Cursuri de pregatire Securing Edge AI and Embedded Intelligence

Acest training în direct de instruitor (online sau presencial) este destinat liderilor intermediari ai enterpriselor care doresc să înțeleagă cum să gestioneze și să se asigure siguranța sistemelor AI responsabil, în conformitate cu cadrele globale emergente precum Actul UE privind IA, GDPR, ISO/IEC 42001 și Ordinul Executiv al SUA privind IA.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile legale, etice și regulate de utilizare a AI în diferite departamente.
• Să interpreteze și să aplique cadrele majore de guvernanță AI (Actul UE privind IA, RMF NIST AI, ISO/IEC 42001).
• Să stabilească politici de securitate, auditare și supraveghere pentru implementarea AI în cadrul enterprizei.
• Să dezvolte directive de achiziționare și utilizare pentru sistemele AI din partea a treia și interne.

Acest training în direct de instruire (online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor AI, arhitecților și managerilor de produs cu nivel intermediar până avansat care doresc să identifice și să mitigeze riscurile asociate cu aplicațiile alimentate de modele de limbaj mari (LLM), inclusiv injectarea prompt-ului, fuga de date și iesirea nefiltrată, în timp ce se integrează controale de securitate precum validarea intrării, supravegherea umană în buclă și limitele de iesire.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă vulnerabilitățile principale ale sistemelor bazate pe LLM.
• Să aplice principii de design sigur la arhitectura aplicațiilor LLM.
• Să folosească instrumente precum Guardrails AI și LangChain pentru validare, filtrare și securitate.
• Să integreze tehnici precum sandboxing, red teaming și revizuirea umană în buclă în pipeline-uri de producție.

Acest training în direct de instruire (online sau presenzial) din România este destinat profesionistilor 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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile unice de securitate introduse de sistemele AI.
• Să identifice vectorii de amenințare precum atacurile adversarale, intoxicația datelor și inversarea modelului.
• Să aplică modele de guvernanță de bază cum ar fi cadrul NIST AI Risk Management.
• Să aliniereze utilizarea AI cu standarde emergente, directive de conformitate și principii etice.

Acest curs în directie live (online sau presenzial) în România este destinat profesionistilor avansați care doresc să implementeze și să evalueze tehnici precum învățarea federată, calculul multi-participant sigur, criptografia omomorfică și confidențialitatea diferențială în pipe-uri de învățare automatizată din lumea reală.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să compare tehnici cheie de protecție a confidențialității în ML.
• Să implementeze sisteme de învățare federată folosind cadre deschise sursa.
• Să aplice confidențialitatea diferențială pentru împărțirea sigură a datelor și antrenarea modelelor.
• Să utilizeze tehnici de criptare și calcul sigur pentru a proteja intrările și iesirile modelului.

Acest training în direct de instruire (online sau presencial) din România este destinat profesionistilor avansati în domeniul securității și specialiștilor în inteligența artificială care doresc să simulateze atacuri asupra sistemelor AI, să descopere vulnerabilități și să îmbunătățească robustitatea modelelor AI_deployate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Simuła amenințări din lumea reală pentru modelele de învățare automatizată.
• Genera exemple adversarale pentru a testa robustitatea modelului.
• Evaluea suprafața de atac a API-urilor AI și a pipeline-urilor.
• Diziona strategii red teaming pentru medii de deployare AI.

Introducere în Red Teaming AI

• Comprendearea lanțului amenințărilor din domeniul AI
• Rolurile echipei red în securitatea AI
• Considerente etice și legale

Machine Learning Adversarial

• Tipuri de atacuri: evitare, intoxicație, extragere, inferență
• Generarea de exemple adversarale (de exemplu, FGSM, PGD)
• Atacuri direcționate vs. nedirecționate și metriile de succes

Testare a Robustității Modelelor

• Evaluarea robustității sub perturbări
• Explorarea punctelor cie ale modelelor și modurilor de eșec
• Teste de stres pentru modele clasificare, viziune și NLP

Red Teaming AI Pipelines

• Suprafața de atac a pipeline-urilor AI: date, model, deployare
• Exploatarea API-urilor modelelor neîncredere și punctelor finale
• Inginerie inversă comportamentului și iesirilor modelului

Simulare și Instrumente

• Folosirea Adversarial Robustness Toolbox (ART)
• Red teaming cu instrumente precum TextAttack și IBM ART
• Instrumente de sandbox, monitorizare și observabilitate

Strategii și Apărare Red Team AI Collaboration

• Dezvoltarea exercițiilor red teaming și obiective
• Comunicarea descoperirilor cu echipele blue
• Incorporarea red teaming în gestionarea riscurilor AI

Rezumat și Următoarele Pași

Red Teaming AI Systems este un domeniu specializat de securitate ofensivă care se concentrează pe identificarea slăbiciunilor în modelele de învățare automatizată și pipeline-urile de deployare prin testare adversarială și simulări de stres.

Acest training în direct de instruire (online sau presencial) este destinat profesionistilor avansati în domeniul securității și specialiștilor în ML care doresc să simulateze atacuri asupra sistemelor AI, să descopere vulnerabilități și să îmbunătățească robustitatea modelelor AI_deployate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Simuła amenințări din lumea reală pentru modelele de învățare automatizată.
• Genera exemple adversarale pentru a testa robustitatea modelului.
• Evaluea suprafața de atac a API-urilor AI și a pipeline-urilor.
• Diziona strategii red teaming pentru medii de deployare AI.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare implementarea într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Cerințe prealabile

• Comprendeerea arhitecturilor de învățare automatizată și în profunzime
• Experiență cu Python și cadre ML (de exemplu, TensorFlow, PyTorch)
• Familiaritate cu conceptele de securitate cibernetică sau tehnici de securitate ofensive

Publicul-țintă

• Cercetători în domeniul securității
• Echipe de securitate ofensivă
• Profesionisti AI asigurare și red team

Acest training în direct de instruire din România (online sau presencial) este destinat profesionistilor avansati în domeniul securității și specialiștilor în ML care doresc să simulateze atacuri asupra sistemelor AI, să descopere vulnerabilități și să îmbunătățească robustitatea modelelor AI_deployate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Simuła amenințări din lumea reală pentru modelele de învățare automatizată.
• Genera exemple adversarale pentru a testa robustitatea modelului.
• Evaluea suprafața de atac a API-urilor AI și a pipeline-urilor.
• Diziona strategii red teaming pentru medii de deployare AI.

Acest curs în direct de instruire (online sau presenzial) este destinat profesionistilor intermediari din domeniul învățării automatizate și cibersecurității care doresc să înțeleagă și să mitigeze amenințările emergente împotriva modelelor AI, folosind atât cadre conceptuale, cât și apăruri practice precum antrenarea robustă și confidențialitatea diferențială.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Sa identifice și clasifice amenințările specifice AI, cum ar fi atacurile adversariale, inversarea și intoxicația.
• Să folosească instrumente precum Adversarial Robustness Toolbox (ART) pentru a simula atacuri și testa modelele.
• Să aplice apăruri practice, inclusiv antrenare adversarială, injectarea de zgomot și tehnici care păstrează confidențialitatea.
• Să conceapă strategii de evaluare a modelului conștientă de amenințări în mediul de producție.