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기간 14 시간
코스 개요
Gemini 3 안전성의 기초
- Gemini 3이 안전성 및 신뢰성을 어떻게 향상시키는지 이해하기
- 취약성 감소 메커니즘 이해하기
- AI 시스템의 위협 카테고리 개요
거버넌스 원칙 및 정책 정렬
- 조직 정책을 AI 사용에 매핑하기
- 규제 환경에 맞춰 Gemini 3 구성하기
- 지속적 감독을 위한 거버넌스 워크플로
프롬프트 인젝션 방어
- 프롬프트 기반 공격의 유형
- 내성 있는 프롬프트 구조 구축하기
- 취약성 표면 평가 및 테스트
책임 있는 데이터 처리
- 민감하거나 고위험 데이터 관리
- 윤리적 데이터셋 사용 보장
- 누출 및 기밀성 위험 완화
AI 행동 감사 및 모니터링
- 행동 모니터링 파이프라인 설정
- 이상 출력 식별
- 컴플라이언스 보장을 위한 감사 트레일
리스크 평가 및 시나리오 계획
- AI 보조 운영의 리스크 평가
- 완화 전략 설계
- 준비를 위한 악성 시나리오 시뮬레이션
보안 배포 전략
- 배포 경계 구성
- 보안 인프라와의 Gemini 3 통합
- 최소 권한 아키텍처 패턴 활용
조직 준비도 및 모범 사례
- 기능 간 AI 안전 프로세스 구축
- 직원 준비도 및 역량 보장
- 장기적인 거버넌스 성숙도 전략
요약 및 다음 단계
요건
- 사이버보안 기초 지식
- AI 또는 ML 기반 시스템 경험
- 거버넌스 또는 컴플라이언스 워크플로에 대한 익숙함
대상 독자
- 보안 엔지니어
- 컴플라이언스 팀
- AI 윤리 전문가
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨