文章总结： 欧盟EDPB发布了《涉及个人数据的安全AI系统基础》培训课程，这是一份135页的文档，旨在帮助网络安全专业人员、开发人员和高风险AI系统部署者提升在AI安全和个人数据保护方面的技术能力。文档涵盖AI系统生命周期、数据隐私、安全开发、测试验证、部署监控、审计等11个模块，结合数据保护原则与AI开发中的伦理原则，提供了实用的安全AI系统开发与部署指南。
综合评分： 86
文章分类： AI安全,数据安全,安全建设,安全培训,技术标准

欧盟EDPB官方发布人工智能与数据保护培训课程 | 135页《涉及个人数据的安全AI系统基础》

原创

AISAIL

安全进化论

2025年6月11日 10:30
广东

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《涉及个人数据的安全AI系统基础》是为网络安全专业人士、AI 系统开发者和部署者提供的培训，内容涵盖 AI 安全和个人数据保护，以应对当前的 AI 需求和技能缺口。培训旨在帮助网络安全专业人员、开发人员和高风险 AI 系统的部署者提升技术能力，设计和实现先进的 AI 驱动和数据驱动系统。该培训将数据保护和隐私原则与 AI 开发中的基本伦理原则相结合。

模块：

1、人工智能系统的基本术语及其生命周期

2、人工智能系统生命周期中的数据隐私方面：数据收集、隐私增强技术，以及一般而言，在将系统投入生产前的数据流动

3、人工智能系统的开发，考虑良好的编程实践、安全沙箱以及开发中的人工智能系统的安全测试

4、人工智能系统的部署，监控、可持续性以及退役

5、审计检查表，包含一系列用例，并深入探讨该领域中的技术、法律和伦理挑战

• 1. 人工智能、数据保护、网络安全的要素

• 1.1 什么是人工智能？

• 1.2 什么是个人数据？

• 1.3 什么是网络安全？

• 1.4 总结

• 1.5 练习

• 2. 人工智能与隐私：伦理、风险、法律

• 2.1 人工智能与伦理

• 2.2 隐私与伦理

• 2.3 人工智能和隐私中的风险评估

• 2.4 人工智能、隐私与法律

• 2.5 总结

• 3. 人工智能开发生命周期与网络安全

• 3.1 人工智能生命周期

• 3.2 将人工智能生命周期映射到 MLOps

• 3.3 安全人工智能开发和部署的组件

• 3.4 网络安全威胁与人工智能生命周期

• 3.5 其他相关标准

• 3.6 总结

• 4. 人工智能系统中个人数据管理的实践

• 4.1 形成 “原始数据”

• 4.2 预处理数据

• 4.3 数据分析阶段：特征提取、数据转换、数据增强

• 4.4 数据准备

• 4.5 训练后和部署后的数据

• 4.6 良好的数据管理实践

• 4.7 总结

• 5. 人工智能系统中的隐私增强技术

• 5.1 隐私增强技术的现状

• 5.2 隐私保护机器学习技术

• 5.3 隐私保护技术的比较

• 5.4 人工智能开发生命周期中的隐私保护技术

• 5.5 总结

• 6. 人工智能系统的安全代码开发

• 6.1 安全 MLOps：实验

• 6.2 人工智能系统中的安全软件开发生命周期

• 6.3 版本控制、测试、持续集成、代码覆盖率

• 6.4 人工智能系统开发中软件安全的其他良好实践

• 6.5 序列化库的风险

• 6.6 额外考虑

• 6.7 人工智能系统的可重复性

• 6.8 使用个人数据训练人工智能系统的安全处理环境

• 6.9 超越安全性：如何选择合适的机器学习模型？

• 6.10 超越人工智能模型：开发人工智能系统

• 6.11 结论和进一步学习的方向

• 6.12 总结

• 7. 人工智能系统的测试和验证

• 7.1 人工智能系统的安全威胁

• 7.2 人工智能系统攻击的分类

• 7.3 人工智能系统的测试和验证

• 7.4 人工智能模型对齐

• 7.5 总结

• 8. 人工智能系统的部署和监控

• 8.1 透明度

• 8.2 人工智能系统部署的基础知识

• 8.3 安全部署清单

• 8.4 监控人工智能系统

• 8.5 事件响应和恢复计划

• 8.6 总结

• 9. 持续验证、重新评估、退役

• 9.1 持续学习和模型再训练

• 9.2 为不断发展的伦理和法规调整而修订模型

• 9.3 退役：人工智能系统的安全停用

• 9.4 总结

• 10. 人工智能系统的实际审计

• 10.1 人工智能影响评估

• 10.2 PLOT4ai

• 10.3 BayLDA 人工智能清单

• 10.4 人工智能和数据保护风险工具包（ICO）

• 10.5 人工智能审计清单（EDPB 的 SPE 计划）

• 11. 人工智能系统和数据保护的高级案例

• 11.1 欧洲数据保护监督局 2024 年 11 月的案例收集

• 11.2 命名实体识别系统

• 11.3 光学字符识别

• 11.4 总结

• 结论和未来方向

• 可持续性

• 下一步方向

• 最后的思考

• 附录

• 隐私风险的分类

• 人工智能的可解释性

• 隐私增强技术的基础知识

FreeBuf 帮会简介

「智盾矩阵·大模型安全智库」帮会是FreeBuf知识大陆的重量级帮会，目前已入选FreeBuf钻石星选帮会——官方认证高信誉与高质量，帮会聚焦人工智能与大模型安全领域，致力于打造全球视野下的专业资源聚合平台。截止目前帮会已累计更新1100+文档资源，为从业者提供从理论到实践的全维度知识支持。

1、内容框架（持续更新中）

2、内容涵盖

①系统梳理国内外人工智能安全政策法规、行业技术标准、伦理治理框架

②深度整合大模型安全领域的前沿研究报告、技术白皮书、前沿技术论文、行业峰会资料、典型场景解决方案及实务操作指南等

③覆盖伦理与合规安全、模型安全、内容安全、数据隐私、算法合规、AI应用与集成安全、基础设施安全、对抗攻击防御、可解释性研究等多个细分方向

3、加入永久帮会的专属资源

①定期抽奖赠送安全类书籍

②1次职业规划指导

③1次简历修改机会

④安全岗位内推机会

⑤无限制浏览下载帮会资源

4、帮会网盘

帮会优质资源稳定更新，目前日更10+，年更至少300+，截止目前帮会已累计更新1100+文档资源，网盘文件多维度分类，方便查找

部分帮会资源展示：

①国外政策文件

②国内政策文件

③国家标准、行业标准、团体标准

④行业技术报告

⑤行业技术白皮书

⑥行业技术论文

⑦实务手册指南

⑧行业大会材料

5、如何加入

现在帮会权益升级，原年卡会员119元，现永久会员139元，年卡会员89元，季卡会员39元（随着资源增加、成员增多，后续永久会员价格将上调至199元），有意向的师傅们可以扫码加入我们，共同进步。

*加入方式：网页端和APP端*

网页端：

https://wiki.freebuf.com/societyDetail?society_id=344

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