Struttura del corso
Fondamenti della governance della sicurezza nell’IA
- Principi fondamentali della governance dell’intelligenza artificiale
- Quadri normativi per la sicurezza aziendale applicati all’IA
- Ruoli e responsabilità delle diverse figure coinvolte
Metodologie di valutazione dei rischi legati all’IA
- Identificazione e classificazione dei rischi alla sicurezza dell’IA
- Modellizzazione delle minacce nei sistemi basati sull’intelligenza artificiale
- Valutazione dell’impatto e prioritizzazione dei rischi individuati
Progettazione di sistemi IA sicuri
- Approcci progettuali per garantire la confidenzialità, l’integrità e la disponibilità dei dati
- Implementazione di misure di sicurezza all’interno dei processi di elaborazione dell’IA
- Aspetti da considerare nella gestione del ciclo di vita dei modelli artificiali
Tutela dei dati e privacy nell’ambito dell’IA
- Gestione ottimale dei dati nei processi di machine learning
- Gestione e protezione dei dati sensibili e soggetti a normative specifiche
- Tecnologie in grado di migliorare la privacy in ambienti IA-driven
Monitoraggio e tutela operativa dei sistemi basati sull’IA
- Valutazione continua del comportamento degli algoritmi d’intelligenza artificiale
- Rilevamento di anomalie, deviazioni dal normale funzionamento e utilizzi impropri
- Servizi di intelligence sulle minacce specifiche per i sistemi basati sull’IA
Conformità normativa e standard di sicurezza per l’IA
- Principali normative globali che influenzano la sicurezza dell’intelligenza artificiale
- Requisiti documentativi necessari in caso di audit
- Allineamento delle politiche organizzative con gli obblighi legali vigenti
Risposta agli incidenti nei sistemi basati sull’IA
- Vettori di attacco e indicatori specifici nell’ambito della sicurezza dell’intelligenza artificiale
- Procedimenti operativi per affrontare situazioni in cui modelli IA sono stati compromessi
- Fasi successive all’incidente, come l’analisi post-fatto e le attività di correzione
Gestione strategica della sicurezza nell’era dell’intelligenza artificiale
- Costruzione progressiva di capacità organizzative nella gestione della sicurezza IA
- Integrazione dei rischi legati all’IA nelle strategie aziendali globali
- Valutazione del livello di maturità e percorsi di miglioramento continuo
Sintesi conclusiva e prossimi passi da intraprendere
Requisiti
- Conoscenza dei principi fondamentali legati ai rischi informatici e alla sicurezza cibernetica
- Esperienza pratica nell’utilizzo di sistemi basati su AI o sul trattamento dei dati
- Familiarità con i modelli di governance della sicurezza a livello aziendale
Destinatari
- Responsabili della sicurezza incaricati di supervisionare gli progetti basati sull’IA
- Professionisti specializzati in governance e gestione dei rischi
- Leader tecnici responsabili dell’implementazione sicura delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale
Recensioni (3)
Ho apprezzato molto aver appreso riguardo agli attacchi di intelligenza artificiale e agli strumenti disponibili per iniziare a praticare e utilizzare attivamente nei test di sicurezza. Ho acquisito molte conoscenze che non avevo all'inizio e il corso ha corrisposto alle mie aspettative. La parte che ho preferito della formazione è stata Comet Browser: mi ha sorpreso ciò che era in grado di fare. Sicuramente valuterò di approfondire l'argomento. Nel complesso è stato un corso ottimo e ho apprezzato moltissimo l'apprendimento del Top 10 OWASP GenAI.
Patrick Collins - Optum
Corso - OWASP GenAI Security
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La conoscenza professionale e il modo in cui l'ha presentata a noi
Miroslav Nachev - PUBLIC COURSE
Corso - Cybersecurity in AI Systems
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Il modo per ricevere le informazioni dal formatore
Mohamed Romdhani - Shams Power
Corso - CISM - Certified Information Security Manager
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