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コース概要

Gemini 3の安全性基盤について

  • Gemini 3が安全性および信頼性を高める仕組み
  • 脆弱性低減メカニズムの理解方法
  • AIシステムに影響する主な脅威カテゴリー概要

ガバナンス原則とポリシー適合性

  • 組織方針をAIの利用方法へ落とし込む手法
  • 規制が厳しい環境向けにGemini 3を設定する方法
  • 継続的な監視体制を実現するためのガバナンスフロー

プロンプトインジェクション対策

  • プロンプトベース攻撃の種類と特徴
  • 攻撃に強いプロンプト構造の設計法
  • 脆弱性を特定し検証するための手法

責任あるデータ取り扱い方法

  • 機密情報やリスクが高いデータの管理手順
  • 倫理的かつ適切なデータセット利用法
  • 情報漏洩や機密性低下を防ぐための対策

AI挙動の監査とモニタリング手法

  • 不適切な挙動を検知するための監視パイプライン構築法
  • 異常出力を識別するための技術的アプローチ
  • 規制要件に応じた監査記録作成方法

リスク評価とシナリオ計画策定法

  • AI活用業務における潜在的リスクの特定法
  • 効果的な対処方針や回避戦略の立案手法
  • 万が一に備えた悪条件下でのシミュレーション方法

安全なシステム導入戦略

  • 利用範囲や制限条件を明確化する設定法
  • Gemini 3とセキュリティ面で堅牢なインフラとの連携手法
  • 最小権限原則に基づくシステム設計モデル活用術

組織としての準備状況とベストプラクティス

  • 部門横断的なAI安全対策プロセスの構築法
  • 従業員の技術力や意識レベル向上を促進する方法
  • 長期的なガバナンス体制強化に向けた戦略設計例

まとめと今後の取り組み案

要求

  • サイバーセキュリティの基礎知識があること
  • AIまたは機械学習ベースのシステムに関する経験があること
  • ガバナンスやコンプライアンス関連業務に精通していること

対象者

  • セキュリティエンジニア
  • コンプライアンス担当チーム
  • AI倫理に関わる専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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