Εισαγωγή στην Ασφάλεια AI και τη Διαχείριση Κινδύνων Κομμάτι εκπαίδευσης

Το AAISM είναι ένα προηγμένο πλαίσιο για την αξιολόγηση, διακυβέρνηση και διαχείριση κινδύνων ασφαλείας σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρία με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν αποτελεσματικούς ελέγχους ασφαλείας και πρακτικές διακυβέρνησης για επιχειρησιακά περιβάλλοντα ΤΝ.

Μετά την ολοκλήρωση του προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αξιολογούν τους κινδύνους ασφαλείας ΤΝ χρησιμοποιώντας αναγνωρισμένες μεθοδολογίες του κλάδου.
• Εφαρμόζουν μοντέλα διακυβέρνησης για υπεύθυνη ανάπτυξη ΤΝ.
• Ευθυγραμμίζουν τις πολιτικές ασφαλείας ΤΝ με τους οργανωτικούς στόχους και τις κανονιστικές προσδοκίες.
• Ενισχύουν την ανθεκτικότητα και τη λογοδοσία στις λειτουργίες που βασίζονται στην ΤΝ.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Παρουσιάσεις με καθοδήγηση, υποστηριζόμενες από ανάλυση εμπειρογνωμόνων.
• Πρακτικά εργαστήρια και δραστηριότητες αξιολόγησης.
• Εφαρμοσμένες ασκήσεις με χρήση σεναρίων διακυβέρνησης ΤΝ από τον πραγματικό κόσμο.

Δυνατότητες Προσαρμογής του Σεμιναρίου

• Για εξατομικευμένη εκπαίδευση προσαρμοσμένη στη στρατηγική ΤΝ του οργανισμού σας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να προσαρμόσουμε το σεμινάριο.

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακό ή δια ζώσης) απευθύνεται σε στελέχη επιχειρήσεων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να διαχειρίζονται και να ασφαλίζουν συστήματα ΤΝ με υπεύθυνο τρόπο και σύμφωνα με αναδυόμενα παγκόσμια πλαίσια όπως ο Κανονισμός της ΕΕ για την ΤΝ, ο GDPR, το ISO/IEC 42001 και το Εκτελεστικό Διάταγμα των ΗΠΑ για την ΤΝ.

Με την ολοκλήρωση αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τους νομικούς, ηθικούς και ρυθμιστικούς κινδύνους από τη χρήση της ΤΝ σε διάφορα τμήματα.
• Ερμηνεύουν και εφαρμόζουν σημαντικά πλαίσια διακυβέρνησης της ΤΝ (Κανονισμός της ΕΕ για την ΤΝ, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Θεσπίζουν πολιτικές ασφάλειας, ελέγχου και εποπτείας για την ανάπτυξη της ΤΝ στην επιχείρηση.
• Αναπτύσσουν κατευθυντήριες γραμμές προμηθειών και χρήσης για συστήματα ΤΝ τρίτων και εσωτερικής ανάπτυξης.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) εισάγει νέες διαστάσεις λειτουργικού κινδύνου, προκλήσεις διακυβέρνησης και έκθεση σε κυβερνοασφάλεια για κυβερνητικές υπηρεσίες και τμήματα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής και διαχείρισης κινδύνων του δημόσιου τομέα με περιορισμένη προηγούμενη εμπειρία στην ΤΝ, που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να αξιολογούν, να παρακολουθούν και να ασφαλίζουν συστήματα ΤΝ εντός κυβερνητικού ή ρυθμιστικού πλαισίου.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ερμηνεύουν βασικές έννοιες κινδύνου σχετικά με τα συστήματα ΤΝ, συμπεριλαμβανομένης της μεροληψίας, της απροβλεψιμότητας και της απόκλισης μοντέλων.
• Εφαρμόζουν πλαίσια διακυβέρνησης και ελέγχου ειδικά για την ΤΝ, όπως το NIST AI RMF και το ISO/IEC 42001.
• Αναγνωρίζουν απειλές κυβερνοασφάλειας που στοχεύουν μοντέλα ΤΝ και αγωγούς δεδομένων.
• Καταρτίζουν σχέδια διαχείρισης κινδύνων μεταξύ τμημάτων και ευθυγράμμιση πολιτικής για την ανάπτυξη της ΤΝ.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση περιπτώσεων χρήσης του δημόσιου τομέα.
• Ασκήσεις πλαισίου διακυβέρνησης ΤΝ και χαρτογράφηση πολιτικής.
• Μοντελοποίηση απειλών βάσει σεναρίων και αξιολόγηση κινδύνου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε τάξη) απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν το AI TRiSM στους οργανισμούς τους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τις βασικές έννοιες και τη σημασία της διαχείρισης εμπιστοσύνης, κινδύνου και ασφάλειας στην AI.
• Να αναγνωρίζουν και να μειώνουν τους κινδύνους που σχετίζονται με τα συστήματα AI.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας για την AI.
• Να κατανοούν τη συμμόρφωση με κανονισμούς και τις ηθικές προεκτάσεις για την AI.
• Να αναπτύσσουν στρατηγικές για αποτελεσματική διακυβέρνηση και διαχείριση της AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές AI, αρχιτέκτονες και διαχειριστές προϊόντων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εντοπίσουν και να μετριάσουν τους κινδύνους που σχετίζονται με εφαρμογές που χρησιμοποιούν LLM, συμπεριλαμβανομένων των prompt injection, διαρροής δεδομένων και μη φιλτραρισμένης εξόδου, ενσωματώνοντας ελέγχους ασφαλείας όπως επικύρωση εισόδου, επίβλεψη με ανθρώπινη παρέμβαση και κανόνες εξόδου.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές ευπάθειες των συστημάτων που βασίζονται σε LLM.
• Εφαρμόζουν αρχές ασφαλούς σχεδιασμού στην αρχιτεκτονική εφαρμογών LLM.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως το Guardrails AI και το LangChain για επικύρωση, φιλτράρισμα και ασφάλεια.
• Ενσωματώνουν τεχνικές όπως sandboxing, red teaming και ανασκόπηση με ανθρώπινη παρέμβαση σε αγωγούς παραγωγής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου στην ΤΝ και την κυβερνοασφάλεια που επιθυμούν να κατανοήσουν και να αντιμετωπίσουν τις ευπάθειες ασφαλείας που αφορούν συγκεκριμένα μοντέλα και συστήματα ΤΝ, ιδιαίτερα σε άκρως ρυθμιζόμενους κλάδους όπως τα χρηματοοικονομικά, η διακυβέρνηση δεδομένων και οι συμβουλευτικές υπηρεσίες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τους τύπους επιθέσεων αντιπάλου που στοχεύουν συστήματα ΤΝ και τις μεθόδους άμυνας έναντι αυτών.
• Εφαρμόζουν τεχνικές θωράκισης μοντέλων για την ασφάλεια αγωγών μηχανικής μάθησης.
• Διασφαλίζουν την ασφάλεια και την ακεραιότητα δεδομένων σε μοντέλα μηχανικής μάθησης.
• Πλοηγούνται στις απαιτήσεις κανονιστικής συμμόρφωσης σχετικά με την ασφάλεια ΤΝ.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς ασφαλείας και υπεύθυνους συμμόρφωσης που επιθυμούν να θωρακίσουν τις αναπτύξεις EXO, να ελέγξουν την πρόσβαση στα μοντέλα και να διαχειριστούν φόρτους εργασίας τεχνητής νοημοσύνης που εκτελούνται εξ ολοκλήρου τοπικά.

Βασισμένοι στις τελευταίες οδηγίες του OWASP GenAI Security Project, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να αναγνωρίζουν, να αξιολογούν και να μετριάζουν απειλές ειδικές για το AI μέσω πρακτικών ασκήσεων και σεναρίων από τον πραγματικό κόσμο.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν και να αξιολογήσουν τεχνικές όπως η ομοσπονδιακή μάθηση, ο ασφαλής υπολογισμός πολλαπλών μερών, η ομομορφική κρυπτογράφηση και η διαφορική ιδιωτικότητα σε πραγματικές ροές εργασίας μηχανικής μάθησης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν και να συγκρίνουν τις βασικές τεχνικές διατήρησης της ιδιωτικότητας στη μηχανική μάθηση.
• Να υλοποιούν συστήματα ομοσπονδιακής μάθησης χρησιμοποιώντας πλαίσια ανοιχτού κώδικα.
• Να εφαρμόζουν τη διαφορική ιδιωτικότητα για ασφαλή κοινή χρήση δεδομένων και εκπαίδευση μοντέλων.
• Να χρησιμοποιούν τεχνικές κρυπτογράφησης και ασφαλούς υπολογισμού για την προστασία των εισόδων και εξόδων των μοντέλων.

Αυτή η εκπαίδευση, με καθοδήγηση εκπαιδευτή και ζωντανή εξάσκηση στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες ασφαλείας προχωρημένου επιπέδου και ειδικούς μηχανικής μάθησης που επιθυμούν να προσομοιώσουν επιθέσεις σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, να ανακαλύψουν τρωτά σημεία και να ενισχύσουν την ανθεκτικότητα των αναπτυγμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να προσομοιώνουν πραγματικές απειλές για μοντέλα μηχανικής μάθησης.
• Να δημιουργούν αντιπαραθετικά παραδείγματα για τον έλεγχο της ανθεκτικότητας των μοντέλων.
• Να αξιολογούν την επιφάνεια επίθεσης των API και των σωληνώσεων τεχνητής νοημοσύνης.
• Να σχεδιάζουν στρατηγικές red teaming για περιβάλλοντα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς και επαγγελματίες ασφαλείας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να διασφαλίσουν μοντέλα AI αναπτυγμένα στο άκρο έναντι απειλών όπως παραποίηση, διαρροή δεδομένων, αντιπαραθετικές εισόδους και φυσικές επιθέσεις.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να αναγνωρίζουν και να αξιολογούν κινδύνους ασφαλείας σε αναπτύξεις Edge AI.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές ανθεκτικότητας σε παραποίηση και κρυπτογραφημένης εξαγωγής συμπερασμάτων.
• Να ενισχύουν μοντέλα αναπτυγμένα στο άκρο και να διασφαλίζουν αγωγούς δεδομένων.
• Να υλοποιούν στρατηγικές περιορισμού απειλών ειδικά για ενσωματωμένα και περιορισμένα συστήματα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου στη μηχανική μάθηση και την κυβερνοασφάλεια που επιθυμούν να κατανοήσουν και να αντιμετωπίσουν αναδυόμενες απειλές κατά των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποιώντας τόσο εννοιολογικά πλαίσια όσο και πρακτικές άμυνες, όπως η εύρωστη εκπαίδευση και η διαφορική ιδιωτικότητα.

Μετά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναγνωρίζουν και ταξινομούν απειλές ειδικές για την τεχνητή νοημοσύνη, όπως επιθέσεις αντιπαραδειγματικού τύπου, αντιστροφής και δηλητηρίασης δεδομένων.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως το Adversarial Robustness Toolbox (ART) για την προσομοίωση επιθέσεων και τον έλεγχο μοντέλων.
• Εφαρμόζουν πρακτικές άμυνες, συμπεριλαμβανομένης της εύρωστης εκπαίδευσης, της εισαγωγής θορύβου και τεχνικών διατήρησης της ιδιωτικότητας.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές αξιολόγησης μοντέλων με επίγνωση των απειλών σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Το TinyML είναι μια προσέγγιση για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης σε συσκευές χαμηλής κατανάλωσης και περιορισμένων πόρων που λειτουργούν στην άκρη του δικτύου.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να ασφαλίσουν τις ροές δεδομένων TinyML και να εφαρμόσουν τεχνικές προστασίας της ιδιωτικότητας σε εφαρμογές AI στην άκρη.

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να αναγνωρίζουν τους μοναδικούς κινδύνους ασφάλειας που συνδέονται με την on‑device συμπερασματολογία TinyML.
• Να υλοποιούν μηχανισμούς προστασίας της ιδιωτικότητας για αναπτύξεις AI στην άκρη.
• Να θωρακίζουν μοντέλα TinyML και ενσωματωμένα συστήματα έναντι επιθέσεων αντιπάλων.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για τον ασφαλή χειρισμό δεδομένων σε περιβάλλοντα περιορισμένων πόρων.

Μορφή του Μαθήματος

• Ενδιαφέρουσες διαλέξεις υποστηριζόμενες από συζητήσεις με ειδικούς.
• Πρακτικές ασκήσεις που εστιάζουν σε ρεαλιστικά σενάρια απειλών.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση εργαλείων ενσωματωμένης ασφάλειας και TinyML.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Οι οργανισμοί μπορούν να ζητήσουν μια προσαρμοσμένη έκδοση αυτής της εκπαίδευσης για να ευθυγραμμιστεί με τις συγκεκριμένες ανάγκες ασφάλειας και συμμόρφωσής τους.

Το μάθημα αυτό καλύπτει τη διακυβέρνηση, τη διαχείριση ταυτοτήτων και τις δοκιμές αντιμετώπισης αντιπάλων για πρακτορικά συστήματα ΤΝ, εστιάζοντας σε πρότυπα ασφαλούς ανάπτυξης σε επιχειρηματικό περιβάλλον και πρακτικές τεχνικές red-teaming.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να ασφαλίσουν και να αξιολογήσουν πρακτορικά συστήματα ΤΝ σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ορίσουν μοντέλα διακυβέρνησης και πολιτικές για ασφαλείς αναπτύξεις πρακτορικής ΤΝ.
• Σχεδιάσουν ροές ταυτοτήτων μη-ανθρώπινων και ελέγχου ταυτότητας για πράκτορες με πρόσβαση ελάχιστων προνομίων.
• Υλοποιήσουν ελέγχους πρόσβασης, ίχνη ελέγχου και παρατηρησιμότητα προσαρμοσμένα σε αυτόνομους πράκτορες.
• Σχεδιάσουν και εκτελέσουν ασκήσεις red-team για την ανακάλυψη καταχρήσεων, διαδρομών κλιμάκωσης και κινδύνων διαρροής δεδομένων.
• Μετριάσουν συνήθεις απειλές σε πρακτορικά συστήματα μέσω πολιτικής, τεχνικών ελέγχων και παρακολούθησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και εργαστήρια μοντελοποίησης απειλών.
• Εργαστηριακές ασκήσεις: παροχή ταυτοτήτων, επιβολή πολιτικής και προσομοίωση αντιπάλων.
• Ασκήσεις red-team/blue-team και τελική αξιολόγηση μαθήματος.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.