Struttura del corso

Introduzione alle sfide della sicurezza dell'IA

  • Comprendere i rischi per la sicurezza specifici dei sistemi di intelligenza artificiale
  • Confronto tra sicurezza informatica tradizionale e sicurezza informatica basata sull'intelligenza artificiale
  • Panoramica delle superfici di attacco nei modelli di intelligenza artificiale

Contraddittorio Machine Learning

  • Tipi di attacchi avversari: evasione, avvelenamento ed estrazione
  • Implementazione di difese e contromisure in contraddittorio
  • Casi di studio su attacchi avversari in diversi settori

Tecniche di indurimento dei modelli

  • Introduzione alla robustezza e all'indurimento del modello
  • Tecniche per ridurre la vulnerabilità del modello agli attacchi
  • Pratico con la distillazione difensiva e altri metodi di indurimento

Sicurezza dei dati in Machine Learning

  • Protezione delle pipeline di dati per l'addestramento e l'inferenza
  • Prevenzione della perdita di dati e degli attacchi di inversione del modello
  • Best practice per la gestione dei dati sensibili nei sistemi di intelligenza artificiale

Conformità alla sicurezza dell'IA e requisiti normativi

  • Comprendere le normative relative all'intelligenza artificiale e alla sicurezza dei dati
  • Conformità a GDPR, CCPA e altre leggi sulla protezione dei dati
  • Sviluppo di modelli di intelligenza artificiale sicuri e conformi

Monitoraggio e mantenimento della sicurezza del sistema di intelligenza artificiale

  • Implementazione del monitoraggio continuo per i sistemi di intelligenza artificiale
  • Registrazione e controllo per la sicurezza nell'apprendimento automatico
  • Risposta agli incidenti e alle violazioni della sicurezza dell'IA

Tendenze future nella sicurezza informatica dell'intelligenza artificiale

  • Tecniche emergenti per proteggere l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico
  • Opportunità di innovazione nella cibersicurezza dell'IA
  • Prepararsi alle future sfide della sicurezza dell'IA

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti di machine learning e AI
  • Familiarità con i principi e le pratiche di sicurezza informatica

Pubblico

  • Ingegneri dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico che cercano di migliorare la sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale
  • Professionisti della sicurezza informatica che si concentrano sulla protezione dei modelli di intelligenza artificiale
  • Professionisti della compliance e della gestione del rischio in materia di governance e sicurezza dei dati
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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