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Struttura del corso
Introduzione al Modellazione delle Minacce per AI
- Cosa rende vulnerabili i sistemi AI?
- Superficie di attacco dell'AI vs sistemi tradizionali
- Vettori di attacco chiave: strati dati, modello, output e interfaccia
Attacchi Avversari sui Modelli AI
- Comprensione degli esempi avversari e tecniche di perturbazione
- Attacchi white-box vs black-box
- Metodi FGSM, PGD e DeepFool
- Visualizzazione e creazione di campioni avversari
Inversione Modellare e Rilevamento della Privacy
- Inferenza dei dati di addestramento dall'output del modello
- Attacchi per inferenza di appartenenza
- Rischi alla privacy nei modelli di classificazione e generativi
Avvelenamento dei Dati e Iniezioni di Backdoor
- Come i dati avvelenati influenzano il comportamento del modello
- Backdoor basate su trigger e attacchi Trojano
- Strategie di rilevazione e sanitizzazione
Robustezza e Tecniche di Difesa
- Addestramento avversario e aumento dei dati
- Mascheramento del gradiente e preprocessing dell'input
- Smussatura modellare e tecniche di regolarizzazione
Difese AI che Preservano la Privacy
- Introduzione alla privacy differenziale
- Iniezione di rumore e budget di privacy
- Apprendimento federato e aggregazione sicura
AI Security in Pratica
- Valutazione e distribuzione del modello consapevole delle minacce
- Utilizzo dell'Adversarial Robustness Toolbox (ART) nelle applicazioni pratiche
- Studi di caso industriali: violazioni reali e mitigazioni
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Un'idea dei flussi di lavoro della machine learning e del training del modello
- Esperienza con Python e framework ML comuni come PyTorch o TensorFlow
- Familiarità con i concetti di base della sicurezza o del modellizzazione delle minacce è utile
Pubblico
- Ingegneri machine learning
- Analisti cybersecurity
- Ricercatori AI e team di validazione del modello
14 ore