План на курса

Въведение в сигурните агентски системи

  • Рискове за сигурността в многоагентни системи
  • Общ преглед на възможностите за сигурност с CrewAI
  • Основните проблеми с регулации при AI-драйвиди рабативи

Идентичност и аутентикация на агентите

  • Управление на идентичности и рълите
  • Сигурна комуникация между агенти
  • Аутентикация с токени и интеграция с OAuth

Защита на данните и конфиденциалност

  • Минимизация и анонимизиране на данни
  • Сигурен обмен на данни между агенти
  • Шифриране на чувствителни входове и изходи

Управление и логиране на действията

  • Логически следи за действията на агентите
  • Централни стратегии за логиране и мониторинг
  • Извършване на политики за управление в цялата агентска сума

Правила и рамки за съответствие на регулации

  • Съобразяване с отраслово регулиране (например, GDPR, SOC 2)
  • Персонализирани политики и градини за съответствие
  • Динамични правила и решаване на задачи базирано на политики

Проектиращи модели за сигурно сътрудничество между агенти

  • Оркестриране на задачите, базирано на събития
  • Изолация на рълите на агентите
  • Фалт толеранция и стратегии за отговор при инциденти

Разграждане и мониторинг на голема мащабност

  • Сигурност в CI/CD пайлири
  • Разграждане с контейнери, използвайки Docker и Kubernetes
  • Мониторинг на нарушенията на регулации в реално време

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с програмирането на Python
  • Разбиране на агентните системи
  • Запознатост с принципите за киберсигурност и съответствие на регулации

Публика

  • Специалисти по сигурност
  • Ръководители на AI в предприемачки компании
  • Офицери за съответствие на регулации
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории