课程背景
随着数智化转型加速，移动营运商面临日益严峻的网络安全挑战。包括不限于：
5G网络切片安全，物联网终端防护、用户隐私保护多重挑战。随着
网络攻击手段持续进化，从恶意软件到高级持续性威胁（APT），对用户资料和基础设施构成巨大隐患。机器智能（AI）的兴起为破解这些挑战提供了新路径，它能实时拆解海量资料，识别异常行为，并自动化响应流程，从而拉升防御效率。例如，AI在终端恶意软件检测中，借助机器研习算法研习行为模式，自动隔离威胁，减少人为干预延迟。同时，移动营运商作为要害基础设施提供者，其网络承载着大量敏感资讯，AI的集成不仅能增强安全韧性，还能化解5G和物联网（IoT）带来的新漏洞，确保服务连续性。另外，AI在安全认证（如生物识别）和欺诈检测中的运用，进一步强化了用户身份管控，减少账户滥用隐患，这对营运商的高吞吐量网络尤为要害。
可是，AI在网络安全领域是一将双刃剑，既带来机遇也引发新隐患。攻击者可利用AI抓手（如ChatGPT）发现漏洞，发起更智能的攻击，而防御者则需倚重AI拉升货品精准性。未来，随着隐私法规趋严和AI技艺迭代，网络安全货品将更注重集成度和自适应本领，例如改进模型训练轮廓和行为拆解。移动营运商必须前瞻性布局，投资AI安全解题打法，以化解日益复杂的威胁格局，保护资料和业务可持续性。
本课锁住AI赋能的网络安全货品革新路径，结合真实实践实例，系统拆解AI在DDoS防护、欺诈检测、漏洞管控三大核心情境的技艺达成。借助沙盘推演、以及知名公司的AI安全中台架构，助力参训者掌握符合电信业界特性的智能安全架构建设办法论，为炼就营运商级主动防御架构提供决策支撑。
课程收益
1.
领会AI基础算法，拉升业界情境洞察：
熟稔机器研习和深度研习理论和常用开发轮廓，领会营运商专属安全情境的AI解题打法
2.
拉升威胁检测和响应本领，掌握威胁化解方案和实际操作流程：
支援参训者迅速收敛安全“暴露面”，增强精准防护本领；掌握常规隐患安全化解操作流程，降低营运隐患。
3.
改进精进安全货品规划，拉升服务营运本领：
掌握AI安全货品诉求定义、模型选型、成效验证办法论，借助AI赋能具体业务革新和服务营运成效。
课程人员：
营运服务队伍、网络安全专精人士、IT专家、货品经理以及技艺决策者，AI开发和运用队伍
课程大纲
一、 AI基础概述
1． AI核心概念（机器研习、深度研习理论和运用轮廓等等）
2． 算法基础（分类和聚类，执行层面，AI在网络安全中的理论基础等等）
二、 AI安全架构构成
1. AI安全分层轮廓
(1) 用户层
(2) 辅助研发插件层
(3) 模型推理服务层
1. AI和DevSecOps融合
(1) AI安全左移方案
• 代码审计：Semgrep+ML检测0day漏洞
• 渗透测试：BurpSuite AI插件智能爬虫
• 合规查验：自动生成GDPR审计报告
1. 核心隐患和防御打法
(1) 资料安全和隐私保护
• 资料全生命周期加密存储
• 构筑合规监将控度
• 防止泄露和滥用（如买方资讯脱敏、操作行为审计）
(1) 模型安全威胁化解
• 攻击情境：系统监控异常检测、电信服务买方离职预测攻击等等
• 防御措施：模型开发阶段注入防护，运行阶段实时风控（如对抗样本检测）
1. 要害技艺实践
1. 业务安全管控
(1) 事前防控：计算机视觉自动稽核业务单据，具体来看，拦截“黑卡”入网
(2) 事中监测：深度神经网络拆解用户行为，实时识别异常渠道
1. 隐私计算和合规
(1) 安全多方计算（ MPC）
(2) 联邦研习（ FL）
(3) 可信执行环境（TEE）
一、 AI货品规划流程：AI驱动的网络安全货品规划办法论
1. 诉求拆解
2. 模型开发和工程部署
3. 用户采用交互（最终体现在前端运用层面）
一、 要害指标保障
1. AI算法开发
(1) 准确性
(2) 易用性
(3) 可解释性
1. 工程部署和运用
(1) 软件工程运用安全
(2) 融合安全部署流程
一、 纵深拆解要害学识模块
1. 异常检测算法（如推演回归和决策树）
2. 威胁预测模型
1. 实例：用户行为建模和生物识别认证。
一、 经典算法模型运用情境
1. 实时检测，落地时，比如，LightGBM + ONNX 运行时精进
2. 未知威胁发现，比如，图神经网络(GNN)+自督导研习
3. 时序异常检测 比如，DeepAR+联邦研习
一、 情境分类
1. AI入侵检测
2. 钓鱼经过预防
3. 物联网终端接入
4. 高时效性要求
5. 用户隐私防护
1. 实例：网络流量实时拆解和负载均衡精进。
一、 技艺达成
1. 低时延情境：5G URLLC连接的安全认证加速方案
2. 海量终端情境：物联网装置指纹AI生成技艺
3. SIM卡欺诈：行为图谱拆解+强化研习
4. 基站信号劫持：RF指纹AI认证
5. 用户画像泄露：差分隐私+生成对抗训练
一、 趋势拆解
1. 运用空间持续扩大：货品用户市场增长空间会持续扩大，存在潜在巨大运用情境的驱动
2. 货品更迭和技艺革新速度拉升，如运用层货品衍生和软件工程架构的革新
一、 隐患点关注
1. 资料隐私要求
2. 外部攻击升级
3. 法律监管合规
一、 AI长期性影响拆解
1. 货品形态变革和升级，比如，AI安全助手、智能安全开发和营运
2. 货品运用和扩展生态挑战，比如，技艺演进趋势和软件生态融合挑战
一、 法律合规性遵从
1. 训练资料需满足GDPR准则（第10条）
2. 人脸识别等等生物资料必须法律放权+人工复核（第5条）
1.
课程收束
1. 重点内容回顾
2. 课后差事跟进
3. 常用AI安全类书籍推荐
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
公司相关管人人员。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。