Műszaki intelligencia biztonsága és AI piros sapkás tesztelése Képzés

Az AAISM egy haladó keretrendszer, amely a mesterséges intelligencián alapuló rendszerek biztonságági kockázatainak értékelésére, felügyeletére és kezelésére szolgál.

Ez a oktató vezetésű, élő formában (online vagy helyszíni) tartott képzés haladó szintű szakembereknek szól, akik hatékony biztonsági kontrollereket és irányítási gyakorlatokat kívánsnak bevezetni vállalati MI-környezetekben.

A program végére a résztvevők felkészültek a következőkre:

• MI-biztonsági kockázatok értékelése iparágilag elismert módszertanok segítségével.
• Irányítási modellek bevezetése a felelős MI-kiépítés érdekében.
• MI-biztonsági irányelvek összehangolása a szervezet céljait és a szabályozási elvárásait.
• A ellenálló képesség és a felelősségvállalás megerősítése MI-alapú működési környezetekben.

A kurzus formája

• szakértői elemzést támogató, interaktív előadások.
• Gyakorlati műhelymunkák és értékelésen alapuló feladatok.
• Alkalmazott gyakorlatok valós MI-irányítási forgatókönyvekkel.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Ha a szervezet MI-stratégiájához igazított, egyedi képzésben érdekelt, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a kurzus testreszabása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű vállalati vezetőknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan irányítsák és biztosítsák felelősségteljesen az AI rendszereket, és hogyan maradjanak megfelelőek az újonnan megjelenő globális keretrendszerekhez, mint például az EU AI Act, a GDPR, az ISO/IEC 42001 és az USA AI-ról szóló végrehajtási rendelete.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI használatának jogi, etikai és szabályozási kockázatait a különböző részlegekben.
• Értelmezni és alkalmazni a főbb AI irányítási keretrendszereket (EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Biztonsági, auditálási és felügyeleti irányelveket létrehozni az AI bevezetéséhez a vállalatnál.
• Beszerzési és használati irányelveket kidolgozni harmadik fél és saját fejlesztésű AI rendszerekhez.

Ez a tréner által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a megfigyelhetőségi és SRE mérnököknek szól, akik szeretnék az LLM-eket és az AI-t integrálni a monitorozási, értesítési és incidenselemzési munkafolyamataikba.

Az AIOps (Művészeti Intelligencia az IT Műveletekhez) egyre inkább elterjedt az incidensek előrejelzésére, mielőtt azok bekövetkeznének, valamint a gyökérkautomatizálás (RCA) céljából, hogy minimalizálják az állásidőt és felgyorsítsák a problémamegoldást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű IT szakembereknek szól, akik szeretnének prediktív elemzéseket implementálni, szervizelési folyamatokat automatizálni és intelligens RCA munkafolyamatokat tervezni AIOps eszközök és gépi tanulási modellek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• ML modellek építésére és betanítására a rendszerhibákhoz vezető mintázatok felismeréséhez.
• RCA munkafolyamatok automatizálására több forrásból származó napló- és metrikaadatok korrelációja alapján.
• Riasztási és szervizelési folyamatok integrálására meglévő platformokba.
• Intelligens AIOps folyamatok üzembe helyezésére és skálázására éles környezetben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az AIOps (Művészeti Intelligencia az IT Műveletekhez) egy olyan gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzést alkalmaz az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitorozás, incidens észlelés és válaszadás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű IT műveleti szakembereknek szól, akik AIOps technikákat szeretnének alkalmazni a metrikák és naplók korrelálására, a riasztási zaj csökkentésére és a megfigyelhetőség javítására intelligens automatizáció segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AIOps platformok alapelveit és architektúráját.
• Naplók, metrikák és nyomok adatainak korrelálásával azonosítani a gyökér okokat.
• Csökkenteni a riasztási fáradtságot intelligens szűréssel és zajcsökkentéssel.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használatával automatikusan monitorozni és reagálni az incidensekre.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Egy teljes egészében nyílt forráskódú eszközökkel felépített AIOps folyamat lehetővé teszi a csapatok számára, hogy költséghatékony és rugalmas megoldásokat tervezzenek a megfigyelhetőség, anomáliadetektálás és intelligens riasztás területén éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnököknek szól, akik egy teljes körű AIOps folyamatot szeretnének felépíteni és üzembe helyezni olyan eszközök segítségével, mint a Prometheus, ELK, Grafana és egyéni ML modellek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AIOps architektúra tervezése kizárólag nyílt forráskódú komponensekkel.
• Adatok gyűjtése és normalizálása naplókból, metrikákból és nyomkövetésekből.
• ML modellek alkalmazása anomáliák észlelésére és incidensek előrejelzésére.
• Riasztások és szervizelés automatizálása nyílt eszközök segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

A Mesterséges Intelligencia (AI) új dimenziókat hoz az üzleti kockázatok, a kormányzati kihívások és a kiberbiztonsági kitettségek területén a kormányzati szervek és minisztériumok számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a közszférában dolgozó IT- és kockázati szakembereknek szól, akiknek korábbi tapasztalata korlátozott az AI területén, és szeretnék megérteni, hogyan értékelhetik, monitorozhatják és biztosíthatják az AI rendszereket egy kormányzati vagy szabályozási keretrendszerben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értelmezni az AI rendszerekhez kapcsolódó kulcsfontosságú kockázati fogalmakat, beleértve az elfogultságot, a kiszámíthatatlanságot és a modelleltolódást.
• Alkalmazni az AI-specifikus kormányzati és auditálási keretrendszereket, mint például a NIST AI RMF és az ISO/IEC 42001.
• Felismerni a kiberbiztonsági fenyegetéseket, amelyek az AI modelleket és adatfolyamokat célozzák.
• Kialakítani részlegközi kockázatkezelési terveket és politikai összehangolást az AI üzembe helyezéséhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita közszférai használati esetekről.
• AI kormányzati keretrendszer gyakorlatok és politikai leképezés.
• Forgatókönyv-alapú fenyegetésmodellezés és kockázatértékelés.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

• Ha testreszabott képzést kérne ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez a kurzus gyakorlati bevezetést nyújt a modern, mesterséges intelligenciával működő alkalmazások, API-k, kopolilotok és autonóm ügynökök biztonságossá tételébe. A résztvevők megismerik, hogyan különbözik az AI biztonság a hagyományos webes biztonságtól, felfedezik az AI-specifikus fenyegetéseket, mint a prompt injection, RAG mérgezés és ügynökök visszaélése, és megértik, hogyan védhetik az AI rendszereket rétegzett védelmi mechanizmusokkal, beleértve a WAF-eket, AI átjárókat, API biztonságot és korlátokat. Gyakorlati laborokon és valós példákon keresztül a tanulók képessé válnak az AI támadási minták azonosítására, LLM alapú alkalmazások biztonságossá tételére és hatékony futási időben történő védelmi rendszerek üzembe helyezésére éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű IT szakemberek számára készült, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az AI TRiSM-et szervezetükben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI megbízhatóság, kockázatkezelés és biztonság kulcsfogalmait és jelentőségét.
• Azonosítani és kezelni az AI rendszerekhez kapcsolódó kockázatokat.
• Biztonsági ajánlott gyakorlatokat implementálni az AI területén.
• Megérteni a szabályozási megfelelőséget és az etikai szempontokat az AI kapcsán.
• Stratégiákat kidolgozni az AI hatékony irányítására és kezelésére.

Ez a oktató által vezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) SRE és DevOps mérnököknek szól, akik szeretnének tervezni, kidolgozni és biztonságosan bevezetni AI ágenseket az önálló IT-üzemeltetéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI fejlesztők, architektusok és termékmenedzserek számára készült, akik szeretnék azonosítani és csökkenteni az LLM-alapú alkalmazásokkal kapcsolatos kockázatokat, mint például a prompt injekció, az adatszivárgás és a szűretlen kimenetek, miközben olyan biztonsági ellenőrzéseket alkalmaznak, mint a bemeneti ellenőrzés, az emberi felügyelet és a kimeneti korlátok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-alapú rendszerek alapvető sebezhetőségeit.
• Biztonságos tervezési elveket alkalmazni az LLM alkalmazások architektúrájában.
• Olyan eszközöket használni, mint a Guardrails AI és a LangChain az ellenőrzéshez, szűréshez és biztonsághoz.
• Integrálni olyan technikákat, mint a sandboxolás, a red teaming és az emberi felügyelet a termelési folyamatokba.

Ez a kurzus a szoftverfejlesztőknek mutatja be, hogyan kell biztonságosan tervezni AI-alapú alkalmazásokat. A résztvevők megtanulják, hogyan védhetik meg a chatbotokat, copilotokat, RAG folyamatokat és AI ügynököket az AI-specifikus fenyegetésekkel szemben, mint például a prompt injekció, adatmérgezés, eszköz visszaélés, titok szivárgás és biztonságtalan modell kimenet. A kurzus a biztonságos prompt tervezést, RAG biztonságot, legkisebb jogosultság elvét, korlátokat és red-team tesztelést fedi le, segítve a fejlesztőknek olyan AI funkciókat építeni, amelyek biztonságosak, megbízhatóak és ellenállóak a valós környezetekben.

Az Enterprise AIOps platformok, mint például a Splunk, a Moogsoft és a Dynatrace, hatékony képességeket biztosítanak anomáliák észlelésére, riasztások korrelálására és válaszok automatizálására nagymértékű IT környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű vállalati IT csapatok számára készült, akik szeretnék integrálni az AIOps eszközöket a meglévő megfigyelhetőségi stackbe és működési munkafolyamataikba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Splunk, Moogsoft és Dynatrace konfigurálása és integrálása egy egységes AIOps architektúrába.
• Metrikák, naplók és események korrelálása elosztott rendszerekben AI-alapú elemzéssel.
• Incidensek automatikus észlelése, rangsorolása és válaszadása beépített és egyéni munkafolyamatokkal.
• Teljesítmény optimalizálása, MTTR csökkentése és működési hatékonyság javítása vállalati szinten.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Prometheus és a Grafana széles körben elterjedt eszközök a modern infrastruktúra megfigyelhetőségéhez, míg a gépi tanulás ezeket az eszközöket prediktív és intelligens betekintésekkel bővíti, hogy automatizálja az üzemeltetési döntéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű megfigyelhetőségi szakembereknek szól, akik modernizálni szeretnék a megfigyelő infrastruktúrájukat AIOps gyakorlatok integrálásával a Prometheus, Grafana és ML technikák segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Prometheus és Grafana konfigurálása rendszerek és szolgáltatások megfigyelhetőségéhez.
• Kiváló minőségű idősoros adatok gyűjtése, tárolása és vizualizációja.
• Gépi tanulási modellek alkalmazása anomália detekcióra és előrejelzésre.
• Intelligens riasztási szabályok létrehozása prediktív betekintések alapján.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez a Magyarország helyszínen (online vagy helyben) tartott oktató által vezetett, élő képzés ML mérnököknek és platformcsapatoknak szól, akiknek robusztus operatív pályákat kell építeniük az LLM-alapú alkalmazások skálázásához.