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코스 개요
정부 환경에서의 AI 특화 리스크 이해
- AI 리스크가 전통적인 IT 및 데이터 리스크와 어떻게 다른지
- 기술적, 운영적, 명성적, 및 윤리적 AI 리스크 범주
- 정부에서의 공공 책임성과 리스크 인식
AI 리스크 관리 프레임워크
- NIST AI 리스크 관리 프레임워크 (AI RMF)
- ISO/IEC 42001:2023 — AI 관리 시스템 표준
- 기타 산업별 및 국제 가이드라인 (예: OECD, UNESCO)
AI 시스템의 보안 위협
- 적대적 입력, 데이터 중독, 및 모델 역추적
- 민감한 훈련 데이터 노출
- 공급망 및 제3자 모델 리스크
거버넌스, 감사, 및 컨트롤
- 인간 중심 및 책임성 메커니즘
- 검증 가능한 AI: 문서화, 버전 관리, 및 해석 가능성
- 내부 컨트롤, 감독 역할, 및 준법감시 체크포인트
리스크 평가 및 완화 계획
- AI 사용 사례를 위한 리스크 레지스트르 작성
- 조달, 법무, 및 서비스 설계 팀과 협력
- 배포 전 및 배포 후 평가 수행
사고 대응 및 공공 부문 탄력성
- AI 관련 사고 및 위반에 대한 대응
- 이해관계자와 대중과의 소통
- 사이버보안 플레이북에 AI 리스크 관행 포함
요약 및 다음 단계
요건
- 정부 기관에서 IT 운영, 리스크 관리, 사이버보안, 또는 준법 감시에 대한 경험
- 조직 보안 실천 및 디지털 서비스 제공에 대한 이해
- AI 시스템에 대한 사전 기술적 전문 지식은 필요하지 않음
대상자
- 디지털 서비스 및 시스템 통합에 참여하는 정부 IT 팀
- 공공 기관에서 사이버보안 및 리스크 전문가
- 공공 부문 감사, 준법 감시, 및 거버넌스 인력
7 시간
회원 평가 (1)
교육 및 예제
Szymon Rock - Koenig & Bauer (CEE) Sp. z o.o.
코스 - AI Tools for Administrative Efficiency (ChatGPT, Copilot, Gemini)
기계 번역됨