随着大语言模型在企业中的快速普及，AI 调用行为已成为安全管理的新盲区。
员工将 API密钥、数据库凭证、客户隐私数据直接粘贴至对话窗口，攻击者通过 Prompt 注入绕过 Agent 安全策略，Token费用缺乏有效追溯机制——这三类风险在绝大多数企业中仍处于无监控状态。
传统 WAF 防不住 Prompt 注入，普通 DLP 覆盖不了 AI 对话场景，采购商用方案动辄几十万起步，自研又摸不清完整链路。有没有一套能快速落地、拿来就能用的企业级 AI 安全运营方案？
¥199
从零手写检测引擎+可视化大屏+AI 智能分析
本课程围绕 LLM 安全运营中心（LLM SOC） 的完整建设展开，采用"网关 → 检测引擎 → 可视化大屏 → 告警响应"四层架构：
基于LiteLLM 构建 AI 统一网关
使用 Python FastAPI 开发 DLP 敏感信息检测与 Prompt 注入分析引擎
通过 ThinkPHP 8 + ClickHouse + ECharts 搭建7模块可视化运营平台
最终交付一个集审计报告、用户风险画像、数据泄露追溯、LLM 行为日报、多平台实时告警于一体的企业级安全产品。
学完这门课，带走 7 项硬核产出
1
一套可复用的 LLM 安全检测引擎
Python FastAPI 实现，含 DLP 敏感信息正则、Prompt注入识别、异常行为分析三类检测器，独立部署，可直接接入现有 AI 网关。
2
一个 ClickHouse 日志存储方案
建表语句、查询封装、7 个常用统计方法开箱即用，列式存储下亿级日志也能毫秒响应。
3
一个 Apple 风格可视化大屏模板
深色科技风、毛玻璃侧边栏、ECharts 图表、hash 路由 SPA，可替换数据源直接复用。
4
一份可直接打印签字的审计报告格式
6 章证据链结构，Prompt 原文直出，用于合规审计或违规定责。
5
集成 LLM 实现岗位感知分析
调用大模型自动比对员工岗位与 Prompt内容，识别简历求职、私活外包、个人投资等非工作行为。
6
三平台消息推送能力
飞书交互式卡片、钉钉 Markdown + @全体、企业微信富文本，三种通道均已调通。
7
一套完整的企业 AI 安全运营方法论
从威胁模型、检测策略、风险定级到告警响应的全链路经验，可直接套用到团队实际业务中。
谁适合学？
课程难度定位初级；
前置要求：PHP 基础、会用 Docker、了解 HTTP 协议
后端开发工程师 — 通过实战项目切入 AI 应用层开发，掌握 LLM 网关集成、Prompt 安全机制、大模型调用链路等前沿技术点。
安全工程师 — 将传统安全能力延伸到 AI 场景，学习 DLP 敏感数据检测、Prompt 注入防御等新型安全技术。
AI 技术爱好者 — 不止于调用 API，深入理解从网关、检测到可视化的完整 LLM 应用链路，建立对 AI 系统工程的全局认知。
计算机相关专业学生 — 通过企业级实战项目，提前接触 Docker、ClickHouse、LLM等工业界主流技术栈，缩短从课堂到岗位的距离。
课程目录：步步有产出，跟着做不迷路
第一章 · 基础设施搭建
- 1-1 为什么要建 AI 统一网关
- 1-2 Docker Compose 启动四大服务
- 1-3 ClickHouse 日志表设计
第二章 · 后端项目初始化
- 2-1 技术选型：为什么是 ThinkPHP 8
- 2-2 Composer 创建项目骨架
- 2-3 ClickHouse 查询服务封装
第三章 · 安全威胁模型
- 3-1 数据泄露的三种场景
- 3-2 Prompt 注入的四种手法
- 3-3 异常行为与威胁矩阵
第四章 · DLP 敏感信息检测
- 4-1 9 条正则规则设计
- 4-2 FastAPI 检测引擎实现
- 4-3 四级风险评分体系
第五章 · 注入检测与网关集成
- 5-1 注入规则与行为检测规则
- 5-2 注入 + 行为检测器实现
- 5-3 LiteLLM Callback 全链路打通
第六章 · 首页可视化大屏
- 6-1 大屏设计思路与视觉风格
- 6-2 页面模板与数据 API
- 6-3 ECharts 图表与前端交互
第七章 · 告警中心与审计报告
- 7-1 告警体系设计
- 7-2 告警列表与筛选
- 7-3 审计报告证据链抽屉
第八章 · 用户画像与规则配置
- 8-1 六维度用户风险画像
- 8-2 规则可视化编辑面板
第九章 · 数据泄露追溯
- 9-1 事件维度 vs 资产维度
- 9-2 三层手风琴追溯布局
- 9-3 敏感内容自动高亮
第十章 · LLM 行为分析日报
- 10-1 为什么岗位信息是关键变量
- 10-2 DeepSeek 岗位感知研判
- 10-3 缓存策略与日报列表
第十一章 · 告警推送与系统配置
- 11-1 飞书/钉钉/企微三平台推送
- 11-2 系统设置与 API Key 管理
第十二章 · 一键部署与课程总结
- 12-1 setup.sh 全自动部署
- 12-2 生产环境注意事项
- 12-3 12 章知识体系回顾
阶段一・地基（第 1-2 章）
Docker 环境 + LiteLLM 网关 + ClickHouse 建表 + ThinkPHP 项目骨架，跑通第一条数据通路
阶段二・检测（第 3-5 章）
安全威胁模型梳理 + DLP 检测引擎 + Prompt 注入检测 + Callback 全链路集成
阶段三・可视化（第 6-8 章）
首页大屏 + 告警中心 + 审计报告 + 用户画像 + 规则配置面板
阶段四・智能（第 9-10 章）
资产维度数据泄露追溯 + LLM 岗位感知行为日报
阶段五・生产化（第 11-12 章）
三平台告警推送 + 系统配置 + 一键部署脚本 + 完整知识体系复盘
实战派讲师坐镇
陈婷：Web 安全专家，GitHub项目QingScan 作者，代码审计、漏洞挖掘、安全编程领域近年以上实战经验。
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大模型早已不是尝鲜工具，而是企业的日常生产力。
AI 用得越广，安全的底线就越不能松。等到数据泄露了、账单爆了、被合规通报了再补，代价只会更高。
与其到处找零散资料踩坑，不如跟着这套完整方案，亲手搭出一套能落地的企业级 AI 安全运营平台。
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