随着人工智能及大模型深入各行各业，人工智能及人工智能安全越来越受到重视，在此背景下,AI安全认证专家(CAISP)旨在为从事AI(含AI安全)的研究、管理、运营、开发以及网络安全等从业人员提供一套全面覆盖AI安全领域、跨领域综合能力培养、实践导向与案例分析、结合全球视野与法规治理的AI安全课程。课程专注于理解人工智能安全的治理与管理环境，学习AI安全的术语与安全目标、针对于算法、模型以及数据安全和隐私进行学习，全面提升对AI安全风险的识别、评估与测评等实战化能力;课程还涵盖了AI安全的国内与国外的法律法规框架，并通过实际案例，探讨如何在组织中实施AI安全;此外，学员还将具体学习如何应对AI安全的风险与挑战，包括应对数据投毒、对抗性攻击和供应链威胁等多种安全挑战。
课程要点
从基础到高级，涵盖AI安全各个关键环节;
结合技术、法律、伦理和管理，提升AI安全综合治理能力;
通过实际案例和实践指导，提升解决AI安全实际问题的能力;
结合全球AI安全标准和法规，培养国际视野，确保企业合规性。
培养关键能力
核心知识与技能构建：培养学员在AI安全领域的扎实基础，确保其能有效应对现代数字化安全挑战。掌握识别并防御各类安全威胁，特别是应对对抗性攻击的能力。
AI算法与模型安全精通：深入理解AI常用算法和模型及其安全性，强化防范对抗性攻击的技巧，实施有效防御措施，确保数据安全免受泄露。
大模型安全风险管理：掌握大型AI模型的安全漏洞识别、应对策略与管理，提升对各类攻击的防御能力以及系统性评估AI安全威胁能力。
AI安全法规与安全治理：全面掌握国内外AI安全相关的政策法规与标准规范及AI安全治理体系，掌握AI安全治理的方法论、整体体系架构及各模块能力，全面提升学员对AI安全治理的能力。
DevSecOps与AI集成安全：融合DevSecOps原则于AI开发流程，熟练运用DevSecOps框架于AI项目中，提升开发环境中的安全实践水平，确保AI应用的安全集成与维护。
全生命周期AI安全管理：掌握AI应用从需求设计到测试部署的全周期安全管理，设计安全的AI系统，执行渗透测试，强化企业AI安全实施能力。
大语言模型安全实践：安全实施和管理大语言模型，专攻大语言模型(LLM)的安全应用，识别并抵御未来安全威胁，提升防御恶意利用的能力，增强风险应对策略。
AI安全成熟度提升：运用AI安全成熟度模型，掌握评估与提升AI安全成熟度的方法，依据测评结果实施改进策略，全面评估并优化系统安全性能。
ChatGPT安全最佳实践：掌握ChatGPT安全使用策略，在企业中安全高效地利用ChatGPT，制定并执行安全操作规范，确保技术应用的合规与安全。
政策法规与伦理道德：熟悉相关政策法规，识别伦理风险，应用有效的治理机制。增强对国内外AI安全政策、法规及伦理道德的理解，促进负责任的AI发展。
学习对象
安全研究员、合规与风险管理专员、AI安全工程师、AI工程师与开发者、政策制定者和监管机构、网络安全从业者、AI行业从业人员、在校学生、AI应用终端用户
对个人的价值
专业能力提升：学员将获得AI安全领域的深厚知识基础，有效提升识别和防御各类安全威胁的能力，尤其是对抗性攻击，增强个人在职场的竞争力。
技术与实战结合：通过实际案例和实践指导，提升解决实际问题的能力，将理论知识转化为实际操作技能，促进个人技术成长与实操经验积累。
国际视野拓展：结合全球AI安全标准和法规的学习，帮助个人形成国际化的视角，提升在跨国企业或国际合作项目中的适应性和价值。
法律法规精通：熟悉国内外政策法规，增强伦理道德意识，为个人职业生涯树立合规操作的基石，降低法律风险。
职业发展加速：获得CAISP认证，证明个人在AI安全领域的专业地位，有利于职业晋升、薪资增长以及更广泛的职业选择。
安全思维培养：从设计到运营的全周期安全管理能力，使得个人能够在任何涉及AI安全的项目中发挥关键作用，成为企业不可或缺的安全专家。
对企业的价值
风险防控强化：企业员工掌握大模型安全风险管理，有效识别并应对各类安全漏洞和攻击，减少安全事件的发生，保护企业资产和客户数据安全。
合规性保障：员工熟悉国内外AI安全政策和伦理道德，帮助企业建立合规的安全管理体系，避免法律风险，提升企业形象和社会责任感。
成本效率优化：通过DevSecOps的集成，提高AI开发流程的安全性与效率，减少因安全问题导致的修复成本和时间延误。
创新能力提升：在大语言模型安全实践与ChatGPT安全最佳实践的指导下，企业能够安全高效地利用最新技术，推动产品和服务创新。
安全化构建：培养员工在全生命周期的AI安全管理意识，形成以安全为导向的企业文化，为企业的可持续发展打下坚实基础。
竞争力增强：拥有具备CAISP认证的专家团队，企业能够在激烈的市场竞争中展现更高的安全标准和专业实力，吸引更多合作伙伴和客户信任。
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