Cursuri de pregatire Securitatea și confidențialitatea în aplicațiile TinyML

Acest training live sub direcția instrucțuratorului în Moldova (online sau pe local) este destinat liderilor intermediați ai enterprizei care doresc să înțeleagă cum să guverneze și să asigure 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 finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile juridice, etice și regulate de utilizare a AI la nivelul departamentelor.
• Să interpreteze și să aplice cadrele majore de guvernanță AI (Actul UE privind IA, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Să stabilească politici de securitate, audit și supraveghere pentru implementarea AI în entitatea de afaceri.
• Să dezvolte linii directoare de achiziționare și utilizare pentru sistemele AI terțe și interne.

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

Acest instruire dirijată în timp real (online sau presenzial) se adresează profesionistilor IT și ai domeniului riscului din sectorul public cu experiență limitată în AI care doresc să înțeleagă cum să evalueze, monitorizeze și protejeze sistemele AI într-un context guvernamental sau regulatoriu.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Interpretarea conceptelor cheie de risc legate de sistemele AI, inclusiv biaza, neprevedibilitatea și deriva modelului.
• Aplicarea cadrelor guvernanței și a auditorilor specifice AI precum NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.
• Recunoașterea amenințărilor de securitate cyber care își trag ținta modelurile AI și pipeline-urile de date.
• Estabilirea planurilor de management al riscului interdepartamental și al aliniarizării politicilor pentru punerea în aplicare a AI.

Format al cursului

• Curs interactiv și discuție despre cazuri de utilizare din sectorul public.
• Exerciții cu cadrele guvernanței AI și mapearea politicilor.
• Modelare a amenințărilor bazată pe scenarii și evaluarea riscurilor.

Opțiuni de personalizare ale cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să vă punați în contact cu noi pentru a organiza.

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 formare live, condusă de un instrucțurator (în mod online sau presencial) este destinată profesionistilor la nivel începător în domeniul securității IT, riscurilor și conformității care doresc să înțeleagă conceptele fundamentale ale securității AI, vectorii de amenințare și cadrele globale precum NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege riscurile de securitate unice introduse de sistemele AI.
• Identifica vectorii de amenințare precum atacurile adversar, încetările datelor și inversarea modelului.
• Aplica modele de guvernanță fundamentale ca cadru NIST AI Risk Management.
• Aliniaza utilizarea AI cu standardele emergente, directivele de conformitate și principiile etice.

Această formare live, guiată de instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează inginerilor la nivel intermediar cu sisteme montate și dezvoltatorilor AI care doresc să depună modele de învățare automatizată pe microcontrolere folosind TensorFlow Lite și Edge Impulse.

La sfârșitul acestei forme, participantii vor putea:

• Comprende fundamentele TinyML și beneficiile sale pentru aplicațiile AI la marginea rețelei.
• Configura un mediu de dezvoltare pentru proiecte TinyML.
• Antrenează, optimizează și depune modele AI pe microcontrolere cu consum ridicat de energie.
• Folosește TensorFlow Lite și Edge Impulse pentru a implementa aplicații TinyML din lumea reală.
• Optimizarea modelelor AI pentru eficiența energetică și restricțiile de memorie.

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.

Acest training guițat în timp real (online sau pe locație) este destinat profesionistilor avansați care doresc să implementeze și să evaluateze tehnici precum învățarea federată, computarea multi-parti sigură, criptografia omomorfică și confidențialitatea diferențială în fluxurile de lucru ale inelului de învățare mașină din lumea reală.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să compare principalele tehnici de protejare a confidențialității în ML.
• Să implementeze sisteme de învățare federată folosind cadre open-source.
• Să aplique confidențialitatea diferențială pentru împărțirea sigură a datelor și antrenarea modelelor.
• Să utilizeze tehnici de criptare și calcul sigur pentru a proteja intrările și iesirile modelului.

Această formare live, condusă de un instrucțurator (online sau în locație), este destinată profesionistilor avansați din domeniul securității și specialistilor ML care doresc să simulateze atacuri asupra sistemelor AI, să descopere vulnerabilități și să îmbunătățească robustitatea modelelor AI în stadiu de implementare.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Simula amenințări din lumea reală pentru modelele de învățare automatizată.
• Genera exemple adversarale pentru a testa robustitatea modelului.
• Evalua suprafața de atac a API-urilor AI și pipeline-urilor.
• Concepți strategii red teaming pentru mediile de implementare AI.

Acest training live, guvernați de un instrucțurator (în mod online sau presential) este destinat inginerilor și profesionalilor din domeniul securității cu cunoștințe intermediare care doresc să protejeze modelele AI depuse la marginea rețelei împotriva amenințărilor precum manipularea, pierderea datelor, intrările adverse și atacurile fizice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Identifica și evalua riscurile de securitate în implementări AI la marginea rețelei.
• Aplica tehnici de rezistență la manipulare și inferențe criptate.
• Consolidarea modelelor depuse la margine și protejarea canalurilor de date.
• Implementa strategii de mitigare a amenințărilor specifice sistemelor embarcate și constrânse.

Acest training conducător în persoană (online sau pe locație) este destinat profesionistilor intermediari de învățare automată și cybersecurity care dorește să înțeleagă și să mitigeze amenințările emergente împotriva modelelor AI, folosind atât cadre conceptuale cât și apăruri practice precum antrenarea robustă și privacy-preserving.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Identifica și clasifica amenințările specifice AI precum atacurile adversarale, inversarea datelor și intoxicația.
• Utiliza instrumente precum Adversarial Robustness Toolbox (ART) pentru a simula atașamente și a testa modelele.
• Aplica apăruri practice, inclusiv antrenare adversară, încadrarea de zgomot și tehnici de prețuire a privacy.
• Con concepe strategii pentru evaluarea modelului în medii de producție, cu atenție la amenințări.

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.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau în locațiune), este destinate inginerilor și cercetătorilor în domeniul datelor la nivel de începător care doresc să înțeleagă fundamentalele TinyML, să exploreze aplicațiile sale și să implementeze modele AI pe microcontrolere.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și importanța sa.
• Implementa modele AI ușoare pe microcontrolere și dispozitive de contur.
• Optimiza și ajusta modelele de învățare automată pentru o consum redus de energie.
• Aplica TinyML în aplicații practice precum recunoașterea gesturilor, detectarea anomaliei și procesarea audio.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau pe locație), este destinată inginerilor intermediari în domeniul embedded, dezvoltatorilor IoT și cercetătorilor AI care doresc să implementeze tehnici TinyML pentru aplicații bazate pe AI pe hard-uri eficiente energetic.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele TinyML și AI la marginea rețelei.
• Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
• Optimiza inferența AI pentru consum mic de energie.
• Integra TinyML cu aplicații IoT din lumea reală.