安全评估与展望总览
学习系统性评估 AI 应用安全性的方法，了解新兴威胁趋势，探讨 AI 伦理与合规实践
模块概述
恭喜你来到课程的最后一站！回顾整个学习旅程：模块一为你建立了 AI 安全的认知基础，模块二让你掌握了攻击者的核心武器库，模块三教会你构建多层防御体系，模块四拓展了你对模型层和供应链层风险的视野。现在，你已经具备了攻防两端的技术能力和全面的风险认知。但在真实工作场景中，你面对的不是单个攻击或单项防御，而是需要对一个完整的 AI 应用系统做出整体判断：它安全吗？风险在哪？该优先修什么？未来还要关注什么？
本模块作为课程的收官，将帮你完成从"技术学习者"到"安全实践者"的最后一步跨越。第 1 章教你用结构化方法对 AI 应用进行系统性安全评估，第 2 章带你前瞻 AI Agent 安全、多模态攻击、深度伪造等正在涌现的新兴威胁，第 3 章则从伦理、合规和职业发展的角度，帮你思考如何负责任地运用所学技能。综合实验 5.3 将要求你调动全课程所有模块的知识，对一个 AI 聊天助手进行全面安全审计，这既是对你学习成果的综合检验，也是你走向 AI 安全实战的起点。
模块定位
本模块强调综合应用和前瞻思考。实验不再聚焦单一技术，而是要求你综合运用前四个模块学到的知识，对 AI 应用进行全面的安全评估。第 3 章同时也是整个课程的总结。
章节概览
第1章：安全评估方法论
学习安全评估的完整流程（信息收集 → 威胁建模 → 风险评估 → 测试验证 → 报告），掌握 STRIDE 威胁建模、风险矩阵和安全检查清单
第2章：新兴威胁与趋势
了解 AI Agent 的工具调用安全风险、多模态攻击（图片/语音注入）、深度伪造的真伪鉴别挑战，以及自动化红队和安全基准测试等前沿方向
第3章：AI 伦理与合规实践
探讨 AI 伦理的六大核心原则、安全左移的开发生命周期、中国和国际 AI 法规要求，以及 AI 安全领域的五大职业方向和学习路径
配套实验
实验 5.1：AI 应用安全检查清单
构建一份可复用的安全检查清单，对模拟 AI 应用场景进行自动化评估
实验 5.2：威胁建模练习
对给定的 AI 应用场景进行 STRIDE 威胁建模，输出结构化的威胁分析报告
实验 5.3：综合安全审计
综合运用全课程所学技术，对一个 AI 聊天助手进行全面的安全审计（红队测试 + 防御评估）