Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Základy umělé inteligence a bezpečnosti
- Co dělá systémy AI z hlediska bezpečnosti unikátními
- Přehled životního cyklu AI: data, školení, odvozování a nasazení
- Základní taxonomie rizik AI: technické, etické, právní a organizační
AISpecifické hrozby
- Protivzorové příklady a manipulace s modelem
- Inverzní modely a rizika úniku dat
- Otrávení dat během fází školení
- Rizika v generativní AI (např. zneužití LLM, injekce promptů)
Bezpečnostní Risk Management rámce
- NIST AI Risk Management Rámec (NIST AI RMF)
- ISO/IEC 42001 a další specifické pro AI standardy
- Zmapování rizik AI na existující podnikové GRC rámce
AIGovernance a principy dodržování předpisů
- Přehlednost, vysvětlitelnost a spravedlnost jako bezpečnostně relevantní vlastnosti
- Chyby, diskriminace a následné škody
- Zodpovědnost AI a audibilita
Připravenost podniku a AI Security politiky
- Definice rolí a odpovědností v programu bezpečnosti AI
- Prvky politik: rozvoj, nákup, použití a odstoupení
- Rizika třetích stran a používání nástrojů AI dodavatelů
Početní a globální trendy
- Přehled EU AI Actu a mezinárodní regulace
- Americký výkonný nařízení o bezpečném, zabezpečeném a důvěryhodném AI
- Vznikající národní rámce a odvětvové pokyny
Volitelný workshop: Mapování rizik a samohodnocení
- Zmapování skutečných případů použití AI na funkce NIST AI RMF
- Vykonávání základního samohodnocení rizika AI
- Identifikace vnitřních mezer ve zabezpečení AI
Souhrn a další kroky
Požadavky
- Pochopení základních principů kybernetické bezpečnosti
- Zkušenosti s rámci IT správy nebo řízení rizik
- Znalost obecných konceptů umělé inteligence je užitečná, ale není povinná
Cílová skupina
- Týmy zodpovědné za IT bezpečnost
- Správci rizik
- Odborníci na dodržování předpisů
14 hodiny