<aside> 💡

查看全集：Quants的 AI Agent课程10讲

</aside>

一、课程定位与行业价值

1.1 课程特色

• 安全技术融合：深度解析AI代理安全框架与金融合规要求
• 威胁对抗体系：覆盖金融行业特有的9大攻击向量防御方案
• 微软技术生态：Azure安全中心/Key Vault/Defender的集成应用

1.2 学习目标矩阵

二、金融AI安全核心技术解析

2.1 动态元提示系统

graph LR
    A[金融业务场景] --> B(基础元提示模板)
    B --> C{风险等级评估}
    C -- 高风险 --> D[强化合规条款]
    C -- 中风险 --> E[标准安全协议]
    C -- 低风险 --> F[基础验证机制]
    D --> G[生成定制化系统提示]
    E --> G
    F --> G

量化金融案例：高频交易指令生成

# 元提示动态生成示例
def generate_trading_prompt(strategy_type):
    base_prompt = f"""
    作为{algo_name[strategy_type]}策略生成代理，你需遵守：
    1. 最大回撤限制：<RISK_PARAM>
    2. 交易时段约束：<MARKET_HOURS>
    3. 合规条款版本：<COMPLIANCE_VER>"""

    risk_level = get_risk_level(strategy_type)
    return apply_security_layer(base_prompt, risk_level)

2.2 金融行业威胁全景图

三、量化系统安全实践方案

3.1 交易系统安全架构