امنیت، حاکمیت و انطباق AI

آنچه یاد خواهید گرفت:

• طراحی سیستم‌های AI ایمن و منطبق از طریق شناسایی ریسک‌های خاص AI، مدل‌های تهدید و حالت‌های شکست در کل چرخه عمر AI.
• اعمال چارچوب‌های حاکمیت AI در محیط‌های واقعی سازمانی، شامل تعریف مالکیت، فرایندهای تأیید، استانداردهای مستندسازی و مدل‌های عملیاتی
• ایمن‌سازی اپلیکیشن های مبتنی بر Generative AI و LLM با استفاده از guardrailها، ایزوله‌سازی پرامپت، اعتبارسنجی بازیابی و کنترل‌های انسان در حلقه
• آماده‌سازی سیستم‌های AI برای ممیزی‌ها و بررسی‌های تنظیمی از طریق تولید شواهد آماده ممیزی، قابلیت ردیابی و مستندات منطبق با مقررات جهانی
• مدیریت ریسک‌های حریم خصوصی، رضایت‌نامه‌ها و حفاظت از داده در سیستم‌های AI، شامل مدیریت اطلاعات شخصی قابل شناسایی (PII)، نگهداری داده و ملاحظات مرزی داده
• واکنش مؤثر به رخدادها و شکست‌های AI، از جمله توهم‌ها، سوءاستفاده، نقض‌های امنیتی و خرابی‌های عامل‌های خودمختار
• ارزیابی و کاهش ریسک‌ها در سیستم‌های AI خودمختار و عاملی، شامل طراحی kill-switch، استراتژی‌های بازگشت و حفاظ‌های عملیاتی
• انتقال اطمینان‌بخش تصمیمات ریسک، حاکمیت و انطباق AI به تیم‌های فنی، ممیزان، نهادهای تنظیم‌گر و مدیریت ارشد

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از مفاهیم AI یا یادگیری ماشین (مانند مدل‌ها، پرامپت ها یا داده‌)
• آشنایی نسبی با سیستم‌های نرم‌افزاری، محصولات یا عملیات در محیط حرفه‌ای
• علاقه به استقرار AI در محیط‌های واقعی یا سازمانی

توضیحات دوره

سیستم‌های AI دیگر ابزارهای آزمایشی نیستند - آن‌ها سیستم‌های تولیدی هستند که در مقیاس واقعی تصمیم‌گیری می‌کنند. با استقرار Generative AI ،LLMs، پایپ لاین های RAG و عامل‌های خودمختار توسط سازمان‌ها، بزرگ‌ترین چالش‌ها دیگر دقت یا عملکرد نیست، بلکه امنیت، حاکمیت، حریم خصوصی و انطباق با مقررات است.

این دوره یک راهنمای عملی و متمرکز بر سازمان برای ساخت سیستم‌های AI ایمن، منطبق و قابل اعتماد است که بتوانند در محیط‌های واقعی به‌طور ایمن عمل کنند. شما خواهید آموخت که چرا امنیت AI اساساً با امنیت اپلیکیشن های سنتی متفاوت است، سیستم‌های AI چگونه در تولید شکست می‌خورند، و سازمان‌ها برای مدیریت ریسک، مسئولیت‌پذیری و نظارت در کل چرخه عمر AI چه باید انجام دهند.

به‌جای اخلاقیات انتزاعی یا نظریه‌های سیاستی، این دوره بر چگونگی حاکمیت واقعی AI درون سازمان‌های امروزی تمرکز دارد. شما مدل‌سازی تهدید AI، ریسک‌های prompt injection و نشت داده، guardrailها و لایه‌های ایمنی و چگونگی طراحی کنترل‌های انسان در حلقه مقیاس‌پذیر را درک خواهید کرد. این دوره همچنین چارچوب‌های حاکمیت AI را شفاف می‌کند و نشان می‌دهد که تیم‌ها چگونه مالکیت، تأییدها، مستندسازی و حقوق تصمیم‌گیری را بدون کاهش سرعت نوآوری تعریف می‌کنند.

شما درک روشنی از چشم‌انداز مقررات جهانی AI، از جمله اصول قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act)، رویکردهای حاکمیتی ایالات متحده و استانداردهای صنعتی به‌دست خواهید آورد، و یاد می‌گیرید که این‌ها چگونه به کنترل‌های واقعی، ممیزی‌ها و شواهد تبدیل می‌شوند. حریم خصوصی، رضایت‌نامه، نگهداری داده و مدیریت داده‌ فرامرزی از دیدگاهی عملی و آماده ممیزی بررسی می‌شوند - نه از طریق اصطلاحات حقوقی پیچیده

از طریق مطالعه‌های موردی سازمانی واقع‌گرایانه و تمرین‌های طراحی عملی، شما یاد می‌گیرید که چگونه دستیارهای داخلی AI، اپلیکیشن های GenAI مشتری‌محور و عامل‌های عملیاتی خودمختار را، از جمله چگونگی مدیریت شکست‌ها، طراحی kill-switch و پیاده‌سازی استراتژی‌های بازگشت ایمن ایمن‌سازی کنید.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود سیستم‌های AI را طوری طراحی کنید که ممیزی‌ها را پشت سر بگذارند، در برابر رخدادها دوام بیاورند و اعتماد کسب کنند - و با اطمینان به زبان امنیت، حاکمیت و انطباق AI در محیط‌های فنی، محصول و رهبری صحبت کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان AI، مهندسان ML و توسعه‌دهندگان GenAI که می‌خواهند پیامدهای امنیتی، حاکمیتی و ریسک سیستم‌های AI در محیط تولید را درک کنند.
• متخصصان امنیت، ریسک و GRC که نیاز به دید عملی نسبت به نحوه ایجاد مدل‌های تهدید جدید و چالش‌های انطباق توسط سیستم‌های AI دارند.
• مدیران محصول AI و مالکان فنی محصول که مسئول راه‌اندازی ایمن و مسئولانه قابلیت‌های مبتنی بر AI هستند.
• مهندسان پلتفرم، MLOps و زیرساخت که از سیستم‌های AI در محیط تولید پشتیبانی می‌کنند.
• معماران و رهبران فنی که پلتفرم‌ها و مدل‌های عملیاتی AI سازمانی را طراحی می‌کنند.
• حرفه‌ای‌هایی که با LLMها، سیستم‌های RAG یا عامل‌های خودمختار کار می‌کنند و می‌خواهند از شکست‌های رایج و مشکلات ممیزی جلوگیری کنند.