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課程簡介
Gemini 3安全基礎
- Gemini 3如何提升安全性和可靠性。
- 理解漏洞減少機制。
- AI系統的威脅類別概述。
治理原則與政策一致性
- 將組織政策映射到AI使用中。
- 爲受監管環境配置Gemini 3。
- 持續監督的治理工作流程。
提示注入防禦
- 提示攻擊的類型。
- 構建抗攻擊的提示結構。
- 評估和測試漏洞面。
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。
- 減少泄露和保密風險。
AI行爲審計與監控
- 設置行爲監控管道。
- 識別異常輸出。
- 合規保證的審計跟蹤。
風險評估與情景規劃
- 評估AI輔助操作的風險。
- 設計緩解策略。
- 模擬不利情景以提高準備度。
安全部署策略
- 配置部署邊界。
- 將Gemini 3與安全基礎設施集成。
- 利用最小權限架構模式。
組織準備與最佳實踐
- 構建跨職能的AI安全流程。
- 確保員工準備就緒和能力。
- 長期治理成熟度策略。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解網絡安全基礎知識。
- 具備AI或基於ML系統的經驗。
- 熟悉治理或合規工作流程。
目標受衆
- 安全工程師。
- 合規團隊。
- AI倫理專業人士。
14 時間:
客戶評論 (1)
演講的流暢性、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
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