01
AI安全事件概述
定义AI安全事件、常见AI攻击类型（投毒、对抗样本、模型窃取）、事件响应的重要性。
基础概念
02
应急响应团队组建
角色定义（分析师、工程师、法务、公关）、职责划分、沟通机制建立。
管理组织
03
事件检测与初步分析
日志收集、异常检测指标、AI模型行为监控、告警阈值设定。
监控检测
04
事件分类与定级
事件分类标准（数据泄露、模型篡改、服务中断）、严重等级划分（P0-P4）、影响范围评估。
流程定级
05
事件遏制策略
隔离受损模型、切断攻击链路、临时降级服务、数据快照保存。
响应遏制
06
取证与证据保全
日志链式存储、模型权重快照、训练数据溯源、时间线重建。
取证溯源
07
根因分析（RCA）
攻击向量识别、漏洞定位、攻击者画像、根本原因报告撰写。
分析RCA
08
模型恢复与重建
从备份恢复模型、重新训练策略、数据清洗、模型验证。
恢复重建
09
数据泄露应急处理
敏感数据识别、泄露渠道封堵、通知机制、合规报告。
数据合规
10
对抗样本攻击响应
检测对抗样本、防御策略（对抗训练、输入净化）、模型加固。
对抗防御
11
模型投毒攻击响应
投毒样本识别、训练数据审计、模型回滚、供应链安全。
投毒供应链
12
模型窃取攻击响应
API访问模式分析、水印验证、访问频率限制、模型混淆。
窃取保护
13
供应链安全事件
第三方库漏洞、预训练模型风险、依赖链审计、SBOM管理。
供应链SBOM
14
内部威胁事件
权限滥用检测、异常操作行为、内部审计、零信任架构。
内部零信任
15
勒索软件与AI系统
加密模型文件、备份策略、隔离恢复、赎金谈判原则。
勒索备份
16
DDoS攻击与AI服务
流量清洗、弹性伸缩、负载均衡、API网关防护。
DDoS弹性
17
事件复盘与总结
事后分析会议、改进措施制定、知识库更新、演练计划调整。
复盘改进
18
安全监控体系搭建
日志聚合（ELK）、实时告警（Prometheus）、可视化仪表盘（Grafana）。
监控ELK
19
自动化响应剧本（Playbook）
剧本设计原则、常用剧本模板（隔离、取证、通知）、SOAR集成。
自动化SOAR
20
红蓝对抗演练
攻击模拟（红队）、防御响应（蓝队）、复盘评估、能力提升。
红蓝演练
21
合规与法律要求
GDPR、CCPA、等保2.0、AI监管法案、数据跨境传输。
合规法律
22
事件沟通与公关
内部通报模板、客户通知策略、媒体应对、声誉管理。
沟通公关
23
AI模型安全评估
模型鲁棒性测试、公平性审计、可解释性分析、安全评分卡。
评估鲁棒性
24
安全开发生命周期（SSDLC）
需求阶段安全设计、开发阶段代码审计、测试阶段渗透测试、部署阶段安全配置。
SSDLC开发
25
零信任架构在AI系统中的应用
微隔离、持续验证、最小权限、动态信任评估。
零信任架构
26
联邦学习安全
梯度泄露防御、安全聚合、差分隐私、节点认证。
联邦隐私
27
AI安全工具链
模型扫描工具（Adversarial Robustness Toolbox）、日志分析工具（Wazuh）、取证工具（Autopsy）。
工具ART
28
事件响应成熟度模型
初始级、可重复级、已定义级、量化管理级、优化级。
成熟度模型
29
跨团队协作机制
安全团队、数据科学团队、运维团队、业务团队协作流程。
协作流程
30
未来趋势与挑战
生成式AI安全、AI对抗性进化、自动化响应、AI安全法规演进。
趋势前沿