企业AI安全攻防实战：从单点防御到分层治理

随着企业大模型应用大规模落地，提示词注入、模型越狱、隐私泄露、Token 耗尽等 AI 安全威胁持续增多。很多企业上线 AI 应用时只关注业务功能，缺少分层安全防护体系，极易出现数据泄露、内容违规、系统被绕过攻击等风险，给企业带来合规与财产损失，AI 安全治理已经成为企业数字化建设不可缺少的一环。

本课程的三节课由浅入深，从提示词攻击原理入手，逐层拆解三层安全防护体系，结合大量真实攻防案例、代码演示与项目实操，把抽象的 AI 安全概念转化为可落地的防御手段。学员可以跟着课程复现攻击与防御全过程，理解各类威胁的特征，掌握可直接复用的防护代码与配置方案，补齐大模型应用安全能力短板。

课程围绕企业 AI 安全攻防实战展开，依次讲解提示词注入与越狱原理、安全防护工具部署、三层输入过滤机制以及各类威胁场景的防御方案。课程旨在帮助学员系统掌握大模型应用的安全攻防知识，具备识别、检测、防御 AI 安全风险的实操能力，帮助企业从单点防御升级为分层治理，筑牢企业 AI 业务的安全防线。