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课件网) 第五单元 第3课 信息泄露 清华版（中学） 通 1 学习目标 3 新知讲解 5 拓展延伸 7 板书设计 2 新知导入 4 课堂练习 6 课堂总结 课后作业 8 01 教学目标 （1）了解人工智能在生物信息和个人信息泄露中的潜在风险及其典型案例。 （2）认识大语言模型在使用过程中可能引发的信息泄露问题及其解决措施。 （3）探讨信息泄露的应对策略。 02 新知导入 1. AI发展与数据积累的共生关系 人工智能技术的快速进步高度依赖海量数据的积累与训练，数据规模与模型性能呈正相关。 02 新知导入 2. 集中化数据存储的风险放大 大规模数据集中存储成为黑客攻击的高价值目标，单次泄露可导致数百万用户敏感信息外泄。 02 新知导入 3. 信息泄露的多维危害 从个人隐私侵犯（如人脸数据滥用）到企业商业机密窃取（如算法模型被盗），甚至国家安全威胁（如关键基础设施数据泄露），需技术加密+法律协同防护。 03 新知讲解 1 生物信息泄露风险 思考：1、什么是信息泄漏？ 信息泄漏是指个人或组织的敏感信息在未经授权的情况下被获取、使用或传播。 2、信息泄漏的常见形式有哪些？ 常见形式包括通过网络攻击、内部员工泄漏、钓鱼网站、病毒攻击等。 3、信息泄漏的影响有哪些？ 信息泄漏会导致隐私泄露、经济损失，甚至声誉受损。 03 新知讲解 1 生物信息泄露风险 1. 生物信息的非法采集与滥用 人脸、声音、指纹等生物特征广泛应用于安防、支付、智能设备解锁等场景。摄像头、语音助手等设备可能在用户不知情下采集生物数据，并被用于欺诈、监控等非法活动。 03 新知讲解 1 生物信息泄露风险 2. AI技术加剧伪造与滥用危害 Deepfake与语音合成技术利用泄露数据生成逼真假冒内容，如伪造视频、声音，大幅降低犯罪成本并提升危害性。 03 新知讲解 1 生物信息泄露风险 案例 2019年BioStar2因安全防护不足导致泄露2800万条生物数据，2021年TransUnion报告显示单季度2200万美国人信息外泄。 03 新知讲解 1 生物信息泄露风险 案例： 美国纽约警方在2020年试图逮捕“黑人的命也是命”活动人士德里克·英格拉姆,他疑似使用了面部识别技术进行了定位，引发了公众对滥用人脸识别技术的担忧,并发起了名为Ban The Scan的抵制活动。 03 新知讲解 1 生物信息泄露风险 3. 政府监管与政策调整 中国部分城市已减少非必要人脸识别应用，比如上海和广州等地先后停止了入住酒店时面部识别验证的强制要求，体现了对生物信息保护的重视。 03 新知讲解 2 音视频合成技术的滥用 1. 个人信息的定义与广泛应用 个人信息涵盖姓名、身份证号、地址、电话等数据，广泛用于在线服务（如电商、社交平台），支撑现代数字化生活。 03 新知讲解 2 音视频合成技术的滥用 2. 个人信息泄露的主要途径与典型案例 2017年Equifax遭黑客攻击致1.43亿人数据泄露，2021年T-Mobile管理漏洞使1亿用户数据外流损失3.5亿美元，2024年NPD被黑客入侵致使29亿人敏感信息泄露。 03 新知讲解 2 音视频合成技术的滥用 3. 中国个人信息泄露的严峻现状 2019年某快递公司泄露4.5亿条含姓名、电话、地址的订单数据，引发社会对数据安全的广泛关注与法律完善需求。 03 新知讲解 2 音视频合成技术的滥用 4. AI时代数据管理的特殊风险 虽非全由AI直接导致，但AI依赖大规模数据训练，若存储、使用不规范（如未脱敏、弱加密），将极大加剧泄露危害性。 03 新知讲解 3 大语言模型带来的信息泄露风险 1. 大语言模型的快速发展与能力 以GPT为代表的模型通过海量文本训练实现自然语言交互（如问答、任务处理），推动AI技术普及与应用创新。 03 新知讲解 3 大语言模型带来的信息泄露风险 2. 用户个人信息的无意泄露风险 用户交互中可能暴露隐私数据（如信用卡 ... ...
