Hubungi Kami

Kerangka Materi

Fondasi Tata Kelola Keamanan AI

  • Prinsip inti tata kelola AI
  • Kerangka kerja keamanan perusahaan untuk AI
  • Peran dan tanggung jawab para pemangku kepentingan

Metodologi Penilaian Risiko AI

  • Identifikasi dan kategorisasi risiko keamanan AI
  • Pemodelan ancaman untuk sistem yang didukung AI
  • Penilaian dampak dan prioritas

Desain Sistem AI yang Aman

  • Perancangan untuk kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan
  • Penerapan kontrol keamanan dalam pipeline AI
  • Pertimbangan manajemen siklus hidup model

Perlindungan Data dan Privasi AI

  • Tata kelola data untuk machine learning
  • Pengelolaan data sensitif dan teregulasi
  • Teknologi yang meningkatkan privasi

Monitoring dan Pengamanan Operasi AI

  • Evaluasi berkelanjutan perilaku AI
  • Pendeteksian pergeseran (drift), anomali, dan penyalahgunaan
  • Intelijen ancaman operasional untuk sistem AI

Penyelarasan Regulasi dan Kepatuhan

  • Standar global yang memengaruhi keamanan AI
  • Penyiapan dokumentasi dan audit
  • Menyelaraskan tata kelola dengan kewajiban hukum

Respons Insiden untuk Sistem AI

  • Vektor serangan dan indikator spesifik AI
  • Alur kerja respons untuk model yang dikompromikan
  • Tinjauan pasca-insiden dan perbaikan

Manajemen Keamanan AI Strategis

  • Membangun kapabilitas keamanan AI jangka panjang
  • Integrasi risiko AI ke dalam strategi perusahaan
  • Penilaian kematangan dan peningkatan berkelanjutan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang prinsip-prinsip risiko keamanan siber
  • Pengalaman dengan sistem berbasis AI atau data
  • Kenalan dengan tata kelola keamanan perusahaan

Audien

  • Manajer keamanan yang mengawasi inisiatif AI
  • Profesional tata kelola dan risiko
  • Pemimpin teknis yang bertanggung jawab atas adopsi AI yang aman
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (4)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait