课程大纲

安全与伦理AI简介

  • AI安全与伦理概述。
  • AI系统中的常见威胁与漏洞。
  • 监管环境与合规框架。

AI代理中的安全威胁

  • 数据投毒与模型操纵。
  • 对AI模型的对抗攻击。
  • AI安全威胁的缓解策略。

构建鲁棒且安全的AI模型

  • 安全的AI开发生命周期。
  • 防御性机器学习技术。
  • AI模型验证与测试。

伦理AI开发与公平性

  • AI模型中的偏见检测与缓解。
  • AI决策的可解释性与透明度。
  • 确保负责任的AI部署。

AI治理、合规与风险管理

  • 符合GDPR、CCPA和AI法案的合规性。
  • AI安全的风险管理框架。
  • 审计AI模型的安全与伦理问题。

安全AI部署最佳实践

  • 以安全为先的AI代理部署。
  • 监控AI模型的异常与漏洞。
  • AI安全事件响应与缓解。

案例研究与实际应用

  • AI安全漏洞案例研究及经验教训。
  • 在实际场景中实现安全的AI代理。
  • 未来AI安全的最佳实践。

总结与下一步

要求

  • 理解AI和机器学习概念。
  • 具备Python和AI框架的使用经验。
  • 具备基本的网络安全知识。

目标受众

  • AI开发者。
  • 安全专家。
  • 合规官。
 14 小时

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