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 期間 7 時間

コース概要

政府環境におけるAI固有のリスクの理解

  • AIリスクが従来のITリスクやデータリスクとどのように異なるか
  • AIリスクの分類:技術的、運用上の、評判上の、倫理的
  • 政府における公共の責任とリスクの認識

AIリスク管理フレームワーク

  • NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)
  • ISO/IEC 42001:2023 — AIマネジメントシステム標準
  • 他に、セクター固有および国際的なガイダンス(OECD、UNESCOなど)

AIシステムへのセキュリティ脅威

  • 敵対的入力、データポイズニング、モデル逆転
  • 機密なトレーニングデータの露出
  • サプライチェーンおよびサードパーティモデルのリスク

ガバナンス、監査、および管理

  • ハン・イン・ザ・ループ(人間が介入する仕組み)と説明責任のメカニズム
  • 監査可能なAI:ドキュメンテーション、バージョニング、解釈可能性
  • 内部管理、監督役、コンプライアンスのチェックポイント

リスク評価と軽減計画

  • AIユースケースのためのリスクレジスターの構築
  • 調達、法務、サービス設計チームとの協力
  • 展開前および展開後の評価の実施

インシデントレスポンスと公共部門のレジリエンス

  • AI関連のインシデントや侵害への対応
  • ステークホルダーおよび一般市民とのコミュニケーション
  • サイバーセキュリティプレイブックへのAIリスクプラクティスの組み込み

まとめと次のステップ

要求

  • 政府機関におけるIT運用、リスク管理、サイバーセキュリティ、またはコンプライアンスの経験
  • 組織のセキュリティプラクティスおよびデジタルサービス提供への Familiarity(習熟度)
  • AIシステムに関する技術的な事前専門知識は不要

対象読者

  • デジタルサービスやシステム統合に関わる政府のITチーム
  • 公共機関におけるサイバーセキュリティおよびリスク専門家
  • 公共部門における監査、コンプライアンス、ガバナンス担当者

参加者の人数


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