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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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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