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课程时长 7 小时
课程大纲
理解政府环境中的AI特定风险
- AI风险与传统IT和数据风险的区别
- AI风险的分类:技术、运营、声誉和道德
- 政府中的公共问责和风险感知
AI风险管理框架
- NIST AI风险管理框架(AI RMF)
- ISO/IEC 42001:2023 — AI管理体系标准
- 其他特定部门和国际指南(如OECD、UNESCO)
AI系统的安全威胁
- 对抗性输入、数据投毒和模型反转
- 敏感训练数据的暴露
- 供应链和第三方模型风险
治理、审计和控制
- 人机回环和问责机制
- 可审计的AI:文档、版本管理和可解释性
- 内部控制、监督角色和合规检查点
风险评估和缓解规划
- 为AI用例建立风险登记册
- 与采购、法律和服务设计团队协作
- 进行部署前和部署后评估
事件响应和公共部门韧性
- 应对AI相关事件和违规
- 与利益相关者和公众沟通
- 将AI风险实践嵌入网络安全剧本
总结和后续步骤
要求
- 在政府机构中具有IT运营、风险管理、网络安全或合规方面的经验
- 熟悉组织安全实践和数字服务交付
- 无需AI系统的技术专长
目标受众
- 参与数字服务和系统集成的政府IT团队
- 公共机构中的网络安全和风险专业人士
- 公共部门的审计、合规和治理人员
客户评论 (1)
我进一步了解了Microsoft Copilot,起初我以为它和chatGPT一样,但我发现了更多令人兴奋的功能,这些功能将永远让我的生活变得更轻松。
Thato Malapane - MSP Mine Support Products (Pty) ltd
课程 - AI Tools for Administrative Efficiency (ChatGPT, Copilot, Gemini)
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