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当 AI 系统在企业范围内输出相互矛盾的风险信号时，安全从业者将面临各类传统风险框架原本无法应对的决策难题。本课程引导学员评估相互冲突的风险评分，判断何时可推翻自动化优先级判定，并确保受 AI 影响形成的决策能够经受法律、监管与审计层面的核查。本课程以一家虚构的中型SaaS企业为背景，该企业风险团队正赶在风险爆发前处理四项AI治理难题。学员在学习过程中将切换两个视角开展演练。以分析师视角：针对标记的欺诈交易，重新对风险登记册条目进行风险评分；在截止日期临近的情况下，评估两个结论不一致的 AI 模型；审查一个服务账号 —— 该账号在两年间权限持续提升，却始终无人察觉。以治理层视角：评估多项单独来看可接受的风险，当共享基础设施在整个资产组合中形成集中度风险时，叠加在一起会产生怎样的影响。每个模块都围绕同一个核心问题展开：当系统给出概率值而非确定性结论时，具备可审计性的 AI 风险管理应当如何落地？核心主题
风险聚合与优先级判定（CGRC 知识域 1）
安全与风险管理（CISSP 知识域 1）
安全管理（ISSMP 知识域 1）
风险分析、响应与恢复（ISSAP 知识域 4）
您将收获
- 评估多个相互冲突的AI生成风险评分，确定哪些信号应当作为优先级决策依据
- 改造传统风险管理原则，适配机器学习模型独有的非确定性决策特性
- 将最小权限原则应用于自主AI智能体与自动化服务账号，防范非授权权限提升
- 评估自动化决策架构能否生成满足法律、监管及隐私合规抗辩要求的可审计日志
- 判断何时有必要人工覆写自动化风险优先级，并规范留存决策文档
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