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课程大纲
Gemini 3安全基础
- Gemini 3如何提升安全性和可靠性。
- 理解漏洞减少机制。
- AI系统的威胁类别概述。
治理原则与政策一致性
- 将组织政策映射到AI使用中。
- 为受监管环境配置Gemini 3。
- 持续监督的治理工作流程。
提示注入防御
- 提示攻击的类型。
- 构建抗攻击的提示结构。
- 评估和测试漏洞面。
负责任的数据处理
- 管理敏感或高风险数据。
- 确保数据集使用的伦理性。
- 减少泄露和保密风险。
AI行为审计与监控
- 设置行为监控管道。
- 识别异常输出。
- 合规保证的审计跟踪。
风险评估与情景规划
- 评估AI辅助操作的风险。
- 设计缓解策略。
- 模拟不利情景以提高准备度。
安全部署策略
- 配置部署边界。
- 将Gemini 3与安全基础设施集成。
- 利用最小权限架构模式。
组织准备与最佳实践
- 构建跨职能的AI安全流程。
- 确保员工准备就绪和能力。
- 长期治理成熟度策略。
总结与下一步
要求
- 了解网络安全基础知识。
- 具备AI或基于ML系统的经验。
- 熟悉治理或合规工作流程。
目标受众
- 安全工程师。
- 合规团队。
- AI伦理专业人士。
14 小时
客户评论 (1)
演讲的流畅性、氛围与主题
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
课程 - Google Gemini AI for Data Analysis
机器翻译