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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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