Đề cương khóa học

Hiểu Rủi ro Cụ thể của AI trong Môi trường Chính phủ

  • Cách rủi ro AI khác với rủi ro truyền thống về CNTT và dữ liệu
  • Các loại rủi ro của AI: kỹ thuật, vận hành, danh tiếng và đạo đức
  • Trách nhiệm giải trình công cộng và nhận thức về rủi ro trong chính phủ

Khung Quản lý Rủi ro AI

  • Khung quản lý rủi ro AI của NIST (AI RMF)
  • ISO/IEC 42001:2023 — Tiêu chuẩn Hệ thống Quản lý AI
  • Hướng dẫn cụ thể cho ngành và quốc tế khác (ví dụ, OECD, UNESCO)

Các Mối đe dọa Bảo mật đến Hệ thống AI

  • Đầu vào đối đầu, độc hóa dữ liệu và đảo ngược mô hình
  • Tiếp xúc với dữ liệu huấn luyện nhạy cảm
  • Rủi ro chuỗi cung ứng và mô hình bên thứ ba

Quản trị, Kiểm toán và Kiểm soát

  • Cơ chế con người trong vòng lặp và trách nhiệm giải trình
  • AI có thể kiểm toán: tài liệu, phiên bản hóa và khả năng diễn giải
  • Kiểm soát nội bộ, vai trò giám sát và các điểm kiểm tra tuân thủ

Đánh giá Rủi ro và Kế hoạch Giảm thiểu Rủi ro

  • Xây dựng sổ đăng ký rủi ro cho các trường hợp sử dụng AI
  • Hợp tác với đội ngũ mua sắm, pháp lý và thiết kế dịch vụ
  • Thực hiện đánh giá trước và sau khi triển khai

Phản ứng Sự cố và Khả năng Đánh bật trong Lĩnh vực Công cộng

  • Phản hồi sự cố và vi phạm liên quan đến AI
  • Giao tiếp với các bên liên quan và công chúng
  • Nhúng thực hành quản lý rủi ro AI vào sách hướng dẫn bảo mật mạng

Tóm tắt và Bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Kinh nghiệm trong vận hành CNTT, quản lý rủi ro, bảo mật mạng hoặc tuân thủ trong các cơ quan chính phủ
  • Hiểu biết về các thực hành bảo mật tổ chức và giao dịch dịch vụ số
  • Không yêu cầu kiến thức kỹ thuật về hệ thống AI

Đối tượng tham gia

  • Các đội ngũ CNTT của chính phủ tham gia vào dịch vụ số và tích hợp hệ thống
  • Chuyên gia bảo mật mạng và quản lý rủi ro trong các tổ chức công cộng
  • Nhân viên kiểm toán, tuân thủ và quản trị trong lĩnh vực công cộng
 7 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan