第1章
AI安全概述
AI系统面临的安全威胁、AI漏洞与传统漏洞的区别、AI安全攻防态势
基础概念
第2章
AI开发环境搭建
Python虚拟环境配置、TensorFlow/PyTorch安装、依赖库管理
环境配置
第3章
数据投毒攻击原理
训练数据污染、标签翻转攻击、后门注入机制
攻击数据
第4章
数据投毒防御实战
数据清洗策略、异常检测方法、鲁棒训练技术
防御清洗
第5章
对抗样本攻击基础
FGSM快速梯度符号法、PGD投影梯度下降、对抗扰动生成
对抗攻击
第6章
对抗样本防御实战
对抗训练、输入变换防御、检测器构建
防御鲁棒
第7章
模型逆向攻击
模型窃取攻击、成员推断攻击、属性推断攻击
逆向隐私
第8章
模型逆向防御实战
差分隐私训练、模型剪枝、输出扰动
防御差分隐私
第9章
AI供应链安全
第三方模型风险、开源组件漏洞、模型格式安全
供应链风险
第10章
AI供应链扫描实战
SBOM生成、依赖漏洞扫描、模型签名验证
扫描SBOM
第11章
AI Web应用漏洞
提示注入攻击、不安全输出处理、过度代理权限
Web注入
第12章
AI Web应用扫描实战
OWASP Top 10 for LLM、自动化扫描工具配置、漏洞验证
扫描OWASP
第13章
模型文件安全分析
Pickle反序列化漏洞、Safetensors安全格式、模型权重篡改检测
文件反序列化
第14章
模型文件扫描实战
静态分析工具使用、恶意代码检测、文件完整性校验
扫描静态分析
第15章
AI API安全
API密钥泄露、速率限制绕过、认证授权漏洞
API认证
第16章
AI API扫描实战
API端点枚举、认证测试、权限提升检测
扫描API
第17章
AI系统日志分析
日志采集规范、异常行为检测、攻击溯源
日志溯源
第18章
AI安全日志实战
ELK搭建、日志告警规则、自动化响应
ELK告警
第19章
AI模型鲁棒性测试
鲁棒性评估指标、自动化测试框架、边界测试用例
测试鲁棒性
第20章
鲁棒性测试实战
CleverHans框架使用、鲁棒性报告生成、修复建议
CleverHans报告
第21章
AI隐私保护技术
联邦学习基础、差分隐私实现、同态加密入门
隐私联邦学习
第22章
隐私保护实战
联邦学习框架搭建、隐私预算计算、安全聚合
实战聚合
第23章
AI安全合规
GDPR/个人信息保护法要求、AI伦理审查、安全审计流程
合规GDPR
第24章
安全合规实战
合规检查清单、自动化合规扫描、审计报告生成
合规审计
第25章
AI漏洞修复策略
补丁管理、模型热修复、回滚机制
修复补丁
第26章
漏洞修复实战
漏洞修复流程、补丁测试、灰度发布
实战灰度
第27章
AI安全监控体系
实时监控指标、告警阈值设置、应急响应预案
监控告警
第28章
安全监控实战
Prometheus+Grafana搭建、自定义监控指标、告警通知配置
PrometheusGrafana
第29章
AI安全工具链整合
CI/CD安全集成、自动化扫描流水线、安全门禁
CI/CD流水线
第30章
综合实战项目
端到端AI安全防护体系搭建、漏洞扫描报告解读、修复效果验证
综合项目