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코스 개요

Gemini 3의 안전성 기반 이해하기

  • Gemini 3이 어떻게 안전성과 신뢰성을 향상시키는지
  • 취약점 감소 메커니즘에 대한 개요
  • AI 시스템이 마주할 수 있는 위협 유형 소개

거버넌스 원칙 및 정책 부합성 구현하기

  • 기업 정책과 AI 활용 방식을 연계하는 방법
  • 규제가 엄격한 환경에서 Gemini 3을 설정하는 절차
  • 지속적인 감독을 위한 거버넌스 워크플로우 소개

프롬프트 주입 공격에 대비하는 방안

  • 프롬프트 기반 공격의 유형별 분석
  • 공격에 강한 프롬프트 구조 설계법
  • 시스템 취약점을 평가하고 테스트하는 방법

데이터의 책임감 있는 처리 방식

  • 민감하거나 위험성이 높은 데이터 관리 방법
  • 윤리적으로 적절한 데이터셋 활용 전략
  • 정보 유출 및 기밀성 침해 리스크의 예방책

AI 동작 감시와 감사 절차

  • 시스템 동작 상태를 모니터링하는 파이프라인 구축법
  • 비정상적인 출력 결과를 식별하는 기법
  • 규제 준수 확인을 위한 감사 이력 생성 방법

위험 평가 및 시나리오 기반 대책 수립

  • AI 활용 운영 과정에서 발생 가능한 위험 분석법
  • 대응 방안을 설계하는 절차
  • 예상치 못한 상황에 대비하기 위한 시뮬레이션 방법

안전한 시스템 배포 전략 수립

  • 배포 환경 경계 설정 방법
  • 보안 인프라와 Gemini 3의 통합 절차
  • 최소 권한 원칙에 기반한 아키텍처 구성법

기업 차원의 준비도 향상 및 최선 관행 도입

  • 부서 간 협력을 통한 AI 안전 관리 체계 구축
  • 직원들의 역량과 준비도를 높이는 방안
  • 장기적 거버넌스 체계 발전을 위한 전략 수립법

요약 및 향후 실행 계획 제시

요건

  • 사이버보안 기본 지식의 숙지
  • AI 또는 머신러닝 기반 시스템 활용 경험
  • 거버넌스 및 규정 준수 관련 업무에 대한 이해

교육 대상

  • 보안 엔지니어
  • 규정 준수 담당팀
  • AI 윤리 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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