Attention à la lacune des données : Défis de la vie privée dans les agents IA autonomes

Aperçu

Explorez les vulnérabilités clés des systèmes d'agents autonomes d'IA, y compris les attaques adversariales et les injections de requêtes, tout en obtenant des informations exploitables sur la construction de défenses robustes pour protéger les déploiements d'IA contre les menaces en évolution.

Programme

• Introduction aux agents IA autonomes
Aperçu des systèmes d'agents IA
Cas d'utilisation et applications actuelles
• Comprendre la confidentialité des données dans l'IA
Définition et importance de la confidentialité des données
Cadres réglementaires et conformité (ex: RGPD, CCPA)
• Identifier les vulnérabilités dans les systèmes IA autonomes
Types de vulnérabilités
Études de cas de violations notables
• Attaques adversariales sur les agents IA
Nature et types d'attaques adversariales
Techniques de détection et de mitigation des attaques
• Attaques par injection de prompt
Concept et exécution de l'injection de prompt
Exemples et implications réels
• Mécanismes de défense dans l'IA
Meilleures pratiques de sécurité pour les systèmes IA
Conception d'architectures de défense robustes
• Déployer des IA résilientes
Stratégies pour la surveillance et les mises à jour continues
Équilibrer performance et sécurité
• Menaces émergentes et défis futurs
Tendances à venir dans les menaces à la sécurité de l'IA
Se préparer aux adversités futures
• Session pratique : Mise en œuvre de mesures de sécurité IA
Exercices pratiques sur la sécurisation des systèmes IA
Activités de groupe et analyse de cas d'étude
• Conclusion et recommandations
Résumé des apprentissages clés
Meilleures pratiques pour une planification de sécurité IA à l'épreuve du temps
• Évaluation et certification
Projet final ou examen
Critères d'achèvement du cours et certification
• Ressources et lectures complémentaires
Livres, articles et ressources en ligne recommandés
Opportunités d'engagement dans la communauté et le réseau professionnel

Sujets

Informatique