10 大核心模組
142 頁互動簡報與 50+ 深入主題
10 個實戰實驗室
紅隊演練、隔離區架構與審計模擬
14 套企業合規範本
審計清單、架構藍圖、SOP 與政策
10 大模組大師課
提供企業 AI 治理與安全的完整實務架構
逐模組實務與治理課程大綱
專為希望掌握 AI 安全的工程師、專案經理、團隊主管與職場專業人士設計。
企業 AI 基礎設施架構
揭開 AI 技術堆疊、資料駐留、向量資料庫以及開源與專有基礎模型的神秘面紗。剝除行銷炒作，深入理解企業 AI 在底層的實際運作機制。
核心學習成果：
- 繪製內部資料庫、編排層（LangChain/LlamaIndex）與 LLM API 之間的複雜資料流動路徑。
- 評估開源模型（Llama、Mistral）與專有 API 的安全態勢、總擁有成本 (TCO) 與攻擊面。
- 實施向量資料庫安全防護、多租戶資料隔離與加密儲存標準。
- 建立基準資料駐留控制，防止企業機密資料外洩進入公開模型訓練資料集。
生成式 AI 威脅建模與漏洞緩解
識別大型語言模型獨有的新型漏洞，在傳統邊界資安框架失效的非確定性系統中構築深度防禦。
核心學習成果：
- 運用分層護欄有效防禦直接與間接提示詞注入（Prompt Injection / Jailbreaks）。
- 緩解微調資料集中的資料投毒（Data Poisoning）、模型供應鏈竄改與模型反轉攻擊。
- 運用系統化 Prompt Injection 紅隊演練方法標準化內部 QA 與資安測試流程。
- 實施多層輸入驗證、輸出淨化過濾器與多模態 Token 安全過濾器。
保護代理工作流程與自主工具調用
為與企業 API、內部資料庫和關鍵外部服務互動的自主 AI 代理實施最小權限安全架構。
核心學習成果：
- 為自主 AI 代理部署具備細粒度加密簽署的基於角色存取控制 (RBAC)。
- 為高風險交易與操作（如財務轉帳、郵件發送）設計強制性人機協同 (HITL) 故障保險觸發機制。
- 在檢索增強生成 (RAG) 向量管道中強制落實文件層級權限繼承與過濾。
- 為多代理工作流程建立不可篡改的執行日誌與不可否認性審計軌跡。
全球 AI 監管環境與技術合規落地
將 2026 歐盟 AI 法案、NIST AI RMF 1.0、ISO/IEC 42001 與全球隱私法規轉化為可執行的工程開發工作項與部署護欄。
核心學習成果：
- 將企業內部與產品系統精準分類為歐盟 AI 法案風險層級（不可接受、高風險、有限、最低），並落實相應義務。
- 撰寫符合歐盟 AI 法案 Annex IV 要求的技術文件與合格性評估報告。
- 化解 GDPR 合規衝突，特別是不可變生成模型中的第 17 條「被遺忘權」與機器反學習策略。
- 實施上市後持續風險監控系統（第 9 條）與演算法影響評估機制。
特定行業合規架構（金融科技與醫療保健）
在金融、醫療與關鍵基礎設施等受嚴格監管的行業中部署高保證 AI 架構，防範災難性監管處罰。
核心學習成果：
- 為處理高機密企業與客戶資料建構實體隔離、零外洩 (Zero-Egress) 的資料安全隔離區。
- 在自動化信用評分與詐欺分析中遵循金融合規標準（PCI-DSS v4.0 與模型治理）。
- 設計符合 HIPAA 規範的醫療 AI 架構，自動去識別化並隔離受保護健康資訊 (PHI)。
- 針對高風險工作負載實施安全資料隔離與零資料保留 (Zero-Data Retention) 協定。
企業 AI 治理體系與量化風險評估
構建跨部門 AI 監督委員會、編撰可落地的可接受使用政策 (AUP)，並在全公司範圍量化模型風險。
核心學習成果：
- 起草並執行適用於各部門且可供審計的企業 AI 可接受使用政策 (AUP)。
- 運用獨創的 25 點 AI 供應商風險評估 (TPRM) 框架深入審查第三方 SaaS 工具。
- 建立涵蓋法務、IT、資安與產品團隊的跨職能 AI 監督委員會運作章程。
- 部署量化風險計分卡與模型效能衰退/漂移監控指標。
結業架構審計與防禦重構藍圖
對存在缺陷的真實企業生產環境 AI 部署進行端到端審計，挖掘重大資安與合規漏洞，並制定完整補救重構方案。
核心學習成果：
- 對生產環境 RAG、自主代理與 API 工作流程執行全面威脅建模與滲透分析。
- 設計加密驗證機制、零信任網路微隔離與不可篡改審計日誌體系。
- 撰寫董事會級風險評估報告與工程團隊 Jira 補救路線圖。
- 完成結業審計綜合評估，為 50 題線上情境期末測驗做好萬全準備。
MLOps 資安落地實務與 AI 供應鏈完整性
從治理理論跨越至自動化 DevSecOps 流水線，利用 AI 軟體物料清單 (AI-BOM)、密碼學簽署與策略即代碼保障供應鏈安全。
核心學習成果：
- 使用 CycloneDX 與 SPDX AI 物料清單 (AI-BOM) 繪製並驗證 AI 軟體供應鏈。
- 實施模型權重密碼學數位簽署與監管鏈機制，防止模型竄改與投毒。
- 使用 Open Policy Agent (OPA) 與 Rego 在 CI/CD 流水線中自動化執行資安檢核閘門。
- 部署整合式 AI 營運模型 (IAIOM)，使底層技術控制與企業宏觀戰略精準對齊。
進階生成式威脅模型與 SOC 事件應變
將生成式 AI 遙測日誌整合至企業 SOC、SIEM 與 SOAR 平台，建立自動化威脅遏制與事件應變標準程序。
核心學習成果：
- 針對 LLM 代理、記憶體快取與向量儲存庫擴展 STRIDE-AI 威脅建模方法。
- 構建專門針對 Prompt Injection、Token 異常消耗與資料外洩的 SIEM/SOAR 告警關聯規則。
- 組織執行針對 AI 資料外洩與模型幻覺引發重大風險的桌面模擬兵推演練。
- 建立持續吸收最新生成式零日漏洞情報的威脅防禦循環機制。
商業 AI 採購策略與供應商風險管理
審慎評估商業 AI 產品，談判具法律約束力的零資料保留 (ZDR) 保證，並治理跨部門影子 AI 風險。
核心學習成果：
- 精準區分消費者介面與具備嚴格資料隱私保障的企業級 LLM 方案。
- 在合約與架構層面嚴格驗證第三方供應商的零資料保留 (ZDR) 與模型訓練退出條款。
- 敏銳識別早期 AI 初創公司與單純 API 包裝套殼產品的架構重大隱患。
- 制定包含強制審計權與資安事件即時通報 SLA 的企業 AI 採購專項附加條款。
課程形式與企業交付架構
頂尖學習平台，專為最大化知識吸收與實戰應用而打造。
高密度模組化影片
超過 5 小時專業製作、絕無冗言的影片教學，專注於可落地的系統架構與治理策略。
互動式系統架構藍圖
可下載的安全隔離區、RAG 管道與自主代理執行邊界高解析度向量圖表。
CAISG 權威學習指南
15 頁精華參考手冊，完整彙總關鍵監管閾值、威脅向量與技術控制措施。
自定進度・終身存取
依團隊步調自主學習，隨全球 AI 法規演進與資安威脅升級持續享有課程更新。
專為跨職能團隊協作量身打造
完全無需程式設計背景即可掌握所有治理與合規控制原則， 同時具備足夠的架構深度，讓工程師、專案經理與技術主管能立即實作具體的安全防護措施。
受到企業專業人士與技術領導者的高度信賴
了解工程、產品與管理領域的專業人士如何全面提升 AI 治理實力。
"終於有一門大師課程不只是空談抽象的 AI 倫理，而是實際展示如何在代碼與架構中落實護欄。對所有工程主管而言絕對是必修課。"
Marcus T.
企業金融科技 工程副總裁"代理工作流程模組徹底改變了我們資安團隊評估內部 LLM 工具的方式。光是 RBAC 範本與人機協同藍圖就物超所值。"
Sarah J.
雲端基礎設施 首席資安架構師"作為合規官，我終於能和開發團隊使用相同的技術語言。我們利用 CAISG 矩陣直接將歐盟 AI 法案映射到了 Jira Sprint Backlog 中。"
David R.
跨國醫療科技 首席合規官需要與您的團隊分享課程大綱嗎？
下載 15 頁完整 PDF 課程大綱，查閱詳細課程內容與各模組解析。