In questo corso vengono utilizzati strumenti di intelligenza artificiale.

Il Secure AI Framework (SAIF) di Google è il modello operativo per proteggere sistemi e agenti di IA lungo tutto il loro ciclo di vita. Questo corso trasforma SAIF in qualcosa che potete davvero applicare all'interno di un programma di sicurezza o GRC, senza alcuna competenza di ingegneria del machine learning.

Lavorando su un'unica organizzazione modello realistica, Meridian (una banca digitale regolamentata che introduce un assistente di IA generativa per i clienti e poi un flusso di lavoro agentico), passerete dai principi di base a un programma di gestione dei rischi dell'IA pronto per il consiglio di amministrazione.

Che cosa copre il corso

• I sei elementi fondamentali di SAIF e perché il loro ordine è importante
• La mappa dei rischi SAIF — i quattro componenti: Dati, Infrastruttura, Modello, Applicazione
• Tutti i 15 rischi SAIF — dall'avvelenamento dei dati e dall'esfiltrazione del modello alla prompt injection, alla divulgazione di dati sensibili e alle azioni fuori controllo
• I controlli associati ai rischi e come costruire una matrice controlli-rischi
• SAIF 2.0 — proteggere gli agenti di IA: supervisione umana, poteri limitati, osservabilità e mappa dei rischi degli agenti
• Rendere operativo SAIF: l'autovalutazione dei rischi, le roadmap di rimedio, la governance, la matrice RACI e CoSAI
• Mappatura di SAIF su NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, OWASP LLM Top 10 e MITRE ATLAS, oltre al reporting verso il consiglio di amministrazione e le autorità di vigilanza

Ogni sezione include un quiz, sei sezioni includono esercitazioni con soluzione svolta e il corso si chiude con un progetto finale completo: una valutazione SAIF, un piano dei controlli, una roadmap e un memo per il consiglio di amministrazione di Meridian.

A chi è utile: CISO, ingegneri della sicurezza, responsabili dei rischi dell'IA e responsabili di compliance e audit che devono proteggere l'IA senza aspettare che una norma dica loro come fare.