Curs de pregatire ISACA Advanced in AI Security Management (AAISM)

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată liderilor de întreprindere de nivel intermediar care doresc să înțeleagă cum să guverneze și să securizeze sistemele de IA în mod responsabil și în conformitate cu cadrele globale emergente, cum ar fi Actul UE privind IA, GDPR, ISO/IEC 42001 și Ordinul Executiv al SUA privind IA.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege riscurile legale, etice și de reglementare ale utilizării IA în diferite departamente.
• Interpreta și aplica principalele cadre de guvernanță a IA (Actul UE privind IA, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Să stabilească politici de securitate, audit și supraveghere pentru implementarea IA în întreprindere.
• Să dezvolte linii directoare pentru achiziționarea și utilizarea sistemelor de IA de la terți și interne.

Acest curs oferă o introducere practică în securizarea aplicațiilor moderne bazate pe AI, API-uri, copiloți și agenți autonomi. Participanții învață cum diferă securitatea AI de securitatea web tradițională, explorează amenințări specifice AI, cum ar fi injecția de prompturi, otrăvirea RAG și abuzul de agenți, și înțeleg cum să protejeze sistemele AI folosind apărări stratificate, inclusiv WAF-uri, gateway-uri AI, securitatea API-urilor și bariere de protecție. Prin laboratoare practice și exemple din lumea reală, studenții dobândesc abilitățile necesare pentru a identifica modele de atac AI, securiza aplicații bazate pe LLM și implementa apărări eficiente în timp real pentru medii de producție.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor IT de la nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să implementeze AI TRiSM în organizațiile lor.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele cheie și importanța managementului încrederii, riscurilor și securității în AI.
• Să identifice și să atenueze riscurile asociate sistemelor de AI.
• Să implementeze cele mai bune practici de securitate pentru AI.
• Să înțeleagă conformitatea reglementară și considerațiile etice pentru AI.
• Să dezvolte strategii pentru o gestionare și guvernanță eficientă a AI.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor, arhitecților și managerilor de produse AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să identifice și să atenueze riscurile asociate aplicațiilor bazate pe LLM, inclusiv injecția de prompturi, scurgerea de date și ieșirea nefiltrată, în timp ce integrează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană în buclă și bariere de ieșire.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă vulnerabilitățile de bază ale sistemelor bazate pe LLM.
• Să aplice principii de proiectare securizată în arhitectura aplicațiilor LLM.
• Să utilizeze instrumente precum Guardrails AI și LangChain pentru validare, filtrare și siguranță.
• Să integreze tehnici precum sandboxing, red teaming și revizuire umană în buclă în fluxurile de producție.

Acest curs îi învață pe dezvoltatorii de software cum să construiască aplicații bazate pe inteligență artificială în mod securizat, prin design. Participanții învață cum să protejeze chatboturile, copiloții, conductele RAG și agenții AI împotriva amenințărilor specifice AI, cum ar fi injecția de prompt, otrăvirea datelor, abuzul de instrumente, scurgerea de secrete și ieșirea nesigură a modelului. Cursul acoperă designul securizat al prompturilor, securitatea RAG, accesul cu cele mai mici privilegii, gardurile de protecție și testarea red-team, ajutând dezvoltatorii să construiască funcționalități AI care sunt sigure, fiabile și rezistente în medii reale.

Această formare condusă de un instructor, în direct în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul AI și securității cibernetice care doresc să înțeleagă și să abordeze vulnerabilitățile de securitate specifice modelelor și sistemelor de AI, în special în industriile puternic reglementate, cum ar fi finanțele, guvernanța datelor și consultanța.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege tipurile de atacuri adversariale vizând sistemele de AI și metodele de apărare împotriva acestora.
• Implementa tehnici de întărire a modelelor pentru a securiza procesele de învățare automată.
• Asigura securitatea și integritatea datelor în modelele de învățare automată.
• Naviga cerințele de conformitate reglementară legate de securitatea AI.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de securitate și ofițerilor de conformitate care doresc să consolideze implementările EXO, să controleze accesul la modele și să guverneze sarcinile de lucru AI care rulează integral în interiorul organizației.

Această sesiune de formare condusă de un instructor, desfășurată live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor începători în domeniul securității IT, gestionării riscurilor și conformității, care doresc să înțeleagă conceptele de bază ale securității AI, vectorii de amenințare și cadrele globale precum NIST AI RMF și ISO/IEC 42001.

La finalul acestei sesiuni de formare, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile de securitate unice introduse de sistemele AI.
• Să identifice vectorii de amenințare, cum ar fi atacurile adverse, intoxicația datelor și inversarea modelelor.
• Să aplice modele de guvernanță de bază precum NIST AI Risk Management Framework.
• Să alinieze utilizarea AI cu standardele emergente, liniile directoare de conformitate și principiile etice.

Acest curs live, condus de un instructor, în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de securitate și ML care trebuie să identifice, să testeze și să se apere împotriva atacurilor asupra modelelor IA și a aplicațiilor bazate pe LLM.

Pe baza ghidajului cel mai recent al OWASP GenAI Security Project, participanții vor învăța să identifice, evalueze și să atenuieze amenințările specifice AI prin exerciții hands-on și scenarii din lumea reală.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze și să evalueze tehnici precum învățarea federată, calculul securizat multipartit, criptarea homomorfă și confidențialitatea diferențială în fluxurile de lucru din învățarea automată din lumea reală.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să compare tehnici cheie de protecție a confidențialității în învățarea automată.
• Să implementeze sisteme de învățare federată folosind framework-uri open-source.
• Să aplice confidențialitatea diferențială pentru partajarea sigură a datelor și antrenarea modelelor.
• Să utilizeze tehnici de criptare și calcul securizat pentru a proteja intrările și ieșirile modelelor.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor avansați în securitate și specialiștilor în ML care doresc să simuleze atacuri asupra sistemelor AI, să descopere vulnerabilități și să îmbunătățească robustețea modelelor AI implementate.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Simula amenințări din lumea reală asupra modelelor de învățare automată.
• Genera exemple adverse pentru a testa robustețea modelelor.
• Evalua suprafața de atac a API-urilor și fluxurilor AI.
• Proiecta strategii de red teaming pentru mediile de implementare AI.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată inginerilor și profesioniștilor în securitate de nivel intermediar care doresc să securizeze modelele de AI implementate la margine împotriva amenințărilor precum manipularea, scurgerea de date, intrări adverse și atacuri fizice.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Identifica și evalua riscurile de securitate în implementările de AI la margine.
• Aplica tehnici de rezistență la manipulare și de inferență criptată.
• Consolida modelele implementate la margine și securiza fluxurile de date.
• Implementa strategii de mitigare a amenințărilor specifice sistemelor încorporate și constrânse.