2025年AI安全四大痛点 | CAISP人工智能安全认证专家开班在即
近日，安全厂商Wiz联合Gatepoint Research发布的调查报告《AI Security Readiness: Insights from 100 Cloud Architects, Engineers, and Security Leaders》揭示，随着企业AI云服务部署加速推进，安全团队明显掉队。该报告受访对象包括100位来自架构师、工程师、高管等职务的云计算和网络安全专业人士，覆盖约96家组织，行业分布广泛。
企业 AI 四大安全痛点
报告内容主要聚焦企业AI应用部署和应用的四大安全痛点：
01
AI 服务已成标配，但专业AI安全人才严重匮乏
报告显示，87%的受访组织正在使用AI云服务，常见平台包括OpenAI和Amazon Bedrock。但与此同时，31%的受访者将缺乏AI安全人才列为最大的安全挑战，这是调查中最普遍被提及的问题。
如报告指出：安全团队面临保护陌生系统、快速构建但缺专业知识的窘境。在AI技术飞速发展的大背景下，专业人才严重滞后，正成为企业的潜在风险。
02
AI 安全工具稀缺，传统手段仍居主流
尽管AI部署广泛，仅有13%的受访组织采用了AI安全态势管理（AI-SPM）工具。相比之下，传统安全措施如：
- 安全开发流程（53%）
- 多租户隔离（41%）
- 定期审计以发现ShadowAI（35%）
尽管在云迁移初期仍属于“基础管控”，但调查认为这些手段难以应对AI特有风险，例如模型侧通道访问、训练数据污染或生成型API的滥用。
报告指出：“传统工具面对AI驱动的威胁，例如训练数据投毒和未授权API访问显得无能为力。“
03
混合云+多云成趋势，但工具尚未跟上
当前，包括OpenAI在内的多家公司承认“过度记忆”是一种训练失误，而非设计目标。但此次研究为政策制定者提供了一个“可量化”的标准。调查结果显示，45%的组织采用混合云架构，33%处于多云环境。然而大多数团队仍依赖EDR（端点检测与响应），后者是为集中式环境设计的传统工具。
更令人担忧的是，有25%的受访者竟然“不知道哪些AI服务在运行” 。这意味着许多组织对影子AI毫无感知，甚至对自己所用服务一无所知。
04
安全目标明确但难落地
当调查问及 AI 安全的首要目标时，受访者普遍认同：
- 数据隐私：69%
- 威胁可视性：62%
- 易集成性：51%
但现实是，25%的团队对自己运行的AI服务一无所知。这揭示一个尴尬：安全意愿很强，但缺乏执行路径、缺乏可见性与流程集成机制。在分散式组织中，AI往往未经中心审批就自下而上部署，这让安全监管成了“纸上谈兵”。
受访专家建议企业AI安全方案选型主要考虑以下因素：
AI 安全四阶段成熟度模型
报告还构建了“云安全成熟度框架”，将AI安全分为四个阶段：
目前，大多数组织仍停留在1或2阶段，尚未进入真正的“AI集成”或“主动SecOps”阶段。
专家建议企业安全团队采用四个关键措施/路径：
- 持续发现与追踪AI模型/Shadow服务
- 将安全左移至SDLC的早期阶段
- 从服务级到多云/混合云统一执行政策
- 提供AI安全技能培训，提升团队能力
报告警醒：AI威胁一旦出现，传统“事后补救”模式已不够，只有“持续探测+自动响应”才足以应对。（“Security can’t be reactive—it must be continuous and proactive.”）
小结
总体来看，AI部署已进入全面爆发阶段，但多数企业的安全能力尚未同步跟上。无论是专业人才缺口，还是AI‑SPM工具稀缺，亦或是可视性不足、落地难题，都暴露出整个企业IT安全的结构性弱点。
专家指出，这既是警钟，更是窗口：企业若能迅速补上人才与工具短板，引入AI安全态势管理平台，并与DevOps流程深度整合，则将成为下一代云安全的先锋。反之，影子AI和混合云环境将继续扩大攻击面，带来合规、数据泄露、恶意模型操控等多重风险。
由CSA（国际云安全联盟）推出的CAISP人工智能安全认证专家课程内容全面覆盖技术细节、政策法规以及安全标准，并通过丰富的实践案例分析，确保学员能够深入掌握人工智能安全领域的专业知识，该认证课程内容符合企业对AI安全人才的需求。
CAISP
人工智能安全认证专家
CAISP课程专注于理解人工智能安全的治理与管理环境，学习 AI 安全的术语与安全目标、针对于算法、模型以及数据安全和隐私进行学习，全面提升对 AI 安全风险的识别、评估与测评等实战化能力；课程还涵盖了 AI 安全的国内与国外的法律法规框架，并通过实际案例，探讨如何在组织中实施 AI 安全；此外，学员还将具体学习如何应对 AI 安全的风险与挑战，包括应对数据投毒、对抗性攻击和供应链威胁等多种安全挑战。
承制CAISP培训班
承制科技作为CSA授权培训机构，已成功举办了多期CAISP认证培训班，并且有不少学员已经申请并通过考试。
承制将继续提升CAISP教学服务质量，并将在7月12日（下周六）举办下一期CAISP直播培训班，现在报名可免费选择一门CSA认证课程培训视频。
CAISP课程收益
对个人价值
- 技术与实战结合：通过实际案例和实践指导，提升解决实际问题的能力，将理论知识转化为实际操作技能，促进个人技术成长与实操经验积累。
- 国际视野拓展：结合全球AI安全标准和法规的学习，帮助个人形成国际化的视角，提升在跨国企业或国际合作项目中的适应性和价值。
- 法律法规精通：熟悉国内外政策法规，增强伦理道德意识，为个人职业生涯树立合规操作的基石，降低法律风险。
- 职业发展加速：获得CAISP认证，证明个人在AI安全领域的专业地位，有利于职业晋升、薪资增长以及更广泛的职业选择。
- 安全思维培养：从设计到运营的全周期安全管理能力，使得个人能够在任何涉及AI安全的项目中发挥关键作用，成为企业不可或缺的安全专家。
对企业价值
- 合规性保障：员工熟悉国内外AI安全政策和伦理道德，帮助企业建立合规的安全管理体系，避免法律风险，提升企业形象和社会责任感。
- 成本效率优化：通过DevSecOps的集成，提高AI开发流程的安全性与效率，减少因安全问题导致的修复成本和时间延误。
- 创新能力提升：在大语言模型安全实践与ChatGPT安全最佳实践的指导下，企业能够安全高效地利用最新技术，推动产品和服务创新。
- 安全化构建：培养员工在全生命周期的AI安全管理意识，形成以安全为导向的企业文化，为企业的可持续发展打下坚实基础。
- 竞争力增强：拥有具备CAISP认证的专家团队，企业能够在激烈的市场竞争中展现更高的安全标准和专业实力，吸引更多合作伙伴和客户信任。
CAISP学习对象
- AI行业相关人员：AI工程师与开发者、AI安全工程师、AI应用终端用户；
- 安全相关人员：安全研究员、合规与风险管理专员、网络安全从业者；
- 其他：政策制定者和监管机构、科技管理者、在校学生
CAISP课程大纲
| 模块 | 培训内容 |
| AI安全概述篇 | AI与AI安全基本概念AI与安全衍生技术发展脉络 |
| 技术基础篇 | 常见AI算法与模型介绍AI模型与算法安全性分析数据隐私保护与安全措施 |
| 安全风险篇 | 大模型安全风险概述典型攻击与应对策略：提示攻击、对抗攻击、梯度泄露攻击、推理攻击、模型萃取攻击、供应链攻击、应对策略防御机制解析 |
| 政策与治理篇 | 国内外AI安全法律法规、标准规范分析AI安全治理框架 |
| 全生命周期管理篇 | DevSecOps与AIAI安全需求分析与设计安全的AI系统开发指南与实践AI安全测评框架应用AI渗透测试技术与方法AI安全运营保障体系建设 |
| 标准与评估篇 | AI安全框架AI成熟度模型应用与评估AI安全标准与测评认证实践 |
| 特别篇ChatGPT的安全影响 | 恶意行为者利用LLM的安全分析防御者如何将LLM应用于网络安全恶意提示词攻击的防范措施企业安全使用ChatGPT的最佳实践 |
| 实践案例篇 | 现实世界中的AI安全问题深度分析解决方案制定与应对策略关键领域的AI安全最佳实践案例行业大模型应用及安全实践案例 |
| 伦理与未来发展 | AI伦理道德挑战与分析典型场景下的AI伦理道德风险未来发展趋势 |
| 考前串讲 | 考前要点讲解与考前练习 |
CAISP证书样例
