课程背景
随着人工智能技术的飞速发展，其在商业领域的应用日益广泛，从智能客服到数据分析，从自动化流程到精准营销，AI 正在深刻地改变着企业的运营模式和竞争格局。然而，AI 技术的广泛应用也带来了新的保密风险挑战。数据作为 AI 的核心驱动力，其收集、存储、处理和传输过程中的保密性至关重要。企业不仅需要确保客户数据的安全，还要保护自身的商业机密和技术专利不被泄露。此外，AI 系统的复杂性和依赖性使得企业在技术选型、供应商合作以及内部管理等方面面临诸多潜在风险。如何在享受 AI 带来的便利和效率提升的同时，有效防控保密风险，成为企业管理者和从业者亟待解决的问题。
近年来，数据泄露事件频发，给企业带来了巨大的经济损失和声誉损害。AI 技术的复杂性和数据处理的规模化使得保密风险的防控难度进一步加大。企业需要建立完善的保密管理体系，明确数据的使用权限和责任归属，同时加强对员工的保密意识培训。此外，随着法律法规对数据保护和隐私的要求日益严格，企业必须在合规的前提下合理利用 AI 技术。如何在技术发展与保密合规之间找到平衡，是企业在数字化转型过程中必须面对的重要课题。
本课程旨在帮助企业及从业者深入了解 AI 技术带来的保密风险，掌握有效的防控策略和管理方法。通过系统的讲解和案例分析，学员将能够识别 AI 技术应用中的潜在风险点，制定针对性的保密措施，并在实际工作中有效落实，从而保障企业的信息安全和商业利益。
课程收益
提升多类型风险识别能力：课程设计能够让学员全面识别 AI 技术应用过程中可能涉及的保密风险，包括数据泄露、技术窃取、算法漏洞等方面。
增强法律合规意识：课程内容深入讲解相关法律法规对 AI 技术应用的保密要求，确保企业在技术选型和运营过程中符合规范。
掌握风险防控策略：课程设计系统化的保密风险防控策略，包括数据加密、访问控制、供应商管理等，提升企业保密管理水平。
提升企业管理能力：学会构建完善的保密管理体系，明确责任分工，优化内部流程，确保保密措施的有效执行。
提供案例分析，提高实操经验：通过真实案例分析，学员能够了解行业最佳实践，结合自身企业情况制定切实可行的防控方案。
课程时间：0.5天，6小时/天
课程人员：企业高级管理人员（如 CIO、CISO、法务总监等）、信息安全团队、AI 技术开发应用团队、企业内部保密管理专员、对 AI 技术与保密风险防控感兴趣的其他人员
授课方式：理论讲解、案例分析、分组讨论、互动答疑、实操演练等。
课程大纲
第一讲：AI 发展概述与保密风险现状
一、AI发展现状
1. AI 技术的发展历程：从早期的机器学习到现代深度学习的演变
2. AI 技术在商业中的应用场景：智能客服、数据分析、自动化流程等
3. AI 技术带来的保密风险类型：数据泄露、算法漏洞、技术窃取等
二、保密风险现状
1. 风险结构裂变：从传统数据库泄露到模型参数提取/训练数据复原/提示词劫持
三大高危场景深度解析：
(1)生成式AI应用：客户输入信息被转为公共训练数据（某券商投研报告泄露事件）
(2)机器学习运维：模型测试接口暴露核心算法（自动驾驶公司被竞争对手反演案）
(3)供应链协作：第三方标注平台窃取生物特征数据（人脸识别企业行政处罚案）
2. 法律红线清单：
(1)《网络安全法》第27条
(2)《AI服务管理办法》第12条合规要点
典型案例：某企业因 AI 数据泄露导致的商业损失
第二讲：采取风险防控措施，构建多维防控体系
一、AI数据风险防控措施
1. 数据生命周期管理：从数据收集到销毁的全流程保密要点
2. 数据加密与匿名化技术：保护数据隐私的常用方法
3. 数据访问控制策略：如何合理分配数据访问权限
二、构建多维防控体系
1. 数据输入控制
(1)敏感信息过滤引擎部署（正则表达式+深度学习双模识别）
(2)员工使用公共AI的10条安全红线
案例:某制药企业限制ChatGPT使用，防止敏感数据外泄
2. 模型训练防护
(1)联邦学习环境下的参数加密方案
(2)训练数据脱敏技术：差分隐私VS合成数据
案例:某医疗机构影像处理实例
3. API接口治理
(1)第三方模型调用审批流程设计（含权限动态回收机制）
(2)可疑行为监控：异常频次/非工作时间调用/高敏感查询识别
4. 人员管控升级
(1)AI研发人员背景调查特别要点
(2)算法工程师保密协议附加条款（含离职后模型权限自动注销条款）
案例分析：从AI技术开发流程和人员管理角度都加强管控
第三讲：AI技术选型及供应商保密管理与合规落地
一、技术选型与供应商保密管理
1. AI 技术选型的保密考量：如何选择安全可靠的 AI 技术
2. 供应商保密协议的重要性：明确双方的保密责任与义务
3. 供应商评估与监督机制：确保供应商符合保密要求
二、合规落地政策
1. 制度合规
(1)《AI数据分类分级指南》方案要点分析
(2)《AI供应商安全评估标准》
l 数据留存政策
l 审计权
l 赔偿责任
2. 技术验证
(1)模型记忆效应检测工具分析
l 模型图
l 分析指标挖掘
(2)隐私计算合规性验证清单（关键隐私计算实现评估项）
3. 监管应对
(1)网信办安全评估申报材料准备清单
(2)跨境传输场景下的安全协议范本
案例分享：因供应商保密问题引发的企业危机
第四讲：信息泄密紧急应对措施
一、快速取证并存留
1. 操作日志封存（利用可观测工具，比如，Azure Monitor）
2. 模型推导攻击取证，辅助司法鉴定
二、危机公关双通道
1. 报告AI泄密话术结构给监管机构
2. 制定客户告知书模板书，用于降低商誉损失（商情分析）
案例分析：AI系统安全事件的处理与经验教训
课程总结和展望
1. 重点内容回顾
2. 互动问题讨论
3. 课后任务跟进
