Curs de pregatire ISACA Advanced in AI Security Management (AAISM)

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată liderilor de întreprindere de nivel intermediar care doresc să înțeleagă cum să guverneze și să securizeze sistemele de IA în mod responsabil și în conformitate cu cadrul global emergent, cum ar fi Actul UE privind IA, GDPR, ISO/IEC 42001 și Ordinul Executiv al SUA privind IA.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile legale, etice și de reglementare ale utilizării IA în diferite departamente.
• Să interpreteze și să aplice principalele cadre de guvernanță a IA (Actul UE privind IA, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Să stabilească politici de securitate, audit și supraveghere pentru implementarea IA în întreprindere.
• Să dezvolte linii directoare pentru achiziționarea și utilizarea sistemelor de IA de la terți și interne.

Acest curs oferă o introducere practică în securizarea aplicațiilor moderne bazate pe AI, API-uri, copiloți și agenți autonomi. Participanții învață cum diferă securitatea AI de securitatea web tradițională, explorează amenințări comune specifice AI, cum ar fi injecția de prompt, RAG poisoning și abuzul agenților, și înțeleg cum să protejeze sistemele AI folosind apărări stratificate, inclusiv WAF-uri, gateway-uri AI, securitatea API-urilor și bariere de protecție. Prin laboratoare practice și exemple din lumea reală, studenții dobândesc abilitățile necesare pentru a identifica modele de atac AI, securiza aplicații bazate pe LLM și implementa apărări eficiente în timp real pentru medii de producție.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor IT de la nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să implementeze AI TRiSM în organizațiile lor.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele cheie și importanța managementului încrederii, riscurilor și securității în AI.
• Să identifice și să atenueze riscurile asociate sistemelor de AI.
• Să implementeze cele mai bune practici de securitate pentru AI.
• Să înțeleagă conformitatea reglementară și considerațiile etice pentru AI.
• Să dezvolte strategii pentru o guvernanță și management eficient al AI.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor, arhitecților și managerilor de produse AI de nivel intermediar și avansat, care doresc să identifice și să atenueze riscurile asociate aplicațiilor bazate pe LLM, inclusiv injecția de prompturi, scurgerea de date și ieșirea nefiltrată, în timp ce integrează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană în buclă și bariere de ieșire.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă vulnerabilitățile de bază ale sistemelor bazate pe LLM.
• Să aplice principii de proiectare securizată în arhitectura aplicațiilor LLM.
• Să utilizeze instrumente precum Guardrails AI și LangChain pentru validare, filtrare și siguranță.
• Să integreze tehnici precum sandboxing, red teaming și revizuire umană în buclă în fluxurile de producție.

Acest curs îi învață pe dezvoltatorii de software cum să construiască aplicații alimentate de AI în mod securizat din proiectare. Participanții învață cum să protejeze chat-boturi, copiloți, conducte RAG și agenți AI împotriva amenințărilor specifice AI, cum ar fi injecția de prompt, otrăvirea datelor, abuzul de instrumente, scurgerea de secrete și ieșirea nesigură a modelului. Cursul acoperă designul securizat al prompturilor, securitatea RAG, accesul cu privilegii minime, garduri de protecție și testarea red-team, ajutând dezvoltatorii să construiască funcționalități AI care sunt sigure, fiabile și rezistente în medii reale.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul AI și securității cibernetice care doresc să înțeleagă și să abordeze vulnerabilitățile de securitate specifice modelelor și sistemelor de AI, în special în industriile puternic reglementate, cum ar fi finanțe, guvernanța datelor și consultanță.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege tipurile de atacuri adverse care vizează sistemele de AI și metodele de apărare împotriva acestora.
• Implementa tehnici de întărire a modelelor pentru a securiza fluxurile de învățare automată.
• Asigura securitatea și integritatea datelor în modelele de învățare automată.
• Naviga cerințele de conformitate legate de securitatea AI.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat inginerilor de securitate și ofițerilor de conformitate care doresc să își întărească implementările EXO, să controleze accesul la modele și să guverneze sarcinile de lucru AI care rulează complet on-premise.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor începători în domeniul securității IT, riscurilor și conformității, care doresc să înțeleagă conceptele de bază ale securității AI, vectorii de amenințare și cadrele globale precum NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă riscurile unice de securitate introduse de sistemele AI.
• Identifice vectori de amenințare precum atacurile adverse, otrăvirea datelor și inversarea modelelor.
• Aplice modele de guvernanță de bază precum NIST AI Risk Management Framework.
• Alinieze utilizarea AI cu standarde emergente, directive de conformitate și principii etice.

Acest curs live, condus de un instructor, din Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de securitate și ML care trebuie să identifice, să testeze și să se apere împotriva atacurilor asupra modelelor IA și a aplicațiilor alimentate de LLM.

Bazat pe ghidul actualizat al proiectului OWASP GenAI Security, participanții vor învăța să identifice, evalueze și atenueze amenințările specifice AI prin exerciții hands-on și scenarii reale.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze și să evalueze tehnici precum învățarea federată, calculul multipartit securizat, criptarea homomorfă și confidențialitatea diferențială în fluxurile de lucru ale învățării automate din lumea reală.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să compare tehnici cheie de protecție a vieții private în învățarea automată.
• Să implementeze sisteme de învățare federată folosind framework-uri open-source.
• Să aplice confidențialitatea diferențială pentru partajarea sigură a datelor și antrenarea modelelor.
• Să folosească tehnici de criptare și calcul securizat pentru a proteja intrările și ieșirile modelelor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor avansați în domeniul securității și specialiștilor în ML care doresc să simuleze atacuri asupra sistemelor AI, să descopere vulnerabilități și să îmbunătățească robustețea modelelor AI implementate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Simula amenințări din lumea reală pentru modelele de învățare automată.
• Genera exemple adverse pentru a testa robustețea modelului.
• Evalua suprafața de atac a API-urilor și fluxurilor AI.
• Proiecta strategii de red teaming pentru mediile de implementare AI.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor și profesioniștilor în securitate de nivel intermediar care doresc să securizeze modelele de AI implementate la margine împotriva amenințărilor precum manipularea, scurgerea de date, intrări adverse și atacuri fizice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Identifica și evalua riscurile de securitate în implementările de AI la margine.
• Aplica tehnici de rezistență la manipulare și de inferență criptată.
• Consolida modelele implementate la margine și securiza fluxurile de date.
• Implementa strategii de atenuare a amenințărilor specifice sistemelor incorporate și cu resurse limitate.