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課程簡介
基础:代理型AI的威胁模型
- 代理型威胁类型:滥用、权限提升、数据泄露与供应链风险
- 针对自主代理的对手画像与攻击者能力
- 映射代理的资产、信任边界与关键控制点
治理、策略与风险管理
- 代理系统的治理框架(角色、职责、审批关卡)
- 策略设计:可接受使用、升级规则、数据处理与可审计性
- 合规考量与审计证据收集
代理的非人类身份与认证
- 为代理设计身份:服务账户、JWT与短期凭证
- 最小权限访问模式与即时凭证发放
- 身份生命周期、轮换、委托与撤销策略
访问控制、密钥与数据保护
- 面向代理的细粒度访问控制模型与基于能力的模式
- 密钥管理、传输中与静态加密,以及数据最小化
- 保护敏感知识来源与PII,防止代理未经授权访问
可观测性、审计与事件响应
- 为代理行为设计遥测:意图追踪、命令日志与来源追踪
- SIEM集成、告警阈值与取证就绪
- 代理相关事件与遏制的运行手册与操作手册
代理系统的红队演练
- 规划红队演练:范围、交战规则与安全故障转移
- 对抗技术:提示注入、工具滥用、思维链操纵与API滥用
- 开展受控攻击并衡量暴露面与影响
加固与缓解措施
- 工程控制:响应限流、能力门控与沙箱化
- 策略与编排控制:审批流程、人在回路与治理挂钩
- 模型与提示层防御:输入验证、规范化与输出过滤
安全代理部署的落地运营
- 部署模式:灰度发布、金丝雀发布与渐进式推出
- 变更控制、测试流水线与部署前安全检查
- 跨职能治理:安全、法务、产品与运维手册
结业项目:红队/蓝队演练
- 对沙箱化的代理环境执行模拟红队攻击
- 作为蓝队利用控制与遥测进行防御、检测与修复
- 展示发现结果、修复计划与策略更新
总结与后续步骤
最低要求
- 具备安全工程、系统管理或云运维方面的扎实背景
- 熟悉AI/ML概念及大语言模型(LLM)行为
- 具有身份与访问管理(IAM)及安全系统设计经验
受众
- 安全工程师与红队成员
- AI运维与平台工程师
- 合规官与风险经理
- 负责代理部署的工程负责人
21 小時
客戶評論 (1)
库存盘点及识别AI内部的不同风险敞口
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課程 - Introduction to AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM)
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