
大模型安全实战课--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得:
- 系统提升大模型安全治理能力;
- 8 类高频模型风险防御思路与手段;
- 大模型安全攻防演练与案例剖析;
- 即学即用的企业级安全实践指南。
课程介绍
基于大模型能力开发的产品和服务越来越多,大模型安全问题也成了每位拥抱AI的开发者、产品人乃至技术人负责人绕不开的必答题。
在大模型应用的过程中,我们经常产生后面这些疑问:
- “我们项目用开源大模型接了RAG,但老板担心会出安全事故,怎么办?”
- “如果用户给模型输入不合规内容,模型会不会出事?”
- “我们想做一个To C的模型应用,怎么通过备案?”
- “我们接了行业私有数据,怎么保证模型不会把客户数据拿去训练?”
- “听说很多提示词被泄露后会被滥用,怎么保护好这些Prompt?”
- “提示词过滤器如何设计?”
- ……
为此,我们邀请了赵帅老师开设这门《大模型安全实战课》,分享这些年在实际项目中经历过的坑、踩过的雷,以及摸索总结出来的一套系统化的做法。帮助你从理论到实践,真正建立起一整套可落地的安全思路、技术手段和架构策略,让安全原则不仅仅停留在概念上,而是能在AI产品和平台设计中变成可执行的方案、可操作的流程,帮你打通真正的安全落地路线。
课程的知识导图如下。
模块设计
为了提升你的模型安全认知水平和实战落地能力,课程里一共设计了四个模块。
启航篇:对大模型安全建设建立系统、科学认知。认识大模型安全的本质与价值,模型的运行机制,识别高频的风险类型,了解大模型安全架构逻辑。
风险篇:针对大模型的高频风险,和你深入探讨“大模型被欺骗”(提示注入、上下文劫持、微调投毒等问题)“大模型被盗窃”(逆向攻击)“大模型说错话”(内容越界、隐私泄露)等诸多现实落地风险的判别和预防,帮你稳步提升“风险识别能力”。
防御篇:在深入理解风险的基础上,学习大模型安全的应对策略,掌握如何通过系统性设计手段构建大模型的“安全防线”。围绕“输入-处理-输出”这一工作流程,我们将学习包括 Prompt 过滤、上下文权限隔离、内容输出拦截与标识、审计日志回溯等在内的核心机制,同时进一步引入如RLHF(强化学习人类反馈)、宪法式 AI、红队测试、系统提示对齐等业界主流安全机制。
企业篇:将安全从“原理”与“机制”层面,进一步推进到“场景实践”的维度。我们将结合真实案例来加强自己的“安全落地工程”的实战能力。这一章精选了多个代表性的具体业务场景,让你掌握如何在具体产品(聊天类助手、编程类助手、教育、金融、医疗、政务等行业智能体)中实现“因地制宜”的模型安全控制。
课程目录(更新中)
开篇词
- 开篇词|大模型安全不是黑科技,是新的基本功
- 课前热身|10道题帮你测试 AI “安全分”
启航篇
- 01|初识安全:如何理解大模型安全?
- 02|模型机制:生成式大语言模型的运行逻辑全景图
风险篇
防御篇
企业篇
作者介绍
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