Kerangka Materi

Pengantar Sistem Agen yang Aman

  • Risiko keamanan dalam sistem multi-agen
  • Ringkasan dari kapabilitas keamanan CrewAI
  • Kebijakan patuh dalam alur kerja yang didorong oleh AI

Identitas dan Otentikasi Agen

  • Pengelolaan identitas dan peran
  • Komunikasi aman antar agen
  • Otentikasi berbasis token dan integrasi OAuth

Privasi dan Kerahasiaan Data

  • Minimisasi data dan anonimitas
  • Pertukaran data aman antar agen
  • Enkripsi input dan output yang sensitif

Governance dan Log Audit

  • Jejak audit untuk tindakan agen
  • Strategi logging dan pemantauan terpusat
  • Penerapan kebijakan pengendalian di seluruh agen

Penegakan Kebijakan dan Kerangka Kerja Patuh

  • Mengikuti standar patuh industri (misalnya, GDPR, SOC 2)
  • Mesin kebijakan kustom dan penjaga patuh
  • Aturan dinamis dan pengambilan keputusan berbasis kebijakan

Design Patterns untuk Agen yang Aman Collaboration

  • Orkestrasi tugas berdasarkan acara
  • Isolasi tanggung jawab agen
  • Keandalan terhadap gangguan dan strategi respons insiden

Penerapan dan Pemantauan Skala Besar

  • Keamanan dalam pipa CI/CD
  • Penerapan kontainer dengan Docker dan Kubernetes
  • Memantau pelanggaran patuh secara real-time

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengalaman dengan pemrograman Python
  • Memahami sistem berbasis agen
  • Ketahuan dengan prinsip keamanan siber dan ketentuan kompatibilitas

Audience

  • Spesialis keamanan
  • Pemimpin AI korporat
  • Petugas pengawasan
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait