1天（6小时/天）
AI背景下的数据安全与行为合规
本课程聚焦AI时代数据安全与行为合规的挑战，系统梳理AI应用中的数据风险图谱、合规红线、防控机制与应急响应。课程通过真实案例（如源代码泄露、客户隐私泄露、AI对话被窃取等）揭示传统安全体系的失效，深入…
课程介绍
本课程聚焦AI时代数据安全与行为合规的挑战，系统梳理AI应用中的数据风险图谱、合规红线、防控机制与应急响应。课程通过真实案例（如源代码泄露、客户隐私泄露、AI对话被窃取等）揭示传统安全体系的失效，深入分析数据外泄、隐私侵犯、数据投毒、算法偏见、模型窃取、生成内容合规及供应链风险七大风险。学员将掌握《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规在AI场景下的具体要求，学习数据分类分级、权限管控、审计追溯等可落地工具，并输出本组织AI数据安全管理制度框架。课程涵盖技术防控（准入控制、数据脱敏、审计追溯）、管理防控（制度流程）、组织防控（角色职责）及文化防控（全员意识），适用于企业管理者、IT安全人员、法务合规人员及所有使用AI工具的职场人士，帮助组织建立AI时代的数据安全防线，实现效率与安全的平衡。
课程背景
AI 时代,数据成为组织最重要的生产要素,但同时也成为最大的风险源。当员工将客户信息输入 ChatGPT 优化话术,当业务部门用 AI 工具分析竞争对手数据,当企业将敏感文档上传到云端 AI 平台进行处理……每一个看似"提升效率"的操作背后,都可能隐藏着数据泄露、合规违规、法律风险的隐患。2023 年以来,因 AI 应用导致的数据安全事故频发:某科技公司员工使用 AI 工具导致源代码泄露,某金融机构因客户数据输入 AI 被监管处罚,某企业高管的 AI 对话记录被黑客窃取……这些事件暴露出一个残酷现实:传统的数据安全体系,在 AI 时代已经失效。AI 带来的数据安全挑战是全新的:数据流向更复杂(上传到 AI 平台后去了哪里?)、风险更隐蔽(AI 可能"记住"并泄露敏感信息)、责任更模糊(员工说"不知道不能用 AI",谁负责?)。而《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的密集出台,更让企业面临"不懂就违规"的合规风险。本课程从数据安全与合规的双重视角,系统梳理 AI 应用中的数据风险图谱、行为红线、防控机制与应急预案,帮助企业建立"AI 时代的数据安全防线",让员工既能拥抱 AI 提升效率,又不触碰法律与合规的红线。
课程目标
识别 AI 数据风险:掌握 AI 应用中七大类数据安全风险(数据泄露、隐私侵犯、数据投毒等),能够识别日常工作中的高风险行为
明确合规红线:理解《数据安全法》《个人信息保护法》等法规在 AI 场景下的具体要求,建立"什么能做、什么不能做"的行为准则
建立防控体系:获得数据分类分级、权限管控、审计追溯等可落地的管理工具,输出本组织 AI 数据安全管理制度框架
模块一:触目惊心——AI 时代的数据安全事故案例
1.1 案例一:某科技公司的源代码泄露事件
1.2 案例二:某金融机构的客户隐私泄露
1.3 案例三:某企业高管的 AI 对话被黑客窃取
1.4 案例四:某企业因"数据投毒"导致 AI 系统失控
1.5 互动研讨:你的组织是否存在类似风险?
茶歇 10:15-10:30
模块二:风险图谱——AI 应用中的七大数据安全风险
2.1 风险一:数据外泄风险——数据去了哪里?
2.2 风险二:隐私侵犯风险——个人信息的不当使用
2.3 风险三:数据投毒风险——被污染的训练数据
2.4 风险四:算法偏见与歧视风险
2.5 风险五:模型窃取与逆向工程风险
2.6 风险六:AI 生成内容的合规风险
2.7 风险七:供应链数据安全风险
模块三:合规红线——AI 时代的法规要求与行为准则
3.1 核心法规体系
3.2 数据分类分级:什么数据不能碰
3.3 个人信息保护:三个核心原则
3.4 AI 工具使用的行为红线
3.5 不同岗位的合规要求
3.6 案例研讨:这些行为合规吗?
模块四:防控体系——AI 数据安全的管理机制
4.1 技术防控:三道防线
4.2 管理防控:制度与流程
4.3 组织防控:角色与职责
4.4 文化防控:全员安全意识
4.5 供应商管理:把好外部关
模块五:应急响应——数据安全事件的处置
5.1 事件分级
5.2 应急响应流程
5.3 典型场景的应急预案
王鸿华
常住地：四川省 成都市
王鸿华老师是国家经济师、高级信息系统项目管理师，华为全球培训中心认证讲师，深耕人工智能与数字化领域，兼具阿里、腾讯、苏宁等名企实战经验及高校特聘讲师背景。累计授课600余场、学员超6万人，满意度达98%，课程以“AI思维赋能问题解决”为核心，采用项目制教学与引导式课堂，擅长为通信、能源、制造、烟草、汽车等行业提供定制化数字化培训与咨询，服务客户涵盖三大运营商、国有银行、头部制造及零售企业，返聘率高，广受业界认可。