Εισαγωγή στην Διαχείριση Εμπιστοσύνης, Κινδύνου και Ασφάλειας της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI TRiSM) Κομμάτι εκπαίδευσης

Το AAISM είναι μια προχωρημένη πλέξη για την αξιολόγηση, διακυβέρνηση και διαχείριση των κινδύνων ασφάλειας στα συστήματα της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό (online ή on-site) είναι κατευθυνμένη σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να υλοποιήσουν αποτελεσματικές διαδικασίες έλεγχου και διακυβέρνησης για τα περιβάλλοντα AI επιχειρήσεων.

Στο τέλος αυτού του προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι έτοιμοι να:

• Αξιολογήσουν τους κινδύνους ασφάλειας AI χρησιμοποιώντας αναγνωρίσεις μέθοδοι στον κλάδο.
• Υλοποιήσουν μοντέλα διακυβέρνησης για υπεύθυνη εφαρμογή AI.
• Στοίχισουν τις πολιτικές ασφάλειας AI με τους στόχους της οργάνωσης και τις προδιαγραφές ρύθμισης.
• Βελτιώσουν τη δυνατότητα αντιμετώπισης προβλημάτων και υποχρέωσης λογαριακότητας στις επιχειρήσεις από την AI.

Μορφή του Μαθήματος

• Διεξαγωγές υποστηριζόμενες από ειδικές αναλύσεις.
• Πρακτικά εργαστήρια και δραστηριότητες με βάση αξιολόγηση.
• Εφαρμοσμένες εξασκήσεις χρησιμοποιώντας πραγματικά σενάρια διακυβέρνησης AI.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένη κατάρτιση σύμφωνα με τη στρατηγική AI της οργάνωσής σας, επικοινώνηστε μαζί μας για να προσαρμόσετε το μάθημα.

Αυτή η καθοδήγηση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσοβάθμια επίπεδα επιχειρηματικών αρχηγών που επιθυμούν να καταλάβουν πώς να διαχειρίζονται και να διασφαλίζουν τα συστήματα AI ευθύνη με συμμόρφωση με αναδυόμενα παγκόσμια πλαισία όπως η Ευρωπαϊκή Νομοθεσία AI, GDPR, ISO/IEC 42001 και την Προεδρική Διάταξη των ΗΠΑ για το AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τους νομικούς, ηθικούς και ρυθμιστικούς κινδύνους της χρήσης AI σε διάφορα τμήματα.
• Ερμηνεύουν και εφαρμόζουν κύρια πλαίσια διακυβέρνησης AI (Ευρωπαϊκή Νομοθεσία AI, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Θεσμοθετούν πολιτικές ασφάλειας, εξέτασης και επίβλεψης για την εφαρμογή AI στην επιχείρηση.
• Αναπτύσσουν καθοδηγήσεις προμετώπικης απόφασης και χρήσης για τρίτες μέρη και εσωτερικά συστήματα AI.

Artificial Intelligence (AI) εισάγει νέους διαστάσεις των ρυσκών λειτουργίας, προκλήσεων κυβερνητικής διαχείρισης και αποδυτικότητας στα κυβερνητικά όργανα και τμήματα.

Αυτή η διδασκαλία που γίνεται από εκπαιδευτή (διαδικτύου ή σε υποδοχηφόρο τόπο) είναι κατευθυνόμενη προς IT και επιχειρησιακούς εξειδικευμένους στο δημόσιο τομέα με απλή προηγούμενη εμπειρία στα AI, οι οποίοι θέλουν να καταλάβουν πώς να αξιολογήσουν, διατηρήσουν και εγκαταστήσουν συστήματα AI μέσα σε ένα πλαίσιο κυβερνητικών ή διαχειριστικών.

Αφού ολοκληρωθεί αυτή η εκπαιδευτική υπηρεσία, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διατυπώνουν κλειδιά γνώσεις των ρυσκών που αφορούν στα AI, περιλαμβανομένης της ανισότητας, ατυχής εκτάκτευσης και παραγωγικής δράσης.
• Εφαρμόζουν AI-specific πλαίσια γενικής υπηρεσίας και εξέτασης, όπως το NIST AI RMF και ISO/IEC 42001.
• Αναγνώριση απειλών ακυρότητας που επιδιωκούν τα AI μοντέλα και δεξάμενες δεδομένων.
• Αναβάθμιση ατμόσφαιρας από ρυσκών χειρισμό και πολιτική εγγύησης για AI εξαγωγές.

Μορφή της Μάθησης

• Δελτίο συνόδου και συζήτηση για περίπτωση δημόσιου τομέα.
• Εξάσκηση AI-γενικών πλαισίων υπηρεσίας και νομοθετική αντιστοίχηση.
• Εξάσκηση βάσει ευπρόσδεκτων προτύπων και αξιολόγησης των ρυσκών.

Επιλογές Προσαρμογής της Μάθησης

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαιδευτική υπηρεσία για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) στο Ελλάδα προσβλέπει σε αναπτυξιακούς και εμπειρογνώμονες αναπτυκτές AI, αρχιτέκτονες και διευθυντές προϊόντων που θέλουν να αναγνωρίσουν και να ελαττώσουν τους κινδύνους σχετικά με τις εφαρμογές που χρησιμοποιούν LLM, συμπεριλαμβανομένων των εισαγωγών προκατάθεσης, των απορρήτων δεδομένων και των άνευ φίλτρου αποτελεσμάτων, ενώ περιλαμβάνουν στοιχεία ασφαλείας όπως τη διεξοδική επαλήθευση εισόδου, την έρευνα με ανθρώπινη παρέμβαση και τα περίορισμα στην έξodo.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μετόχοι θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τις βασικές αδυναμίες των συστημάτων βασισμένων σε LLM.
• Εφαρμόζουν αξιώματα ασφαλούς σχεδιασμού στην αρχιτεκτονική των εφαρμογών LLM.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως Guardrails AI και LangChain για επαλήθευση, φίλτρο και ασφάλεια.
• Ενσωματώνουν τεχνικές όπως sandboxing, red teaming και αξιολόγηση με ανθρώπινη παρέμβαση σε παραγωγικά παρατηρητήρια.

Αυτή η δίδαξη υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού, ζωντανή (online ή on-site) σε Ελλάδα, απευθύνεται σε μετριοβάθμια επίπεδα περιβλέποντων ΤΕΙ και κυβερνοασφάλειας, που επιθυμούν να κατανοήσουν και να αντιμετωπίσουν τις χαράκωσης άχυρες μόνιμες που είναι συγκεκριμένες για τα μοντέλα και τα σύστημα ΤΕΙ, ειδικά σε υψηλά διαχειριζόμενους βιομηχανίες όπως η χρηματοπιστωτική, κυβέρνηση δεδομένων και σύμβουλια.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τους τύπους εχθρικών επιθέσεων που στοχεύουν συστήματα ΤΕΙ και μεθόδους για να αμυνθούν.
• Εφαρμένες τεχνικές σκλήρωσης μοντέλου προκειμένου να διασφαλίσουν χαράκωση καταδότους μάθησης.
• Εξασφαλίζει τη χαράκωση δεδομένων και ακεραιότητα στα μοντέλα προβλέψεως.
• Να κινηθούν πάνω από τις απαιτήσεις συμμόρφωσης εκπέδευσης που σχετίζονται με τη χαράκωση ΤΕΙ.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη με εγγραφή από καθηγητή (online ή onsite) στοχεύει σε υπαλλήλους τομέων IT ασφάλειας, κινδύνων και συμμόρφισης με βασικό επίπεδο γνώσεων που θέλουν να καταλάβουν τα βασικά σχήματα ασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης, τις απειλές και παγκόσμιους πλαίσια όπως ο NIST AI RMF και ISO/IEC 42001.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τους μοναδικούς κινδύνους ασφάλειας που δημιουργούν τα συστήματα ΤΠ.
• Αναγνωρίσουν τις απειλές όπως οι εχθρικές επιδρομές, η δηλητηρίαση δεδομένων και η ανάγνωση μοντέλου.
• Εφαρμόσουν βασικά πλαίσια διακυβέρνησης όπως το NIST AI Risk Management Framework.
• Στοχεύουν στη συμμόρφιση με νέα πρότυπα, καθοδηγίες συμμόρφισης και ηθικά αρχή.

Βασιζόμενη στις πιο πρόσφατες οδηγίες του Προγράμματος OWASP GenAI Security, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να αναγνωρίζουν, να εκτιμούν και να προλαμβάνουν τις απειλές συγκεκριμένες για AI μέσω πρακτικών άσκησεων και εφαρμογών ρεαλιστικών σενάριων.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να υλοποιήσουν και να αξιολογήσουν τεχνικές όπως η συνεργατική μάθηση, η εξασφάλιση πολλαπλών πλευρών (secure multiparty computation), η ομοιομορφική κρυπτογράφηση και η διαφορική ιδιωτικότητα σε πρακτικές αναπτυξιακές γραμμές της μηχανικής μάθησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν και να συγκρίνουν τις κλειδί τεχνικές προστασίας αυτονομικής προσωπικότητας σε ML.
• Να υλοποιήσουν συστήματα συνεργατικής μάθησης χρησιμοποιώντας open-source πλαίσια.
• Να εφαρμόσουν διαφορική ιδιωτικότητα για ασφαλή μεταδίδες και εκπαίδευση των μοντέλων.
• Να χρησιμοποιήσουν κρυπτογράφηση και τεχνικές ασφαλούς υπολογισμού για να προστατέψουν τις είσοδος και τις έξοδος των μοντέλων.

Αυτή η επιβλέπεται από κάθεγημα, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους εξειδικευμένους στην ασφάλεια και εξειδικευμένους στο ML, οι οποίοι επιθυμούν να προσομοιώσουν επιθέσεις σε συστήματα AI, να ανακαλύψουν κενά υποδοχής και να βελτιώσουν την ορθότητα των εγκατεστημένων μοντέλων AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσομοιώσουν απειλές του πραγματικού κόσμου για μοντέλα μηχανικής μάθησης.
• Δημιουργούν εχθρικά παραδείγματα για την έλεγχο της σταθερότητας των μοντέλων.
• Αξιολογούν την επιφάνεια επίθεσης για τα API και πλήρη AI.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές red teaming για υποδοχές εφαρμογών της AI.

Αυτή η εκπαίδευση, οδηγούμενη υπό καθηγητής (online ή προσωπικά), απευθύνεται σε μεταπτυχιακούς μηχανικούς και ειδικευμένους της ασφάλειας που θέλουν να προστατέψουν τα μοντέλα AI που υποχωρούν στο edge κατά απειλές όπως η επεμβολή, η δυστυχής απώλεια δεδομένων, οι προσαρμοστικές είσοδοι και φυσικές επιθέσεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναγνωρίζουν και εκτιμούν τα κινδύνους ασφάλειας στις υποχώρες AI.
• Εφαρμένες επιβολή αντίστασης και τεχνικές κρυπτογράφησης.
• Ενδυνάμωση μοντέλων που υποχωρούν στο edge και ασφαλείς διαδρομές δεδομένων.
• Εφαρμένες στρατηγικές μείωσης κινδύνων ειδικά για ενσωμένα και περιορισμένα συστήματα.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή κατάρτιση σε Ελλάδα (online ή on-site) προορίζεται για επαγγελματίες μηχανικής μάθησης και ασφάλειας δικτύων με μεσαίο επίπεδο γνώσεων, που θέλουν να κατανοήσουν και να αντιμετωπίσουν τις φυσικά εξελισσόμενες απειλές για τα μοντέλα AI, χρησιμοποιώντας και θεωρητικά πλαίσια και χειριστικά μέτρα αμυνής όπως το δυνατό εκπαιδευτικό μάθημα και η διαφοροποίηση.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εντοπίζουν και ταξινομούν τις απειλές που συγκεντρώνονται στη μηχανική μάθηση, όπως οι εχθρικές επιθέσεις, αντιστροφικές και δηλητηριώσεις.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως το Adversarial Robustness Toolbox (ART) για να προσομοιάζουν ατακτικές επιθέσεις και να δοκιμάζουν μοντέλα.
• Εφαρμένει πρακτικά μέτρα αμυνής, συμπεριλαμβανομένης της εχθρικής κατάρτισης, της εισαγωγής θόρυβου και τεχνικών που διαφυλάξουν την ιδιωτικότητα.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές αξιολόγησης μοντέλων που λαμβάνουν υπόψη τις απειλές σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Το TinyML είναι μια προσέγγιση για την απόδοση μο델ών μηχανικής μάθησης σε συστήματα χαμηλής εistung και περιορισμένων πόρων, που λειτουργούν στην άκρη του δικτύου.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, που πραγματοποιείται με την καθοδήγηση διδάκτων (online ή on-site), απευθύνεται σε επαφυλαξημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να ασφαλίσουν τα TinyML pipes και να υλοποιήσουν μηχανισμούς προστασίας δεδομένων σε εφαρμογές edge AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναγνωρίζουν τα κινδύνους ασφάλειας που είναι μοναδικοί για την TinyML συμπερασματοδότηση σε συσκευές.
• Υλοποιούν μηχανισμούς προστασίας δεδομένων για εφαρμογές edge AI.
• Καθιστούν ανυπόφορα τα μοντέλα TinyML και τα ενσωματωμένα συστήματα απέναντι σε εχθρικές απειλές.
• Εφαρμένουν καλές πρακτικές για την ασφάλεια συνεχούς χειρισμού δεδομένων.

Μορφή της Εκπαιδευτικής Κατεύθυνσης

• Συμμετέχουσες ομιλίες που υποστηρίζονται από εκπαιδευτικά συζητήματα.
• Πρακτικές εξασκήσεις με τον απευθείας χρόνο σε πραγματικά κύρια επιθέσεις.
• Εφαρμογή με τη χρήση ενσωματωμένης ασφάλειας και εργαλείων TinyML.

Επιλογές Προσαρμόσεων Εκπαίδευσης

• Οι οργανισμοί μπορούν να αιτηθούν εναλλακτική έκδοση της εκπαιδευτικής κατεύθυνσης για να προσαρμοστεί στα συγκεκριμένα απαιτήματα ασφάλειας και συμμόρφωσης.

Αυτή η εκπαίδευση ασχολείται με τη διοίκηση, τη διαχείριση ταυτότητας και την αντιπαράθεση για συστήματα αυτόνομης ΤΕΝ, με τύπωμα στις επιχειρηματικές υπαρξιακές παραδοχές και τις πρακτικές τεχνικές αντιπαράθεσης.

Αυτή η εκπαίδευση, κατευθύνεται σε προχωρημένους ειδικούς που θέλουν να σχεδιάζουν, να ασφαλίζουν και να αξιολογούν τα συστήματα ΤΕΝ με βάση τους εργάτες σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ορίζουν δομές και πολιτικές διοίκησης για ασφαλείς παραδόσεις αυτόνομων συστημάτων ΤΕΝ.
• Σχεδιάζουν ροές ταυτότητας και επικύρωσης για εργάτες με πρόσβαση μελακρίνης εξουσίας.
• Εφαρμένες κατευθύνσεις πρόσβασης, ακολουθίες ελέγχου και διαπιστωτική καταγραφή που ταιριάζουν σε αυτόνομους εργάτες.
• Προγραμματίζουν και εκτελούν ασκήσεις κόκκινης ομάδας για την ανίχνευση παρεκτροπών, μονοπάτων εξέλιξης και κινδύνων απόρρυψης δεδομένων.
• Αντιμετωπίζουν τα κοινά εχθρικά στοχεία των αυτόνομων συστημάτων μέσω πολιτικής, δομών υποστήριξης και εποπτείας.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαδραστικές διάλεξεις και εργαστήρια αντιπαράθεσης.
• Χειρονομίες: προμηθεία ταυτότητας, εκτέλωση πολιτικών και προσομοιωματική αντίπαλη δράση.
• Ασκήσεις κόκκινης και γαλαζούς ομάδας και αξιολόγηση στο τέλος της εκπαίδευσης.

Επιλογές Προσαρμογής Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.