Celem tego rozdziału jest zbudowanie strategicznego rozumienia bezpieczeństwa AI, identyfikacja zagrożeń charakterystycznych dla systemów AI, analiza roli AI jako czynnika zmian w obszarze bezpieczeństwa oraz refleksja nad potrzebą równego traktowania wszystkich uczestników ekosystemu.

Zagrożenia bezpieczeństwa charakterystyczne dla AI

Świadomość zagrożeń związanych z AI

Opcje

Stronniczość AI

Zatruwanie danych

Ataki adwersarialne

Spotkanie na rozstajach ryzyka

AI jako czynnik zmieniający podejście do bezpieczeństwa

Usprawnianie operacji bezpieczeństwa z pomocą AI

Ryzyka związane z AI w obszarze bezpieczeństwa

Narzędzia bezpieczeństwa oparte na AI

Tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa

Stacja Katalizatorów Bezpieczeństwa

Ekosystem bezpieczeństwa AI

Znaczenie różnych punktów widzenia

Równoważenie interesów interesariuszy

Options

Naukowcy zajmujący się danymi

Wewnętrzny dział prawny i ds. zgodności

Użytkownicy systemu AI

Skrzyżowanie ekosystemu

Krajobraz bezpieczeństwa AI

Ten rozdział koncentruje się na operacyjnym wymiarze bezpieczeństwa AI i zarządzania ryzykiem. Zagłębimy się w różne kategorie ryzyka, praktyki bezpiecznego tworzenia oprogramowania oraz ocenę ryzyka. Najpierw przyjrzymy się ryzyku wewnętrznemu i zewnętrznemu, a następnie poznamy praktyki służące jego ograniczaniu.


Ryzyka związane z modelem

Typowe ryzyka związane z modelami AI

Ciągłe monitorowanie

Przepaść ryzyk modelu

Zewnętrzne zagrożenia w AI

Rodzaje zewnętrznych zagrożeń

Nadążanie za zewnętrznymi zagrożeniami AI

Punkt krytyczny systemu

Praktyki bezpiecznego wytwarzania oprogramowania

Bezpieczne tworzenie AI

Bezpieczny dostęp

Fortified Code Forge

Ramy oceny ryzyka AI

Akt w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act)

Etapy oceny ryzyka

Bastion ram oceny ryzyka

Podstawy zarządzania ryzykiem

Ten rozdział skupia się na dopasowaniu bezpieczeństwa AI do strategicznych celów organizacji. Omawia znaczenie powiązania działań w zakresie bezpieczeństwa z konkretną wartością biznesową – tak, aby bezpieczeństwo było strategicznym zasobem, a nie kwestią pomijaną. Poruszamy też temat budowania kultury świadomości bezpieczeństwa w organizacji oraz konieczności śledzenia zmieniającego się krajobrazu zagrożeń i możliwości w dynamicznym świecie AI.

Od wiedzy do działania

Apetyt na ryzyko

Równoważenie innowacji i bezpieczeństwa

Generał Landora – specjalista od wdrożeń

Dopasowanie do celów organizacji

Łączenie bezpieczeństwa z celami biznesowymi

Ochrona zdrowia a media społecznościowe

Aleja dopasowania

Kultura świadomości bezpieczeństwa

Kto odpowiada za identyfikację ryzyk

Rola zespołu data science w obszarze bezpieczeństwa

Cytadela kultury

Bezpieczeństwo AI w przyszłości

Śledzenie aktualności

Razem raźniej

Tron stagnacji

Podsumowanie: Bezpieczeństwo AI i zarządzanie ryzykiem

Strategiczne wdrażanie bezpieczeństwa AI

Poznaj podstawy ochrony systemów AI w tym wprowadzającym kursie poświęconym bezpieczeństwu AI i zarządzaniu ryzykiem. Dowiesz się, jak dopasować działania w zakresie bezpieczeństwa do celów organizacji, ograniczać ryzyko i radzić sobie z kluczowymi wyzwaniami. Przeanalizujesz zagrożenia charakterystyczne dla AI, ocenisz ryzyko z różnych perspektyw i poznasz zagrożenia związane z tworzeniem oraz używaniem modeli AI. Kurs jest przeznaczony dla specjalistów, którzy chcą chronić swoje organizacje – oferuje konkretne, praktyczne metody działania, dzięki którym staniesz się ekspertem w dziedzinie bezpieczeństwa AI. Po jego ukończeniu będziesz gotowy, by nadążać za dynamicznie zmieniającym się światem bezpieczeństwa AI.

Potencjał AI jest niezaprzeczalny, ale zapewnienie jej bezpieczeństwa wymaga wiedzy i działania! Przygotuj się na zdobycie cennych umiejętności dzięki temu kursowi wprowadzającemu, który pomoże Ci identyfikować i rozwiązywać kluczowe wyzwania związane z bezpieczeństwem AI.<br><br><h2>Zostań liderem bezpieczeństwa AI</h2>
Ten kurs wprowadzający jest idealny dla osób, które chcą lepiej zrozumieć bezpieczeństwo AI i podejmować bardziej świadome, strategiczne decyzje, aby chronić swoją organizację. Dowiedz się, jak zadbać o to, by działania związane z bezpieczeństwem AI były zgodne z celami Twojej organizacji, i zobacz, jak łączyć bezpieczeństwo AI ze strategiami biznesowymi na podstawie przykładów z życia wziętych. 

<br><br><h2>Zbuduj świadomość i kompetencje</h2>Poznaj specyficzne wyzwania związane z bezpieczeństwem AI i dowiedz się, jak ważne jest analizowanie tych zagrożeń z różnych perspektyw. Przeprowadzimy Cię przez praktyczne aspekty bezpieczeństwa AI, koncentrując się na kluczowych zagrożeniach związanych z AI. Obejmuje to ryzyka związane z tworzeniem i używaniem modeli AI oraz zewnętrzne zagrożenia, z jakimi mierzą się organizacje. Odkryj praktyczne metody, które pomagają ograniczać te ryzyka, oraz dowiedz się, jak oceniać ryzyka związane z AI poprzez szczegółowe ewaluacje i codzienne kontrole.<br><br>Po ukończeniu tego kursu będziesz wiedzieć, jak wyprzedzać zmiany w dynamicznie rozwijającym się świecie AI, dbając o bezpieczeństwo swoje i swojej organizacji. 

Poznaj podstawy bezpieczeństwa AI, aby chronić systemy, zgrać je z celami biznesowymi i łagodzić ryzyka.

Bezpieczeństwo AI i zarządzanie ryzykiem

Poznaj podstawy bezpieczeństwa AI, aby chronić systemy przed zagrożeniami, dopasować bezpieczeństwo do celów biznesowych i ograniczać kluczowe ryzyka.


Przywództwo w zakresie sztucznej inteligencji (AI)

Podstawy odpowiedzialnej sztucznej inteligencji

Founder and Digital Transformation Expert

AI jako czynnik zmian w bezpieczeństwie

Bezpieczeństwo wspierane przez AI

Automatyczne wykrywanie anomalii

Platformy analizy zagrożeń (TIP)

Orkiestracja, automatyzacja i reagowanie w bezpieczeństwie (SOAR)

Zarządzanie informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM)

SIEM wspierany przez AI

Szybciej, sprawniej, bezpieczniej

Duży potencjał, ale i nowe ryzyka

Dylematy etyczne

AI wymaga ostrożnego wdrożenia

Czas na praktykę!

Krajobraz bezpieczeństwa AI - AI jako czynnik zmieniający podejście do bezpieczeństwa

AI jako czynnik zmieniający podejście do bezpieczeństwa

Create Your Free Account