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課程簡介

了解政府環境中特定於人工智慧的風險

  • 人工智慧風險與傳統 IT 及數據風險的區別
  • 人工智慧風險類別:技術性、運營性、聲譽性及倫理性
  • 公共問責制和政府的風險認知

人工智慧風險管理框架

  • NIST 人工智慧風險管理框架 (AI RMF)
  • ISO/IEC 42001:2023 — 人工智慧管理系統標準
  • 其他行業特定的國際指導方針(如 OECD、UNESCO)

人工智慧系統的網絡安全威脅

  • 對抗性輸入、數據投毒及模型反演
  • 敏感培訓數據的洩露
  • 供應鏈和第三方模型風險

治理、審計與控制

  • 人在環路機制與問責制
  • 可審計的人工智慧:文檔化、版本控制和可解釋性
  • 內部控制、監督角色及合規檢查點

風險評估與緩解計劃

  • 建立人工智慧使用案例的風險登記冊
  • 與採購、法律及服務設計團隊協作
  • 進行部署前和部署後的評估

事故應對與公共部門韌性

  • 應對與人工智慧相關的事件和洩露
  • 與利害關係人及公眾溝通
  • 將人工智慧風險實踐融入網絡安全應急手冊

總結與後續步驟

最低要求

  • 在政府機構中的 IT 運營、風險管理、網絡安全或合規經驗
  • 熟悉組織的安全實踐和數字服務交付
  • 無需具備人工智慧系統的先前技術專業知識

受眾

  • 參與數字系統和系統整合的政府 IT 團隊
  • 公共機構中的網絡安全和風險專業人士
  • 公共部門審計、合規和治理人員
 7 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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