Ασφάλεια και Προστασία Δεδομένων σε Εφαρμογές TinyML Κομμάτι εκπαίδευσης

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 εκπαιδεύση με καθηγητή (μέσω διαδικτύου ή σε προσωπικό χώρο) είναι στοχευμένη σε IT επαγγελματίες από άδεια επίπεδο μέχρι επίπεδο εισαγωγής που θέλουν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν την AI TRiSM στις οργανώσεις τους.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τους βασικούς όρους και τη σημασία της διαχείρισης πιστοποίησης, κινδύνων και ασφάλειας στην AI.
• Αναγνωρίζουν και υπονομεύουν τους κινδύνους που εμφανίζονται από συστήματα AI.
• Εφαρμόζουν καλές πρακτικές για την ασφάλεια AI.
• Καταλαβαίνουν τον νομικό συμπλήρωμα και τις εθικές αξίες που αφορούν την AI.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για αποτελεσματική διαχείριση και ευθύνη 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, ζωντανή διάλεξη σε Ελλάδα (διαδικτύου ή προσωπική) στοχεύει σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης και κυβερνητικής ασφάλειας μεταξύ μέσου βαθμού, οι οποίοι επιθυμούν να καταλάβουν και να αντιμετωπίσουν τις ασφαλειακές καταπαχύνεις που είναι ιδιαίτερα προσαρμογμένες στα μοντέλα και τα συστήματα της τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά σε υπερθεμελωμένους τομείς όπως η οικονομική, το διαχειρισμός δεδομένων και τα συμβούλια.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τους τύπους επίθεσης εχθρικών και τις μεθόδους προστασίας εναντίον αυτών.
• Εφαρμόζουν τεχνικές δημιουργίας μοντέλων που καταπιάνουν τις ροών μηχανικής μάθησης.
• Βεβαιώνουν για τη σιγουρέυση και την ακρίβεια των δεδομένων στα μοντέλα μηχανικής μάθησης.
• Να περιπλανώνται ανάμεσα στους κανόνες εγγυημένων εξακολουθήσεων σχετικά με την ασφάλεια της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική διάσκεψη (online ή σε χώρο μαθήσεων) είναι προσαρμογμένη για νέους IT ασφαλειακούς, διαχειριστές κινδύνου και επιβλέποντες που θέλουν να καταλάβουν τα βασικά αξίωμα σφαιρικής ασφάλειας AI, τα διαστρεβλώσεις και τις παγκόσμιες πλαισίους όπως NIST AI RMF και ISO/IEC 42001.

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

• Καταλάβουν τους αξιόλογους κινδύνους που εισάγουν τα συστήματα AI.
• Υπογραμμίζουν διαστρεβλώσεις όπως ανταδικιαστικές επιθέσεις, ποιότητα δεδομένων και η μάζα του μοντέλου.
• Εφαρμόζουν βασικά πλαισία διαχείρισης όπως το NIST AI Risk Management Framework.
• Συμβαδίζουν με αξιόλογα καταστάσια, πολιτικές επιβολής και εθικές αρχές.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή offline), στόχο της έχει τους μεσαιτιακούς μηχανικούς ενσωματωμένων συστημάτων και τους αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν μοντέλα machine learning σε microcontrollers χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite και Edge Impulse.

Ακολουθήσαντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν γνώση των βασικών της TinyML και των πλεονεκτημάτων της για εφαρμογές edge AI.
• Εγκαθιδρύσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης για TinyML projects.
• Διαμόρφωση, τερματοποίηση και εγκατάσταση AI μοντέλων σε low-power microcontrollers.
• Χρήση TensorFlow Lite και Edge Impulse για την εφαρμογή πρακτικών TinyML εφαρμογών.
• Διευκόλυνση AI μοντέλων για αποδοτικότητα ισχύος και περιορισμούς υπολογιστικής μνήμης.

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 με καθηγητή (διαδικτύου ή σε προσωπικό χώρο) στο Ελλάδα είναι στοχευμένη για εξάλλης επαγγελματίες οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν και να αξιολογήσουν τεχνικές όπως το federated learning, secure multiparty computation, homomorphic encryption και differential privacy σε πρακτικά παραδόματα μηχανικής ανάλυσης δεδομένων.

Από το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν και συγκρίνουν τις βασικές τεχνικές διαφύλαξης ιδιωτικότητας στη ML.
• Εφαρμόσουν συστήματα federated learning με χρήση ανοιχτών πηγών πλαίσιων.
• Εφαρμόζουν differential privacy για ασφαλή κοινή χρήση δεδομένων και εκπαίδευση μοντέλων.
• Χρησιμοποιούν τεχνικές κρυπτογράφησης και ασφαλής υπολογισμών για να προστατεύσουν τα είσόδου και έξοδου των μοντέλων.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση με ζωντανό διδάσκοντα (online ή σε χώρο που αποφασίζεται) είναι σχεδιασμένη για εξαγγελματίες στον τομέα της ασφάλειας και ειδικούς στα ML που θέλουν να μιμηθούν επιθέσεις σε AI συστήματα, να ανακαλύψουν κενά και να αυξήσουν την ρόμβουσα των εγκατεστημένων AI μοντέλων.

Τελικά, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Μιμήσουν πραγματικοί κινδύνοι για τα μοντέλα machine learning.
• Δημιουργήσουν αντανακλαστικά παραδείγματα για να δοκιμάσουν την ρόμβουσα των μοντέλων.
• Εκτιμήσουν την επίθετη περιοχή των AI APIs και pipelines.
• Δημιουργήσουν στρατηγικές red teaming για αποκαταστάσεις AI.

Αυτή η εκπαιδεύση, που διεξάγεται ζωντανά από μεθοδologistό (offline ή online), στρέφεται σε μηχανικούς επίπεδου μέσου επιπέδου και ειδικευμένους στην ασφάλεια που θέλουν να προστατέψουν τα AI μοντέλα που υποστηρίζονται κατά πρώτη γραμμή από ειδικές απειλές, όπως η τροποποίηση, η διαφυγή δεδομένων, οι αντανακλαστικές είσοδοι και οι φυσικές επιθέσεις.

Με το τέλος της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναγνωρίζουν και αξιολογούν τις ασφαλειακές επιθέσεις στη διαμόρφωση AI με πρώτη γραμμή.
• Εφαρμόζουν τεχνικές αντίλυπης και εγκαθοδήγησης με κρυπτογράφηση.
• Παγώνουν τα μοντέλα που υποστηρίζονται με πρώτη γραμμή και στοιχειωτικά δυναμικά παγώσεις.
• Εφαρμόζουν τέχνες ελαττώσεων απειλών συγκεκριμένες για ενσωματωμένα και όρια περιορισμάτων.

Αυτός ο εκπαιδευτικός δίδασκον, χέρι-σε-χέρι εκπαιδευτικό πρόγραμμα στο Ελλάδα (διαπολιτειακά ή προσωπικά) στοχεύει σε ενδιάμεσου επίπεδου εxperts στη μηχανική μάθηση και την κυβέρνηση ασφαλείας, οι οποίοι επιθυμούν να κατανοήσουν και να αντιμετωπίσουν τις πρόσφατες πληγές ενάντια στα AI μοντέλα, χρησιμοποιώντας και αυτή τη θεωρία και τη νοητική πρακτική, όπως τη βιότιμη εκπαίδευση και τη διαφορική ασφάλεια.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αναγνωρίζουν και κατηγοροποιούν επιθέσεις ειδικών απειλών AI, όπως εχθρικές επιθέσεις, inversion και poisoning.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως το Adversarial Robustness Toolbox (ART) για να αναπαράγουν επιθέσεις και να δοκιμάζουν μοντέλα.
• Εφαρμόζουν πρακτικά φραγμούς όπως την εχθρική εκπαίδευση, την εισαγωγή σώματος και τους τεχνικούς περιορισμού ασφάλειας.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές αξιολόγησης με τη δυνατότητα να είναι κατανοητές υπό τις περιστάσεις παραγωγής.

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.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση (διαμέσω του διαδικτύου ή στο πρόγραμμα) είναι προσανατολισμένη σε ιδρυτές με αρχικό επίπεδο και δεδομένων επιστήμονες που θέλουν να καταλάβουν τα TinyML βασικά, να σκεφτούν τις εφαρμογές τους και να εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε μικρόπυκνους υπολογιστές.

Ατέλεστη τη διάρκεια αυτής της εκπαιδευτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τα βασικά TinyML και τη σημασία τους.
• Εγκαταστήσουν ελεγχόμενα μοντέλα AI σε μικροπυκνους υπολογιστές και ακρωτηρίωση σε συσκευές.
• Οικονομοποιήσουν και ειδικεύσουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης για χαμηλό κατανάλωση ενέργειας.
• Εφαρμόζουν το TinyML σε πρακτικές εφαρμογές όπως αναγνώριση κινήσεων, ανίχνευση άτυπων περιστατικών και επεξεργασία ήχου.

Αυτή η εκπαιδευτικά καθοδηγούμενη, ζωντανή διαμόρφωση στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς embedded, αναπτυξτές IoT και έρευνες AI που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές TinyML για εφαρμογές υποστηριζόμενες από AI σε εξυπηρετημένα με αποδοτική ενέργεια κύκλωμα.

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

• Συνιέσουν τα βασικά στοιχεία της TinyML και της edge AI.
• Αποθήκευση μικροβάρων μοντέλων AI σε microcontrollers.
• Εκτίμαση της AI για χαμηλή κατανάλωση ενέργειας.
• Δύναση της TinyML με πρακτικές εφαρμογές IoT.