课程大纲：
第一章数据驱动AI革命
· 数据质量风险
模型偏见问题（如人脸识别种族差异）
数据质量评估维度：多样性/准确性/一致性
· 数据规模与性能
GPT-3案例，45TB训练数据
分布式计算架构需求
· 监督学习依赖
ImageNet标注数据集案例
标注成本与质量管控
第二章AI系统安全挑战
· 三大技术浪潮
符号主义（1950s-1980s）
统计学习（1990s-2000s）
深度学习（2006至今）
· 新型安全威胁
数据投毒攻击
模型逆向攻击
对抗样本攻击
第三章数据治理与防护
· 国际法规框架
GDPR与CCPA对比
阿西洛马AI原则
· 企业治理实践
数据安全委员会建设
阿里巴巴防投毒系统案例
第四章数据安全技术方案
· 行业解决方案
智能网联汽车加密方案
工业互联网访问控制策略
· 核心防护技术
联邦学习（微众银行FATE框架）
同态加密（英特尔HE-Transformer）
差分隐私（谷歌TensorFlow）
第五章人员培训与意识提升
· 意识测评指标
钓鱼攻击识别率
数据泄露应急响应时效
· 培训体系构建
三级培训机制：基础/专业/管理层
攻防演练实施方案
第六章未来展望
· 技术发展趋势
隐私计算技术突破
自动化安全审计
· 治理体系演进
跨境数据流动规范
AI伦理准则落地
