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Struttura del corso

Fondamenti della sicurezza in Gemini 3

  • Il modo in cui Gemini 3 migliora la sicurezza e l’affidabilità dei sistemi
  • Meccanismi per la riduzione delle vulnerabilità
  • Principali categorie di minacce dirette ai sistemi di intelligenza artificiale

Principi di governance e allineamento alle politiche aziendali

  • Come collegare le policy organizzative all’utilizzo di Gemini 3
  • Configurazione del sistema in ambienti soggetti a regolamentazione
  • Fluidi operativi per un controllo continuo da parte della governance

Difesa contro gli attacchi di tipo Prompt Injection

  • Tipologie comuni di attacchi basati su prompt manipolati
  • Tecniche per creare strutture di input resistenti agli attacchi
  • Metodi per individuare e testare eventuali vulnerabilità

Gestione responsabile dei dati

  • Gestione di informazioni sensibili o ad alto rischio
  • Utilizzo etico dei set di dati addestrativi
  • Misure per prevenire la divulgazione non autorizzata e tutelare la confidenzialità

Audit e monitoraggio del comportamento dell’intelligenza artificiale

  • Implementazione di pipeline per il monitoraggio delle attività del sistema
  • Riconoscimento dei output anomali prodotti dal modello
  • Creazione di tracciati di audit utili alla verifica della conformità

Valutazione dei rischi e pianificazione degli scenari critici

  • Analisi dei potenziali rischi derivanti dall’impiego di Gemini 3 in operazioni aziendali
  • Progettazione di strategie mirate per mitigare tali rischi
  • Simulazione di situazioni avverse finalizzata alla preparazione preventiva

Strategie di implementazione sicura

  • Definizione dei confini operativi per le implementazioni
  • Integrazione di Gemini 3 all’interno di infrastrutture fortemente sicure
  • Adozione di modelli architetturali basati sul principio del minor privilegio possibile

Prontezza organizzativa e best practice consigliate

  • Costruzione di processi strutturati per la sicurezza dell’intelligenza artificiale coinvolgendo più figure aziendali
  • Mantenimento della preparazione e delle competenze del personale
  • Pianificazioni strategiche finalizzate alla crescita continua dei livelli di governance

Riepilogo e prossimi passi da intraprendere

Requisiti

  • Conoscenza di base dei principi della cybersecurity
  • Esperienza nell’utilizzo di sistemi basati su intelligenza artificiale o machine learning
  • Conoscenza delle procedure di governance e conformità normativa

Destinatari del corso

  • Ingegneri della sicurezza
  • Rappresentanti dei team di compliance
  • Professionisti specializzati nell’etica dell’intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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