大模型安全治理——构建坚固的企业防护体系，守护声誉与用户信任

你是否曾思考过：

面对 AI 大模型在各行业广泛应用，如何借鉴国际科技公司与咨询公司的实践经验，搭建符合自身需求的全面安全防护体系？

在国内《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策要求下，怎样让大模型应用既满足合规标准，又能兼顾业务发展需求？

针对大模型从数据采集到退役处置全生命周期的各类安全风险，如何制定切实可行的应对策略，保障系统安全可控？

如果这些问题让你感到迷茫，这门课正是为你设计的！大模型的安全治理是其稳定应用的关键，掌握系统的治理方法，你将能主动防范风险，而非事后补救。

本课程围绕 “国际实践解析、政策框架解读、全流程落地” 三大主线展开：

• 国际实践解析：深入剖析谷歌 SAIF 框架、IBM 五步安全框架、微软零信任架构、OpenAI 安全研究框架等国际科技公司安全策略，以及埃森哲、毕马威、德勤、安永四大咨询公司的 AI 安全框架，对比不同框架的核心内容、实施路径与适用场景。

• 政策框架解读：梳理中国 AI 政策法规发展历程，详解医疗、金融、政务、零售等重点行业的 AI 政策核心要点，分析中国 AI 政策法规未来发展趋势，帮助企业把握合规方向。

• 全流程落地：构建涵盖治理层、管理层、技术层、基础设施层的安全框架，提供从评估规划（1-2 个月）、设计开发（2-3 个月）、实施测试（3-4 个月）到运行优化（5-6 个月及以后）的实施阶段与时间表，配套大模型生命周期安全风险清单及应对措施。

讲师背景：

潘冬林讲师深入理解中国 AI 政策法规。对大模型安全框架构建、全生命周期风险管理有丰富经验，曾深入研究各类国际安全框架，梳理国内各行业政策要求，擅长将国际经验与国内合规需求结合，提供可落地的大模型安全治理方案。

通过本课程，学员将：

1. 认知拓展：全面了解国际主流大模型安全框架与国内政策要求，清晰识别大模型全生命周期的安全风险类型，建立系统性的大模型安全治理认知。

2. 能力提升：掌握大模型安全框架设计方法、实施路径规划技巧，学会运用大模型生命周期安全风险应对措施，具备制定企业大模型安全治理方案的能力。

3. 合规保障：熟悉国内重点行业 AI 政策合规要点，能够结合企业实际业务，确保大模型应用符合政策要求，平衡安全与发展。

讲师常说：“大模型的安全应用，离不开对国际经验的借鉴与对国内政策的遵循，更需要全流程的细致管控。” 你，准备好构建大模型安全防线了吗？