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課程簡介
理解政府環境中的 AI 專屬風險
- AI 風險與傳統 IT 及資料風險的差異
- AI 風險的分類:技術、營運、聲譽及倫理
- 政府公部門的問責機制及風險認知
AI 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
- 其他業界專屬及國際指引(例如 OECD、UNESCO)
AI 系統的安全威脅
- 對抗性輸入、資料中毒及模型反轉
- 敏感訓練資料的暴露風險
- 供應鏈及第三方模型風險
治理、審計與控管措施
- 人類在環 (Human-in-the-loop) 及問責機制
- 可審計的 AI:文件記錄、版本控管及可解釋性
- 內部控管、監督角色及合規檢查點
風險評估與緩解規劃
- 針對 AI 應用情境建立風險登記表
- 與採購、法務及服務設計團隊協作
- 執行部署前及部署後的評估
事故回應與公部門韌性
- 回應 AI 相關事故及資安漏洞
- 與利益相關者及公眾進行溝通
- 將 AI 風險實務納入網路資安操作手冊 (Playbooks)
總結與後續步驟
最低要求
- 在政府機構中具備 IT 運作、風險管理、網路資安或合規方面的經驗
- 熟悉組織的安全實務及數位服務交付流程
- 無需具備 AI 系統的先前技術專業知識
目標受眾
- 參與數位服務及系統整合的政府 IT 團隊
- 公部門中的網路資安及風險專業人員
- 公部門的審計、合規及治理人員
7 小時
客戶評論 (1)
我進一步瞭解了Microsoft Copilot,起初我以爲它和chatGPT一樣,但我發現了更多令人興奮的功能,這些功能將永遠讓我的生活變得更輕鬆。
Thato Malapane - MSP Mine Support Products (Pty) ltd
課程 - AI Tools for Administrative Efficiency (ChatGPT, Copilot, Gemini)
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