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课程大纲
AI安全治理基础
- AI治理的核心原则
- 企业AI安全框架
- 利益相关者的角色和职责
AI风险评估方法
- 识别和分类AI安全风险
- AI系统的威胁建模
- 影响评估和优先级排序
安全的AI系统设计
- 为机密性、完整性和可用性设计
- 在AI管道中实施安全控制
- 模型生命周期管理考虑因素
AI数据保护与隐私
- 机器学习的数据治理
- 管理敏感和受监管数据
- 隐私增强技术
监控和保护AI操作
- AI行为的持续评估
- 检测漂移、异常和滥用
- AI系统的操作威胁情报
法规与合规性对齐
- 影响AI安全的全球标准
- 文档和审计准备
- 将治理与法律义务对齐
AI系统的事件响应
- AI特定的攻击向量和指标
- 针对受损模型的响应工作流程
- 事后审查和修复
战略性AI安全管理
- 构建长期AI安全能力
- 将AI风险整合到企业战略中
- 成熟度评估和持续改进
总结与下一步
要求
- 了解网络安全风险原则
- 具备AI或数据驱动系统的经验
- 熟悉企业安全治理
目标受众
- 负责AI计划的安全经理
- 治理和风险专业人士
- 负责安全AI采用的技术领导者
21 小时
客户评论 (4)
我非常喜欢学习关于AI攻击的内容,以及那些可以开始实践并积极用于安全测试的工具。我学到了很多之前不了解的知识,课程也达到了我的期望。培训中我最喜欢的部分是Comet Browser,它的功能让我感到惊叹。这绝对是我会进一步研究的内容。总体来说,这是一门很棒的课程,我很享受学习所有OWASP GenAI Top 10的内容。
Patrick Collins - Optum
课程 - OWASP GenAI Security
机器翻译
他的专业知识以及他在我们面前展示的方式
Miroslav Nachev - PUBLIC COURSE
课程 - Cybersecurity in AI Systems
机器翻译
从培训师处获取信息的方式
Mohamed Romdhani - Shams Power
课程 - CISM - Certified Information Security Manager
机器翻译
风险主题概述及考试准备
Leszek - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
课程 - CRISC - Certified in Risk and Information Systems Control
机器翻译