План на курса

Въведение в сигурен и етичен ИИ

  • Обзор на сигурността и етиката на ИИ
  • Общи застрашения и уязвимости в системите за ИИ
  • Регулаторна среда и рамки за съответствие

Сигурностни застрашения в агентите за ИИ

  • Замърсяване на данни и манипулиране на модели
  • Врагоподобни атаки срещу модели на ИИ
  • Стратегии за намаляване на сигурностните застрашения на ИИ

Създаване на робустни и сигурни модели на ИИ

  • Сигурен цикъл на развитие на ИИ
  • Защитни техники за машинно обучение
  • Валидиране и тестване на модели на ИИ

Етично развитие на ИИ и справедливост

  • Обнаружение и намаляване на предразсъдъците в моделите на ИИ
  • Обоснователност и прозрачност в решенията на ИИ
  • Обеспечаване на отговорно разгръждане на ИИ

Управление, съответствие и управление на риска в ИИ

  • Съответствие с GDPR, CCPA и Закона за ИИ
  • Рамки за управление на риска за сигурността на ИИ
  • Аудиране на модели на ИИ за сигурностни и етични проблем

Най-добри практики за сигурно разгръждане на ИИ

  • Разгръждане на агенти за ИИ с отчет за сигурността
  • Мониторинг на моделите на ИИ за аномалии и уязвимости
  • Отговор за инциденти по сигурността на ИИ и намаляване на тяхната въздействие

Примерни изследвания и приложения в реалния свят

  • Примерни изследвания на нарушения на сигурността на ИИ и извлечени уроци
  • Прилагане на сигурни агенти за ИИ в реални сценарии
  • Най-добри практики за осигуряване на сигурността на ИИ в бъдеще

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране в концепции за изкуствен интелигент и машинно обучение
  • Опит с Python и рамки за AI
  • Основни знания за принципи на киберсигурността

Целева аудитория

  • Разработчици на AI
  • Специалисти по сигурност
  • Служители за съответствие с нормите
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории