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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
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