Plan du cours

Introduction aux défis de la sécurité de l'IA

  • Comprendre les risques de sécurité propres aux systèmes d'IA
  • Comparaison entre la cybersécurité traditionnelle et la cybersécurité de l'IA
  • Aperçu des surfaces d'attaque dans les modèles d'IA

Attaques adverses Machine Learning

  • Types d'attaques adverses : évasion, empoisonnement et extraction
  • Mise en œuvre de défenses et de contre-mesures contre les attaques adverses
  • Études de cas sur les attaques adverses dans différentes industries

Techniques de renforcement des modèles

  • Introduction à la robustesse et au durcissement des modèles
  • Techniques de réduction de la vulnérabilité des modèles aux attaques
  • Pratique de la distillation défensive et d'autres méthodes de durcissement

Sécurité des données dans Machine Learning

  • Sécurisation des pipelines de données pour l'entraînement et l'inférence
  • Prévention des fuites de données et des attaques par inversion de modèle
  • Meilleures pratiques pour la gestion des données sensibles dans les systèmes d'IA

Conformité de la sécurité de l'IA et exigences réglementaires

  • Comprendre les réglementations relatives à l'IA et à la sécurité des données
  • Conformité avec GDPR, CCPA et autres lois sur la protection des données
  • Développer des modèles d'IA sécurisés et conformes

Surveillance et maintien de la sécurité des systèmes d'IA

  • Mise en œuvre d'une surveillance continue des systèmes d'IA
  • Journalisation et audit pour la sécurité de l'apprentissage automatique
  • Réagir aux incidents et aux violations de la sécurité de l'IA

Tendances futures en matière de cybersécurité de l'IA

  • Techniques émergentes de sécurisation de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Possibilités d'innovation en matière de cybersécurité de l'IA
  • Se préparer aux futurs défis de la sécurité de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts de l'apprentissage automatique et de l'IA
  • Familiarité avec les principes et les pratiques de cybersécurité

Audience

  • Ingénieurs en IA et en apprentissage automatique cherchant à améliorer la sécurité des systèmes d'IA
  • Les professionnels de la cybersécurité qui se concentrent sur la protection des modèles d'IA
  • Professionnels de la conformité et de la gestion des risques en matière de gouvernance et de sécurité des données.
 14 Heures

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