Introduction to AI Security and Risk Management Treningskurs

Denne instruktørledede, liveopplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåbedriftsledere som ønsker å forstå hvordan de kan styre og sikre AI-systemer ansvarsfullt og i samsvar med oppstående globale rammeverk som EU AI-loven, GDPR, ISO/IEC 42001 og USAs presidentordre om AI.

Ved fullføring av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de juridiske, etiske og reguleringsmessige risikoene ved å bruke AI over avdelinger.
• Tolke og anvende hovedrammeverkene for AI-styring (EU AI-loven, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Etablere sikkerhets-, revisjons- og tilsynspolitikk for AI-utplassering i bedriften.
• Utvikle innhentings- og bruksretningslinjer for tredjeparts- og interne AI-systemer.

Denne instruktørlede, levende opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå- til avanserte AI-utviklere, arkitekter og produktledere som ønsker å identifisere og redusere risikoer knyttet til LLM-drevne applikasjoner, inkludert prompt injeksjon, datalekkasje og ufiltrert utdata, samt å inkludere sikkerhetskontroller som inndatavalidering, menneskelig i-løkke-overvåking og utdatabeskyttelse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå kjernen i sårbarhetene til LLM-baserte systemer.
• Anvende sikre designprinsipper til LLM-applikasjonsarkitektur.
• Bruke verktøy som Guardrails AI og LangChain for validering, filtrering og sikkerhet.
• Integere teknikker som sandboxing, red teaming og menneskelig i-løkke-revisjon i produksjonsnivå-pipelines.

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå maskinlæring og cybersecurity fagfolk som ønsker å forstå og håndtere nye trusler mot AI-modeller, ved hjelp av både konseptuelle rammeverk og praktiske forsvar som robust trening og differensiert privatliv.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere være i stand til å:

• Identifisere og klassifisere AI-spesifikke trusler som fiendtlige angrep, inversjon og forgiftning.
• Bruk verktøy som Adversarial Robustness Toolbox (ART) for å simulere angrep og teste modeller.
• Anvende praktiske forsvar inkludert fiendtlig trening, innsprøytning av støy og privatlivsbevarende teknikker.
• Utforme trusselbevisste modellvurderingsstrategier i produksjonsmiljøer.