Bli med på vårt dagskurs om AI-sikkerhet! Ønsker du å forstå hvordan du kan balansere risiko og nytte ved bruk av AI? Vårt kurs gir deg innsikt og konkrete verktøy for å håndtere AI-relaterte sikkerhetsaspekter i praksis. Med økende reguleringer og nye krav, som den nye AI-forordningen, er det viktig å forstå hvordan AI skiller seg fra tradisjonelle IT-systemer og hvilke risikoer som følger med.
Hva lærer du?
- Forskjellen mellom “Sikker bruk av AI” og “Sikker AI”
- Ulike typer AI og deres sårbarheter
- Strategier og metoder for risikohåndtering
Kurset kombinerer teori og praktiske øvelser for å gi deg en helhetlig forståelse av trygg implementering og bruk av AI-løsninger. Ikke gå glipp av denne muligheten til å styrke din kompetanse og sikre at din organisasjon er rustet for fremtiden!
Modul 1: Introduksjon til AI og risiko
- Hva er AI, og hvordan skiller det seg fra tradisjonelle IT-systemer?
- Forskjellen mellom AI og tradisjonell programvare.
- Hvordan AI «lærer» og tilpasser seg vs. statiske IT-systemer.
- Kort om maskinlæring, dyp læring og andre AI-prinsipper.
- Sikkerhetsutfordringer i AI
- Økt kompleksitet i sikkerhetsarbeidet grunnet AI-systemenes dynamiske natur.
- Hvordan AI kan utfordre tradisjonelle IT-sikkerhetspraksiser.
- Regulering og standarder for AI-sikkerhet
- Introduksjon til EU’s «The AI Act» og andre relevante reguleringer.
- Kort om etiske retningslinjer, standarder og nye krav til utvikling og bruk av AI.
Modul 2: Typer av AI og tilhørende sårbarheter
- Ulike typer AI og deres risikoegenskaper
- Gjennomgang av forskjellige AI-typer: maskinlæringsmodeller, nevrale nettverk, ekspert-systemer, etc.
- Risikoer knyttet til ulike AI-modeller: datalekkasje, modellmanipulering, feil beslutningstaking og «black box»-problematikk.
- Typer av sårbarheter i AI-systemer
- Hvordan AI kan påvirkes av «adversarial attacks» og manipulasjon.
- Potensielle problemer ved dataforurensning og bias.
- Eksempler på faktiske angrep og sårbarheter i AI-systemer.
- Forskjellen på sikker AI og sikker bruk av AI
- Hva menes med sikker AI, og hvordan skiller dette seg fra sikker anvendelse av AI?
- Eksempler på tilfeller hvor AI-systemer kan være usikre i seg selv, men allikevel sikre i bruk.
Modul 3: Strategier for å håndtere AI-risiko
- Metoder for kartlegging av AI-risiko
- Enkle risikokartleggingsmetoder for å identifisere og evaluere risikoer.
- Eksempelmetoder: risikoanalyse, trusselvurderinger, konsekvensanalyser.
- Håndtering av ulike typer risikoer, inkludert sikkerhetsrisiko, juridiske og etiske risikoer.
- Strategier for sikker implementering og bruk av AI
- Risikoreduserende strategier: sikring av datakvalitet, testing av modell-robusthet, overvåking og logging.
- Strategier for kontinuerlig vurdering og revisjon av AI-modeller.
- Design av prosesser og systemer for sikker bruk av AI
- Hvordan balansere nytte og risiko ved AI-bruk: Vurdering av gevinster og risikoer.
Modul 4: Praktisk øvelse – Risikokartlegging og valg av strategi
- Kartlegging av risiko
- Deltakerne arbeider med et case for å identifisere risikoer knyttet til et AI-system (f.eks. et anbefalingssystem i helsesektoren eller et overvåkingssystem i smart by-kontekst).
- Identifisering av spesifikke risikoer og sårbarheter: datasikkerhet, personvern, bias, etc.
- Utvikling av strategi for risikohåndtering
- Deltakerne bruker kartleggingen til å foreslå passende risikohåndteringsstrategier.
- Diskusjon og evaluering av ulike strategier basert på risikoanalysen.
- Oppsummering og refleksjon
- Hvordan velge en risikostrategi som balanserer nytte og risiko?
Felles oppsummering av erfaringer og mulige strategivalg.
Pris
Markedspris: kr. 30 000 ekskl. mva.
Pris for SMB (80 prosent rabatt med Nemonoor): kr. 6 000 ekskl. mva.
Pris for offentlige virksomheter (40 prosent rabatt med Nemonoor): kr. 18 000 ekskl. mva.
Kontakt
Rune Winther, Forskningsleder, Risk and Safety Department
+47 916 65 762