你将获得：

• 理解大模型安全问题的本质
• 识别常见的大模型安全风险
• 深入解析两大模型安全实战案例
• 如何系统提升你的大模型安全防护能力

大模型安全的七大常见误区

• 大模型安全是大厂或云服务商的专属，与中小企业无关。
• 私有化部署的大模型不存在安全风险。
• 安全仅是安全工程师的职责，与其他岗位无关。
• 模型不联网就安全，忽视模型训练数据与来源的安全问题。
• 安全问题可以先不处理，等出现问题再解决。
• 使用主流大模型厂商的服务，安全责任由厂商承担。
• 内部小范围使用大模型不会产生安全问题。

大模型安全的理解维度

• 安全问题类型：分为广域问题（如涉政、涉恐、歧视等）和私域问题（如企业品牌、隐私泄露、数据泄露等）。
  部署与使用场景：包括供应商模式、开源模式、套壳模式、自研模式等。
• 生命周期视角：分为训练阶段（数据投毒、数据偏见）、部署阶段（权限配置、系统漏洞）、调用阶段（幻觉输出、上下文攻击）、迭代阶段（版本污染、后门攻击）。

大模型安全的部署方式

• 供应商模式：使用如百度文心一言、阿里通义千问等大厂模型，适合中小企业。
• 开源模式：如通义千问、DeepSeek等，适用于有一定工程能力的团队。
• 套壳模式：基于供应商模型进行定制化开发，需额外付费。
• 自研模式：技术难度高、成本高，适合大型企业。

大模型安全的实际案例分析

• 幻觉误导案例：用户提问中国图灵奖得主，模型输出自相矛盾内容，可能涉及数据投毒或指令误导。
• 提示词DoS攻击案例：大量用户提交复杂任务导致GPU资源被滥用，造成服务不可用。
• 模型越界案例：用户通过角色设定诱导模型输出非法内容，如化学药品使用方法等。

大模型安全的三道控制门

• 输入控制门：防止恶意输入绕过权限、诱导模型输出不当内容。
• 上下文控制门：防止多轮对话中模型世界观被篡改。
• 输出审查门：最后一道防线，确保输出内容合规、无风险。

课程内容与学习建议

• 课程结构：分为起航篇、风险篇、防御篇、落地篇几大模块。
• 适合人群：AI应用开发者、安全工程师、产品经理、项目经理、架构师、法务与合规人员等。
• 学习建议：建议按顺序学习，完成每节课的思考题与实践任务，积极参与互动交流。
• 课程特色：包含大量实际案例、工具推荐、代码示例，涵盖攻防演练与合规备案内容。