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コース概要
ジェミナイ 3 の安全性の基礎
- ジェミナイ 3 がどのように安全性と信頼性を向上させるか
- 脆弱性軽減メカニズムの理解
- AIシステムの脅威カテゴリーの概要
ガバナンス原則と方針の整合性
- 組織の方針をAI使用にマッピングする方法
- 規制環境でのジェミナイ 3 の設定方法
- 持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
- 抵抗性のあるプロンプト構造の構築方法
- 潜在的な脆弱性を評価し、テストする方法
責任あるデータ取り扱い
- 敏感または高リスクデータの管理方法
- エシカルなデータセット使用の確保方法
- 情報漏洩や機密性リスクを軽減する方法
AI行動の監査とモニタリング
- 行動監視パイプラインの設定方法
- 異常出力を識別する方法
- コンプライアンス保証のための監査トレール
リスク評価とシナリオプランニング
- AI支援操作のリスクを評価する方法
- 軽減策の設計方法
- 準備性向上のための悪条件シナリオの模擬化方法
セキュアな展開戦略
- 展開境界の設定方法
- ジェミナイ 3 をセキュアインフラストラクチャに統合する方法
- 最小権限設計パターンを活用する方法
組織の準備とベストプラクティス
- 複数部門横断的なAI安全性プロセスを構築する方法
- スタッフの準備と能力の確保方法
- 長期的なガバナンスマチュリティ戦略
まとめと次なるステップ
要求
- サイバーセキュリティの基本的な理解
- AIまたは機械学習ベースのシステムの使用経験
- ガバナンスやコンプライアンスワークフローに関する知識
対象者
- セキュリティエンジニア
- コンプライアンステーム
- AI倫理専門家
14 時間
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳