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 期間 14 時間

コース概要

Gemini 3の安全性の基礎

  • Gemini 3が安全性と信頼性を向上させる仕組み
  • 脆弱性削減メカニズムの理解
  • AIシステムの脅威カテゴリの概要

ガバナンス原則とポリシーの整合性

  • 組織のポリシーをAI利用にマッピングする
  • 規制のある環境におけるGemini 3の設定
  • 継続的な監視のためのガバナンスワークフロー

プロンプトインジェクション防御

  • プロンプトベースの攻撃の種類
  • 耐性のあるプロンプト構造の構築
  • 脆弱性の評価とテスト

責任あるデータ処理

  • 機微データや高リスクデータの管理
  • 倫理的なデータセット利用の確保
  • 漏洩と機密性リスクの軽減

AI挙動の監査と監視

  • 挙動監視パイプラインの構築
  • 異常出力の特定
  • コンプライアンス保証のための監査証跡

リスク評価とシナリオ計画

  • AI支援業務におけるリスク評価
  • 緩和戦略の設計
  • 備えのための不利なシナリオのシミュレーション

安全なデプロイメント戦略

  • デプロイメント境界の設定
  • 安全なインフラストラクチャとのGemini 3統合
  • 最小権限アーキテクチャパターンの活用

組織の準備とベストプラクティス

  • 跨职能のAI安全性プロセスの構築
  • スタッフの準備と能力の確保
  • 長期的なガバナンス成熟度戦略

まとめと次のステップ

要求

  • サイバーセキュリティの基礎知識
  • AIまたはMLベースシステムの経験
  • ガバナンスやコンプライアンスワークフローへの慣れ

対象者

  • セキュリティエンジニア
  • コンプライアンスチーム
  • AI倫理専門家

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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