宣布推出AI/ML安全与防护培训

我们今年将提供AI/ML安全与防护培训！

AI/ML技术的最新进展为企业更高效运营、提供更优质服务和产品开辟了新的可能性。然而，将AI/ML集成到计算系统中带来了新颖独特的复杂性、风险和攻击面。在我们帮助客户安全部署这些系统的经验中，我们发现其安全团队在AI/ML与系统安全的交叉领域存在知识空白。我们开发的培训旨在帮助组织弥补这一差距，为团队提供保护AI/ML运营流水线和技术栈的工具。

培训内容

我们的课程专为需要了解在传统计算基础设施上部署AI/ML系统独特挑战的安全工程师、ML工程师和IT人员量身定制。在两天时间内，我们提供对AI安全与防护的全面理解，超越基础知识，深入探讨这些技术特定危险和风险的实用可行见解。通过教学培训和实践案例研究的结合，您将学习：

AI/ML与网络安全基础：在本模块中，您将学习AI/ML模型/技术的工作原理、能做什么和不能做什么，以及它们的局限性。我们还将涵盖一些对ML工程师来说可能是新的基本信息和软件安全主题。

AI/ML技术栈与运营流水线：在第二个模块中，您将学习如何选择、配置、训练、打包、部署和退役AI/ML模型。我们还将探索专业人士用于这些任务的AI/ML技术栈中的日常技术。

漏洞与修复：在本模块中，您将了解已部署AI/ML系统中存在的独特攻击面和漏洞。您还将学习预防和/或修复AI/ML漏洞的方法。

风险评估与威胁建模：第四模块涵盖对AI/ML系统进行全面风险评估和威胁建模的实用技术。我们的整体方法将帮助您评估AI/ML系统在部署环境中可能对最终用户构成的安全风险。

缓解措施、控制与风险降低：最后，您将学习如何为AI/ML系统实施现实的风险缓解策略和实用的安全控制。我们的全面策略涵盖整个AI/ML运营流水线和生命周期。

让您的团队在安全与AI/ML的交叉领域工作

Trail of Bits将尖端研究与实际现实经验相结合，推动AI/ML保障技术的前沿发展。我们的专家在此帮助您自信地利用AI/ML技术将业务提升到新水平。请立即联系我们，为您的团队安排现场（或虚拟）培训。对此培训感兴趣的个人也可以使用此表格，以便在我们提供此课程的公开注册时获得通知！

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