Building Secure and Ethical AI Agents

• Zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Doświadczenie z Python i frameworkami AI
• Podstawowa znajomość zasad cyberbezpieczeństwa

Odbiorcy

• Programiści AI
• Specjaliści ds. bezpieczeństwa
• Specjaliści ds. zgodności

Bezpieczeństwo AI jest krytycznym aspektem rozwoju AI, który zapewnia, że agenci AI działają bezpiecznie, etycznie i zgodnie z przepisami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów AI, specjalistów ds. bezpieczeństwa i urzędników ds. zgodności, którzy chcą projektować i wdrażać bezpiecznych agentów AI, jednocześnie zajmując się kwestiami etycznymi i solidnością.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zagrożenia bezpieczeństwa i wyzwania etyczne w rozwoju agentów AI.
• Wdrożyć zasady projektowania bezpieczeństwa dla modeli AI.
• Zastosować przeciwstawne techniki odporności, aby zapobiec atakom na agentów AI.
• Zapewnić zgodność z etycznymi wytycznymi dotyczącymi sztucznej inteligencji i normami regulacyjnymi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do bezpiecznej i etycznej sztucznej inteligencji

• Przegląd bezpieczeństwa i etyki sztucznej inteligencji
• Typowe zagrożenia i luki w systemach sztucznej inteligencji
• Krajobraz regulacyjny i ramy zgodności

Zagrożenia bezpieczeństwa w AI Agents

• Zatruwanie danych i manipulowanie modelami
• Ataki adwersarzy na modele sztucznej inteligencji
• Strategie łagodzenia zagrożeń dla bezpieczeństwa sztucznej inteligencji

Tworzenie solidnych i bezpiecznych modeli sztucznej inteligencji

• Bezpieczny cykl życia rozwoju sztucznej inteligencji
• Defensywne techniki uczenia maszynowego
• Walidacja i testowanie modeli AI

Etyczny rozwój sztucznej inteligencji i uczciwość

• Wykrywanie i ograniczanie uprzedzeń w modelach sztucznej inteligencji
• Wyjaśnialność i przejrzystość decyzji dotyczących sztucznej inteligencji
• Zapewnienie odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji

Nadzór nad sztuczną inteligencją, zgodność z przepisami i [217

• Zgodność z GDPR, CCPA i ustawą o sztucznej inteligencji
• Ramy zarządzania ryzykiem dla bezpieczeństwa AI
• Audyt modeli AI pod kątem bezpieczeństwa i kwestii etycznych

Najlepsze praktyki bezpiecznego wdrażania sztucznej inteligencji

• Wdrażanie agentów AI z myślą o bezpieczeństwie
• Monitorowanie modeli AI pod kątem anomalii i luk w zabezpieczeniach
• Reagowanie i łagodzenie skutków incydentów związanych z bezpieczeństwem AI

Studia przypadków i zastosowania w świecie rzeczywistym

• Studia przypadków naruszeń bezpieczeństwa AI i wyciągnięte wnioski
• Wdrażanie bezpiecznych agentów AI w rzeczywistych scenariuszach
• Najlepsze praktyki w zakresie przyszłego bezpieczeństwa sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki