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課程時長 14 時間:
課程簡介
Gemini 3 安全基礎
- Gemini 3 如何提升安全性與可靠性
- 理解漏洞減少機制
- AI 系統威脅類別概觀
治理原則與政策對齊
- 將組織政策映射至 AI 使用
- 為受監管環境配置 Gemini 3
- 用於持續監督的治理工作流程
提示注入防禦
- 提示型攻擊的類型
- 構建具有抗性的提示結構
- 評估與測試漏洞表面
負責任的數據處理
- 管理敏感或高風險數據
- 確保數據集使用的倫理性
- 緩解洩漏與機密性風險
審計與監控 AI 行為
- 建立行為監控管線
- 識別異常輸出
- 用於合規保證的審計軌跡
風險評估與情境規劃
- 評估 AI 輔助運營中的風險
- 設計緩解策略
- 模擬不利情境以提升預備狀態
安全部署策略
- 配置部署邊界
- 將 Gemini 3 與安全基礎架構整合
- 運用最小權限架構模式
組織準備度與最佳實務
- 建立跨職能的 AI 安全流程
- 確保員工的就緒狀態與能力
- 長期治理成熟度策略
總結與後續步驟
最低要求
- 對網路安全基礎概念的了解
- 具備 AI 或 ML 系統的經驗
- 熟悉治理或合規性工作流程
受眾
- 安全工程師
- 合規團隊
- AI 倫理專業人員
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯