Kursus Pelatihan Keamanan dan Privasi dalam Aplikasi TinyML

Pelatihan online langsung ini ditujukan bagi para pemimpin perusahaan tingkat menengah yang ingin mempelajari cara mengelola dan menjaga keamanan sistem AI secara bertanggung jawab serta sejalan dengan berbagai kerangka hukum global terkini, seperti Undang-Undang AI Uni Eropa, GDPR, ISO/IEC 42001, dan Perintah Eksekutif AS mengenai AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami risiko hukum, etika, dan regulasi dalam penggunaan AI di berbagai divisi perusahaan.
• Menginterpretasikan dan menerapkan kerangka tata kelola AI utama (Undang-Undang AI Uni Eropa, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Merumuskan kebijakan keamanan, audit, serta pengawasan terhadap implementasi AI di perusahaan.
• Menyusun pedoman pengadaan dan penggunaan sistem AI baik yang disediakan pihak ketiga maupun dikembangkan secara internal.

Pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur dalam Indonesia (online atau onsite) ini ditujukan untuk insinyur keamanan, analisis SOC, dan tim platform yang ingin membela aplikasi AI, API, copilot, dan agen otonom menggunakan WAF, gateway AI, guardrail, rekayasa deteksi, dan pertahanan runtime berlapis.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia (online atau secara fisik) ditujukan bagi para profesional IT tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dan menerapkan AI TRiSM dalam organisasi mereka.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep-konsep utama dan pentingnya manajemen kepercayaan, risiko, serta keamanan AI.
• Mengidentifikasi serta mengurangi risiko yang timbul dari sistem AI.
• Menerapkan praktik terbaik dalam menjaga keamanan AI.
• Memahami regulasi serta aspek etika yang perlu diperhatikan dalam pemanfaatan AI.
• Merancang strategi yang efektif untuk tata kelola dan pengelolaan AI.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur Indonesia (dapat dilakukan secara virtual maupun tatap muka) ditujukan bagi para pengembang AI, arsitek sistem, serta manajer produk tingkat menengah hingga lanjut yang ingin mengidentifikasi dan mengurangi risiko pada aplikasi berbasis LLM, termasuk serangan jenis prompt injection, kebocoran data, dan hasil keluaran yang tidak terfilter. Mereka juga akan mempelajari penerapan mekanisme keamanan seperti validasi input, pengawasan manusia, serta pengaturan batas keamanan pada output.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengenali kerentanan utama dalam sistem berbasis LLM.
• Menerapkan prinsip-prinsip desain aman dalam arsitektur aplikasi LLM.
• Memanfaatkan alat-alat seperti Guardrails AI dan LangChain untuk validasi, penyaringan data, serta keamanan sistem.
• Mengintegrasikan teknik-teknik seperti sandboxing, pengujian red teaming, dan pengawasan manusia dalam proses produksi aplikasi LLM.

Pelatihan langsung tatap muka atau online yang dipimpin instruktur di Indonesia ini ditujukan bagi pengembang dan insinyur platform yang ingin membangun fitur AI yang tahan terhadap prompt injection, peracunan data, penyalahgunaan alat, dan kebocoran rahasia, dengan keamanan sejak desain awal, bukan diperbaiki setelah kejadian.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipandu instruktur di Indonesia ini ditujukan untuk manajer teknis, arsitek, dan insinyur keamanan yang ingin mengamankan sistem AI generatif dan agentic dalam pengiriman, mencakup pemodelan ancaman, guardrails, izin agen, keamanan pipeline, dan tata kelola.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, ditujukan bagi para profesional tingkat menengah di bidang AI serta keamanan siber. Mereka yang ingin memahami serta mengatasi risiko keamanan khusus pada model dan sistem AI, terutama dalam industri yang sangat teratur seperti keuangan, tata kelola data, maupun konsultasi.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami jenis-jenis serangan adversarial terhadap sistem AI serta cara membela diri darinya.
• Menerapkan teknik penguatan model untuk melindungi proses pengembangan machine learning.
• Menjamin keamanan dan integritas data dalam model machine learning.
• Memenuhi persyaratan regulasi terkait keamanan AI.

Pelatihan online langsung ini di Indonesia ditujukan bagi para insinyur keamanan serta petugas kepatuhan yang ingin memperkuat konfigurasi EXO, mengatur akses model, dan memantau beban kerja AI yang dijalankan sepenuhnya di dalam lingkungan on-premise.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para profesional di bidang keamanan IT, manajemen risiko, dan kepatuhan pada tingkat pemula yang ingin memahami konsep dasar keamanan AI, berbagai jenis ancaman, serta kerangka kerja internasional seperti NIST AI RMF dan ISO/IEC 42001.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami berbagai risiko keamanan unik yang ditimbulkan oleh sistem AI.
• Mengidentifikasi jenis ancaman seperti serangan adversarial, kontaminasi data, serta inversi model.
• Menerapkan model tata kelola dasar seperti NIST AI Risk Management Framework.
• Menyelaraskan pemanfaatan AI dengan standar mutakhir, pedoman kepatuhan, serta prinsip etika.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia diselenggarakan secara online atau tatap muka, dan ditujukan bagi para insinyur keamanan serta ML yang ingin mengenali, menguji, serta mempertahankan sistem mereka dari berbagai serangan terhadap model AI.

Berdasarkan panduan terbaru dari OWASP GenAI Security Project, peserta akan belajar mengidentifikasi, menilai, dan memitigasi ancaman spesifik AI melalui latihan praktik langsung dan skenario dunia nyata.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dalam Indonesia yang dipandu instruktur ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan dan mengevaluasi teknik seperti federated learning, secure multiparty computation, homomorphic encryption, dan differential privacy dalam pipeline machine learning di dunia nyata.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dan membandingkan teknik utama dalam ML yang menjaga privasi.
• Menerapkan sistem federated learning menggunakan framework open-source.
• Menerapkan differential privacy untuk berbagi data dan pelatihan model yang aman.
• Memakai teknik enkripsi dan komputasi aman untuk melindungi input dan output model.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, baik dalam format virtual maupun pelatihan langsung tatap muka, ditujukan bagi para profesional keamanan tingkat lanjut serta spesialis ML yang ingin mensimulasikan serangan terhadap sistem AI, mengungkap celah keamanan, dan meningkatkan ketahanan model yang telah diterapkan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mensimulasikan ancaman nyata terhadap model machine learning.
• Membuat contoh adversarial untuk menguji ketahanan model.
• Menilai potensi serangan pada API dan proses kerja sistem AI.
• Merancang strategi pengujian penetrasi untuk lingkungan penerapan AI.