AI Security обучение в Пловдив

AAISM е напредна рамка за оценяване, управление и контрол на сигурносните рискове в системите с изкуствен интелект.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напредно ниво, които искат да внедрят эффективни мерки за контрол и управление в околната среда с изкуствен интелект на предприятието.

По завършване на тази програма, участниците ще бъдат подготвени да:

• Оценяват рисковете за сигурността в AI, използвайки признати индустриални методологии.
• Въвеждат модели за управление за отговорна реализация на AI.
• Подръждали политиките за сигурност в AI с целите и регулаторните изисквания на организацията.
• Повишават устойчивостта и отчетливостта при операции, основанни на AI.

Формат на курса

• Подкрепени лекции с експертно анализиране.
• Практични семинари и дейности, базирани на оценки.
• Приложени упражнения с реални сценарии за управление на AI.

Опции за персонализация на курса

• За адаптирано обучение, съобразено с вашата стратегия за AI, моля свържете се с нас, за да персонализираме курса.

Това обучение под водещо лице (онлайн или на място) е предназначено за IT професионалисти с начален до среден ниво, които искат да разберат и да имплементират AI TRiSM в своите организации.

По завършване на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат основните концепции и важността на управлението на доверието, риска и сигурността в ИИ.
• Да определят и намалят рисковете, свързани с системите за изкуствен интелект.
• Да имплементират най-добрите практики в областта на сигурността на ИИ.
• Да разберат регулаторната съвместимост и етичните аспекти за ИИ.
• Да развиват стратегии за ефективно управление и управлението на ИИ.

Този курс покрива управлението, удостоверяването на личността и адверзарното тестване за агентски ИИ системи, с фокус върху шаблоните за разглеждане на предприятията и практическите техники на червените отряди.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към практици с високо ниво, които искат да проектират, защитават и оценяват агентски ИИ системи в производствена среда.

По завершения на това обучение, участниците ще могат:

• Дефинират модели и политики за управление при безопасни разглеждания на агентски ИИ.
• Проектират нечовешки потоци за удостоверяване на личността за агенти с минимален достъп.
• Провеждат контроли за достъп, аудитни следи и наблюдаемост, специализирани за автономни агенти.
• Планират и извършват упражнения на червените отряди, за да откриват злоупотреби, пътеки за ескалирация и рискове за изтегляне на данни.
• Ослабват общи угрози към агентски системи чрез политики, инженерни контроли и мониторинг.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и упражнения по моделиране на угрози.
• Практически лаборатории: удостоверяване на личност, принуждаване на политика и симулация на противник.
• Упражнения на червените и сините отряди и оценка към края на курса.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да договорим.

Това преподаване под човешко водене (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с средно ниво в областта на изкуствения интелект и кибербезопасност, които искат да разберат и да решават специфичните уязвимости за сигурност, свързани с модели и системи AI, по-специално в стриктно регулираните индустрии като финансите, управлението на данни и консултантските услуги.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат видовете антагонистични атаки, които целуват системите с изкуствен интелект, и методите за защита от тях.
• Изпълняват техники за укрепване на моделите, за да осигурят машинните пайпайнъли.
• Осигуряват сигурност и целост на данните в моделите с машинно обучение.
• Преглеждат регулаторни изисквания, свързани с кибербезопасността на AI.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към напреднали професионалисти в областта на сигурността и специалисти по ML, които желаят да симулират атаки върху ИИ системите, да откриват уязвимости и да подобрят робастността на разполаганите ИИ модели.

По края на това обучение участниците ще могат:

• Да симулират реални угрози за моделите на машинното учене.
• Да генерират антигонителни примери, за да тестват робастността на модела.
• Да оценят атакуемата повърхност на API-то и пайплайните на ИИ.
• Да проектират стратегии за красно осаляване в околната среда за разполагане на ИИ.

TinyML е подход за разграждане на моделите за машинно учене на устройства с малка мощност и ограничен ресурс, които работят на края на мрежата.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или очно) е предназначено за професионалисти с висок ниво, които искат да защитят TinyML пайпрайни и да имплементират техники за запазване на поверителността в приложенията на края на мрежата.

В края на курса участниците ще могат да:

• Идентифицират уникалните за уредените устройства рискове за безопасността при извършването на TinyML.
• Применят механизми за запазване на поверителността в разграждането на AI на края на мрежата.
• Укрепват TinyML модели и вградени системи срещу враждебни уловки.
• Прилагат най-добри практики за сигурно управление на данни в околната среда с ограничения ресурс.

Формат на курса

• Интересни лекции, подкрепени от дискусии под ръководството на експерти.
• Практични упражнения с акцент върху реални сценарии за заплахи.
• Работа с вградени системи и инструменти на TinyML за постигане на сигурност.

Опции за персонализация на курса

• Организации могат да поискаят адаптирана версия на това обучение, за да се подреди според техните конкретни нужди за сигурност и съответствие.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към инженери и специалисти по сигурност със среден ниво, които желаят да защитят AI модели, разположени на границата, от угрози като ломове, разкриване на данни, враждебни входни данни и физически атаки.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Определят и оценят риските за сигурност в разположенията на Edge AI.
• Применяват методи за устойчивост към ломове и шифровано извършване на операции.
• Укрепват модели, разположени на границата, и осигуряват данните в канали.
• Разработват стратегии за митигация на угрози, специфични за вградени и ограничени системи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с висок ниво, които искат да имплементират и оценят техники като федерално учене, сигурни многопартейски изчисления, хомоморфна шифровка и диференциална поверителност в реални машинни обучаващи потоки.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират и сравняват ключовите техники за запазване на поверителността в ML.
• Имплементират системи за федерално учене с използване на отворен код.
• Применяват диференциална поверителност за безопасно споделяне и обучаване на данни.
• Извършват шифровка и сигурни изчисления, за да защитят входите и изходите на моделите.

Изкуственият интелект (AI) внася нови размери на оперативния риск, предизвикателства за управлението и експозиция към сигурността на информационните системи за държавните агенции и министерства.

Това обучение под ръководството на преподавател ( онлайн или на място) е насочено към специалисти по IT и управление на риска в обществения сектор, които имат ограничено предходно опит в областта на AI и искат да разберат как да оценяват, мониторират и секуритизирам AI системите в държавен или регулаторен контекст.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират ключови концепции за риска, свързани с AI системите, включително предвземане, непредвидимост и дрейф на моделите.
• Прилагат специфични за AI управлението и ревизионните рамки като NIST AI RMF и ISO/IEC 42001.
• Разпознават киберсигурносни угрози, насочени към модели на AI и данни.
• Създават планове за управление на риска и политика за съгласуваност при внедряването на AI в различни подразделения.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия за употреби в обществения сектор.
• Упражнения по управлението на AI и мапинг на политиките.
• Сценарни модели за угрози и оценка на риска.

Опции за персонализация на курса

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

Този училищен курс под чуждост в Пловдив (в мрежата или на място) е насочен към средноуровневите лидерски кадри, които искат да разберат как да управяват и осигуряват ИИ системите отговорно и в съответствие с извършващите глобални рамки като EU AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001 и Указ на САЩ за ИИ.

По края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат правните, етически и регулаторни рискове при използването на ИИ в различните отдели.
• Тълкуват и прилагат основните рамки за управление на ИИ (EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Установяват политики за сигурност, аудит и наблюдение при разгъварянето на ИИ системи в предприемачката среда.
• Разработват правила за закупуване и използване на третостранни и интерно изграждани ИИ системи.

Този курс с инструктор, проводим живо (онлайн или на място) е насочен към средно ниво до напреднали AI разработчици, архитекти и продуктови мениджъри, които искат да идентифицират и намалят рисковете, свързани с приложения с подкрепа от LLM, включително инжектиране на подсказки, изтичане на данни и непрофилиран изход, докато включват контролни мерки за сигурност като валидация на вход, човешки надзор и ограничения за изход.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните уязвимости на системите, базирани на LLM.
• Прилагат принципи за сигурен дизайн към архитектурата на приложения с LLM.
• Използват инструменти като Guardrails AI и LangChain за валидация, филтриране и сигурност.
• Интегрират техники като изолация, атакуващи екипи и човешки надзор в производствени канали.

Това обучение с учител (онлайн или лично) е насочено към професионалисти в областта на машинното учене и киберсигурност, които желаят да разберат и намалят новите угрози срещу AI модели, използвайки как концептуални рамки, така и практически защитни методи като робастно обучение и диференциална приватност.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Идентифицират и класифицират угрози специфични за AI модели като враждебни атаки, инверзии и отровяващи данни.
• Използват инструменти като Adversarial Robustness Toolbox (ART) за симулиране на атаки и тестуване на модели.
• Применяват практически защитни методи, включително робастно обучение, инжекция на шум и приватността.
• Проектират стратегии за оценка на модели с предвидени угрози в производствена среда.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за началници в областта на сигурността на ИТ, управлението на рисковете и съответствието, които желаят да разберат основните концепции за сигурност на ИИ, вектори на заплахи и глобални рамки като NIST AI RMF и ISO/IEC 42001.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат уникалните сигурносни рискове, въведени от системи с ИИ.
• Разпознават вектори на заплахи като противодействие атаки, извращяване на данни и инверсия на модели.
• Прилагат основни модели за управление както NIST AI Risk Management Framework.
• Ориентират използването на ИИ съгласно възникващи стандарти, указания за съответствие и етични принципи.

На база на най-новите препоръки от проекта OWASP GenAI Security, участниците ще научат как да разпознават, оценяват и премахват угрози, специфични за ИИ, чрез практически упражнения и реални сценарии.