Curs de pregatire Introducere în Managementul Încrederii, Riscurilor și Securității în AI (AI TRiSM)

AAISM este un cadru avansat pentru evaluarea, guvernarea și gestionarea riscurilor de securitate în sistemele de inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze controale de securitate eficiente și practici de guvernanță pentru mediile AI ale întreprinderilor.

La finalul acestui program, participanții vor fi pregătiți să:

• Evalueze riscurile de securitate AI folosind metodologii recunoscute în industrie.
• Implementeze modele de guvernanță pentru implementarea responsabilă a AI.
• Alinieze politicile de securitate AI cu obiectivele organizaționale și așteptările reglementare.
• Îmbunătățească reziliența și responsabilitatea în cadrul operațiunilor bazate pe AI.

Formatul cursului

• Prelegeri facilitate susținute de analize experte.
• Ateliere practice și activități bazate pe evaluare.
• Exerciții aplicate folosind scenarii de guvernanță AI din lumea reală.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru un training adaptat strategiei AI a organizației dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza cursul.

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.

Inteligența Artificială (AI) introduce noi dimensiuni de risc operațional, provocări de guvernanță și expunere la riscuri de securitate cibernetică pentru agențiile și departamentele guvernamentale.

Această formare condusă de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul IT și al gestionării riscurilor din sectorul public, cu experiență limitată în domeniul AI, care doresc să înțeleagă cum să evalueze, să monitorizeze și să securizeze sistemele AI într-un context guvernamental sau de reglementare.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Interpreteze conceptele cheie de risc legate de sistemele AI, inclusiv părtinirea, imprevizibilitatea și derivarea modelelor.
• Aplice cadre de guvernanță și audit specifice AI, cum ar fi NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.
• Identifice amenințările de securitate cibernetică care vizează modelele AI și fluxurile de date.
• Elaboreze planuri de gestionare a riscurilor și alinieze politicile pentru implementarea AI la nivel interdepartamental.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții despre cazuri de utilizare din sectorul public.
• Exerciții de aplicare a cadrelor de guvernanță AI și mapare a politicilor.
• Modelarea scenariilor de amenințări și evaluarea riscurilor.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

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 până la 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 încorporează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană în buclă și bariere de ieșire.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

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

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 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.

Bazat pe cele mai recente orientări ale Proiectului OWASP GenAI Security, participanții vor învăța să identifice, să evalueze și să mitigeze amenințările specifice AI prin exerciții practice și scenarii din lumea reală.

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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul învățării automate și al securității cibernetice care doresc să înțeleagă și să atenueze amenințările emergente împotriva modelelor de IA, folosind atât cadre conceptuale, cât și mecanisme practice de apărare precum antrenarea robustă și confidențialitatea diferențială.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Identifice și clasifice amenințări specifice IA, cum ar fi atacurile adverse, inversiunea și otrăvirea.
• Folosească unelte precum Adversarial Robustness Toolbox (ART) pentru a simula atacuri și a testa modele.
• Aplice mecanisme practice de apărare, inclusiv antrenare adversă, injecție de zgomot și tehnici de protecție a confidențialității.
• Elaboreze strategii de evaluare a modelelor conștiente de amenințări în medii de producție.

TinyML este o abordare pentru implementarea modelelor de învățare automată pe dispozitive cu putere redusă și resurse limitate, care funcționează la marginea rețelei.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să securizeze pipeline-urile TinyML și să implementeze tehnici de protecție a confidențialității în aplicațiile de AI la margine.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Identifica riscurile de securitate specifice inferenței TinyML pe dispozitiv.
• Implementa mecanisme de protecție a confidențialității pentru implementările de AI la margine.
• Consolida modelele TinyML și sistemele încorporate împotriva amenințărilor adverse.
• Aplica cele mai bune practici pentru gestionarea securizată a datelor în medii cu resurse limitate.

Formatul Cursului

• Prelegeri captivante susținute de discuții conduse de experți.
• Exerciții practice care evidențiază scenarii de amenințări din lumea reală.
• Implementare practică folosind instrumente de securitate încorporată și TinyML.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Organizațiile pot solicita o versiune adaptată a acestui training pentru a se alinia nevoilor lor specifice de securitate și conformitate.

Acest curs acoperă guvernanța, gestionarea identităților și testarea adversară pentru sistemele AI agentice, concentrându-se pe modele de implementare sigure pentru întreprinderi și tehnici practice de red-teaming.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor avansați care doresc să proiecteze, să securizeze și să evalueze sisteme AI bazate pe agenți în medii de producție.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Defini modele și politici de guvernanță pentru implementări sigure ale AI agentic.
• Proiecta fluxuri de identitate și autentificare pentru agenți non-umani cu acces de privilegiu minim.
• Implementa controale de acces, urme de audit și observabilitate adaptate pentru agenți autonomi.
• Planifica și execută exerciții de red-team pentru a descoperi utilizări incorecte, căi de escaladare și riscuri de exfiltrare a datelor.
• Atenua amenințările comune la adresa sistemelor agentice prin politici, controale de inginerie și monitorizare.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și ateliere de modelare a amenințărilor.
• Laboratoare practice: provizionarea identităților, aplicarea politicilor și simularea adversarilor.
• Exerciții red-team/blue-team și evaluare finală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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