Oбучения по AI Security в Пловдив

AAISM е напреднала рамка за оценяване, управление и контрол на рисковете за сигурността в системите с изкуствен интелект.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да внедрят ефективни контроли за сигурност и практики за управление в корпоративни AI среди.

След завършване на тази програма участниците ще бъдат подготвени да:

• Оценяват рискове за сигурността на AI, използвайки признати от индустрията методологии.
• Внедряват модели за управление за отговорно внедряване на AI.
• Съгласуват политиките за сигурност на AI с организационните цели и регулаторните очаквания.
• Подобрят устойчивостта и отчетността в операциите, задвижвани от AI.

Формат на курса

• Улеснени лекции, подкрепени от експертен анализ.
• Практически уъркшопи и дейности, базирани на оценяване.
• Приложни упражнения, използващи реални сценарии за управление на AI.

Опции за персонализиране на курса

• За съобразено с вашите нужди обучение, съгласувано с вашата организационна AI стратегия, моля, свържете се с нас, за да персонализираме курса.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към ИТ специалисти от начинаещо до средно ниво, които желаят да разберат и приложат AI TRiSM в своите организации.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции и значението на управлението на доверие, риск и сигурност в ИИ.
• Идентифицират и смекчават рисковете, свързани със системите с ИИ.
• Прилагат най-добри практики за сигурност при ИИ.
• Разберат нормативната уредба и етичните съображения за ИИ.
• Разработят стратегии за ефективно управление и контрол на ИИ.

Този курс обхваща управление, управление на идентичност и тестване за уязвимости на агентни AI системи, като се фокусира върху безопасни за предприятията модели на внедряване и практически техники за red-teaming.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за напреднали практици, които искат да проектират, защитават и оценяват базирани на агенти AI системи в продукционна среда.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Дефинират модели на управление и политики за безопасно внедряване на агентен AI.
• Проектират нечовешка идентичност и потоци за удостоверяване за агенти с достъп с най-ниски привилегии.
• Прилагат контрол на достъпа, одитни следи и наблюдаемост, съобразени с автономни агенти.
• Планират и изпълняват red-team упражнения за откриване на злоупотреби, пътища за ескалация и рискове от изтичане на данни.
• Смекчават често срещани заплахи за агентни системи чрез политики, инженерни контроли и наблюдение.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и работилници за моделиране на заплахи.
• Практически лабораторни упражнения: осигуряване на идентичност, прилагане на политики и симулация на противник.
• Red-team/blue-team упражнения и оценка в края на курса.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Това обучение, водено от инструктор и провеждано на живо в Пловдив (онлайн или на място), е насочено към специалисти на средно ниво в областта на ИИ и киберсигурността, които желаят да разберат и да се справят с уязвимостите в сигурността, специфични за моделите и системите с ИИ, особено в строго регулирани индустрии като финанси, управление на данни и консултиране.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират видовете adversarial атаки, насочени срещу системи с ИИ, и методите за защита срещу тях.
• Прилагат техники за укрепване на моделите, за да осигурят сигурността на pipeline-ите за машинно обучение.
• Осигуряват сигурност и цялост на данните в моделите за машинно обучение.
• Ориентират се в изискванията за регулаторно съответствие, свързани със сигурността на ИИ.

Това обучение, водено от инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място), е насочено към напреднали професионалисти по сигурността и ML специалисти, които желаят да симулират атаки срещу AI системи, да разкриват уязвимости и да подобрят устойчивостта на внедрените AI модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да симулират реални заплахи за моделите за машинно обучение.
• Да генерират противникови примери за тестване на устойчивостта на моделите.
• Да оценяват атакуващата повърхност на AI API и тръбопроводи.
• Да проектират стратегии за red teaming за среди за внедряване на AI.

TinyML е подход за внедряване на модели за машинно обучение върху устройства с ниска консумация на енергия и ограничени ресурси, работещи в периферията на мрежата.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да осигурят сигурността на TinyML потоците и да внедрят техники за запазване на поверителността в периферни AI приложения.

След завършване на този курс участниците ще могат да:

• Идентифицират специфичните рискове за сигурността при изпълнение на изводи чрез TinyML на устройството.
• Внедряват механизми за запазване на поверителността при внедряване на периферен AI.
• Защитават TinyML модели и вградени системи срещу adversarial заплахи.
• Прилагат най-добри практики за сигурна обработка на данни в среди с ограничения.

Формат на курса

• Увлекателни лекции, подкрепени от дискусии, водени от експерти.
• Практически упражнения, акцентиращи върху сценарии за реални заплахи.
• Практическа реализация с използване на инструменти за сигурност на вградени системи и TinyML.

Опции за персонализиране на курса

• Организациите могат да поискат индивидуално адаптирана версия на това обучение, за да отговори на техните специфични нужди за сигурност и съответствие.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към инженери и специалисти по сигурността на средно ниво, които искат да защитят AI модели, разгърнати на гранични устройства, срещу заплахи като манипулиране, изтичане на данни, враждебни входни данни и физически атаки.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да идентифицират и оценяват рисковете за сигурността при внедряване на Edge AI.
• Да прилагат техники за устойчивост на манипулации и криптирани изводи.
• Да укрепват модели, разгърнати на гранични устройства, и да защитават потоците от данни.
• Да внедряват стратегии за смекчаване на заплахи, специфични за вградени и ограничени системи.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да внедрят и оценят техники като федеративно обучение, сигурни многостранни изчисления, хомоморфно криптиране и диференциална неприкосновеност в реални процеси за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират и сравняват ключови техники за запазване на неприкосновеността в машинното обучение.
• Внедряват системи за федеративно обучение, използвайки рамки с отворен код.
• Прилагат диференциална неприкосновеност за сигурно споделяне на данни и обучение на модели.
• Използват техники за криптиране и сигурни изчисления, за да защитят входните и изходните данни на моделите.

Изкуственият интелект (ИИ) въвежда нови измерения на оперативен риск, предизвикателства пред управлението и уязвимости в киберсигурността за правителствените агенции и ведомства.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към ИТ специалисти и специалисти по риск в публичния сектор с ограничен предишен опит в областта на ИИ, които желаят да разберат как да оценяват, наблюдават и осигуряват сигурността на ИИ системи в правителствен или регулаторен контекст.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Интерпретират ключови рискови концепции, свързани с ИИ системи, включително пристрастност, непредсказуемост и отклонение на моделите.
• Прилагат специфични за ИИ рамки за управление и одит, като NIST AI RMF и ISO/IEC 42001.
• Разпознават заплахи за киберсигурността, насочени към ИИ модели и потоци от данни.
• Създават междуведомствени планове за управление на риска и съгласуване на политиките за внедряване на ИИ.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия върху случаи от публичния сектор.
• Упражнения върху рамки за управление на ИИ и съпоставяне на политики.
• Базирано на сценарии моделиране на заплахи и оценка на риска.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уредим.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към корпоративни лидери на средно ниво, които желаят да разберат как да управляват и защитават ИИ системи отговорно и в съответствие с нововъзникващи глобални рамки като Законодателния акт на ЕС за ИИ, ОРЗД, ISO/IEC 42001 и Изпълнителната заповед на САЩ относно ИИ.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират правните, етичните и регулаторните рискове от използването на ИИ в различните отдели.
• Тълкуват и прилагат основни рамки за управление на ИИ (Законодателен акт на ЕС за ИИ, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Създават политики за сигурност, одит и надзор при внедряване на ИИ в предприятието.
• Разработват насоки за доставка и използване на ИИ системи от трети страни и вътрешни такива.

Това обучение с инструктор, на живо в Пловдив (онлайн или на място), е насочено към разработчици на AI, архитекти и продуктови мениджъри на средно до напреднало ниво, които желаят да идентифицират и намалят рисковете, свързани с приложения, захранвани от LLM, включително инжектиране на промптове, изтичане на данни и нефилтриран резултат, като същевременно включват контроли за сигурност като валидиране на входа, човешки надзор и предпазни механизми за изхода.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основните уязвимости на системи, базирани на LLM.
• Да прилагат принципи за сигурен дизайн в архитектурата на LLM приложения.
• Да използват инструменти като Guardrails AI и LangChain за валидиране, филтриране и безопасност.
• Да интегрират техники като sandboxing, red teaming и преглед с човешка намеса в производствени потоци.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към специалисти на средно ниво в областта на машинното обучение и киберсигурността, които желаят да разберат и смекчат нововъзникващите заплахи срещу AI модели, използвайки както концептуални рамки, така и практически защити като стабилно обучение и диференциална поверителност.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Идентифицират и класифицират специфични за AI заплахи, като враждебни атаки, инверсия и отравяне.
• Използват инструменти като Adversarial Robustness Toolbox (ART) за симулиране на атаки и тестване на модели.
• Прилагат практически защити, включително враждебно обучение, инжектиране на шум и техники за запазване на поверителността.
• Проектират стратегии за оценка на модели, съобразени със заплахите, в производствени среди.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е насочено към начинаещи професионалисти в областта на ИТ сигурността, риска и съответствието, които желаят да разберат основните концепции за сигурност на ИИ, векторите на заплахи и глобалните рамки като NIST AI RMF и ISO/IEC 42001.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират уникалните рискове за сигурността, въведени от ИИ системите.
• Идентифицират вектори на заплахи като атаки чрез противопоставяне, отравяне на данни и обръщане на модели.
• Прилагат основни модели за управление като Рамката за управление на риска при ИИ на NIST.
• Съгласуват използването на ИИ с нововъзникващи стандарти, насоки за съответствие и етични принципи.

Базирано на най-новите насоки на OWASP GenAI Security Project, участниците ще научат как да идентифицират, оценяват и смекчават заплахи, специфични за AI, чрез практически упражнения и реални сценарии.

Този курс предоставя практическо въведение в защитата на съвременни приложения с изкуствен интелект, API, копилоти и автономни агенти. Участниците научават как AI сигурността се различава от традиционната уеб сигурност, изследват често срещани специфични за AI заплахи като инжектиране на промптове, RAG poisoning и злоупотреба с агенти и разбират как да защитават AI системи, използвайки многослойни защити, включително WAF, AI шлюзове, API сигурност и преградни механизми. Чрез практически лабораторни упражнения и примери от реалния свят студентите придобиват умения да идентифицират модели на AI атаки, да защитават приложения, базирани на LLM, и да внедряват ефективни защити по време на изпълнение за продукционни среди.

Този курс учи софтуерните разработчици как да изграждат задвижвани от AI приложения, сигурни по дизайн. Участниците се научават как да защитават чатботове, копилоти, RAG pipelines и AI агенти срещу специфични за AI заплахи, като инжектиране на промптове, замърсяване на данни, злоупотреба с инструменти, изтичане на тайни и несигурен изход от модела. Курсът покрива сигурен дизайн на промптовете, сигурност на RAG, достъп с най-малко привилегии, предпазни огради и red-team тестове, помагайки на разработчиците да изградят AI функционалности, които са сигурни, надеждни и устойчиви в реални среди.

Това обучение с инструктор на живо в Пловдив (онлайн или на място) е предназначено за инженери по сигурността и служители по съответствието, които искат да подсилят внедряванията на EXO, да контролират достъпа до модели и да управляват AI работни натоварвания, изпълнявани изцяло на място.

Тази тренировка, водена от инструктор, живо в Пловдив (онлайн или на място), е предназначена за инженери по сигурност и ML, които се нуждаят да идентифицират, тестват и защитават срещу атаки върху AI модели и LLM-обогатени приложения.