Szkolenie Ochrona modeli uczenia maszynowego przed atakami
Poziom
ZaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Ochrona modeli uczenia maszynowego przed atakami
Zaawansowany, praktyczny kurs poświęcony kluczowym aspektom bezpieczeństwa modeli uczenia maszynowego. Szkolenie łączy solidną teorię z intensywnymi warsztatami, które pozwolą uczestnikom zrozumieć i praktycznie przeciwdziałać zagrożeniom w środowiskach ML. Uczestnicy nauczą się identyfikować, analizować oraz skutecznie chronić modele przed nowoczesnymi atakami, zdobywając unikalne kompetencje z pogranicza cyberbezpieczeństwa i sztucznej inteligencji.
Inżynierów AI i data scientists-
Architektów rozwiązań ML
-
Osób odpowiedzialnych za wdrażanie rozwiązań AI w organizacjach
-
Specjalistów ds. bezpieczeństwa informatycznego
-
Programistów zajmujących się rozwojem zaawansowanych modeli
-
Podstawowa znajomość Python, bibliotek ML (numpy, scikit-learn, tensorflow/pytorch)
Czego nauczysz się na szkoleniu Ochrona modeli uczenia maszynowego przed atakami?
-
Identyfikacji zaawansowanych wektorów ataków na modele ML
-
Metod przeciwdziałania manipulacji danymi treningowymi
-
Praktycznych technik zabezpieczania procesów trenowania i inferecji
-
Narzędzi i strategii ochrony wrażliwych modeli przed cyberzagrożeniami
Program szkolenia Ochrona modeli uczenia maszynowego przed atakami
Dzień 1: Fundamenty bezpieczeństwa modeli ML
Moduł 1: Wprowadzenie do zagrożeń w ekosystemie ML
- Charakterystyka współczesnych ataków na modele AI
- Konsekwencje udanych ataków
- Analiza przypadków włamań i manipulacji modelami w rzeczywistych projektach
Moduł 2: Rodzaje ataków na modele ML
- Ataki adversarial: metody generowania przeciwpróbek
- Ataki na prywatność danych treningowych
- Techniki wycieku informacji z wytrenowanych modeli
- Analiza podatności różnych architektur ML na manipulacje
- Ataki na infrastrukturę ML
Moduł 3: Warsztat – Identyfikacja zagrożeń
- Symulacja ataków na przykładowe modele klasyfikacyjne i regresyjne
- Analiza śladów oraz mechanizmów penetracji modeli
Dzień 2: Zaawansowane techniki ochrony
Moduł 4: Metody zabezpieczeń modeli ML
- Techniki adversarial training
- Techniki federated learning dla zwiększenia prywatności
- Implementacja mechanizmów obfuskacji i prywatności danych
- Strategie redukcji ryzyka w procesach machine learning
Moduł 5: Warsztat – Praktyczna ochrona modeli
- Budowa odpornych architektur ML
- Implementacja zaawansowanych technik obronnych
- Testowanie modeli pod kątem bezpieczeństwa
- Tworzenie polityk bezpieczeństwa dla zespołów ML
Moduł 6: Narzędzia i frameworki bezpieczeństwa
- Przegląd narzędzi open-source do ochrony modeli
- Analiza bibliotek specjalizowanych w cyberbezpieczeństwie ML
- Automatyzacja procesów weryfikacji bezpieczeństwa
- Integracja narzędzi bezpieczeństwa z pipeline’ami ML
Pobierz program
Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.
