دوره آموزشی امنیت محصول هوش مصنوعی: ساخت حاکمیت داده قوی و حفاظت از آن
1 ساعت 3 دقیقهمتوسط2025-04-02
مدرسین

Meghan Maneval
جزئیات دوره
ین دوره برای حرفهایهای امنیت سازمانی طراحی شده است تا توانایی ایجاد چارچوبهای حاکمیت داده و شیوههای امنیتی قوی را بهمنظور محافظت از دادههای حساس، اطمینان از یکپارچگی مدلها و حفظ انطباق با مقررات جهانی به دست آورند. در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه پایپلاینهای دادهای هوش مصنوعی را ایمن کنید، مدلهای دسترسی بر مبنای Zero-Trust و Least-Privilege را پیادهسازی کنید و به تهدیدات نوظهوری مانند حملات متخاصم و سمپاشی مدلها (model poisoning) پرداخته و روشهای مقابله با آنها را یاد بگیرید. با مگان مانوال (Meghan Maneval) به عنوان مدرس همراه شوید تا یاد بگیرید چگونه سیاستهای حاکمیت داده و امنیت هوش مصنوعی را بهطور مؤثر طراحی، مدیریت و تکامل دهید و در عین حال از ریسکها جلوگیری کرده و انطباق و مسئولیتپذیری را حفظ کنید.
اهداف یادگیری دوره:
طراحی و پیادهسازی چارچوبهای حاکمیت داده: این دوره به شما میآموزد که چگونه چارچوبهای حاکمیت دادهای قوی و قابل اطمینان ایجاد کنید که امنیت دادهها، حریم خصوصی و استفاده اخلاقی از دادهها را در طول چرخه عمر محصول هوش مصنوعی تضمین کند و از انطباق با مقررات بینالمللی اطمینان حاصل کنید.
شناسایی و کاهش ریسکهای امنیتی در پایپلاینهای دادهای AI: در این بخش شما با بهترین شیوهها برای حفاظت از دادهها، کنترل دسترسی و نظارت بر یکپارچگی مدلها آشنا میشوید تا تهدیدات امنیتی مانند حملات متخاصم و نقض دادهها را شناسایی و مدیریت کنید.
آنالیز ابزارهای داخلی و خارجی AI از نظر امنیتی: شما خواهید آموخت که چگونه ابزارهای هوش مصنوعی داخلی و شخص ثالث را از نظر ریسکهای امنیتی ارزیابی کرده و از انطباق با الزامات قانونی و تعهدات قراردادی اطمینان حاصل کنید.
اعمال نظارت مداوم برای انطباق با استانداردهای نظارتی و تهدیدات امنیتی: با استفاده از روشهای نظارت مستمر، چارچوبهای امنیتی و حاکمیتی خود را بهطور مداوم بهروزرسانی کنید تا با تهدیدات جدید و استانداردهای نظارتی در حال تکامل همراستا بمانید و از انطباق و تابآوری سازمانی اطمینان حاصل کنید.
اهداف یادگیری دوره:
طراحی و پیادهسازی چارچوبهای حاکمیت داده: این دوره به شما میآموزد که چگونه چارچوبهای حاکمیت دادهای قوی و قابل اطمینان ایجاد کنید که امنیت دادهها، حریم خصوصی و استفاده اخلاقی از دادهها را در طول چرخه عمر محصول هوش مصنوعی تضمین کند و از انطباق با مقررات بینالمللی اطمینان حاصل کنید.
شناسایی و کاهش ریسکهای امنیتی در پایپلاینهای دادهای AI: در این بخش شما با بهترین شیوهها برای حفاظت از دادهها، کنترل دسترسی و نظارت بر یکپارچگی مدلها آشنا میشوید تا تهدیدات امنیتی مانند حملات متخاصم و نقض دادهها را شناسایی و مدیریت کنید.
آنالیز ابزارهای داخلی و خارجی AI از نظر امنیتی: شما خواهید آموخت که چگونه ابزارهای هوش مصنوعی داخلی و شخص ثالث را از نظر ریسکهای امنیتی ارزیابی کرده و از انطباق با الزامات قانونی و تعهدات قراردادی اطمینان حاصل کنید.
اعمال نظارت مداوم برای انطباق با استانداردهای نظارتی و تهدیدات امنیتی: با استفاده از روشهای نظارت مستمر، چارچوبهای امنیتی و حاکمیتی خود را بهطور مداوم بهروزرسانی کنید تا با تهدیدات جدید و استانداردهای نظارتی در حال تکامل همراستا بمانید و از انطباق و تابآوری سازمانی اطمینان حاصل کنید.
مهارت ها
Data GovernanceData PrivacyArtificial Intelligence FoundationsArtificial Intelligence (AI)Data ScienceOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - موارد ضروری حاکمیت و امنیت دادههای هوش مصنوعی را باز کنید
1. مقدمه ای بر حاکمیت داده و امنیت در محصولات هوش مصنوعی
- 02 - حاکمیت و امنیت هوش مصنوعی
- 03 - خطرات کلیدی برای دادههای مورد استفاده در محصولات هوش مصنوعی
- 04 - اهمیت حاکمیت و امنیت دادههای هوش مصنوعی
- 05 - مدیریت دادههای هوش مصنوعی و چالشهای امنیتی
2. حاکمیت داده قوی را در طول چرخه عمر محصول هوش مصنوعی ایجاد کنید
- 06 - تعریف حاکمیت داده برای محصولات هوش مصنوعی
- 07 - مالکیت داده در طول چرخه عمر محصول هوش مصنوعی
- 08 - بهترین شیوههای مدیریت داده برای محصولات هوش مصنوعی
- 09 - نظارت بر دسترسی و استفاده از هوش مصنوعی در محصولات هوش مصنوعی
3. اجرای امنیت جامع برای دادههای هوش مصنوعی
- 10 - پایه ای برای سیستمهای هوش مصنوعی بسازید
- 11 - کنترلهای هویت و احراز هویت
- 12 - رمزگذاری در طول چرخه عمر دادههای هوش مصنوعی
- 13 - اطمینان از یکپارچگی دادهها و قابلیت حسابرسی
4. سازگاری را در توسعه محصول هوش مصنوعی تعبیه کنید
- 14 - ناوبری الزامات نظارتی
- 15 - حریم خصوصی و امنیت با طراحی در توسعه هوش مصنوعی
- 16 - ارزیابی امنیت و حریم خصوصی در محصولات هوش مصنوعی
- 17 - شفافیت و توضیح مدل هوش مصنوعی
- 18 - خطرات امنیتی ناشی از ابزارهای هوش مصنوعی شخص ثالث
5. حاکمیت و امنیت داده را در طول زمان حفظ کنید
- 19 - ایمن سازی خطوط لوله دادههای هوش مصنوعی
- 20 - ایمن سازی مدلها و خروجیهای هوش مصنوعی
- 21 - مدیریت به روز رسانی مدلهای هوش مصنوعی
- 22 - تشخیص و پیشگیری از تخلفات
- 23 - به روز نگه داشتن حاکمیت و امنیت داده ها
نتیجه گیری
- 24 - عملی کردن آن
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی حاکمیت دادهها در صنعت سلامت
- دوره آموزشی ساخت حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی
- دوره آموزشی عدالت دادهای: تضمین نمایندگی عادلانه در مجموعه دادههای هوش مصنوعی
- دوره آموزشی مقدمهای بر اخلاق و ایمنی هوش مصنوعی
- دوره آموزشی ادغام دادهها و توسعه API برای اپلیکیشنهای هوش مصنوعی
- دوره آموزشی حکمرانی دادههای هوش مصنوعی، رعایت قوانین و حسابرسی برای توسعهدهندگان
- دوره آموزشی حاکمیت داده خودکار در عمل
- دوره آموزشی مدیریت داده ها