GenAI 與網路安全—2025 年框架與最佳實踐

推動企業採用 GenAI：來自產業領袖的工具、框架和真實案例研究

從這 6.5 小時的課程，你會學到

掌握將 GenAI ( Generative AI ，生成式 AI )融入網路安全的基本原理和最佳實踐。
了解人工智慧、機器學習和深度學習，並專注於它們在各個行業的應用，包括特斯拉自動駕駛儀的案例研究。
研究 AI/ML 與網路安全的交叉點，透過現實場景的例子了解道德考量和潛在風險。
根據 Gartner 等產業報告探索最新趨勢。
深入研究典型的基於雲端和特定於人工智慧的網路安全架構，了解它們的不同之處以及它們為何如此重要。
制定管理人工智慧資料隱私的策略，包括資料品質、治理和生命週期管理。
了解 NIST AI RMF 等 AI 風險管理框架，並探索應對 AI 風險的案例研究。
了解關鍵的 AI 控制和政策，包括 CIA Triad、OWASP AI 漏洞和 AI 治理框架。
獲得有關審計 AI 系統、理解合規性組成部分和準備情況比較的知識。
探索各種人工智慧監管框架，包括歐盟人工智慧法案、GDPR 和經合組織的人工智慧道德框架。
了解生成式人工智慧的安全影響，探索防禦措施、未來挑戰和機會。
了解創新的 GenAI 解決方案和機會，包括客製化的 LLM 實施和特定產業的應用。
了解如何利用人工智慧來加強治理實踐並開發低風險人工智慧採用的框架。
研究聯合國教科文組織和其他機構概述的人工智慧領域的關鍵爭議和倫理問題，為負責任的人工智慧實踐提供資訊。

要求

需要對 AI/ML 技術有基本的了解
對了解人工智慧領域的最新發展有著濃厚的興趣
對人工智慧用例的基本認識與知識

課程說明

歡迎來到未來！歡迎參加課程 – GenAI 和網路安全 – 框架和最佳實踐 2025

GenAI 的快速發展正在改變各行各業，現在是提陞技能和更新自我的最佳時機。

從創作藝術到自動化程式碼，人工智慧現在已成為我們日常生活中不可或缺的一部分，企業和個人也都必須了解它的潛力。

科技公司正在利用人工智慧來簡化營運、提高生產力，並透過不斷學習和改進的人工智慧助理推動創新。

人工智慧工具正在簡化流程、提高生產力並促進曾經被認為不可能的創新。

但最好的部分是：這項技術不再只是大公司的專利。

報名前：
本課程旨在與關心深思熟慮、負責任地採用 GenAI 的志同道合的從業者建立聯繫。

如果您認同這個觀點，請加入。

GenAI 不是二進位的——它不僅僅是 0 或 1。它是關於數據、領域知識、模型、可觀察性和負責任的創新如何結合在一起以形成有意義的解決方案。

在這個領域沒有單一的「正確」答案。重要的是你的方法：

你的觀點有改變嗎？
你問的問題正確嗎？
您是否願意轉變並探索多個角度？

本課程不會讓您一夜之間成為專家，但它會促使您提出更好的、使用用例驅動的問題並尋求真實、負責任的答案。

我們的課程將如何讓您受益？

提供在 AI Lens 中映射域/資料的視角：

提出更好的 AI 解決方案問題。運用你的領域/數據視角來平衡人工智慧解決方案策略
即使沒有完全理解所有技術面，也可以探究場景並提出疑問。
確定與他們的目標相關的技術領域、領域專業知識和人工智慧策略。
選擇幾年重點關注 – GenAI PM / GenAI 開發 / 模型微調 / 代理開發人員 / Txt2SQL / 視覺相關用例 / 領域重點用例

這將幫助您理解和識別：

論文專家、意見專家和具有實務經驗的專家之間的差異。切勿在沒有詳細基準和支援數據的情況下評判意見。
雖然每個人都在討論能力，但很少人討論護欄和基準。炒作式拋售似乎是一種一致的模式

在本課程結束時，您將學到以下內容：

GenAI (生成式 AI ) 與網路安全：框架與最佳實踐

了解 AI、ML、DL 和 GenAI 的基本概念。
探索網路安全中的關鍵用例和應用。
分析特斯拉自動駕駛儀等案例研究，以了解異常檢測和常識挑戰。

人工智慧/機器學習中的網路安全和人工智慧倫理

掌握 AI/ML 中網路安全的重要性。
用實際案例評估不同階段的人工智慧技術風險。
研究新興技術趨勢及其對網路安全的影響。

解決方案和基礎設施安全

檢查典型的基於雲端的網路安全架構。
比較人工智慧的網路安全解決方案及其獨特挑戰。
討論為什麼需要為人工智慧重新定義網路安全以及人工智慧監管的作用。

人工智慧資料與隱私策略

了解資料外洩並制定強大的 AI 資料策略。
了解數據智能建模和數據品質管理。
探索資料生命週期管理、資料倫理、安全和治理。

AI隱私策略

解決人工智慧隱私悖論以及相關因素和問題。
評估與資料、身分、敏感度和監視相關的隱私問題。
審查旨在保護人工智慧隱私的法律、政策和工具。

人工智慧風險管理與威脅管理

透過詳細的案例研究調查人工智慧的風險和威脅。
實施 NIST AI RMF 等 AI 框架，實現有效的風險管理。
檢視新興的人工智慧威脅情勢和未來的風險管理趨勢。

人工智慧框架與政策

深入了解 NIST AI RMF 核心、路線圖、劇本和分類法。
探索早期採用人工智慧框架和政策以及相關用例。
檢視網路安全參考、人工智慧框架和治理政策。

AI控制

了解 AI 控制和 CIA Triad。
重新定義 BIA 和 ISBIA 評估。
了解 OWASP 和 MLSecOps 的主要漏洞。

人工智慧審計與合規

認識到審計人工智慧系統及其組件的必要性。
比較人工智慧系統的審計和合規準備。

人工智慧法規

分析歐盟的人工智慧框架和基於風險的人工智慧監管方法。
研究經合組織的道德人工智慧框架、歐盟人工智慧法案和 GDPR AI。
了解英國資料保護和數位資訊法案的含義。

GenAI 與 LLM 安全

介紹 GenAI 的風險影響、偏見和防禦。
探索安全人工智慧的未來以及新興的挑戰和機會。

GenAI 案例研究

評估 LLM 系統中的風險和機會。
檢查 OpenAI 和 LLM 安全工具中的企業隱私。
從 LLM 採用和網路安全策略的案例研究中學習。

解決方案和機遇

探索最新的工具和平台，如 Raga LLM Hub 和 Giscard。
研究零售、客戶服務和醫療保健領域的實際案例研究。
探索低風險人工智慧採用的最佳實踐和框架。

您將終身享有以下權利：

全面的視訊課程
詳細案例研究
最新的業界見解
實踐專案和練習

我們的課程可以為您帶來以下好處：

職涯發展：各行各業對人工智慧技能的需求都很高。掌握生成式人工智慧可以推動您的職涯發展，為您在科技、行銷、網路安全等領域開啟新的機會之門。
創新解決方案：掌握知識，創造聊天機器人、個人化客戶體驗和增強的資料安全措施等尖端解決方案。
效率和生產力：了解如何實施人工智慧工具來簡化流程、提高生產力並促進組織內部的創新。
道德和安全的人工智慧：深入了解管理人工智慧道德、處理模型偏見以及確保強大的網路安全實踐，以減輕與人工智慧採用相關的風險。
實務經驗：我們的課程將理論與實踐練習相結合，確保您獲得現實世界的技能。從建立 AI 模型到實施安全的 AI 架構，您將擁有應對實際挑戰的專業知識。

是什麼讓這門課程如此獨特！

專家培訓師：向在生成人工智慧和網路安全領域擁有多年經驗的行業資深人士學習，為您提供深刻的見解和實踐知識。
真實案例研究：透過真實案例研究深入了解人工智慧應用，展示生成式人工智慧如何改變各個產業。
最新產業更新：了解人工智慧產業的最新進展和趨勢，確保您掌握與當今動態技術格局相關的最新知識和見解。
可操作技能：獲得與您的職業相關且直接適用的技能，使您能夠推動工作場所的創新和效率。

本課程將使誰受益？

本 GenAI 和網路安全課程為各行各業的專業人士提供培訓。

它深入探討了人工智慧的最新發展，為透過先進的人工智慧解決方案增強產品開發和客戶體驗提供了寶貴的見解。

專業人士將受益於學習人工智慧和網路安全，包括道德實踐、風險管理和維護人工智慧系統完整性所需的安全措施。

對於那些管理人工智慧風險和確保強大安全協議的人來說，這一重點至關重要。該課程還涵蓋人工智慧框架和政策，例如 NIST AI RMF，幫助專業人士使他們的人工智慧實施符合行業標準和監管要求。

資料安全和隱私策略是另一個關鍵領域，解決資料外洩、治理和隱私問題。這對於管理和保護資料、確保資料品質以及保護人工智慧環境中的敏感資訊至關重要。本課程也探討了大型語言模型（LLM），為其部署提供了實用的見解。

透過特斯拉的自動駕駛系統和其他各個領域的人工智慧應用等真實案例研究，該課程提供了人工智慧技術的實際應用範例。透過掌握這些主題，專業人士將能夠充分利用人工智慧進行創新、改進安全措施並堅持道德規範，從而提升他們的職業前景並推動其領域的進步。

我們會在裡面見到你！

立即報名並釋放您的全部潛能！

如果您想為您的公司舉辦領導力/嘉賓會議，我很樂意根據我目前的客戶成功案例/失敗案例/關於 GenAI/GenAI 盲點的 AMA 進行 30 分鐘的會議

學習愉快！繼續突破界限，運用所學知識，並保持動力探索產生人工智慧和網路安全領域的新機會。

目標受眾

產品經理：本課程非常適合採用基於 LLM 的解決方案的人，它將幫助您加強產品開發並確保安全實施。
資料科學家：非常適合旨在將 GenAI 與資料驅動專案結合、管理偏見並有效降低安全風險的專業人士。
網路安全團隊：對於參與 AI/ML 和 GenAI 採用的網路安全和 CISO 團隊至關重要，專注於保護 AI 計劃並了解新出現的威脅。
企業領導者和高階主管：有利於以基於 GenAI 的用例採用為目標的企業領導者和高階主管，在保持合規性和安全性的同時推動創新。
創新問題解決者：適合喜歡使用尖端技術和人工智慧驅動的解決方案來應對複雜挑戰的創意思考者。
IT 專業人員：對於負責管理和保護 AI 基礎架構的 IT 專家來說至關重要，確保實施強有力的網路安全措施。
人工智慧愛好者和技術創新者：非常適合對人工智慧充滿熱情、希望了解生成人工智慧和網路安全的最新趨勢和進展的個人。
合規官和法律專家：對於監督合規和監管方面的專業人士來說很有價值，可以提供有關人工智慧框架、政策和道德考慮的見解。

講師簡介

Sivaram A AI策略/AI解決方案架構師

資深人工智慧和技術主管，擁有 20 多年跨越企業和新創企業生態系統的變革領導經驗。我與技術長和創辦人合作，透過策略、創新和解決方案架構重塑 Agentic 和 GenAI 的採用。我的重點領域是：50％解決方案和策略、30％代理和資料準備以及 20％生產採用。

我目前正在研究企業 GenAI 採用、Agentic/GenAI 解決方案以及視訊、圖像、文字、資料、資料庫和 AI 採用的用例。我廣泛從事「數據」工作，並認為自己是個對產品、數據和技術充滿熱情的多面手。我在零售和電腦視覺領域擁有兩項授權專利。我擁有印度理工學院海得拉巴分校的數據科學碩士學位。

在我漫長的職業生涯中，我曾與多家知名組織合作，並為不同領域提供諮詢服務，包括亞馬遜、微軟、Publicis Sapient、Sensormatic、聯合利華、樂購、梅西百貨、麥當勞、The Children’s Place、The Container Store、英美資源集團、UPS、Belcorp 和專注於 GenAI 的產品/新創公司。

讓人工智慧發揮作用 = ML/DL/GenAI 技術技能 + 領域專業知識 + 產品知識 + 競爭對手格局洞察 + 策略 + 負責任的人工智慧。

（我將所有這些結合起來，將解決方案投入生產，結合解決方案架構師、AI PM 和開發人員的角色。）

學習第一原則包括積極參與課程、獲得不同的觀點、分析各種案例研究、透過原型進行構思以及對解決方案觀點有更深入的理解。這不是一個零或一的立場；專注於您可以聯繫並取得進展的領域。

如果貴公司有興趣，我很樂意主持一場 30 分鐘的領導/嘉賓會議，內容涵蓋真實的 GenAI 成功和失敗案例、常見的盲點以及關於團隊如何駕馭這個不斷發展的領域的開放式 AMA。

歡迎隨時在 LinkedIn 上給我留言或聯絡我，討論 GenAI 解決方案、合作機會或分享回饋！專業人士負責監督合規性和監管方面，提供有關 AI 框架、政策和道德考慮的見解。

Gayathri B R 網路安全諮詢/負責任的人工智慧採用

獲得 ISO/IEC 42001 認證的網路安全 AI 審計師，在資訊安全領域擁有超過 17 年的行業經驗，專門從事雲端安全、風險諮詢和 GRC。目前擔任AI策略顧問。

曾為印孚瑟斯系統公司、蘇格蘭皇家銀行、聯合利華、殼牌等全球性公司貢獻專業知識。致力於透過創新策略和敏捷解決方案來保護企業。開創 GenAI 驅動的未來威脅解決方案

網路安全諮詢/負責任的人工智慧/教學/ GenAI 安全顧問/人工智慧治理/演講者/培訓師（前 IISC/ RBS/ 聯合利華/ 諮詢安全策略）/ ISO/IEC 42001 認證首席實施者/ CCSK/ SMIEEE