AI Modellak védelme: fenyegetések, támadások és védő mechanizmusok Képzés

Az AAISM egy haladó keretrendszer a mesterséges intelligencia rendszerek biztonsági kockázatainak felmérésére, irányítására és kezelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik hatékony biztonsági ellenőrzéseket és irányítási gyakorlatokat kívánnak bevezetni a vállalati AI környezetekben.

A program elvégzése után a résztvevők készen állnak:

• AI biztonsági kockázatok felmérésére iparágilag elismert módszerekkel.
• Irányítási modellek bevezetésére a felelős AI üzembe helyezés érdekében.
• AI biztonsági irányelvek összehangolására a szervezeti célokkal és a szabályozási elvárásokkal.
• A rugalmasság és a felelősségre vonhatóság növelésére az AI által hajtott műveletekben.

A képzés formátuma

• Szakértői elemzésekkel támogatott előadások.
• Gyakorlati workshopok és felmérés alapú tevékenységek.
• Gyakorlati feladatok valós AI irányítási forgatókönyvek alapján.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A szervezeti AI stratégiához igazított, testreszabott képzésért kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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.

Az Észlemes Mesterséges Intelligencia (AI) új műveleti kockázatokkal, kormányzati kihívásokkal és kiberbiztonsági kitételekkel jár az államigazgatási szervek és hivatali szervek számára.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az államigazgatási IT- és kockázatkezelő szakembereket célozza meg, akiknek nincs jelentős előzetes AI- tapasztalatauk és akik szeretnék megérteni, hogyan értékelhetnek, figyelhetnek és biztosíthatnak AI-rendszereket egy kormány vagy szabályozó kontextusban.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Értelmezni az AI-rendszerekkel kapcsolatos kulcsfontosságú kockázati fogalmakat, beleértve az elkésést, az előrejelzetlenséget és a modell eltérését.
• Alkalmazni AI-specifikus kormányzati és audit keretrendszereket, mint a NIST AI RMF és az ISO/IEC 42001.
• Felismerni az AI-modelleket és az adatszállító csöveket célzó kiberbiztonsági fenyegetéseket.
• Alapozni átdepartementális kockázatkezelési terveket és politikai harmonizációt az AI-bevezetéshez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és az államigazgatási ügyfél esetek megvitatása.
• AI kormányzati keretrendszer gyakorlatok és politikamappa készítése.
• Szenáriobázisú fenyegetésmodellezés és kockázatértékelés.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A testreszabott képzés megkérését erre a képzésre, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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 az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI fejlesztők, architektusok és termékmenedzserek számára készült, akik szeretnék azonosítani és enyhíteni az LLM-alapú alkalmazásokkal kapcsolatos kockázatokat, beleértve a prompt injekciót, adatszivárgást és szűretlen kimeneteket, miközben biztonsági ellenőrzéseket alkalmaznak, mint például a bemeneti ellenőrzés, az emberi felügyelet a folyamatban 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 sandboxing, red teaming és az emberi felügyelet a termelési folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI és kiberbiztonsági szakemberek számára készült, akik meg szeretnék érteni és kezelni az AI modellek és rendszerekre jellemző biztonsági rések kihívásait, különösen az erősen szabályozott iparágakban, mint például a pénzügy, az adatirányítás és a tanácsadás.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI rendszerekre irányuló ellenséges támadások típusait és az azok elleni védekezés módszereit.
• Modellkeményítési technikák alkalmazása a gépi tanulási folyamatok biztonságossá tételéhez.
• Adatbiztonság és integritás biztosítása a gépi tanulási modellekben.
• Navigálni az AI biztonsággal kapcsolatos szabályozási megfelelőségi követelményeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő szintű IT biztonsági, kockázat- és megfelelőségi szakembereknek szól, akik szeretnének megismerni az AI biztonság alapvető fogalmait, fenyegetési vektorait és globális keretrendszereit, mint például a NIST AI RMF és az ISO/IEC 42001.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI rendszerek által bevezetett egyedi biztonsági kockázatokat.
• Azonosítani a fenyegetési vektorokat, mint például az ellenséges támadások, az adatmérgezés és a modell inverzió.
• Alkalmazni az alapvető irányítási modelleket, mint például a NIST AI Risk Management Framework.
• Összehangolni az AI használatát az új szabványokkal, megfelelőségi irányelvekkel és etikai elvekkel.

A legfrissebb OWASP GenAI Security Project iránymutatása alapján a résztvevők megtanulják az AI-szpecifikus fenyegetések azonosítását, értékelését és csökkentését gyakorlati feladatokon és valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megvalósítani és értékelni az olyan technikákat, mint a federatív tanulás, a biztonságos többfélű számítás, a homomorf titkosítás és a differenciál adatvédelem valós gépi tanulási folyamatokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és összehasonlítani a kulcsfontosságú adatvédelmi technikákat a gépi tanulásban.
• Federatív tanulási rendszereket implementálni nyílt forráskódú keretrendszerek segítségével.
• Differenciál adatvédelmet alkalmazni a biztonságos adatmegosztás és modellképzés érdekében.
• Titkosítási és biztonságos számítási technikákat használni a modell bemenetek és kimenetek védelmére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) haladó szintű biztonsági szakemberek és ML-szakértők számára készült, akik szeretnék szimulálni a támadásokat az AI rendszerek ellen, feltárni a sebezhetőségeket és növelni a telepített AI modellek robusztusságát.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Valóságos fenyegetések szimulálása a gépi tanulási modelleken.
• Ellenséges példák generálása a modell robusztusságának tesztelésére.
• Az AI API-k és folyamatok támadási felületének felmérése.
• Red teaming stratégiák tervezése az AI telepítési környezetekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnökök és biztonsági szakemberek számára készült, akik az élőben üzembe helyezett AI modelleket szeretnék biztosítani olyan fenyegetések ellen, mint a manipulálás, adatszivárgás, ellenséges bemenetek és fizikai támadások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani és felmérni a biztonsági kockázatokat az Edge AI üzembe helyezésekben.
• Alkalmazni a manipulálás elleni védekezés és titkosított következtetési technikákat.
• Megkeményíteni az élőben üzembe helyezett modelleket és biztonságossá tenni az adatcsatornákat.
• Fenyegetés-megelőzési stratégiákat implementálni, amelyek specifikusak a beágyazott és korlátozott rendszerekre.

A TinyML egy olyan megközelítés, amely gépi tanulási modellt helyiíti át alacsony fogyasztású, erőforrás-szoros eszközökön, melyek az adathálózat peremén működnek.

Ez a tanárvezetett élő képzés (online vagy személyes) a haladó szintű szakembereknek szól, akik biztonságosan szeretnék felállítani TinyML folyamatokat és adatvédelmi technikákat szeretnék alkalmazni az edge AI alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az eszközön belüli TinyML következtetés biztonsági kockázatait azonosítani.
• Adatvédelmi mechanizmusokat valósítani a határérték AI üzemeltesésekben.
• A TinyML modellt és beágyazott rendszereket védni az ellenálló fenyegetések ellen.
• Legjobb gyakorlatokat alkalmazni a biztonságos adatkezeléshez korlátozott környezetben.

Képzés formája

• Érdeklődésből származó előadások, amelyeket szakértő vezet.
• Gyakorlati gyakorlatok a valóságos fenyegetésszénak megalkotása érdekében.
• Kézi implementáció beágyazott biztonsági és TinyML eszközökkel.

Képzés testreszabási opciói

• A szervezetek egy rendszerezett változatot kérhetnek a képzésből, hogy megfeleljenek a biztonságos és megfelelős igényeiknek.

Ez a kurzus az agens AI rendszerek irányítását, identitáskezelését és ellenséges tesztelését fedi le, kiemelve a vállalati szinten biztonságos telepítési mintákat és gyakorlati red-teaming technikákat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik agens alapú AI rendszereket kívánnak tervezni, biztosítani és értékelni éles környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Irányítási modellek és irányelvek meghatározása biztonságos agens AI telepítésekhez.
• Nem emberi identitások és hitelesítési folyamatok tervezése a legkevesebb jogosultság elvének betartásával.
• Hozzáférés-vezérlés, naplózási nyomvonalak és megfigyelhetőség implementálása autonóm agensekhez szabva.
• Red-team gyakorlatok tervezése és végrehajtása a visszaélések, eszkalációs útvonalak és adatszivárgási kockázatok felderítésére.
• Gyakori fenyegetések enyhítése agens rendszerekben irányelvek, mérnöki ellenőrzések és monitorozás segítségével.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadások és veszélyelemzési workshopok.
• Gyakorlati laborok: identitás kiépítése, irányelv betartatása és ellenséges szimulációk.
• Red-team/blue-team gyakorlatok és kurzusvégi értékelés.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

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