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Struttura del corso
Fondamenti della Sicurezza di Gemini 3
- Come Gemini 3 migliora la sicurezza e la affidabilità
- Comprensione dei meccanismi di riduzione delle vulnerabilità
- Panoramica delle categorie di minacce per i sistemi AI
Principi di Governance e Allineamento con le Politiche
- Mappatura delle politiche aziendali all'uso dell'AI
- Configurazione di Gemini 3 per ambienti regolamentati
- Flussi di lavoro di governance per la supervisione continua
Difesa contro l'Iniezione di Prompt
- Tipologie di attacchi basati su prompt
- Costruzione di strutture di prompt resistenti
- Valutazione e test delle superfici vulnerabili
Gestione Responsabile dei Dati
- Gestione di dati sensibili o ad alto rischio
- Garanzia dell'uso etico di dataset
- Mitigazione delle fughe e dei rischi di confidenzialità
Audit e Monitoraggio del Comportamento AI
- Configurazione di pipeline per il monitoraggio del comportamento
- Identificazione di output anomali
- Piste di audit per la conformità
Valutazione dei Rischi e Pianificazione delle Scenari
- Valutazione dei rischi per le operazioni assistite da AI
- Progettazione di strategie di mitigazione
- Simulazione di scenari avversi per la preparazione
Strategie di Distribuzione Sicura
- Configurazione dei limiti di distribuzione
- Integrazione di Gemini 3 con infrastrutture sicure
- Utilizzo di pattern architetturali a privilegi minimi
Prontezza Organizzativa e Best Practice
- Costruzione di processi di sicurezza AI interfunzionali
- Garanzia della prontezza e delle competenze dello staff
- Strategie a lungo termine per la maturità della governance
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza dei fondamenti della cybersecurity
- Esperienza con sistemi basati su AI o ML
- Familiarità con processi di governance o conformità
Pubblico Obiettivo
- Ingegneri della sicurezza
- Team di conformità
- Professionisti dell'etica AI
14 Ore
Recensioni (1)
Flusso, atmosfera e argomento della presentazione
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Corso - Google Gemini AI for Data Analysis
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