安全且負責任的 Gemini 3:安全性、治理及提示注入保護培訓
Gemini 3 是一個整合了增強安全防護、治理功能及對抗惡意操作韌性的多模態 AI 系統。
此由導師帶領的實地培訓(線上或現場)旨在服務中級專業人士,協助其實施 Gemini 3 的安全、負責任且符合政策要求的部署。
完成此課程後,學員將能夠:
- 應用 Gemini 3 的安全性功能以降低濫用風險。
- 實施與組織政策相一致的治理框架。
- 增強系統對提示注入及惡意輸入的防禦能力。
- 評估部署的合規性及運營完整性。
課程形式
- 結合真實世界安全案例的指導性教學。
- 專注於治理及安全提示的實作實驗室。
- 使用受控測試環境的實際練習。
課程自訂選項
- 可按要求添加自訂治理場景或以安全為核心的實驗室。
課程簡介
Gemini 3 的安全性基礎
- Gemini 3 如何提升安全性與可靠性
- 了解漏洞降低機制
- AI 系統威脅類別概覽
治理原則與政策一致性
- 將組織政策映射至 AI 使用場景
- 針對受監管環境配置 Gemini 3
- 用於持續監督的治理工作流程
提示注入防禦
- 基於提示的攻擊類型
- 構建具有抗性的提示結構
- 評估與測試漏洞表面
負責任的數據處理
- 管理敏感或高風險數據
- 確保數據集的倫理使用
- 緩解洩漏及機密性風險
審計與監控 AI 行為
- 建立行為監控管道
- 識別異常輸出
- 確保合規性的審計軌跡
風險評估與情景規劃
- 評估 AI 輔助運營的風險
- 設計緩解策略
- 模擬不良情景以做好準備
安全部署策略
- 配置部署邊界
- 將 Gemini 3 整合至安全基礎架構
- 利用最小權限架構模式
組織準備度與最佳實踐
- 建立跨職能的 AI 安全性流程
- 確保員工的就緒狀態與能力
- 長期治理成熟度策略
總結與下一步
最低要求
- 了解網絡安全基礎知識
- 擁有 AI 或 ML 相關系統的經驗
- 熟悉治理或合規工作流程
目標受眾
- 安全工程師
- 合規團隊
- AI 倫理專業人士
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客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
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機器翻譯
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- 了解 Google Gemini AI 的基本原理。
- 將各種數據源連接到 Gemini AI。
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- 有效溝通基於數據的洞察。
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