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 課程時長 7 時間:

課程簡介

理解政府環境中的AI專屬風險

  • AI風險與傳統IT及數據風險的差異
  • AI風險分類:技術性、營運性、聲譽性及倫理性
  • 政府中的公共問責與風險認知

AI風險管理框架

  • NIST AI風險管理框架(AI RMF)
  • ISO/IEC 42001:2023 — AI管理系統標準
  • 其他行業專屬及國際指引(例如 OECD、UNESCO)

針對AI系統的保安威脅

  • 敵意輸入、數據投毒及模型反演
  • 敏感訓練數據的暴露
  • 供應鏈及第三方模型風險

治理、審計及管控

  • 人在環(Human-in-the-loop)及問責機制
  • 可審計的AI:文件化、版本控制及可解釋性
  • 內部管控、監督角色及合規檢查點

風險評估及緩解計劃

  • 為AI使用案例建立風險登記冊
  • 與採購、法律及服務設計團隊協作
  • 進行部署前及部署後的評估

事件響應及公共部門韌性

  • 應對AI相關事件及洩露
  • 與持份者及公眾溝通
  • 在網絡安全手冊中嵌入AI風險實踐

總結及後續步驟

最低要求

  • 在政府機構擁有IT營運、風險管理、網絡安全或合規方面的經驗
  • 熟悉組織安全實踐及數字化服務交付
  • 無需具備AI系統的先導技術專長

目標受眾

  • 參與數字化服務及系統整合的政府IT團隊
  • 公共機構中的網絡安全及風險專業人士
  • 公共部門的審計、合規及治理人員

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