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

참가자 수


참가자당 가격

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