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 課程時長 7 時間:

課程簡介

了解政府環境中的AI特定風險

  • AI風險與傳統IT及資料風險的差異
  • AI風險類別:技術、營運、聲譽與道德
  • 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
  • 其他特定領域與國際指引(例如OECD、UNESCO)

AI系統的安全威脅

  • 對抗性輸入、資料毒化與模型反演
  • 敏感訓練資料的曝險
  • 供應鏈與第三方模型風險

治理、稽核與控制

  • 人在迴圈與問責機制
  • 可稽核AI:文件化、版本控制與可解釋性
  • 內部控制、監督角色與合規檢查點

風險評估與緩解規劃

  • 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
  • 執行部署前與部署後評估

事件回應與公共部門韌性

  • 回應AI相關事件與資料外洩
  • 與利害關係人及公眾溝通
  • 將AI風險實務嵌入網路安全劇本

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備政府機構中IT營運、風險管理、網路安全或合規的經驗
  • 熟悉組織安全實務與數位服務交付
  • 不需具備AI系統的技術專業知識

目標學員

  • 參與數位服務與系統整合的政府IT團隊
  • 公共機構中的網路安全與風險專業人員
  • 公共部門的稽核、合規與治理人員

人數


每位參與者的報價

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