프라이버시 보호 기계 학습 교육 과정

AAISM은 인공지능 시스템의 보안 위험을 평가, 관리, 지배하는 고급 프레임워크입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 기업 AI 환경에서 효과적인 보안 제어 및 지배 구조를 구현하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 프로그램을 통해 참가자들은 다음과 같은 준비를 할 수 있습니다:

• 업계에서 인정받는 방법론을 사용하여 AI 보안 위험을 평가합니다.
• 책임감 있는 AI 배포를 위한 지배 모델을 구현합니다.
• 조직의 목표와 규제 요구 사항에 맞추어 AI 보안 정책을 일치시킵니다.
• AI 기반 운영에서 회복력과 책임감을 강화합니다.

강의 형식

• 전문가 분석으로 지원되는 진행된 강연.
• 실용적인 워크숍과 평가 기반 활동.
• 실제 AI 지배 사례를 활용한 적용 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 조직의 AI 전략에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시면 연락하여 강의를 맞춤 설정할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 엔터프라이즈 리더들을 대상으로 합니다. 이들은 AI 시스템을 책임감 있게 관리하고, EU AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001, 미국 AI 행정명령 등과 같은 새로운 글로벌 프레임워크에 준수하는 방법을 이해하길 원합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 부서 간 AI 사용의 법적, 윤리적, 규제 위험을 이해합니다.
• 주요 AI 거버넌스 프레임워크(EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001)를 해석하고 적용할 수 있습니다.
• 엔터프라이즈 내 AI 배포를 위한 보안, 감사, 감독 정책을 수립할 수 있습니다.
• 외부 및 내부 AI 시스템의 조달 및 사용 지침을 개발할 수 있습니다.

인공지능(AI)은 정부 기관과 부서에 새로운 운영 위험, 거버넌스 도전 과제, 그리고 사이버보안 노출을 초래합니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 AI에 대한 제한된 사전 경험이 있는 공공 부문 IT 및 리스크 전문가를 대상으로 하며, 정부 또는 규제 환경에서 AI 시스템을 평가, 모니터링, 그리고 보안하는 방법을 이해하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 시스템과 관련된 주요 리스크 개념, 즉 편향성, 예측 불가능성, 및 모델 이동 등을 해석할 수 있습니다.
• NIST AI RMF 및 ISO/IEC 42001과 같은 AI 전용 거버넌스 및 감사 프레임워크를 적용할 수 있습니다.
• AI 모델과 데이터 파이프라인을 대상으로 하는 사이버보안 위협을 인식할 수 있습니다.
• 부서 간 리스크 관리 계획 및 AI 배포를 위한 정책 조정을 설정할 수 있습니다.

강의 형식

• 공공 부문 사례를 활용한 상호작용형 강연 및 토론.
• AI 거버넌스 프레임워크 연습 및 정책 매핑.
• 시나리오 기반 위협 모델링 및 리스크 평가.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 훈련을 요청하려면 문의하시기 바랍니다.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(대한민국, 온라인 또는 현장)은 자신의 조직에서 AI TRiSM을 이해하고 구현하기를 원하는 초급부터 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 신뢰, 위험 및 보안 관리의 핵심 개념과 중요성을 이해합니다.
• AI 시스템과 관련된 위험을 식별하고 완화할 수 있습니다.
• AI 보안 최선의 관행을 구현할 수 있습니다.
• AI 규제 준수 및 윤리적 고려 사항을 이해합니다.
• 효과적인 AI 거버넌스 및 관리를 위한 전략을 개발할 수 있습니다.

대한민국에서의 강사 주도 라이브 훈련은 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 필터링되지 않은 출력 등 LLM 기반 애플리케이션과 관련된 위험을 식별하고 완화하며, 입력 검증, 인간 감독 및 출력 가드레일과 같은 보안 통제를 통합하고자 하는 중급에서 고급 수준의 AI 개발자, 아키텍트 및 제품 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• LLM 기반 시스템의 핵심 취약점을 이해합니다.
• LLM 애플리케이션 아키텍처에 보안 설계 원칙을 적용합니다.
• 검증, 필터링 및 안전성을 위해 Guardrails AI 및 LangChain과 같은 도구를 사용합니다.
• 샌드박싱, 레드 팀링 및 인간 검토와 같은 기법을 프로덕션급 파이프라인에 통합합니다.

본 강사 주도 온·오프라인 실시간 훈련은 대한민국에서 AI 모델 및 시스템에 고유한 보안 취약점을 이해하고 대응하고자 하는 중급 수준의 AI 및 사이버 보안 전문가, 특히 금융, 데이터 거버넌스, 컨설팅 등 규제가 엄격한 산업에 종사하는 사람들을 대상으로 합니다.

본 훈련이 종료되면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 시스템을 표적으로 하는 적대적 공격의 유형과 이에 대응하는 방법을 이해합니다.
• 머신러닝 파이프라인을 보호하기 위한 모델 강화 기법을 구현합니다.
• 머신러닝 모델에서 데이터 보안과 무결성을 확보합니다.
• AI 보안과 관련된 규제 준수 요건을 파악하고 적용합니다.

이 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 instructor-led 실시간 트레이닝은 온프레미스에서만 실행되는 AI 워크로드를 거버넌스하고, 모델 접근을 제어하며, EXO 배포를 보안하고 싶은 보안 엔지니어 및 준수 담당자를 대상으로 합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 초급 IT 보안, 위험, 규정 준수 전문가를 대상으로 하며, AI 보안 기초 개념, 위협 벡터, 그리고 NIST AI RMF와 ISO/IEC 42001과 같은 글로벌 프레임워크에 대해 이해하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• AI 시스템에 의해 도입되는 독특한 보안 위험을 이해합니다.
• 적대적 공격, 데이터 중독, 모델 역전 등과 같은 위협 벡터를 식별할 수 있습니다.
• NIST AI Risk Management Framework와 같은 기초적인 거버넌스 모델을 적용할 수 있습니다.
• AI 사용을 신규 표준, 규정 준수 가이드라인, 그리고 윤리적 원칙과 일치시킬 수 있습니다.

최신 OWASP GenAI 보안 프로젝트 지침에 근거하여 참가자는 AI 특화 위협을 식별, 평가, 완화하는 데 필요한 실습 및 실제 시나리오를 통해 학습하게 됩니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 오프라인)은 AI 시스템에 대한 공격을 시뮬레이션하고 취약점을 발견하며 배포된 AI 모델의 견고성을 향상시키고자 하는 고급 보안 전문가와 ML 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 머신러닝 모델에 대한 실제 위협을 시뮬레이션합니다.
• 모델의 견고성을 테스트하기 위해 적대적 예제를 생성합니다.
• AI API와 파이프라인의 공격 표면을 평가합니다.
• AI 배포 환경을 위한 레드 팀 전략을 설계합니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행하는 라이브 교육으로, 중간 수준의 엔지니어와 보안 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 에지에서 배포된 AI 모델을 변조, 데이터 유출, 적대적 입력 및 물리적 공격과 같은 위협으로부터 보호하기를 원합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• 에지 AI 배포에서 보안 위험을 식별하고 평가합니다.
• 변조 방지 및 암호화 추론 기술을 적용합니다.
• 에지에서 배포된 모델과 데이터 파이프라인을 강화합니다.
• 임베디드 및 제약 시스템에 특화된 위협 완화 전략을 구현합니다.

이 강사 주도 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 머신 러닝 및 사이버 보안 전문가를 대상으로 합니다. 이 과정에서는 개념적 프레임워크와 강건한 학습, 차별적 사생활 보호 등의 실용적인 방어 방법을 사용하여 AI 모델에 대한 새로운 위협을 이해하고 완화하는 데 도움이 됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 적대적 공격, 반전, 중독 등 AI 특유의 위협을 식별하고 분류합니다.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART) 등의 도구를 사용하여 공격 시뮬레이션과 모델 테스트를 수행합니다.
• 적대적 학습, 노이즈 주입, 사생활 보호 기술 등 실용적인 방어 방법을 적용합니다.
• 프로덕션 환경에서 위협 인식 모델 평가 전략을 설계합니다.

TinyML은 저전력, 자원 제한 장치에서 머신러닝 모델을 배포하는 방법입니다. 이러한 장치들은 네트워크 에지에서 작동합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 전문가들을 대상으로 하며, TinyML 파이프라인을 보호하고 에지 AI 애플리케이션에서 프라이버시를 보존하는 기술을 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

이 과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 장치 내 TinyML 추론에 특유한 보안 위험을 식별합니다.
• 에지 AI 배포에서 프라이버시를 보호하는 메커니즘을 구현합니다.
• TinyML 모델과 임베디드 시스템을 적대적 위협으로부터 강화합니다.
• 제약 조건이 있는 환경에서 안전한 데이터 처리를 위한 최선의 방법을 적용합니다.

강의 형식

• 전문가 주도 토론으로 지원되는 참여형 강의.
• 실제 위협 시나리오에 중점을 둔 실용적인 연습.
• 임베디드 보안 및 TinyML 도구를 활용한 실무 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 조직은 이 교육을 자신들의 특정 보안 및 준수 요구사항에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

이 강좌는 에이전트 기반 AI 시스템의 거버넌스, 신원 관리 및 적대적 테스트에 대해 다루며, 기업 환경에서 안전한 배포 패턴과 실제적인 적대적 테스트 기법에 중점을 둡니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 생산 환경에서 에이전트 기반 AI 시스템을 설계, 보호 및 평가하길 원하는 고급 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 안전한 에이전트 AI 배포를 위한 거버넌스 모델과 정책을 정의합니다.
• 최소 권한 접근을 위해 에이전트용 비인간 신원 및 인증 흐름을 설계합니다.
• 자율형 에이전트에 맞춘 액세스 제어, 감사 추적, 관찰성을 구현합니다.
• 오남용, 권한 상승 경로, 데이터 유출 위험을 발견하기 위해 적대적 테스트를 계획하고 실행합니다.
• 정책, 엔지니어링 제어 및 모니터링을 통해 에이전트 시스템의 일반적인 위협을 완화합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 위험 모델링 워크숍.
• 실습: 신원 프로비저닝, 정책 시행, 적대자 시뮬레이션.
• 적군/청군 훈련 및 강좌 종료 평가.

강좌 맞춤 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 훈련을 요청하려면 문의해 주세요.