Cyberbezpieczeństwo w erze AI – nowe zagrożenia i strategie ochrony
W świecie, gdzie AI staje się fundamentem operacji biznesowych, cyberprzestępcy wykorzystują tę samą technologię do tworzenia coraz bardziej wyrafinowanych ataków. Jak skutecznie chronić swoją organizację?
Podczas intensywnego, dwudniowego szkolenia z cyberbezpieczeństwa w erze AI poznasz realne zagrożenia i praktyczne metody ochrony. Nauczysz się identyfikować luki w zabezpieczeniach systemów AI, przeciwdziałać atakom typu prompt injection oraz chronić poufność danych wykorzystywanych przez modele uczenia maszynowego.
To nie jest teoretyczny wykład — to praktyczne warsztaty, podczas których:
– Przeprowadzisz symulowane ataki na systemy AI i nauczysz się je powstrzymywać
– Zbudujesz framework bezpieczeństwa dla wdrożeń AI w swojej organizacji
– Opracujesz strategie minimalizacji ryzyka związanego z halucynacjami AI i wyciekiem danych
Zdobądź kompetencje, które pozwolą Ci skutecznie chronić firmę przed zagrożeniami cyfrowymi nowej generacji.
Dla kogo:
Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa
Menedżerowie IT i kierownicy działów bezpieczeństwa (CISO)
Inżynierowie DevSecOps
Specjaliści ds. zgodności (compliance) w obszarze AI i ochrony danych
Deweloperzy implementujący lub integrujący rozwiązania oparte na AI
Program:
Dzień I:
Nowe wyzwania bezpieczeństwa w erze AI
Ewolucja cyberbezpieczeństwa w kontekście sztucznej inteligencji (1.5h)
- Wpływ sztucznej inteligencji na krajobraz zagrożeń cyberbezpieczeństwa
- Podwójna rola AI – jako cel ataków i narzędzie w arsenale atakujących
- Najważniejsze różnice między tradycyjnymi a AI-specyficznymi zagrożeniami
- Przegląd głośnych incydentów bezpieczeństwa związanych z systemami AI
- Dyskusja grupowa: Identyfikacja zagrożeń AI istotnych dla reprezentowanych organizacji
Podatności modeli generatywnych i LLM (2h)
- Podatności na poziomie interfejsu — prompt injection, jailbreaking i mechanizmy działania
- Techniki manipulacji zachowaniem modeli językowych przez spreparowane dane wejściowe
- Problem halucynacji jako źródło zagrożeń dla wiarygodności i bezpieczeństwa
- Demonstracja: Rzeczywiste przykłady podatności w popularnych modelach
- Ćwiczenie: Identyfikacja słabych punktów w typowych implementacjach modeli generatywnych
Bezpieczeństwo danych w ekosystemie AI (1.5h)
- Zagrożenia prywatności związane z danymi treningowymi i inferencyjnymi
- Techniki wydobywania danych treningowych z modeli (model inversion)
- Ataki na poufność przy użyciu współczesnych modeli AI
- Wyzwania zgodności z RODO i innymi regulacjami w kontekście AI
- Studium przypadku: Analiza wycieku danych poprzez model generatywny
Ataki na infrastrukturę i architekturę AI (1.5h)
- Podatności w systemach obsługujących modele AI – od API po przechowywanie modeli
- Ataki na proces trenowania i fine-tuning – data poisoning i model poisoning
- Adversarial examples jako metoda manipulacji zachowaniem modeli
- Bezpieczeństwo łańcucha dostaw dla systemów AI
- Warsztaty: Analiza architektury systemu AI pod kątem potencjalnych wektorów ataku
Regulacje i standardy bezpieczeństwa AI (1.5h)
- AI Act i jego implikacje dla bezpieczeństwa systemów AI
- Standardy NIST AI Risk Management Framework
- ISO/IEC 42001 i inne normy związane z zarządzaniem systemami AI
- Wymogi zgodności dla systemów AI wysokiego ryzyka
- Panel dyskusyjny: Praktyczne przygotowanie do nadchodzących regulacji bezpieczeństwa AI
Dzień II:
Strategie obrony i zabezpieczania systemów AI
Zabezpieczanie modeli generatywnych i LLM (2h)
- Technologie walidacji i sanityzacji promptów — ochrona przed prompt injection
- Implementacja guardrails dla modeli językowych — ograniczanie niebezpiecznych zachowań
- Strategie monitorowania i wykrywania anomalii w działaniu modeli generatywnych
- Techniki RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) w kontekście bezpieczeństwa
- Metody wykrywania i ograniczania halucynacji w systemach generatywnych
- Systemy automatycznego audytu bezpieczeństwa modeli AI
- Ćwiczenie: Budowa systemu walidacji promptów i odpowiedzi dla modelu generatywnego
Architektury bezpieczeństwa dla systemów AI (2h)
- Projektowanie bezpiecznej architektury dla systemów wykorzystujących AI
- Izolacja i segmentacja systemów AI — ochrona przed eskalacją uprawnień
- Zarządzanie dostępem do systemów AI — autoryzacja, uwierzytelnianie, audyt
- Implementacja piaskownic (sandboxes) dla modeli generatywnych
- Podejście zero-trust w bezpieczeństwie systemów AI
- Mechanizmy human-in-the-loop jako element strategii bezpieczeństwa
- Praktyki DevSecOps w kontekście systemów AI — ciągła walidacja bezpieczeństwa
- Ćwiczenie: Opracowanie procedur bezpiecznego wdrożenia systemu generatywnego AI
Techniki ochrony danych w systemach AI (1.5h)
- Zaawansowane metody anonimizacji i pseudonimizacji danych wykorzystywanych przez AI
- Federated learning jako strategia minimalizacji ryzyka wycieku danych
- Differential privacy w trenowaniu i wykorzystaniu modeli AI
- Technologie bezpiecznego przetwarzania (confidential computing) dla systemów AI
- Demonstracja: Implementacja technik ochrony danych w procesie trenowania modelu
Wykrywanie i reagowanie na incydenty AI (1.5h)
- Systemy monitorowania zachowania modeli AI i wykrywania anomalii
- Identyfikacja oznak ataku na systemy AI – wskaźniki kompromitacji
- Protokoły reagowania na incydenty specyficzne dla systemów AI
- Strategia forensics dla systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję
- Symulacja: Reakcja na incydent bezpieczeństwa związany z AI
Implementacja strategii cyberbezpieczeństwa AI w organizacji (1h)
- Framework oceny ryzyka dla systemów AI – metodyka i wdrożenie
- Programy zwiększania świadomości zagrożeń AI wśród pracowników
- Metryki bezpieczeństwa dla systemów AI – co i jak mierzyć
- Ćwiczenie: Opracowanie elementów strategii cyberbezpieczeństwa AI
- Podsumowanie szkolenia, sesja pytań i odpowiedzi
Efekty kształcenia:
Zidentyfikujesz kluczowe wektory ataków na systemy wykorzystujące AI, w tym podatności specyficzne dla modeli generatywnych
Wdrożysz strategie ochrony przed prompt injection, jailbreakingiem i innymi metodami manipulacji modelami AI
Zaimplementujesz mechanizmy monitorowania i wykrywania anomalii w zachowaniu systemów AI
Opracujesz polityki bezpieczeństwa uwzględniające specyfikę rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji
Przeprowadzisz ocenę ryzyka wdrożeń AI w kontekście bezpieczeństwa danych i prywatności
Wymagania:
- Podstawowa znajomość zagadnień cyberbezpieczeństwa
- Ogólne zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i modeli generatywnych
- Doświadczenie w pracy z systemami IT w środowisku biznesowym
- Własny laptop z dostępem do internetu
