隨著人工智能及大模型深入各行各業，人工智能及人工智能安全越來越受到重視，在此背景下,AI安全認證專家(CAISP)旨在為從事AI(含AI安全)的研究、管理、運營、開發以及網絡安全等從業人員提供一套全面覆蓋AI安全領域、跨領域綜合能力培養、實踐導向與案例分析、結合全球視野與法規治理的AI安全課程。課程專注于理解人工智能安全的治理與管理環境，學習AI安全的術語與安全目標、針對于算法、模型以及數據安全和隱私進行學習，全面提升對AI安全風險的識別、評估與測評等實戰化能力;課程還涵蓋了AI安全的國內與國外的法律法規框架，并通過實際案例，探討如何在組織中實施AI安全;此外，學員還將具體學習如何應對AI安全的風險與挑戰，包括應對數據投毒、對抗性攻擊和供應鏈威脅等多種安全挑戰。
課程收益
從基礎到高級，涵蓋AI安全各個關鍵環節;
結合技術、法律、倫理和管理，提升AI安全綜合治理能力;
通過實際案例和實踐指導，提升解決AI安全實際問題的能力;
結合全球AI安全標準和法規，培養國際視野，確保企業合規性。
培訓內容
核心知識與技能構建：培養學員在AI安全領域的扎實基礎，確保其能有效應對現代數字化安全挑戰。掌握識別并防御各類安全威脅，特別是應對對抗性攻擊的能力。
AI算法與模型安全精通：深入理解AI常用算法和模型及其安全性，強化防范對抗性攻擊的技巧，實施有效防御措施，確保數據安全免受泄露。
大模型安全風險管理：掌握大型AI模型的安全漏洞識別、應對策略與管理，提升對各類攻擊的防御能力以及系統性評估AI安全威脅能力。
AI安全法規與安全治理：全面掌握國內外AI安全相關的政策法規與標準規范及AI安全治理體系，掌握AI安全治理的方法論、整體體系架構及各模塊能力，全面提升學員對AI安全治理的能力。
DevSecOps與AI集成安全：融合DevSecOps原則于AI開發流程，熟練運用DevSecOps框架于AI項目中，提升開發環境中的安全實踐水平，確保AI應用的安全集成與維護。
全生命周期AI安全管理：掌握AI應用從需求設計到測試部署的全周期安全管理，設計安全的AI系統，執行滲透測試，強化企業AI安全實施能力。
大語言模型安全實踐：安全實施和管理大語言模型，專攻大語言模型(LLM)的安全應用，識別并抵御未來安全威脅，提升防御惡意利用的能力，增強風險應對策略。
AI安全成熟度提升：運用AI安全成熟度模型，掌握評估與提升AI安全成熟度的方法，依據測評結果實施改進策略，全面評估并優化系統安全性能。
ChatGPT安全最佳實踐：掌握ChatGPT安全使用策略，在企業中安全高效地利用ChatGPT，制定并執行安全操作規范，確保技術應用的合規與安全。
政策法規與倫理道德：熟悉相關政策法規，識別倫理風險，應用有效的治理機制。增強對國內外AI安全政策、法規及倫理道德的理解，促進負責任的AI發展。
培訓對象
安全研究員、合規與風險管理專員
AI安全工程師、AI工程師與開發者
政策制定者和監管機構、網絡安全從業者
AI行業從業人員、在校學生、AI應用終端用戶
對個人的價值
專業能力提升：學員將獲得AI安全領域的深厚知識基礎，有效提升識別和防御各類安全威脅的能力，尤其是對抗性攻擊，增強個人在職場的競爭力。
技術與實戰結合：通過實際案例和實踐指導，提升解決實際問題的能力，將理論知識轉化為實際操作技能，促進個人技術成長與實操經驗積累。
國際視野拓展：結合全球AI安全標準和法規的學習，幫助個人形成國際化的視角，提升在跨國企業或國際合作項目中的適應性和價值。
法律法規精通：熟悉國內外政策法規，增強倫理道德意識，為個人職業生涯樹立合規操作的基石，降低法律風險。
職業發展加速：獲得CAISP認證，證明個人在AI安全領域的專業地位，有利于職業晉升、薪資增長以及更廣泛的職業選擇。
安全思維培養：從設計到運營的全周期安全管理能力，使得個人能夠在任何涉及AI安全的項目中發揮關鍵作用，成為企業不可或缺的安全專家。
對企業的價值
風險防控強化：企業員工掌握大模型安全風險管理，有效識別并應對各類安全漏洞和攻擊，減少安全事件的發生，保護企業資產和客戶數據安全。
合規性保障：員工熟悉國內外AI安全政策和倫理道德，幫助企業建立合規的安全管理體系，避免法律風險，提升企業形象和社會責任感。
成本效率優化：通過DevSecOps的集成，提高AI開發流程的安全性與效率，減少因安全問題導致的修復成本和時間延誤。
創新能力提升：在大語言模型安全實踐與ChatGPT安全最佳實踐的指導下，企業能夠安全高效地利用最新技術，推動產品和服務創新。
安全化構建：培養員工在全生命周期的AI安全管理意識，形成以安全為導向的企業文化，為企業的可持續發展打下堅實基礎。
競爭力增強：擁有具備CAISP認證的專家團隊，企業能夠在激烈的市場競爭中展現更高的安全標準和專業實力，吸引更多合作伙伴和客戶信任。