Cursuri de pregatire ISACA Avansat în Gestionearea Securității AI (AAISM)

Această instruire condusă de instructor, live (online sau la fața locului) este destinată liderilor intermediari de enterprise care doresc să înțeleagă cum să guverneze și să securizeze sistemele AI responsabil și în conformitate cu cadre globale emergente precum Actul AI al UE, GDPR, ISO/IEC 42001 și Ordinul Executiv al SUA privind AI.

La sfârșitul acestei instruiră, participanții vor putea:

• Înțelege riscurile legale, etice și reglementare ale utilizării AI în diverse departamente.
• Interpreta și aplica cadrele principale de guvernanță AI (Actul AI al UE, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Etabili politicile de securitate, audit și supraveghere pentru implementarea AI în enterprise.
• Dezvolta ghidurile de achiziție și utilizare pentru sistemele AI terțe părți și proprii.

Inteligenta Artificială (AI) introduce noi dimensiuni ale riscurilor operaționale, provocări de guvernanță și expuneri la securitatea cibernetică pentru agențiile și departamentele guvernamentale.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezentă) este destinată profesioniștilor IT și de gestionare a riscurilor din sectorul public cu experiență limitată în AI, care doresc să înțeleagă cum să evalueze, monitorizeze și securizeze sistemele AI într-un context guvernamental sau de reglementare.

La finalul acestei instruirări, participanții vor putea:

• Interpretarea conceptelor cheie ale riscurilor legate de sistemele AI, inclusiv prejudecerea, neprevizibilitatea și deriva modelului.
• Aplicarea cadrelor specifice AI de guvernanță și audit, cum ar fi NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.
• Recunoașterea amenințărilor de securitate cibernetică care vizează modelele AI și pipele-urile de date.
• Stabilirea planurilor de gestionare a riscurilor cross-departamentale și alinierea politicilor pentru implementarea AI.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție a cazurilor de utilizare din sectorul public.
• Exerciții cu cadre de guvernanță AI și mapparea politicilor.
• Modelarea amenințărilor bazată pe scenarii și evaluarea riscurilor.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Acest training dirijat de un instruire în Moldova (online sau presencial) se adresează profesionistilor IT cu niveluri începător-intermediar care doresc să înțeleagă și implementeze AI TRiSM în organizațiile lor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele cheie și importanța gestionării de încredere, riscuri și securitate în AI.
• Identifica și mitiga riscurile asociate cu sistemele AI.
• Implementa cele mai bune practici de securitate pentru AI.
• Înțelege conformitatea normativă și considerentele etice în domeniul AI.
• Dezvolta strategii pentru o gestionare eficientă a AI.

Acest antrenament live, condus de instrucțor în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor AI intermediari și avansați, arhitecților și managerilor de produse care doresc să identifice și să mitige riscurile asociate cu aplicațiile alimentate de LLM, inclusiv injectarea prompt-urilor, furtul de date și ieșirea necontrolată, în timp ce integrează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană și gardurile de output.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege vulnerabilitățile fundamentale ale sistemelor bazate pe LLM.
• Aplica principiile de design securizat arhitecturii aplicațiilor LLM.
• Folosi instrumente precum Guardrails AI și LangChain pentru validare, filtrare și siguranță.
• Integrează tehnici precum sandboxing, red teaming și revizuire umană în pipeline-urile de producție de calitate superioară.

Această formare live, guițată de instrucțurator (online sau presenzială), este destinată profesionistilor intermediari în domeniile Inteligenței Artificiale și cybersecurity care doresc să înțeleagă și să abordeze vulnerabilitățile specifice la securitatea modelelor și sistemelor AI, în mod special în industria financiară, guvernanța datelor și consultanța, cu o reglementare strictă.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege tipurile de atacuri adversary care țintaie modelele AI și metodele pentru a le combate.
• Implementa tehnici de consolidațe ale modelului pentru a asigura pipeline-ul învățării automatizate.
• Asigura securitatea și integritatea datelor în modelele de învățare automatizată.
• Naviga cerințele de conformitate reglementară legate de securitatea AI.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau pe loc) este destulă pentru profesionalii de securitate IT, risc și conformitate la nivel începător care doresc să înțeleagă conceptele fundamentale de securitate AI, vectorii de amenințare și cadrele globale precum NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.

La sfârșitul acestei instruiră, participanții vor putea:

• Înțelege riscurile de securitate unice introduse de sistemele AI.
• Identifica vectorii de amenințare precum atacurile adversare, intoxicarea datelor și inversarea modelului.
• Aplica modele fundamentale de guvernanță precum Cadreul de Gestionează Riscurile AI NIST.
• Alinea utilizarea AI cu standardele emergente, directiviile de conformitate și principiile etice.

Pe baza ultimelor recomandări ale proiectului OWASP GenAI Security Project, participanții vor învăța să identifice, să evalueze și să atenueze amenințările specifice AI prin exerciții practice și scenarii din lumea reală.

Această instruire live, condusă de un instructor (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor cu nivel avansat care doresc să implementeze și să evalueze tehnici precum învățarea federată, calculul securizat multiplu, criptarea omomorfică și confidențialitatea diferențială în pipeleline-urile de machine learning din lumea reală.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să compare principalele tehnici de protecție a confidențialității în ML.
• Să implementeze sisteme de învățare federată folosind cadre open-source.
• Să aplice confidențialitatea diferențială pentru împărtășirea sigură a datelor și instruirea modelului.
• Să folosească tehnici de criptare și calcul securizat pentru protejarea intrărilor și ieșirilor modelului.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este adresată specialistilor în securitate și expertilor în ML de nivel avansat care doresc să simuleze atacuri asupra sistemelor AI, să dezvăluie vulnerabilități și să îmbunătățească robustitatea modelelor AI implementate.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor fi capabili să:

• Simuleze amenințări din lumea reală asupra modelelor de machine learning.
• Genereze exemple adversare pentru a testa robustitatea modelului.
• Evalueze suprafața de atac a API-urilor AI și pipeline-urilor.
• Dezvolte strategii de red teaming pentru mediile de implementare AI.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau pe loc) este adresată inginerilor și specialistilor în securitate cu un nivel intermediar care doresc să protejeze modelele AI implementate la edge împotriva amenințărilor precum manipularea, furtul datelor, intrările adverze și atacurile fizice.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Identifice și evalueze riscurile de securitate în implementările AI-ului de la edge.
• Aplice tehnici de rezistență la manipularea și inferența cifrată.
• Consolideze modelele implementate pe edge și să securizeze conductele de date.
• Implementeze strategii de mitigare a amenințărilor specifice sistemelor incluse și cu resurse limitate.

Această instruire condusă de instrucționist, live (online sau în locație) este destinată profesioniștilor cu un nivel intermediar în domeniul învățării automate și a cibersecurității, care doresc să înțeleagă și să atenueze amenințările emergente împotriva modelelor AI, folosind atât cadre conceptuale, cât și apărări practice precum instruirea robustă și confidențialitatea diferențială.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Identifica și clasifica amenințările specifice AI precum atacurile aversive, inversarea și otrăvirea.
• Utiliza instrumente precum Adversarial Robustness Toolbox (ART) pentru a simula atacuri și a testa modelele.
• Aplica apărări practice, inclusiv instruirea aversivă, injectarea zgomotului și tehnici de protecție a confidențialității.
• Proiecteaza strategii de evaluare amenințări-conștiente în medii de producție.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de machine learning pe dispozitive cu resurse limitate, care operează la marginea rețelei.

Această instruire condusă de un instrutor (online sau în persoana) este adresată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile edge AI.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscuri de securitate specifice inferenței TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările edge AI.
• Îmbunătăți modelurile TinyML și sistemele embarcate împotriva amenințărilor adversare.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de expert.
• Exerciții practice care accentuează scenariile amenințătoare din lumea reală.
• Implementarea hands-on folosind instrumente de securitate embarcate și TinyML.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune personalizată a acestei instrueri pentru a se alinia cu nevoile specifice de securitate și conformitate.

Acest curs acoperă guvernanța, gestionarea identităților și testarea adversară a sistemelor AI agențiale, concentrându-se pe modele de implementare sigure în medii de enterprise și tehnici de testare adversară practice.

Acest antrenament condus de instrucțor (online sau la fața locului) este destinat practicanților avanțați care doresc să proiecteze, securizeze și evaluate sistemele AI bazate pe agenți în medii de producție.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Defini modele și politici de guvernanță pentru implementările sigure ale AI-ului agențial.
• Proiecta fluxuri de identitate și autentificare non-umane pentru agenți, cu acces cu privilegii minime.
• Implementa controale de acces, urme de audit și observabilitate adaptate agentelor autonome.
• Planificați și executați exerciții de echipă roșie pentru a descoperi abuzuri, căile de escaladare și riscuri de exfiltrare a datelor.
• Mitigați amenințările comune asupra sistemelor agențiale prin politici, controale ingineristice și monitorizare.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și ateliere de modelare a amenințărilor.
• Laboratoare practice: provizionarea identităților, aplicarea politicilor și simularea adversară.
• Exerciții echipă roșie / echipă albastră și evaluare finală a cursului.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.