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課程簡介

安全 Agent 系統介紹

  • 多代理系統中的安全風險
  • CrewAI 安全功能概覽
  • AI 驅動工作流程的合規考量

Agent 身份與認證

  • 管理身份與角色
  • Agent 之間的安全通訊
  • 基於 Token 的認證與 OAuth 整合

數據隱私與機密性

  • 數據最小化與匿名化
  • Agent 之間的安全數據交換
  • 加密敏感輸入與輸出

治理與審計日誌

  • Agent 操作的審計軌跡
  • 集中式日誌記錄與監控策略
  • 跨代理執行治理政策

政策執行與合規框架

  • 與行業合規標準對齊(例如 GDPR, SOC 2)
  • 客製化政策引擎與合規防護
  • 動態規則與基於政策的決策

安全 Agent 協作設計模式

  • 事件驅動任務編排
  • Agent 職責隔離
  • 容錯與事故應對策略

大規模部署與監控

  • CI/CD 管道中的安全性
  • 使用 Docker 和 Kubernetes 的容器化部署
  • 即時監控合規違規情況

摘要與後續步驟

最低要求

  • 具備 Python 程式設計經驗
  • 了解基於代理的系統
  • 熟悉資訊安全與合規原則

受眾

  • 安全專家
  • 企業 AI 負責人
  • 合規官
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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