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 기간 7 시간

코스 개요

정부 환경에서의 AI 특정 리스크 이해

  • AI 리스크가 전통적인 IT 및 데이터 리스크와 다른 방식
  • AI 리스크의 범주: 기술적, 운영적, 명성적, 윤리적
  • 정부에서의 공공 책임과 리스크 인식

AI 리스크 관리 프레임워크

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

AI 시스템에 대한 보안 위협

  • 적대적 입력, 데이터 중독, 모델 역산
  • 민감한 학습 데이터의 노출
  • 공급망 및 제3자 모델 리스크

거버넌스, 감사 및 통제

  • 인간-기계 협력(Human-in-the-loop) 및 책임 메커니즘
  • 감사 가능한 AI: 문서화, 버전 관리, 해석 가능성
  • 내부 통제, 감독 역할, 컴플라이언스 체크포인트

리스크 평가 및 완화 계획 수립

  • AI 사용 사례를 위한 리스크 등록표 작성
  • 조달, 법률, 서비스 설계 팀과의 협력
  • 배포 전 및 배포 후 평가 수행

사고 대응 및 공공 부문의 복원력

  • AI 관련 사고 및 유출에 대한 대응
  • 이해 관계자 및 대중과의 소통
  • 사이버 보안 플레이북에 AI 리스크 관행 통합

요약 및 다음 단계

요건

  • 정부 기관 내 IT 운영, 리스크 관리, 사이버 보안 또는 컴플라이언스에 대한 경험
  • 조직의 보안 관행 및 디지털 서비스 전달에 대한 친숙함
  • AI 시스템에 대한 사전 기술적 전문성 없음

대상 독자층

  • 디지털 서비스 및 시스템 통합에 관여하는 정부 IT 팀
  • 공공 기관의 사이버 보안 및 리스크 전문가
  • 공공 부문의 감사, 컴플라이언스 및 거버넌스 담당자

참가자 수


참가자별 가격

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