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課程簡介
AI 安全挑戰簡介
- 瞭解 AI 系統特有的安全風險
- 比較傳統網路安全與 AI 網路安全
- AI 模型中的攻擊面概述
對抗性 Machine Learning
- 對抗性攻擊的類型:規避、投毒和提取
- 實施對抗性防禦和對策
- 不同行業對抗性攻擊的案例研究
模型強化技術
- 模型穩健性和強化簡介
- 降低模型易受攻擊的技術
- 動手使用防禦性蒸餾和其他硬化方法
資料安全Machine Learning
- 保護用於訓練和推理的數據管道
- 防止數據洩露和模型反轉攻擊
- 在 AI 系統中管理敏感數據的最佳實踐
AI 安全合規性和法規要求
- 瞭解有關 AI 和數據安全的法規
- 遵守 GDPR、CCPA 和其他數據保護法律
- 開發安全合規的 AI 模型
監控和維護 AI 系統安全
- 為 AI 系統實施持續監控
- 機器學習中安全性的日誌記錄和審計
- 回應 AI 安全事件和漏洞
AI 網路安全的未來趨勢
- 保護 AI 和機器學習的新興技術
- AI 網路安全的創新機會
- 為未來的 AI 安全挑戰做好準備
總結和後續步驟
最低要求
- 機器學習和 AI 概念的基礎知識
- 熟悉網路安全原則和實踐
觀眾
- 希望提高 AI 系統安全性的 AI 和機器學習工程師
- 專注於 AI 模型保護的網路安全專業人員
- 數據治理和安全領域的合規和風險管理專業人員
14 時間:
客戶評論 (5)
我學到了很多東西,並獲得了可以在工作中使用的知識!
Artur - Akademia Lomzynska
Course - Active Directory for Admins
機器翻譯
一般課程資訊
Paulo Gouveia - EID
Course - C/C++ Secure Coding
機器翻譯
Nothing it was perfect.
Zola Madolo - Vodacom
Course - Android Security
It opens up a lot and gives lots of insight what security
Nolbabalo Tshotsho - Vodacom SA
Course - Advanced Java Security
I genuinely enjoyed the great information and content.