优享早鸟价 | CAIDCP 人工智能驱动安全专家认证
2025年，生成式AI代理的泡沫正在破裂，企业开始为当初急于用AI替代人力而付出高昂代价。Gartner最新的《2025Q2CIOPulse》显示，74%的企业对AI代理的试点结果感到“令人失望或缺乏说服力”，平均投资回报率不足1.4倍。
而现实中，AI的问题不仅体现在投资回报率上，还在于其频繁的错误引发了对人类专业技能的重新依赖。
企业“花钱买罪受”，“修补AI”成了一门大生意
BBC最新调查显示，一批专门“修复AI错误”的自由职业者和公司正在兴起，他们凭借擅长纠正AI产出的错误内容而获得可观收入。美国营销经理Sarah Skidd 透露，自己近期受雇于一家广告公司，紧急重写一份客户文案，因为他们试图用AI聊天机器人“省钱”制作初稿，但结果平庸、空洞，让人索然无味。Skidd最终花费20小时从零开始重写，以每小时100美元的费率计算，这份“AI省钱文案”最终成本高达2000美元——远高于直接请人撰写的费用。
英国数字营销机构Create Designs联合创始人Sophie Warner也分享了类似经历：越来越多客户在使用AI工具修改网站后，反而导致功能瘫痪、页面崩溃，不得不求助于专业人员“善后”。在一例中，一位客户因为ChatGPT生成的一行错误代码，导致网站瘫痪三天，并支付了近500美元的修复费用——而该更新若由专业开发者处理，仅需15分钟即可完成。
Warner直言：“AI看似便捷廉价，但几乎不会考虑品牌调性、目标人群或转化设计。它无法替代人类的专业经验和语境理解。”
AI落地的三大困境
Gartner报告与一线案例共同揭示，AI在大规模应用中面临三大核心问题：
- 幻觉与错误：AI输出自信却错误的信息，在营销、内容制作、代码编写中尤为常见，导致反复修订和生产成本增加。
- 无法顺畅交接：AI难以与人或其他系统无缝对接，尤其在涉及跨部门或复杂流程时效率大打折扣。
- 安全和合规风险：AI代理需要访问企业系统与敏感数据，但模型不具备必要的安全机制，容易引发重大数据泄露或合规问题。
从“AI万能”回归对专业人才的尊重
在2023~2024年的AI热潮中，大批企业削减人员、押注自动化，被誉为“AI员工”的代理迅速席卷各行业。然而如今，越来越多公司发现：AI不仅未能带来预期效率，还要额外支出修复错误。
BBC的采访案例和Gartner调研形成呼应——两位受访专家都对AI本身并无敌意，但对市场“AI能全面取代人类”的误解感到沮丧。Sarah Skidd表示：“也许我太乐观，但我认为只要足够专业的人，在AI时代也不会失业。”而Gartner 高级副总裁Mary Mesaglio总结称：“我们正处于生成式炒作周期的幻灭期底部，泡沫破裂后的理性回归将促使企业重新重视人类专业能力。”
CAIDCP
人工智能驱动安全专家认证
人工智能（AI）作为第四次工业革命的核心引擎，正深刻重塑全球产业格局。在此进程中，掌握 AI 底层逻辑与应用方法论，已成为顺应技术浪潮、构建未来核心竞争力的战略路径。
课程亮点
- 理论与实践并重：结合最新AI理论和工具在实际安全场景中的应用
- 全生命周期覆盖：从需求→规划→设计→开发→测试→运营的完整流程
- 行业框架导向：基于MITRE ATT&CK、OWASP、NIST CSF、STRIDE等权威框架
- 实操项目丰富：涵盖安全设计、代码审计、威胁检测等多个实操项目，学员将亲自动手操作，运用 AI 工具和技术解决真实的安全问题
- 前沿技术融合：涵盖后量子密码、对抗攻击等新兴技术领域
学习对象
安全从业与技术实践者：希望提升 AI 驱动安全领域专业技能，以提高工作效率与自动化水平、增强威胁应对能力，更好地应对复杂网络风险。
角色：SOC分析师/工程师、安全工程师、安全分析师、渗透测试 工程师、威胁分析师、漏洞研究员、事件响应专员、安全架构师、 安全顾问、安全运维、DevSecOps工程师、安全自动化工程师、 安全研发工程师等安全相关人员；
安全战略与决策管理者：掌握先进 AI 安全技术与管理方法，洞悉 AI 对安全产品及防御模式的重塑，助力企业告别 “大而全” 的资源浪费，以精准有效的 AI 安全方案实现降本增效。
角色：CISO, CIO, CTO, IT总监/经理、安全总监/经理、安全合规 负责人、风险管理总监/专员、产品总监/经理（安全产品）、业务线负责人/总监、采购经理（负责安全采购）、内部审计师（IT/安全方向）、外部审计顾问、合规官等；
能力拓展与职业转型者：希望将现有技能迁移至 AI 安全领域或奠定入行基础，以拓宽职业发展路径，把握 AI 与安全融合的新机遇。
角色：传统IT运维/开发/网络工程师、数据科学家、机器学习工程师、安全厂商的售前/售后/研发/产品/市场人员、应届毕业生、相关专业在校生、寻求跨领域发展的专业人士（如法律合规人员想懂 技术基础）等。
课程目标
知识目标
- 构建AI安全底层认知：掌握AI在网络安全中的应用场景、技术演进，明晰人才能力需求。
- 全流程安全知识覆盖：贯通AI驱动网络安全全生命周期方法论，掌握全流程技术逻辑与工具。
- 前沿技术与伦理认知：解析后量子密码对AI安全影响，理解AI伦理框架与合规治理要求。
技能目标
- AI驱动安全系统落地能力：完成 AI 驱动安全需求分析与设计，输出可落地方案，用 AI 工具解决实际问题。
- 全流程技术实操能力：掌握 AI 驱动安全编码规范，修复代码漏洞，借 AI技术提测试攻防效率。
- 智能运营与决策能力：搭建 AI 安全运营体系，用 AI 优化应急响应，缩短响应时间、降误判率。
素养目标
- 伦理与合规思维：树立 AI 安全伦理意识，建合规治理思维，应对监管挑战。
- 跨领域整合与前瞻视野：培养 “AI + 安全” 跨界能力，预判技术融合趋势，设计演进安全架构。
- 工程化与问题解决能力：构建工程化思维，以系统性方法解决复杂安全问题，强化攻防实战敏捷响应。
课程价值——个人
抢占 AI 安全黄金赛道，解锁职业新高度
技能壁垒构建：从 “传统安全” 到 “AI 安全专家” 的质变
- 复合知识体系：掌握 AI 技术在安全全流程核心原理与方法，构建 “AI + 安全” 跨域 知识框架。
- 全周期工程实践：通过真实项目实操，深度参与 AI驱动网络安全全生命周期。
- 权威认证背书：完成考核获 CAIDCP 认证，掌握AI在网络安全中的实践能力，竞争力 远超传统从业者
职业路径拓宽：多维度岗位机会与薪资跃升
- 适配高价值方向：覆盖 SOC 分析等前沿岗位技术，支持向技术管理岗转型。
- 增强行业竞争力：聚焦 AI 安全稀缺性，一线 AI 安全工程师年30 – 80 万，提升职业适配性。
- 转型跳板：为传统 IT / 安全从业者等提供系统化转型知识，抓住“AI + 安全”行业机遇。
持续学习:关注前瞻技术与伦理思维
- 技术前瞻性：学习自动化安全与AI系统白愈；Cyber技术与AI发展；AI安全与量子计算等前沿技术能力， 适配未来技术演进节奏，保持能力先进性。
- 伦理合规素养：掌握AI在伦理协同，分层治理和工具落地的多维度能力，实现 AI“可控、可审、可信”的伦理价值平衡。
课程价值——企业
AI 驱动安全新基建“降本增效 + 风险可控
战略价值：构建智能时代的核心安全竞争力
- 抢占 AI 安全市场增长红利：企业快速切入数字经济 “新蓝海”，形成差异化竞争优势。
- 支撑智能化转型的安全底座：企业AI业务变革，认证人才能为这些创新提供可信、安全 的技术支撑。
- 提升安全战略的前瞻性与系统性：获得专业训练的员工能够从全生命周期、系统思维、AI伦理等角度参与战略安全决策，帮助企业规避未来风险。
运营价值：提升团队效能与攻防能力
- 优化安全运营中心（SOC）的智能化水平：认证人才可应用AI辅助事件检测、行为分析、自动响应等能力，推动安全运营向“数据驱动+智能协同”演进。
- 提升威胁预测与响应速度：认证人才具备AI威胁建模、日志智能分析、对抗样本检测等技能，显著提升安全响应效率。
- 助力企业通过国际合规审查：例如GDPR、ISO 42001等越来越关注AI治理，拥有专业认证人才是满足合规要求的有效加分项。
品牌价值：提升企业声誉与国际影响力
- 树立“可信AI安全实践者”的品牌形象：在外部交流、客户审计、政府合作中，展示认证专家队伍，可增强客户信任与市场认可。
- 提升企业在产业链中的议价与主导权：拥有AI安全专家代表企业具备前沿安全能力，在大型项目招投标、产业联盟中具备话语权。
- 推动企业进入国际化人才与技术生态：认证往往与国际机构（如WDTA、CSA GCR）连接，企业可借此拓展全球资源网络与影响力。
课程大纲
| 章节 | 培训内容 |
| Al驱动的安全体系 | AI安全在网络空间安全的现状 |
| AI安全如何满足网络空间安全需求 | |
| AI驱动的安全体系分级实现 | |
| AI驱动的安全体系在各领域应用 | |
| AI安全对网络安全人才职责要求 | |
| Al驱动的安全需求 | AI需求管理优势与价值 |
| Al驱动的需求管理框架 | |
| Al驱动的需求管理要点 | |
| Al驱动的需求挑战未来 | |
| Al驱动的安全规划 | AI安全规划目标与目的 |
| AI安全规划实施思路 | |
| AI安全规划-建立AI管理体系 | |
| AI安全规划-建立AI安全评估体系 | |
| AI安全规划-建立AI安全技术体系 | |
| AI安全规划-建立安全AI技术体系 | |
| Al驱动的安全设计 | AI驱动的安全范围设计 |
| AI驱动的安全整体设计原则 | |
| AI基础设施层安全设计 | |
| AI数据与模型层设计 | |
| AI应用层安全设计 | |
| Al驱动的安全开发 | 迈向AI驱动安全新范式 |
| 传统安全开发与TDD | |
| Al驱动的安全开发 | |
| Al驱动的安全编码 | 安全编码的引言 |
| A在软件编码的变革 | |
| AI辅助生代码的风险 | |
| 安全编码规范实例 | |
| Al驱动的安全测试 | 传统安全测试 |
| AI辅助安全测试 | |
| AI驱动安全测试 | |
| Al驱动的安全运营 | 现状分析与传统挑战 |
| AI赋能安全运营 | |
| 智能运营系统的落地实践 | |
| AI在威胁检测中的应用 | 传统威胁检测的局限性 |
| 机器学习威胁检测方法 | |
| 深度学习模型实践 | |
| AI威胁检测面临的挑战与未来方向 | |
| AI在应急响应中的应用 | 网络安全应急响应概述 |
| 传统应急响应的挑战 | |
| AI在应急响应各阶段的应用 | |
| 核心AI技术在应急响应中的实践 | |
| AI辅助应急响应面临的挑战 | |
| 知识库与智能检索 | 安全运营的知识挑战与机遇 |
| 智能知识库的构建:基石与架构 | |
| 智能检索的核心技术:智慧之源 | |
| 智能检索在安全运营中的应用实践 | |
| A1+安全的高级应用 | 新范式:工程化构建安全可控的AI智能体 |
| 新动能:从人工渗透到自主的攻击模拟 | |
| 新中枢:迈向自主运营的S0C与主动防御 | |
| 动手实验:构建安全事件时间线自动梳理与可视化工具 | |
| AI伦理与合规 | AI伦理基础与伦理框架 |
| AI伦理矛盾与伦理挑战 | |
| AI伦理协作与分层治理 | |
| AI伦理未来与突破方向 | |
| Al驱动的未来与展望 | 未来发展趋势综述 |
| 自动化安全与AI系统自愈 | |
| Cyber技术与AI发展 | |
| AI安全与量子计算 |
培训考试
课程形式：线上授课
上课时间：8月中旬
课程费用：
培训费4500元/人；首期课8月1日前早鸟价4000元（不含认证费）。
认证费：2480元，含2次考试机会。
灯塔计划：
在校学生（适用于在校大专生、本科生、硕士生、博士生，含2025年应届毕业生）。培训费599元+考试费496元
证书样例
