第9章 AI 安全、可解释性与伦理合规

核心：技术落地必修课 — 规避风险、赢得信任 🚦

技术不是黑匣子，尤其当它影响人、钱、或隐私时。把这些能力纳入产品生命周期（从需求→开发→CI→灰度→上线→运维）能显著降低法律与声誉风险，也更容易在客户/监管面前证明“我们做过认真评估”。

目录

核心：技术落地必修课 — 规避风险、赢得信任 🚦

1. 对抗攻击与防御（深化）

1.1 攻击类型详解与真实案例要点

1.2 工程化防御策略与实现建议

1.3 Prompt Injection：专门针对 LLM 的防护

2. 模型可解释（深化与工具链）

2.1 可解释能力分层设计（业务视角）

2.2 实用示例：Attention 可视化与决策路径追踪

3. 隐私保护（更实操）

3.1 联邦学习实践要点

3.2 差分隐私（工程化示例）

3.3 API 与查询层面的隐私防护

4. 法规与合规（实用检查清单）

4.1 针对 PIPL / GDPR / CCPA 的要点速查表

4.2 DPIA（数据保护影响评估）模板要素

5. 亮点：对抗安全 CI 流程（扩展）

5.1 更完整的 GitHub Actions + 报告产出

5.2 Canary 与灰度中的自动化检测策略

6. 监控、告警与演练（SRE/ML-Ops 角度）

6.1 推荐监控指标表（可直接用）

6.2 事件响应（Incident Playbook）模板

7. 实用附件：代码片段、模板与可复制清单

7.1 Prompt Injection 检测中间件示例（Flask）

7.2 差分隐私训练（PyTorch + Opacus）简要示例

7.3 DPIA 简明模板（Markdown）

结语 — 把工程、制度、法律编织成“可审计”的能力

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