Privacy-Preserving Machine Learning Training Course

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) στο Ελλάδα προσβλέπει σε επίπεδο μεσαίων εταιρειακών ηγετών που θέλουν να καταλάβουν πώς να διαχειρίζονται και να ασφαλίζονται τα συστήματα AI υπεύθυνα και με βάση τους εκδηλώμενους παγκόσμιους πλαίσια, όπως η EU AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001 και το U.S. Executive Order on AI.

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

• Καταλάβουν τους νομικούς, εθικούς και ρυθμιστικούς κινδύνους της χρήσης AI σε διάφορα τμήματα.
• Ερμηνεύσουν και εφαρμόσουν τα βασικά πλαίσια διαχείρισης AI (EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Εγκαθιδρύσουν αποφάσεις ασφαλείας, ελέγχων και υπευθυνότητας για τη διάθεση AI στην εταιρεία.
• Αναπτύξουν οδηγίες αγοράς και χρήσης για τρίτους πληθυσμούς και εσωτερικά συστήματα AI.

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 εκπαιδευτική μάθηση σε χώρο παρουσίας (online ή offline) στο Ελλάδα, είναι κατευθυνόμενη σε νέους επαγγελματίες των IT ασφαλειών, κινδύνων και προστασίας που θέλουν να καταλάβουν βασικά συνόψιμα AI ασφαλειών, διαθέσιμους κινδύνους και παγκόσμια πλαίσια όπως το NIST AI RMF και ISO/IEC 42001.

Τελικά, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τους ειδικούς κινδύνους ασφαλείας που παρουσιάζουν οι συστήματες AI.
• Αναγνωρίζουν διαθέσιμους κινδύνους όπως επιχειρηματικοί επιθέτες, τοξικότητα δεδομένων και ανάστροφη μοντελοποίηση.
• Εφαρμόζουν βασικά πλαίσια διοίκησης όπως το NIST AI Risk Management Framework.
• Συγχρονίζουν τη χρήση AI με εμφανιζόμενες πρότυπα, κανόνες πληροφόρησης και ηθικές αρχές.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (διαπολιτειακά ή προσωπικά) είναι προσανατολισμένη σε εξειδικευμένους ειδικούς της ασφάλειας και ειδικούς των μηχανικών μάθησης που θέλουν να προσομοιάσουν επιθέσεις σε AI συστήματα, να ανακαλύψουν κενά και να βελτιώσουν την ρόμβος των εγκατεστημένων AI μοντέλων.

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

• Προσομοιάζουν πραγματικό κίνδυνο για τα μοντέλα μηχανικής μάθησης.
• Δημιουργούν αντανακλαστικά παραδείγματα για να ελέγξουν την ρόμβος των μοντέλων.
• Αξιολογούν την επιθετική ορίζουσα των API και πιπελάι AI.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές για επιθετικό περιβάλλον AI.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε χώρο Ελλάδα (διαδικτύου ή φυσικό) προσβάσιμη για μεσαίου επιπέδου μηχανικούς και ειδικούς στα ασφαλεία περιλαμβάνει την προστασία των AI μοντέλων που έχουν εγκαταστήθει στα edge εναντίον κινδύνων όπως της παρεξηγής, της διαφυγής δεδομένων, των αντανακλαστικών είσοδων και των φυσικών προσβάσεων.

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

• Αναγνωρίζουν και αξιολογούν τα κινδύνη ασφαλείας στις εγκαταστάσεις AI edge.
• Εφαρμόζουν τεχνικές πρόληψης παρεξηγής και ασφαλούς συμπερασμάτων.
• Στείλνουν τα edge-εγκατεστημένα μοντέλα και πιπερίζουν τα δεδομένα.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές εξομάλυνσης κινδύνων που απευθύνονται στα embedded και constrained συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή σε υποψήφια περιοχή) στο Ελλάδα είναι στοχεύουσα για επαγγελματίες μεσαίας επιπέδου στη μηχανική μάθηση και την κυβερνοσφαιρική ασφάλεια που θέλουν να καταλάβουν και να ελαττώσουν τις προηγούμενες απειλές σε AI μοντέλα, χρησιμοποιώντας και θεωρητικά πλαίσια και εφαρμόσιμες αμυντικές μέθοδες όπως την ισχυρή εκπαίδευση και τη διαφορική ιδιωτικότητα.

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

• Αναγνωρίζουν και κλάσσικα AI-συγκεκριμένες απειλές όπως εχθρικοί προσβάστες, αντιστροφή και τοξευτικό.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως το Adversarial Robustness Toolbox (ART) για να προσομοιάζουν επιθέσεις και να δοκιμάζουν μοντέλα.
• Εφαρμόζουν πρακτικές άμυνες όπως την εχθρική εκπαίδευση, την εισαγωγή θολώσης και τεχνικές που διατηρούν την ιδιωτικότητα.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές αξιολόγησης μοντέλων που είναι ευαισθητικές στις απειλές σε περιβάλλοντα παραγωγής.