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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
お客様の声 (1)
Microsoft Copilot についてもっと学ぶ機会があり、かつては ChatGPT と同じものだと思っていたのですが、生活を便利にするためにこれからも使い続けたい魅力的な機能を発見しました。
Thato Malapane - MSP Mine Support Products (Pty) ltd
コース - AI Tools for Administrative Efficiency (ChatGPT, Copilot, Gemini)
機械翻訳