套涵盖“物理、推演、营运”三维度的网络空间地形测绘架构，盲目接入开源AI，极易导致核心资产在训练或者检索增强生成（RAG）环节发生静默泄露。
针对上述痛点，本课立足于“安全有道，治理先行”的理念，将开源AI的采用规范和资料全生命周期管控深度融合。我们将不再局限于宽泛的技艺科普，而是深度拆解针对要害资讯基础设施（CII）的勒索实例，拆解AI Agent在国企情境下的安全围栏构筑实务。借助引入“网络空间坤舆图”等等可视化决策抓手，课程旨在练就一批具备数智化领导力、能够驾驭AI抓手并且严守合规底线的复合型管控英才，达成在保障高质量演进的同时，筑牢国家安全和公共利益的数字屏障。
课程收益
1.
深刻洞察AI安全态势
：掌握2025-2026年AI驱动型勒索攻击的新特征，就一线经验说，识别开源AI模型引入的供给链隐患和算法漏洞。
2.
掌握核心资产识别办法
：学会运用“网络空间地形测绘”办法，精准映射国企机关的核心资产清单，看清AI运用中的资料流向。
3.
构筑全链路合规架构
：熟练运用GB/T 45577-2025准则，在AI收集、存储、训练、生成以及销毁环节植入安全核查节点。
4.
拉升自动化风控效能：
掌握基于LangChain和提示词工程构筑个人安全助手的实操本领，达成针对敏感资料的自动化审计和异常监测。
课程大纲
一、 AI技艺演进和黑产武器化
1. 勒索软件的智能化、定制化和隐蔽化趋势剖析，具体来看，重点关注两大勒索软件家族
2. 2025年典型实例：针对政企单位的AI全链路自动化攻击架构
3. “窃密+加密”：双重勒索模式对国公司务连续性的冲击
一、 开源AI模型的“算法暗箱”和合规红线
1. 算法黑盒对决策公平性和透明度的影响评核
2. 深度伪造和社会工程学攻击在政公司务情境中的特征识别和有效防范措施
1. 实例拆解：某大行利用“网络空间坤舆图”精进AI资源投放的安全边界
一、 技艺浪潮和双刃剑效应
1. 开源AI生态现况：主流模型、轮廓和抓手盘查
2. 国企机关AI运用典型情境：公文写作、资料拆解、智能客服、研发辅助
1. 实例剖析：因采用开源AI导致的资料泄露、内容虚假、侵权纠纷实例
一、 法规架构和监管红线
1. “三法一条例”核心要义：《网络安全法》、《资料安全法》、《个人资讯保护法》和生成式AI管控办法解读
2. 国企资料安全特殊要求：政务资料、公共资料、敏感资料的分类分级保护规定
3. 合规主体责任：从决策层到执行层的法律义务和问责制度
1.
一， 网络空间地形测绘实务
1. 映射国企“皇冠明珠”：物理、推演和营运要素测绘，构筑要害资产“地图”
2. AI投喂资料溯源：从结构化流水到非结构化审计底稿的资产盘查
3. 敏感等级界定：国家秘密、要害资料和个人隐私的标签标识实务
一、 资料安全隐患评核流程（GB/T 45577-2025运用）
1. 资讯调研：摸清AI运用情境下的资料构成状况和业务处理活动
2. 隐患评价矩阵：危害程度和发生可能性的量化评核
3. 形成清单：编制国企专属的“资料安全隐患源底稿”
1.
一、 提示词工程和RAG学识库的安全边界
1. 提示词泄露防护：针对模型“幻觉”和诱导性指令的安全隔离
2. RAG（检索增强生成）实务：向量资料库加密和多因素认证（MFA）
1. 实操环节：在本地私有化环境下基于 ChatGLM 搭建合规学识问答机器人
一、 资料全生命周期管控架构构筑
1. 采集和存储安全：静态脱敏和物理介质销毁的准则化操作
2. 传输和共享安全：API接口安全核查和合规承诺书签署
3. 管控层抓手：利用可视化仪表盘实时监测异常AI调用情况
1. 实操演示：资料全生命周期各阶段系统安全配置和操作流程
一、 隐患深挖——开源AI全生命周期隐患图谱
1. 引入阶段隐患识别
(1) 许可证陷阱：Apache、MIT、GPL等等主流开源许可证的合规义务和传染性，重点关注GPL，防止“GPL污染”
(2) 模型来源隐患：模型训练资料合规性、偏见和后门植入隐患
(3) 抓手安全性评核：开源软件供给链攻击（如Log4j）对AI抓手的启示
1. 运用阶段隐患剖析
(1) 资料输入隐患：敏感资料、事务秘密、个人资讯上传至AI平台的隐患
(2) 模型生成隐患：内容准确性、意识形态隐患、虚假资讯生成
(3) 集成部署隐患：AI服务接口调用带来的资料跨域流动和系统脆弱性
1. 输出和后续隐患管控
(1) 输出内容审核：AI生成内容的学识产权、真实性核查制度
(2) 结果运用隐患：决策倚重、责任界定模糊和伦理困境
(3) 持续监测隐患：模型漂移、对抗攻击等长期安全挑战
1.
一、 构筑准入评核和分级分类采用制度
1. 抓手评核架构：构筑开源AI抓手的安全、合规、性能评核指标和流程
2. 资料分类分级：基于敏感度的资料分类和分级（核心、要害、一般）
3. 情境分级管控：高隐患情境（敏感资料处理）和低隐患情境（非敏感文本内容）的差异化管控打法
一、 构筑资料安全技艺防护架构
1. 资料采用权限最小化和多类型脱敏规则：敏感资讯识别、动态脱敏和静态脱敏技艺在AI输入前的运用规划
2. 安全交互环境：私有化部署、本地化模型和安全沙箱技艺的运用
3. 访问将控和审计：基于定位的权限管控、操作日志全记录和行为审计
一、 完善操作流程和行为规范
1. 准则操作流程（SOP）：从资料准备、提示词工程到结果核验的规范动作
2. 提示词安全指南：规避诱导模型输出敏感资讯、绕过安全限制的招数
1. 操作实务：关于个人行为红线：禁止上传的资料类型、禁止生成的虚假内容等等“负面清单”
2.
一、 组织保障和职责分工
1. 跨部门协同制度：科技、业务、安全、法务部门的定位定位和协同流程
2. 首席资料官（CDO）和安全官（CSO）在AI治理中的核心作用
3. 培训和考核：将AI安全素养纳入全员培训和绩效考核架构
一、 制度流程和应急预案
1. 核心管将控度：开源AI抓手管控办法、资料安全管将控度、内容审核办法
2. 隐患监测预警：构筑AI运用监测指标和异常行为告警制度
3. 应急响应预案：针对AI引发资料泄露、舆情隐患等等经过的处置流程和舆情化解
一、 持续改进和信念培育
1. 定期审查和评核：对AI运用成效、安全隐患开展周期性回顾和精进调整
2. 安全信念培育：从“技艺驱动”到“安全赋能”的组织信念转型
3. 生态协同：和监管机构、安全厂商，研究机构共建安全生态
1.
一、 应急处置和管控修复清单
1. 发现攻击后的第 一时间动作：隔离，断网、身份凭证清理
2. 溯源和拆解：利用360终端安全日志复盘资料泄露链路
3. 残余隐患管控：编写本业务条线数智化转型的“隐患处置指引”
一、 要害内容回顾和答疑
1. 核心学识点回顾和常见误区澄清
2. 针对单位实际问题的开放式问答和研讨
一、 签署合规承诺，助力持续精进
1. 签署《依法合规采用AI履职承诺书》
2. 将资料合规表现纳入员工岗位职责和年度KPI考核
3. 结束语：基于AI达成从“单点防护”向“自治防御架构”的价值跨越
1.
课程收束
1. 重点内容回顾
2. 课后差事跟进
3. 常用抓手引见
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|王亚彬老师
适合谁听
• 国企机关资讯化、数智化建设分管领导以及管人人员 • 资讯中心、资料管控部门、技艺研发部门负责人以及主力 • 业务部门（如办公室、方略规划、客服。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。