Course Outline

Go 환경에서 AI 특화 위험 이해

  • AI 위험이 전통적인 IT 및 데이터 위험과 어떻게 다른지
  • AI 위험의 카테고리: 기술적, 운영적, 명성 관련, 그리고 윤리적
  • 정부에서의 공공 책임 및 위험 인식

AI Risk Management 프레임워크

  • NIST AI Risk Management 프레임워크 (AI RMF)
  • ISO/IEC 42001:2023 — AI Management 시스템 표준
  • 기타 부문별 및 국제 지침 (예: OECD, UNESCO)

AI 시스템에 대한 보안 위협

  • 적대적 입력, 데이터 오염, 모델 역전
  • 민감한 학습 데이터 노출
  • 공급망 및 제3자 모델 위험

Governance, 감사 및 통제

  • 인-더-루프 및 책임 메커니즘
  • 감사 가능한 AI: 문서화, 버전 관리, 해석 가능성
  • 내부 통제, 감독 역할 및 준수 검토점

위험 평가 및 완화 계획

  • AI 사용 사례에 대한 위험 등록부 작성
  • 조달, 법률 및 서비스 디자인 팀과 협력
  • 배포 전후 평가 실시

사건 대응 및 공공 부문 회복력

  • AI 관련 사건 및 침해에 대응
  • 이해 관계자와 공공과의 소통
  • AI 위험 관행을 사이버 보안 플레이북에 통합

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 정부 기관 내에서 IT 운영, 위험 관리, 사이버 보안 또는 준수 경험
  • 조직의 보안 관행 및 디지털 서비스 제공에 대한 이해
  • AI 시스템에 대한 사전 기술 전문 지식 필요 없음

대상

  • Go정부 IT 팀, 디지털 서비스 및 시스템 통합 담당
  • 공공 기관의 사이버 보안 및 위험 전문가
  • 공공 부문의 감사, 준수 및 거버넌스 담당자
 7 Hours

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