做新网站的swot分析怎样选择网站建设
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
免责声明