本章旨在建立对 AI 安全的战略性认识，识别 AI 独有的安全风险，探讨 AI 如何成为安全变革的推动力，并强调需要一视同仁地对待所有参与者。

AI 特有的安全风险

AI 风险认知

风险城交汇处的晚餐

AI 作为安全变革推动者

用 AI 增强安全运营

安全领域中的 AI 风险

Security Catalyst Station

AI 安全生态系统

多元视角的重要性

平衡相关方利益

生态系统枢纽

AI 的安全版图

本章聚焦于 AI 安全与风险管理的运营层面，更深入地讨论不同类型的风险、安全开发实践与风险评估。我们将先从内部与外部两个风险类别细分进行审视，随后学习用于缓解这些风险的实践方法。


模型风险

AI 模型的常见风险

持续监控

选项

模型开发

模型部署

模型风险深渊

AI 的外部风险

外部风险的类型

跟上外部 AI 风险的步伐

数据驱动型威胁

其他风险来源

边界险境点

安全开发实践

安全的 AI 开发

安全访问

数据隐私与安全

数据完整性与真实性

坚固代码工坊

AI 风险评估框架

欧盟 AI 法案

风险评估步骤

偏见审计

隐私增强技术

可解释性方法

Assessment Framework Enclave

风险管理基础

本章重点讨论如何让 AI 安全与组织的战略目标保持一致。内容涵盖将安全工作与可量化的业务价值相连接的重要性，确保安全不再是事后补救，而是战略资产。此外，还将讨论在组织内培育安全意识文化的重要性，以及在瞬息万变的 AI 世界中，持续跟进新兴风险与机遇的必要性。

从洞察到行动

风险偏好

在创新与安全之间取得平衡

兰多拉将军·实施者

与组织目标对齐

将安全与业务目标相连接

医疗行业 vs. 社交媒体

对齐大道

安全意识文化

识别风险的责任

数据科学团队在安全中的角色

文化堡垒

面向未来的 AI 安全

保持与时俱进

众人拾柴火焰高

停滞之座

总结：AI 安全与风险管理

AI 安全的战略融合

在本 AI 安全与风险管理入门课程中，了解如何保护 AI 系统的关键要点。学习将安全工作与业务目标对齐、降低风险，并应对核心安全挑战。您将探索特定的 AI 安全问题，从多个视角评估风险，并理解与 AI 模型开发和使用相关的威胁。课程为希望保护其组织的专业人士设计，提供切实可行的实践方法，助您成为 AI 安全的推动者。完成课程后，您将具备在快速演进的 AI 安全领域中保持领先的能力。

人工智能的潜力毋庸置疑，但要确保其安全，需要知识和行动！准备好通过这门入门课程学习宝贵技能，它将帮助您识别并应对关键的 AI 安全挑战。<br><br><h2>成为 AI 安全冠军</h2>
这门入门课程非常适合希望更好理解 AI 安全，并做出更明智战略决策以保护其组织的人。 了解如何确保 AI 安全工作与您组织的目标保持一致，并通过真实案例了解如何将 AI 安全与业务战略相结合。 

<br><br><h2>建立认知与能力</h2>探索 AI 的特定安全挑战，并了解从多个角度审视这些风险的重要性。 我们将引导您了解 AI 安全的实用方面，重点关注与 AI 相关的关键风险。 这包括与开发和使用 AI 模型相关的风险，以及组织面临的外部威胁。 发现可操作的实践，帮助降低这些风险，并通过详细评估和日常检查来评估 AI 风险。<br><br>学完本课程后，你将了解如何在快速变化的 AI 世界中保持领先，同时保障你自己和组织的安全。 

学习AI安全基础，保护系统免受威胁，确保安全与业务目标一致，降低关键风险。

AI 安全与风险管理

学习 AI 安全基础，保护系统免受威胁，使安全与业务目标一致，并降低关键风险。


人工智能（AI）领导力

负责任 AI 基础

AI 模型的常见风险

AI 安全与风险管理

动手互动练习