Cursuri de pregatire Privacy-Preserving Machine Learning

Acest training în direct de instruire (online sau presenzial) din Moldova este destinat profesionistilor începători în domeniul securității IT, gestionării 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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile unice de securitate introduse de sistemele AI.
• Să identifice vectorii de amenințare precum atacurile adversarale, intoxicația datelor și inversarea modelului.
• Să aplică modele de guvernanță de bază cum ar fi cadrul NIST AI Risk Management.
• Să aliniereze utilizarea AI cu standarde emergente, directive de conformitate și principii etice.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at intermediate-level machine learning and cybersecurity professionals who wish to understand and mitigate emerging threats against AI models, using both conceptual frameworks and hands-on defenses like robust training and differential privacy.

By the end of this training, participants will be able to:

• Identify and classify AI-specific threats such as adversarial attacks, inversion, and poisoning.
• Use tools like the Adversarial Robustness Toolbox (ART) to simulate attacks and test models.
• Apply practical defenses including adversarial training, noise injection, and privacy-preserving techniques.
• Design threat-aware model evaluation strategies in production environments.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI developers, architects, and product managers who wish to identify and mitigate risks associated with LLM-powered applications, including prompt injection, data leakage, and unfiltered output, while incorporating security controls like input validation, human-in-the-loop oversight, and output guardrails.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core vulnerabilities of LLM-based systems.
• Apply secure design principles to LLM app architecture.
• Use tools such as Guardrails AI and LangChain for validation, filtering, and safety.
• Integrate techniques like sandboxing, red teaming, and human-in-the-loop review into production-grade pipelines.

Acest training în direct de instruitor (online sau presencial) este destinat liderilor intermediari ai enterpriselor care doresc să înțeleagă cum să gestioneze și să se asigure siguranța sistemelor AI responsabil, în conformitate cu cadrele globale emergente precum Actul UE privind IA, GDPR, ISO/IEC 42001 și Ordinul Executiv al SUA privind IA.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile legale, etice și regulate de utilizare a AI în diferite departamente.
• Să interpreteze și să aplique cadrele majore de guvernanță AI (Actul UE privind IA, RMF NIST AI, ISO/IEC 42001).
• Să stabilească politici de securitate, auditare și supraveghere pentru implementarea AI în cadrul enterprizei.
• Să dezvolte directive de achiziționare și utilizare pentru sistemele AI din partea a treia și interne.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at advanced-level security professionals and ML specialists who wish to simulate attacks on AI systems, uncover vulnerabilities, and enhance the robustness of deployed AI models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Simulate real-world threats to machine learning models.
• Generate adversarial examples to test model robustness.
• Assess the attack surface of AI APIs and pipelines.
• Design red teaming strategies for AI deployment environments.

Acest training în direct de instruire (online sau presenzial) la Moldova este destinat inginerilor intermediari și profesionistilor din domeniul securității care doresc să protejeze modelele AI depusă la margine împotriva amenințărilor precum manipularea, fuga de date, intrările adversarale și atacurile fizice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Identifica și evalua riscurile de securitate în implementările AI la margine.
• Aplica tehnici de rezistență la manipulare și inferențe criptate.
• Solidificați modelele depuse la margine și protejați canalele de date.
• Implementați strategii specifice de mitigație a amenințărilor pentru sistemele înguste și constrânse.

Artificial Intelligence (AI) introducează noi dimensiuni ale riscurilor operaționale, provocări de guvernanță și expunere la cybersecuțitate pentru agențiile și departamentele guvernamentale.

Acest training condus de un instruire (online sau presenzial) se adresează profesionistilor IT și ai riscurilor din sectorul public cu experiență limitată în AI care doresc să înțeleagă cum să evalueze, monitorizeze și asigure sistemele AI într-un context guvernamental sau de reglementare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Interpreta conceptele cheie ale riscurilor legate de sistemele AI, inclusiv biaza, neunpredictibilitatea și deriva modelului.
• Aplica cadrele de guvernanță și audit specifice AI precum NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.
• Reconoiște amenințările de cybersecuțitate care se îndreaptă spre modelele AI și canalele de date.
• Etablui planuri de gestionare a riscurilor interdepartamentale și alinierea politicilor pentru implementarea AI.

Formatul cursului

• Lecții interactive și discuții despre cazuri de utilizare din sectorul public.
• Exerciții cu cadrele de guvernanță AI și mapearea politicilor.
• Modelare a amenințărilor bazată pe scenarii și evaluarea riscurilor.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.