Обучение по курсу "Безопасность AI в организациях"

О курсе

Курс "Безопасность AI в организациях" предназначен для того, чтобы дать участникам единое понимание всех аспектов безопасности и управления рисками при использовании AI и GenAI в организациях. Курс охватывает ключевые темы, такие как защита данных, управление инцидентами, подключение внешних AI-сервисов, управление рисками LLM-приложений и AI-агентов, а также подготовка к аудиту в контексте AI-безопасности.

Этот курс подходит для:

• Руководителей службы безопасности, которым необходимо понять, как эффективно управлять безопасностью AI в бизнесе.
• IT-специалистов и специалистов по кибербезопасности, работающих с AI-системами и стремящихся повысить безопасность этих технологий.
• Менеджеров и владельцев продуктов, которые внедряют или планируют внедрить AI-решения в организации.
• Консультантов и аудиторов, помогающих компаниям с анализом рисков, связанных с использованием AI.

Основные темы курса:

1. Введение в безопасность AI и GenAI:
• Обзор технологий AI и GenAI, их использование в бизнес-процессах и связанные с ними риски.
• Проблемы безопасности, возникающие при подключении внешних AI-сервисов и использовании AI-агентов.
• Пример: инцидент, когда неправильное использование AI для анализа пользовательских данных привело к утечке информации.
2. Политики безопасности AI в организации:
• Как разработать и внедрить корпоративную политику безопасности для AI.
• Модели управления рисками при использовании AI: от планирования до мониторинга.
• Пример: создание политики безопасности для использования AI в автоматизации обработки заказов.
3. Управление данными и их безопасностью:
• Защита данных, используемых в AI-системах, управление правами доступа и конфиденциальностью данных.
• Защита персональных данных в GenAI приложениях с учетом нормативных требований, таких как GDPR.
• Пример: внедрение шифрования и анонимизации для защиты персональных данных клиентов в AI-решении.
4. Риски LLM-приложений и AI-агентов:
• Как управлять рисками, связанными с использованием больших языковых моделей (LLM) и AI-агентов.
• Анализ уязвимостей LLM и AI-агентов, включая проблемы с предвзятостью, неправильными выводами и несанкционированным доступом к данным.
• Пример: использование LLM для генерации текста в службе поддержки, с последствиями из-за предвзятости в ответах.
5. Мониторинг и контроль утечек данных через AI:
• Как предотвращать утечки данных при использовании AI-систем и встраивании внешних AI-сервисов.
• Применение технологий мониторинга и анализа для предотвращения инцидентов с утечками данных.
• Пример: использование системы обнаружения утечек данных в чат-ботах для обеспечения конфиденциальности и защиты от утечек.
6. Подготовка к аудиту AI-систем:
• Как подготовить организацию к внешним и внутренним аудитам в области AI-безопасности.
• Процессы и механизмы, которые должны быть встраиваются для обеспечения соответствия стандартам и требованиям.
• Пример: подготовка AI-системы для проверки на соответствие стандартам ISO 27001 и другим нормативам.
7. Управление инцидентами в AI-системах:
• Как эффективно реагировать на инциденты, связанные с AI: от выявления угроз до восстановления.
• Разработка процедуры реагирования на инциденты, используя методы мониторинга и анализа.
• Пример: инцидент с отказом AI-системы при обработке запросов, связанный с ошибками в обучении модели.
8. Метрики и отчётность по безопасности AI:
• Как разработать систему метрик для оценки безопасности AI-систем.
• Как собирать и анализировать данные для мониторинга рисков и безопасности в AI.
• Пример: внедрение метрик для оценки качества безопасности и эффективности моделей AI в корпоративных приложениях.
9. Этические и юридические вопросы безопасности AI:
• Как этические проблемы, такие как предвзятость в моделях, могут повлиять на безопасность AI.
• Рассмотрение юридических аспектов, связанных с использованием AI и соблюдением нормативных требований.
• Пример: случай с предвзятостью в AI-алгоритмах, влияющим на решение по кредитованию, и как это нарушает правила защиты потребителей.

Пример из практики: Управление рисками AI-агентов

Шаг 1: Оценка рисков
Компания, использующая AI-агента для автоматизации общения с клиентами, проводит оценку рисков. Они используют методы, изученные на курсе, чтобы выявить возможные угрозы, такие как утечка данных, неправомерное поведение AI или предвзятость в принятии решений.

Шаг 2: Подключение внешних сервисов
Компания подключает внешний сервис для улучшения работы AI-агента. В рамках курса слушатели изучают, как обеспечивать безопасное взаимодействие с внешними сервисами, чтобы избежать утечек данных или доступа к конфиденциальной информации.

Шаг 3: Применение принципов безопасности данных
Для защиты данных компании внедряются технологии шифрования, анонимизации и контроля доступа, что позволяет избежать несанкционированного использования данных клиентов.

Шаг 4: Реакция на инциденты
Если возникает инцидент с утечкой данных через AI-агента, организация должна быстро отреагировать, используя план действий, который был проработан в процессе обучения.

Шаг 5: Подготовка к аудитам
Компания готовится к внешнему аудиту, проверяя, соответствует ли ее AI-система всем нормативным требованиям по безопасности данных и защите персональной информации.

Заключение

Курс "Безопасность AI в организациях" предоставит вам полное понимание того, как безопасно внедрять и использовать AI в корпоративной среде. Вы научитесь управлять рисками, связанными с AI/GenAI, защитой данных, инцидентами и подготовкой к аудиту, что поможет вам эффективно интегрировать AI в бизнес-процессы и минимизировать возможные угрозы. После прохождения курса вы сможете уверенно контролировать безопасность и управление рисками в AI-системах вашей организации.

Для получения дополнительной информации и записи на курс, посетите сайт linkas.ru.