ML Ασφάλεια και Επανδρωμένες Δοκιμές AI Κομμάτι εκπαίδευσης

Το AAISM είναι ένα προχωρημένο πλαίσιο για την αξιολόγηση, τη διακυβέρνηση και τη διαχείριση των κινδύνων ασφάλειας σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτό το live πρόγραμμα εκπαίδευσης με εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν αποτελεσματικά μέτρα ασφαλείας και πρακτικές διακυβέρνησης για επιχειρησιακά περιβάλλοντα AI.

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

• Αξιολογούν τους κινδύνους ασφαλείας της AI χρησιμοποιώντας μεθοδολογίες που αναγνωρίζονται από τον κλάδο.
• Εφαρμόζουν μοντέλα διακυβέρνησης για την υπεύθυνη ανάπτυξη της AI.
• Εναρμονίζουν τις πολιτικές ασφαλείας της AI με τους οργανωσιακούς στόχους και τις ρυθμιστικές προσδοκίες.
• Ενισχύουν την ανθεκτικότητα και την υπολογισμοδότηση (accountability) εντός λειτουργιών βασισμένων στην AI.

Διαμόρφωση του Μαθήματος

• Προσέγγιση διαλέξεων με υποστήριξη από ανάλυση ειδικών.
• Εργαστήρια πρακτικής εξάσκησης και δραστηριότητες αξιολόγησης.
• Εφαρμοσμένες ασκήσεις χρησιμοποιώντας σενάρια διακυβέρνησης AI σε πραγματικό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για εξατομικευμένη εκπαίδευση σύμφωνα με την οργανωσιακή σας στρατηγική AI, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για την προσαρμογή του μαθήματος.

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.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς παρατηρησιμότητας και SRE που επιθυμούν να ενσωματώσουν LLMs και ΤΝ στις εργασίες παρακολούθησης, ειδοποίησης και ανάλυσης επεισοδίων.

Το AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Λειτουργίες Πληροφορικής) χρησιμοποιείται ολοένα και περισσότερο για την πρόβλεψη περιστατικών πριν συμβούν και την αυτοματοποίηση της ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA), με στόχο την ελαχιστοποίηση του χρόνου διακοπής και την επιτάχυνση της επίλυσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες Πληροφορικής που επιθυμούν να υλοποιήσουν προγνωστική ανάλυση, να αυτοματοποιήσουν την αποκατάσταση και να σχεδιάσουν ευφυείς ροές εργασίας ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA) χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

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

• Δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση μοτίβων που οδηγούν σε αποτυχίες συστημάτων.
• Αυτοματοποιήσουν ροές εργασίας ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA) βάσει συσχέτισης καταγραφών (log) και μετρικών από πολλαπλές πηγές.
• Ενσωματώσουν διαδικασίες ειδοποίησης και αποκατάστασης σε υπάρχουσες πλατφόρμες.
• Αναπτύξουν και να κλιμακώσουν ευφυείς διοχετεύσεις (pipelines) AIOps σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Το AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Λειτουργίες Πληροφορικής) είναι μια πρακτική που εφαρμόζει μηχανική μάθηση και αναλυτική για την αυτοματοποίηση και βελτίωση των λειτουργιών πληροφορικής, ιδιαίτερα στους τομείς της παρακολούθησης, της ανίχνευσης συμβάντων και της απόκρισης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες λειτουργιών πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές AIOps για τη συσχέτιση μετρικών και αρχείων καταγραφής, τη μείωση του θορύβου ειδοποιήσεων και τη βελτίωση της παρατηρησιμότητας μέσω ευφυούς αυτοματισμού.

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

• Κατανοούν τις αρχές και την αρχιτεκτονική των πλατφορμών AIOps.
• Συσχετίζουν δεδομένα από αρχεία καταγραφής, μετρικές και ίχνη για τον εντοπισμό βαθύτερων αιτιών.
• Μειώνουν την κόπωση από ειδοποιήσεις μέσω ευφυούς φιλτραρίσματος και καταστολής θορύβου.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία ανοιχτού κώδικα ή εμπορικά εργαλεία για την αυτόματη παρακολούθηση και απόκριση σε συμβάντα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Μια ροή AIOps που έχει δημιουργηθεί εξ ολοκλήρου με εργαλεία ανοικτού κώδικα επιτρέπει στις ομάδες να σχεδιάζουν οικονομικά αποδοτικές και ευέλικτες λύσεις για παρατηρησιμότητα, ανίχνευση ανωμαλιών και έξυπνη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε μηχανικούς προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη ροή AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

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

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο στοιχεία ανοικτού κώδικα.
• Συλλέγουν και κανονικοποιούν δεδομένα από αρχεία καταγραφής, μετρικές και ίχνη.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη περιστατικών.
• Αυτοματοποιούν την ειδοποίηση και την αποκατάσταση χρησιμοποιώντας ανοικτά εργαλεία.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου σε πραγματικό χρόνο.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

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.

Αυτό το μάθημα παρέχει μια πρακτική εισαγωγή στην ασφάλιση σύγχρονων εφαρμογών που υποστηρίζονται από ΤΝ, APIs, copilots και αυτόνομων πρακτόρων. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πώς η ασφάλεια ΤΝ διαφέρει από την παραδοσιακή ασφάλεια διαδικτύου, εξερευνούν κοινές απειλές ειδικές για την ΤΝ, όπως η έγχυση προτροπής, η δηλητηρίαση RAG και η κατάχρηση πρακτόρων, και κατανοούν πώς να προστατεύουν συστήματα ΤΝ χρησιμοποιώντας άμυνες πολλαπλών επιπέδων, συμπεριλαμβανομένων WAF, πυλών ΤΝ, ασφάλειας API και κιγκλιδωμάτων. Μέσα από πρακτικά εργαστήρια και παραδείγματα πραγματικού κόσμου, οι μαθητές αποκτούν τις δεξιότητες να αναγνωρίζουν μοτίβα επιθέσεων ΤΝ, να ασφαλίζουν εφαρμογές βασισμένες σε LLM και να αναπτύσσουν αποτελεσματικές άμυνες χρόνου εκτέλεσης για περιβάλλοντα παραγωγής.

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.

Σε αυτό το ζωντανό μάθημα με εκπαιδευτή στην τοποθεσία Ελλάδα (ονλαιν ή στο site) απευθύνεται σε μηχανικούς SRE και DevOps που επιθυμούν να σχεδιάζουν, να κατασκευάζουν και να αναπτύσσουν με ασφάλεια AI agents για αυτόνομες λειτουργίες ΤΠ.

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.

Αυτό το μάθημα διδάσκει στους προγραμματιστές λογισμικού πώς να δημιουργούν εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη που είναι ασφαλείς εκ σχεδιασμού. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πώς να προστατεύουν chatbots, copilots, pipelines RAG και πράκτορες ΤΝ από απειλές ειδικές για την ΤΝ, όπως η εισαγωγή prompts, η δηλητηρίαση δεδομένων, η κατάχρηση εργαλείων, η διαρροή μυστικών και το μη ασφαλές αποτέλεσμα μοντέλου. Το μάθημα καλύπτει τον ασφαλή σχεδιασμό prompts, την ασφάλεια RAG, την πρόσβαση ελάχιστων προνομίων, τα προστατευτικά κιγκλιδώματα (guardrails) και τις δοκιμές προσομοίωσης επίθεσης (red-team), βοηθώντας τους προγραμματιστές να δημιουργήσουν λειτουργίες ΤΝ που είναι ασφαλείς, αξιόπιστες και ανθεκτικές σε πραγματικά περιβάλλοντα.

Οι πλατφόρμες Enterprise AIOps όπως οι Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν ισχυρές δυνατότητες για ανίχνευση ανωμαλιών, συσχέτιση ειδοποιήσεων και αυτοματοποίηση αποκρίσεων σε περιβάλλοντα ΙΤ μεγάλης κλίμακας.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε ομάδες ΙΤ επιχειρήσεων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα στοίβα παρατηρησιμότητας και τις λειτουργικές τους ροές εργασίας.

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

• Διαμορφώσουν και να ενσωματώσουν τα Splunk, Moogsoft και Dynatrace σε μια ενοποιημένη αρχιτεκτονική AIOps.
• Να συσχετίζουν μετρικές, αρχεία καταγραφής (logs) και συμβάντα σε κατανεμημένα συστήματα χρησιμοποιώντας ανάλυση βασισμένη σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Να αυτοματοποιούν την ανίχνευση συμβάντων, την προτεραιοποίηση και την απόκριση με ενσωματωμένες και προσαρμοσμένες ροές εργασίας.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, να μειώνουν τον MTTR και να βελτιώνουν την επιχειρησιακή αποδοτικότητα σε κλίμακα επιχείρησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον πραγματικού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Το Prometheus και το Grafana είναι ευρέως υιοθετημένα εργαλεία για την παρατηρησιμότητα στις σύγχρονες υποδομές, ενώ η μηχανική μάθηση ενισχύει αυτά τα εργαλεία με προβλεπτικές και έξυπνες πληροφορίες για την αυτοματοποίηση των αποφάσεων λειτουργίας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες παρατηρησιμότητας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εκσυγχρονίσουν την υποδομή παρακολούθησής τους ενσωματώνοντας πρακτικές AIOps χρησιμοποιώντας Prometheus, Grafana και τεχνικές ML.

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

• Παραμετροποιούν το Prometheus και το Grafana για παρατηρησιμότητα σε συστήματα και υπηρεσίες.
• Συλλέγουν, αποθηκεύουν και οπτικοποιούν υψηλής ποιότητας δεδομένα χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανίχνευση ανωμαλιών και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν έξυπνους κανόνες ειδοποιήσεων με βάση προβλεπτικές πληροφορίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα με καθοδηγούμενη διδασκαλία στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς Μηχανικής Μάθησης και ομάδες υποδομής που χρειάζεται να κατασκευάσουν ανθεκτικούς λειτουργικούς αγωγούς για εφαρμογές βασισμένες σε LLM σε μεγάλη κλίμακα.