深入探讨大语言模型的安全问题

为何每一位AI工程师现在都必须理解LLM安全?

人工智能已不再仅仅是一个研究课题——它现已深度嵌入现代商业的核心之中。从AI 副驾驶（Copilots）和聊天机器人，到自主智能体（Agents）和企业知识系统，大型语言模型（LLMs）正在彻底改变我们构建软件、制定决策以及与数据交互的方式。然而，随着其应用加速普及，一个关键问题随之浮出水面：这些系统真的安全吗？在LLMs令人惊叹的能力背后，潜藏着一个正在迅速扩大的攻击面——而大多数开发者、产品经理，甚至连AI工程师，都尚未做好充分的准备来应对它。正因如此，我们特此举办一场专题网络研讨会：

深入探究大型语言模型的安全问题 – LLM系统潜藏的风险

与传统的软件系统不同，LLMs 引入了全新类别的安全挑战：

* 仅仅通过一个简单的 Prompt（提示词），就能改写系统的既定行为
* 敏感数据可能会被从模型的响应内容中提取出来
* 外部文档可能会在无声无息中 注入恶意指令
* AI 智能体可能会执行未经授权的现实世界操作

这些绝非纸上谈兵的理论风险——它们正真实地发生在我们身边。那些正在部署基于 LLM的系统的组织，如今已面临着以下挑战：

* 提示词注入攻击（Prompt Injection）
* 数据泄露事件
* 绕过安全控制（Jailbreaking）
* RAG管道操纵攻击
* AI智能体对API和工具的滥用

你将从本次研讨会中学到什么？

本次研讨会旨在超越浅层探讨，为您提供对LLM安全领域深入且具备技术深度的理解。你将学到：

1. LLM（大型语言模型）威胁概览

* 为何 LLM 在本质上与传统系统截然不同
* 由提示词（Prompts）、记忆机制和工具引入的全新攻击面
* AI 系统故障的真实案例

2. 核心攻击技术

* 提示词注入（Prompt Injection）与“越狱”（Jailbreaking）
* 数据提取与隐私泄露
* RAG 投毒与检索操纵
* 对抗性输入与编码攻击

3. AI 智能体（Agents）中的安全风险

* LLM 如何与 API 及外部工具进行交互
* 自主决策带来的风险
* 未经授权操作的真实场景

4. 防御策略与安全架构

* 如何设计安全的LLM应用
* 安全护栏（Guardrails）、内容过滤与策略强制执行
* 监控、日志记录与实时攻击检测
* 领先AI公司采用的最佳实践

本次网络研讨会专为以下人群打造：

* AI / LLM工程师
* 数据科学家
* 后端与全栈开发人员
* 负责 AI 功能的产品经理
* 正在构建 AI 产品的初创企业创始人

加入我们，如果你希望：

* 深入理解LLM系统可能遭受的攻击方式
* 学习如何为你的AI应用构建防御体系
* 在瞬息万变的AI领域中保持领先地位

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主办方：数据应用学院

数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：

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