ISACA 上級AIセキュリティ管理認定コース（AAISM）のトレーニングコース

本講座は日本にて実施されるインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオフライン）で、中級レベルの企業リーダー向けです。参加者はEU AI法やGDPR、ISO/IEC 42001、米国のAIに関する大統領令といった新たな世界的枠組みを踏まえつつ、責任を持ってAIシステムを管理・保護する方法を学びます。

講座終了時には、参加者は以下のことを実現できるようになります：

• 各部門におけるAI利用に伴う法的・倫理的・規制上のリスクを理解する。
  
• EU AI法、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001といった主要なAIガバナンス枠組みを解釈し適用できる。
  
• 企業内でのAI導入に際するセキュリティ対策や監査・管理方針を策定する。
  
• 外部提供業者製および社内開発のAIシステムに対する調達・利用ガイドラインを作成する。
  

人工知能（AI）の導入により、政府機関や各部局において運用上のリスク、ガバナンス課題、およびサイバーセキュリティ上の脆弱性が新たに生じています。

本講座は講師によるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、AIに関する事前知識が少ない公共部門のITおよびリスク管理担当者を対象としております。政府や規制環境下でのAIシステムの評価・監視・保護方法を理解したい方々に最適です。

受講を終了すると、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• バイアス・予測不可能性・モデルの性能低下など、AIシステムに固有のリスク概念を解釈できる
  
• NIST AI RMFやISO/IEC 42001といったAI専用のガバナンスおよび監査フレームワークを適用できる
  
• AIモデルやデータパイプラインに対するサイバー攻撃の脅威を見分けられる
  
• 部局横断的なリスク管理計画およびAI導入に向けた政策調整体制を構築できる
  

講座の形式

• 公共部門における実用例題を用いた双方向型講義およびディスカッション
  
• AIガバナンスフレームワークの演習や関連方針の策定演習
  
• 具体的シナリオを基にした脅威モデリングおよびリスク評価
  

カスタマイズ対応の可能性

• 講座内容のカスタマイズをご希望の場合は、お問い合わせください。
  

本コースでは、現代のAI駆動型アプリケーションやAPI、コパイロット、自律型エージェントを安全に保つための実践的な基礎知識を提供します。受講生は、AIセキュリティが従来のウェブセキュリティとどのように異なるか、プロンプトインジェクションやRAGポイズニング、エージェント悪用といった一般的なAI特有の脅威を学びます。またWAF、AIゲートウェイ、APIセキュリティ、ガードレールなどを用いた多層的な防御手法についても理解します。実践演習や現場事例を通して、受講生はAI攻撃パターンの識別方法やLLMベースのアプリケーション保護技術、本番環境における効果的なランタイム防御策などを身につけることができます。

本講座は、日本（オンラインまたは会場開催）で実施されるインストラクター主導のライブトレーニングであり、自社においてAI TRiSMを理解し、適用したい初心者から中級レベルのIT専門家が対象となります。

講座終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• AIにおける信頼性・リスク管理・セキュリティマネジメントの基本概念とその重要性を理解する。
• AIシステムに伴うリスクを特定し、適切に対処できるようになる。
• AIのためのセキュリティ対策のベストプラクティスを実践できるようになる。
• 規制要件やAIに関する倫理的課題について理解できるようになる。
• ​効果的なAIガバナンスおよびマネジメントの戦略を策定できるようになる。

本講座は日本にて開催されるインストラクターによるライブ研修（オンラインまたは対面）で、中級者から上級者のAI開発者、アーキテクト、製品マネージャーを対象としています。受講者はプロンプト注入やデータ漏洩、不適切な出力といったLLM駆動型アプリケーションにまつわるリスクの特定・軽減方法を学び、入力検証や人間の監視介入、出力制御機能などのセキュリティ対策も実装できるようになります。

研修終了時点で受講者は以下の能力を身につけられる予定です：

• LLMベースシステムにおける主要な脆弱性を理解する。
• 安全な設計原則に基づきLLMアプリケーションのアーキテクチャを構築できる。
• Guardrails AIやLangChainといったツールを用いた検証・フィルタリング・安全性確保が可能になる。
• サンドボックス化、レッドチーム評価、人間の監視介入などの技術を実用環境向けパイプラインに統合できる。

本コースでは、ソフトウェア開発者が設計段階から安全なAIアプリケーションの作成法を習得します。受講者はチャットボットやRAGパイプライン、AIエージェント等に対するプロンプトインジェクション防止策やデータ汚染対応、ツール利用制限方法など実践的な技術を学びます。またガードレイルの導入や自動化レッドチーミング検証手法も含まれ、リアルな環境下で堅牢かつ信頼性の高いAI機能が構築できるようになる内容です。

概要：

CISA®は、情報システム監査やITリスクコンサルティングの分野で活躍する専門家向けに設けられた世界でも非常に知名度が高く、人気のある資格です。

当社のCISA研修プログラムは、厳格かつ競争率の高い内容で、試験合格を目的としています。これまでヨーロッパや世界各地で150回以上のCISA講座を開催し、1,200名以上の受講者様を指導した経験に基づき、Net Securityが独自に作成した研修教材は、受講生全員がISACA主催のCISA®試験に合格できることを最優先事項として設計されています。この講座では、情報システム監査に関する基本概念をしっかり理解するとともに、過去3年間にISACAが公開した膨大な数の問題演習を行います。近年、CISA資格保持者は大手会計事務所やグローバル銀行、コンサルティング・監査部門などから大きな需要があります。

受講生様の中にはIT監査分野で長年の実務経験を持つ方もいらっしゃいますが、CISAの問題に適切に対応できるかどうかは、国際的に共通して用いられているIT保証基準をどれだけ正確に理解しているかにかかっています。試験内容は非常に難易度が高く、類似した選択肢間で判断が困難になるケースも多くあります。こうした点からISACAではグローバルな情報システム監査基準に対する理解力を厳しく問うのです。このような試験課題に対応できるよう、当講座では世界各地での指導経験が豊富な優秀な講師陣を常に配置しています。

Net Security提供のCISA教材には、5つの領域に関する全試験対策項目やケーススタディ、質疑応答事例などが網羅されています。さらに講師による補助資料として専用ノート、問題集、用語集、解説動画、復習資料、合格のためのコツ、マインドマップも研修中に配布されます。

目的：

最終的な目標は、初回受験でCISA試験を無事合格することです。

到達目標：

• 習得した知識を実務に活かし組織に貢献できるようになる
• IT監査基準に従って適切な監査サービスを提供できるようになる
• 経営層や組織体制、業務プロセスの妥当性を評価・保証できるようになる
• IT資産の導入／開発からテスト・運用までの過程を適切に検証・保証できるようになる
• サービス運営や第三者委託業者に関する事項も含めてIT運用全般を的確に評価できるようになる
• 組織内におけるセキュリティ方針や基準、規程・管理手法が情報資産の機密性・完全性・可用性を適切に守るよう検証・保証できるようになる

対象者：

財務専門家／公認会計士、IT技術者、内部および外部監査員、情報セキュリティ担当者、リスクコンサルタントなど。

概要：

ご注意：ここに記載の更新されたCISM試験内容の範囲は、2022年6月1日以降に実施される試験に適用されます。

CISM®は、今日世界中の情報セキュリティマネージャーにとって最も権威があり、取得が困難な資格です。この資格を得ることで、絶えず進化する情報セキュリティ管理における機会や課題について学び続けることができるエリート集団の一員となる道が開かれます。

当社のCISM研修では、4つのドメインにわたる内容を網羅しつつ、基礎的な概念構築とISACA公認のCISM試験問題解決力の養成に重点を置いています。本コースは、ISACAが実施する情報セキュリティマネージャー認定資格（CISM®）試験に向けた徹底的なトレーニングおよび高度な試験対策講座です。

当社の講師陣は、受講者全員に対してISACAが提供するQA＆E（問題・解答・解説集）を活用した試験対策を行うことを推奨しています。この資料は、ISACA特有の問題形式や解答手法を理解させるだけでなく、実際の授業中にCISM関連の概念が効率的に記憶されるよう支援する優れた教材です。
すべての講師にはCISM研修指導に関する豊富な経験があります。受講者様が確実にCISM試験に合格できるよう、万全のサポートを提供いたします。

目標：

最終的な目標は、受講者様が初回受験でCISM試験に合格することです。

達成すべき目的：

• 習得した知識を自社組織の発展に役立つ形で実践的に活用すること
• 企業の目標達成に向けて、情報セキュリティガバナンス体制の確立および維持を行うこと
• ビジネス要件やコンプライアンス基準を満たすべく、情報リスクを許容範囲内へ管理すること
• 人的資源・業務プロセス・技術面から構成される情報セキュリティ体制の確立および維持を行うこと
• 外部協力企業やサプライヤーとの契約および業務内容に情報セキュリティ要件を組み込むこと
• ビジネスへの影響最小化を目指し、情報セキュリティインシデントの検知・調査・対応・復旧体制を計画・構築・管理すること

対象となる受講者：

• 現場での実務経験が3年から5年程度ある情報セキュリティ専門家
• 情報セキュリティマネージャーまたは管理職としての責任を担う方々
• CISO、CIO、CSO、プライバシー保護担当者、リスク管理者、セキュリティ監査員やコンプライアンススタッフ、事業継続・災害復旧担当者、各種保証機能に携わる経営層および管理職など情報セキュリティ管理に関する深い理解を求める全ての方々

概要：

現代において、サイバー攻撃は世界中の企業にとって深刻な脅威となっており、その分野の専門知識を持つ人材への需要が高まっています。ISACAが行った調査によれば、多くの業界関係者もこの事実を認識しており、サイバーセキュリティに関するスキルが求められる職務に就こうと志望しています。
このような人材不足を解消するため、ISACAでは「サイバーセキュリティの基礎」資格認定制度を策定しました。これはサイバーセキュリティ分野における知識や技術を習得できる教育プログラムであると同時に、受講者の能力が実際に十分かどうかも客観的に評価するものです。

目的：

サイバー攻撃の頻発化や専門的知識を持つセキュリティ人材の不足が世界中で問題となる中、本プログラムは経験の浅い新入社員でも短期間に必要なスキルと知識を身につけさせる絶好の機会です。またサイバー分野での実務を行うために不可欠な基礎力もしっかりと養えます。

対象者：

本資格プログラムは、サイバーセキュリティに関する基礎知識を体系的に学びたい方や、この重要分野におけるスキル向上を目指すすべての人々にも最適なコースとなっています。

日本（オンラインまたは現地開催）で実施されるこのインストラクター主導型のライブトレーニングでは、特に金融業界やデータガバナンス、コンサルティングといった規制の厳しい分野においてAIモデルおよびシステム特有のセキュリティ課題を理解し対処したい中級レベルのAI専門家やサイバーセキュリティ担当者が対象となります。

修了時には以下の能力を習得できるようになります：

• AIシステムを狙う各種敵対的攻撃とその防御方法について把握する
• 機械学習パイプラインの安全確保のためモデル強化技術を実施できる
• 機械学習モデルにおけるデータ保護および完全性維持が可能になる
• AIセキュリティ関連の法規制要件に適切に対応できるようになる

本講座は日本で実施されるインストラクター主導の研修（オンラインまたは出張）であり、EXOのセキュリティ強化、モデルアクセス制御、そして完全に社内環境下で稼働するAIワークロードのガバナンスを担うセキュリティエンジニアおよびコンプライアンス担当者向けです。

本講座は日本（オンラインまたは対面）で開催されるインストラクター主導の実践型研修で、AIセキュリティの基礎知識や脅威要因、NIST AI RMFやISO/IEC 42001といった国際的なフレームワークを学びたい初心者レベルのITセキュリティ担当者、リスク管理・コンプライアンス専門家向けに企画されています。

研修終了時には、以下の能力が身につきます：

• AIシステム特有のセキュリティリスクを理解できるようになる
• 敵対的攻撃、データ汚染、モデル逆変換などの脅威要因を見極められるようになる
• NIST AI Risk Management Frameworkなどの基本的なガバナンスモデルを実際に適用できるようになる
• 新たに出現している規格やコンプライアンス基準、倫理原則と連携してAIの利用方法を調整できるようになる

日本にて開催されるこのインストラクター主導の実践研修（オンラインまたは会場開催）は、機械学習モデルやLLMベースのアプリケーションに対する攻撃を特定・検証し、防御策を講じる必要があるセキュリティエンジニアおよびMLエンジニア向けです。

最新のOWASP GenAI Security Projectのガイダンスに基づき、参加者はハンズオン演習と現実世界のシナリオを通じて、AI固有の脅威を特定し、評価し、軽減する方法を学びます。

本講座は、日本においてインストラクターによるライブ研修（オンラインまたは対面）として提供されます。現実世界の機械学習パイプラインで連合学習、安全な複数者間計算、準同型暗号、差分プライバシーといった技術を活用したい上級レベルの専門家向けです。

研修終了時点で受講者は以下の能力を習得できます：

• 機械学習における主要なプライバシー保護技術を理解し比較できる。
  
• オープンソースのフレームワークを用いて連合学習システムを実装できる。
  
• 安全なデータ共有やモデル学習のために差分プライバシー技術を応用できる。
  
• 暗号化や安全計算の手法を用いてモデルの入出力情報を保護できる。