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课程大纲
AI 安全挑战简介
- 了解 AI 系统特有的安全风险
- 比较传统网路安全与 AI 网路安全
- AI 模型中的攻击面概述
对抗性 Machine Learning
- 对抗性攻击的类型:规避、投毒和提取
- 实施对抗性防御和对策
- 不同行业对抗性攻击的案例研究
模型强化技术
- 模型稳健性和强化简介
- 降低模型易受攻击的技术
- 动手使用防御性蒸馏和其他硬化方法
资料安全Machine Learning
- 保护用于训练和推理的数据管道
- 防止数据泄露和模型反转攻击
- 在 AI 系统中管理敏感数据的最佳实践
AI 安全合规性和法规要求
- 了解有关 AI 和数据安全的法规
- 遵守 GDPR、CCPA 和其他数据保护法律
- 开发安全合规的 AI 模型
监控和维护 AI 系统安全
- 为 AI 系统实施持续监控
- 机器学习中安全性的日志记录和审计
- 回应 AI 安全事件和漏洞
AI 网路安全的未来趋势
- 保护 AI 和机器学习的新兴技术
- AI 网路安全的创新机会
- 为未来的 AI 安全挑战做好准备
总结和后续步骤
要求
- 机器学习和 AI 概念的基础知识
- 熟悉网路安全原则和实践
观众
- 希望提高 AI 系统安全性的 AI 和机器学习工程师
- 专注于 AI 模型保护的网路安全专业人员
- 数据治理和安全领域的合规和风险管理专业人员
14 小时
客户评论 (5)
我学到了很多东西,并获得了可以在工作中使用的知识!
Artur - Akademia Lomzynska
课程 - Active Directory for Admins
机器翻译
一般课程信息
Paulo Gouveia - EID
课程 - C/C++ Secure Coding
机器翻译
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课程 - Android Security
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课程 - Advanced Java Security
I genuinely enjoyed the great information and content.