招标详情
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400-688-2000
项目名称
| 校企联合编写AI安全教材、共建线上课程 | 项目编号
**** |
公告开始日期
| 2026-10-21 09:07:58 | 公告截止日期
2026-10-26 10:00:00 |
采购单位
| **** | 付款方式
验收合格后，采购人整理相关付款资料，经内部审批后向中标人支付合同总金额100%货款 |
联系人
| 联系电话
|
签约时间要求
| 到货时间要求
签约后60个自然日 |
预算总价
| ￥300000.00 |
发票要求
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含税要求
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送货要求
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安装要求
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收货地址
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供应商资质要求
| 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 |
公告说明
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采购商品 采购数量 计量单位 所属分类
| 校企联合编写AI安全教材、共建线上课程 |
1 |
项 |
教育课程研究与开发服务 |
品牌
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型号
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预算单价
| ￥ 300000.00 |
技术参数及配置要求
| 服务目标：以学校提供的《大模型与智能体安全应用技术》课程大纲为基础，形成以教材书稿为核心、配套教学**为支撑的课程建设成果。 课程应保持72学时总体安排，其中理论36学时、实践36学时，围绕大模型安全、大模型在安全领域的应用、AI应用开发和安全智能体应用开展课程共建。 （一）教材书稿与课程体系建设 1. 完成大模型与智能体安全应用技术教材书稿。书稿应符合应用型本科高校教材的基本写作口径，内容结构与课程大纲一致，能够作为后续教材出版申报、专家评审和教学使用的基础稿。 2. 教材书稿应覆盖以下五章： 第一章 大模型与网络安全概述，6学时，主要内容：大模型与网络安全基本概念、网络安全威胁与挑战、AI应用开发基本流程、提示词工程、检索增强生成、工作流和智能体等应用开发范式，以及技术伦理与隐私要求。 第二章 大模型主流架构，6学时，主要内容：与课程大纲相匹配的大模型架构、模型能力边界及相关基础内容；应为后续安全应用与智能体开发建立必要的技术认知。 第三章 大模型在安全领域的应用与AI应用开发，12学时，主要内容：知识库构建、文档解析、向量检索、检索增强生成、AI对话应用、工作流编排、工具调用、智能体设计、应用发布与效果保障等内容在安全场景中的应用。 第四章 大模型安全风险、防御与应用治理，12学时，主要内容：数据安全、内容安全、权限安全、审计治理与合规要求；对抗攻击、越狱攻击、后门攻击、隐私泄露等风险的识别、评估和防御思路。 第五章 大模型安全与AI应用实践，36学时，主要内容：以安全应用与安全智能体为主线，开展案例分析、实践演示或平台操作实践，贯通安全需求分析、知识库与工具调用、工作流或智能体编排、效果测试和风险分析。 （二）教材配套教学**建设 1. 建设课程案例应紧扣课程教学内容，覆盖大模型安全应用、安全智能体构建与应用、大模型安全风险与防御等方向，并体现需求分析、技术方案、过程说明、风险分析与效果评估等教学要素。 a. 大模型安全应用：提供≥10个211高校的实践案例； b. 安全智能体构建与应用：提供≥10个挑战杯“AI+安全大模型平台的智能体研究”设计作品； c. 大模型安全风险与防御：提供≥5个大模型护栏实践案例； 2. 完成教材配套教学实践指南，服务于36学时实践教学。 序号 实践项目 实践类型 主要建设内容 1 大模型安全应用 验证型 围绕威胁检测、告警运营、自动化响应、程序模糊测试、恶意软件检测等典型安全场景，形成可用于课堂组织的案例化实践指导内容。 2 安全智能体构建与应用 设计型 围绕威胁检测、告警运营、自动化响应等典型安全场景，形**全智能体需求分析、知识库与工具调用、工作流或智能体编排、效果测试及安全风险分析的教学指导内容。 3 大模型安全风险与防御 综合型 围绕对抗攻击、越狱攻击、后门攻击、隐私泄露等风险，形**全评估、风险分析和防御方案设计的教学指导内容。 （三）实训平台功能要求 供应商提供不低于1个月的实训平台环境使用权限，主要功能要求如下： 1 安全管理 a. 支持展示威胁对抗整体情况，以时间趋势或列表的形式呈现不同风险的安全事件待处置数，可统计外部攻击者遏制数、外部攻击者遏制率**均遏制耗时，并展示不同外部威胁实体类型统计及处置的数量，包括IP、域名数量、封禁和持续观察数量 b. 可支持展示日志到告警的降噪比例和告警到事件的降噪比例，并呈现平台接入设备总数量、各类型设备数量等信息。将监控数据区分为概览、威胁对抗、资产保护、风险管理四大模块进行统计展示 c. ▲可支持展示日志到告警的降噪比例和告警到事件的降噪比例，并呈现平台接入设备总数量、离线 告警设备、各类型设备数量等信息。将监控数据区分为概览、威胁对抗、资产保护、风险管理四大模块进行统计展示。（需提供产品功能截图证明） d. ▲支持事件智能定性分析，可以将事件诊断定性为定向攻击、疑似定向攻击、病毒、扫描器攻击、脆弱性风险、业务行为及未知威胁等（需提供产品功能截图证明） e. ▲支持攻击链、入口点、父子进程、影响面的还原，可支持进程树纵向拓展至10个及以上层级，横向拓展至15个及以上层级，以对风险资产的复杂威胁提供更全面细颗粒度的展现视角（提供产品功能页面截图，最少①支持攻击故事线②通过攻击链、入口点、父子进程、影响面的还原③可支持进程树纵向拓展至10个及以上层级，横向拓展至15个及以上层级④以对风险资产的复杂威胁提供更全面细颗粒度的展现视角） f. ▲多源告警消减与融合能力，具备对告警进行 payload相似度、单个攻击源对多个目标发起的相似攻击、多个攻击源对单个目标发起的相似攻击等维度的深度聚合归并能力。针对于同一个攻击行为，不同网侧、端侧安全设备产生的多条安全告警可以关联融合成同一条告警，点击告警可查看到多条三方子告警。（需提供产品功能截图证明，且在截图内容至少需包含以下内容①支持多源告警消减与融合能力②对告警进行payload相似度聚合归并③单个攻击源对多个目标发起的相似攻击聚合归并④多个攻击源对单个目标发起的相似攻击聚合归并⑤针对于同一个攻击行为，不**全设备产生的多条安全告警可以关联融合成同一条告警,点击告警可查看到多条三方子告警） 2 运营与检测安全GPT a. 支持自定义统计时间周期，展示接入的不**全设备产生的告警数量、聚合后的告警数量、分析生成的事件总数、GPT自动执行处置的事件数量、需要人工决策处置的事件数量，以及最终已闭环和未闭环的事件数量。支持点击告警总数、事件总数跳转到对应界面。 b. 不依赖于漏洞库 规则库，只要行为符合未授权访问，存在敏感信息泄露，就能基于攻击理解识别未授权脆弱性漏洞，提前消除安全隐患 c. 支持从请求、响应、加密类型、访问行为、业务特征等维度，形成异常的内容+行为思维链，通过AI大模型综合研判webshell加密通信行为，并产生告警信息。 d. 支持导入用户个性化数据，包括Word，Excel，PDF ，文本文件，演示文件等格式，安全GPT可通过检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术对知识库中积累的安全知识文档进行智能学习，从而能够让安全GPT生成更为精准的个性化回答 e. ▲支持自定义GPT研判结论调优策略，通过告警ID、日志ID、源IP、源端口、目的IP、目的端口、域名、URL、文件MD5、文件路径、XFF、告警等级、检测引擎、标签、攻击结果、访问方向、请求头、请求体、响应头、响应体、告警名称等多条件组合的方式定位调优对象， 自定义调优后的GPT研判结论，支持自定义生效主机范围，支持同步调整24小时内的历史告警，并在调整后重新触发剧本执行。（需提供产品功能截图证明） f. ▲支持在安全告警详情页展示分析过程，包括深度思考过程，基于不同告警类型对告警进行不同特征分析，可提供详细分析和总结，并给出充分的举证材料（需提供产品功能截图证明，且在截图内容至少需包含以下内容①支持在安全告警详情页展示分析过程，包括深度思考过程②基于不同告警类型对告警进行不同特征分析，可提供详细分析和总结③并给出充分的举证材料） g. ▲支持通过自然语言对话的方式获得GPT安全辅助，深度融合DeepSeek，支持深度思考、联网检索、本地知识库搜索、附件上传、回答导出。提供智能解读、场景化调查、智能查询与汇报、处置响应等场景化能力。（需提供产品功能截图证明，且在截图内容至少需包含以下内容①支持通过自然语言对话的方式获得GPT安全辅助②深度融合DeepSeek，支持深度思考、联网检索、本地知识库搜索、附件上传③回答导出④提供智能解读、场景化调查、智能查询与汇报、处置响应等场景化能力） 3 大模型安全护栏 a. 平台文本类攻击输入和有害输出的响应时延不超过200ms，图片类攻击输入和有害输出，包括图文混合模态攻击，响应时延不超过1200ms b. 流量经代理后被动识别出智能体及其访问的模型/工具，找到未存在身份标识的智能体，形成资产清单，未注册智能体的请求先放行并记录、先建立可见性，不打断业务。 c. 平台对有害内容、攻击手法等风险事件的策略要求和检测响应模式，实现对应阻断、脱敏等动作 d. 支持展示告警详情，包括告警发生时间、AI应用、用户ID、威胁等级、管控动作、攻击手法等字段，以及AI应用对话原文，护栏模型研判分析思路。支持对告警中命中的自定义敏感词进行高亮显示。 e. ▲系统应支持关键词加白，满足特定行业术语要求，同时对该词以外的内容继续检测，避免白名单绕过；应支持对误报、虚报告警向量加白，提升对同类信息的检测准确性。（需提供产品功能截图证明） f. ▲系统应支持对敏感词设置数据脱敏，提供掩码、替换、重排、加密、偏移等多种脱敏方式，支持自定义脱敏方向及输入测试样例验证脱敏效果；应支持对加密输入脱敏场景进行还原检测。（需提供产品功能截图证明） g. ▲系统应支持自定义检测策略模版，按攻击手法检测、有害内容检测、自定义检测项、违规话题管控等一级分类及数十种二级分类进行个性化配置，管控动作包括允许、告警、告警并阻断；支持完整输出后检测、分段检测、并行检测等多种检测阻断模式，兼顾用户体验与安全强度。（需提供产品功能截图证明） 4 安全智能体应用 a. 具备表单填写式的简易智能问答Agent开发，用户直接配置知识库、问答配置、AI配置，就可以快速完成Agent创建过程 b. 支持Agentic RAG，针对复杂的检索问题（例如多跳问题），可自动进行问题分析和拆解，通过多轮检索逐步补充和过滤知识，最终得到准确回答。支持展示Agentic RAG 的思考过程 c. 在工作流功能节点上，应提供系统节点（用户问题、文件链接）、功能节点（应包括但不限于知识库搜索、AI对话、工具调用、问题分类、文本提取、用户选择、表单输入、http请求、判断器、代码运行、批量运行、并行执行等） d. ▲文档解析能力：对于导入的文档，能自动对其进行解析处理。提供PDF增强解析能力，对于PDF扫描件（图片型）可调用系统预置的文档解析模型做解析处理，支持对文档中复杂的排版、跨页表格、代码块、公式、手写体文字等做精准解析，解析后的结果以markdown格式进行存储和展示。 e. ▲具备低门槛的模型微调能力，无需依赖算法专家，非AI技术人员即可基于自己的私有知识库完成Embedding、rerank模型训练。用户完成知识库文档上传并关联知识问答应用后，只需要一键点击“训练”，平台即可通过预置的自监督算法，自动构建训练样本，自动对Embedding、rerank模型进行微调，训练过程在后台自动完成，无需用户干预 （四）成果交付与教师支撑 1. 对教材书稿及课程建设成果进行1次集中解读，说明教材内容组织、**使用方式、实践项目设计及后续实训平台适配思路。 2. 交付教材书稿、全部课程成果的可编辑源文件、发布版文件及成果清单，文件应可正常打开、命名清晰，****学校后续修改、使用和归档。 序号 交付成果 数量及要求 1 教材书稿 1套，覆盖五章课程内容，可用于后续教材出版申报、专家评审和教学使用。 2 课程大纲及教学实施方案 各1份，与72学时（理论36学时、实践36学时）及五章课程结构一致。 3 课程教学课件 1套，覆盖五章课程内容，采用可编辑格式交付。 4 课程案例及实践教学指导** 各1套，实践**覆盖验证型、设计型、综合型。 5 成果交接与解读 完成成果清单、电子文件交接及不少于1次集中解读。 |
参考链接
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售后服务
| （一）服务期限：自全部教材书稿及****学校验收之日起，提供不少于12个月的售后支持服务。（二）问题响应：在服务期内，学校提出课程文件打开异常、内容错漏、格式问题或**使用咨询后，供应商应在2个工作小时内响应，并在双方确认的合理期限内完成处理或提出解决方案。（三）书稿与**修订：对属于本项目建设范围内的教材书稿文字错误、格式问题、课程内容之间不一致、文件兼容性问题，供应商应免费完成修订；因学校教学安排调整提出的非实质性内容调整，供应商应配合完成。重大课程重构、教材内容大幅增补、新增教学**需求，由双方另行协商。（四）实训平台支持：****学校指定教师提供平台使用培训不少于1次。（五）教材出版支持：如学校后续组****出版社评审，供应商应在服务期内就本期交付书稿的格式规范、内容勘误和编辑修改意见提供配合，正式出版社签约、书号申请、审校、印刷制作、出版发行及教材销售不属于本期服务范围。（六）教师支持：服务期内，供应商应提供远程教材及课程**使用咨询；如学校集中反馈共性问题，供应商应配合进行教材和课程**使用说明。 |
标书代写
