인공지능(AI)은 혁신적인 가능성을 제공하지만 새로운 보안 문제의 원인이 되기도 합니다. 이 과정에서는 보안 및 데이터 보호 리더가 조직 내에서 AI를 안전하게 관리하는 데 필요한 전략을 살펴봅니다. AI 관련 위험을 사전에 식별 및 완화하고, 민감한 정보를 보호하며, 규정을 준수하고, 복원력 높은 AI 인프라를 빌드하는 프레임워크를 학습합니다. 이러한 전략이 실제 시나리오에서 어떻게 적용되는지 살펴보기 위해 4가지 산업별 사례를 선별했습니다.
AI 보안 소개
Gain insight into a topic and learn the fundamentals.
Beginner level
No prior experience required
1 hour to complete
Flexible schedule
Learn at your own pace
What you'll learn
AI, 머신러닝, 생성형 AI의 핵심 개념을 이해하고 모델이 API와 애플리케이션에 통합되는 방식을 학습합니다.
AI로 인해 발생하고 AI 사용 시 발생하는 잠재적 보안 위협의 상황을 이해합니다.
위협 공격을 예방하기 위해 생태계를 구성하는 방법을 대략적으로 이해합니다.
Google의 안전한 AI 프레임워크(SAIF)를 바탕으로 종합적인 AI 보안 전략을 개발 및 구현합니다.
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March 2025
Assessments
2 assignments
Taught in Korean
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There are 3 modules in this course
이 모듈에서는 AI 보안의 핵심 개념을 소개합니다. 오늘날 AI 시스템 보안이 필수적인 이유를 살펴보고, AI 실행 방식의 기본 개념을 이해하며, AI와 상호작용을 하는 다양한 방식과 그에 따른 보안 영향을 학습합니다.
What's included
1 assignment5 plugins
이 모듈에서는 AI 이니셔티브를 보호하는 강력한 프레임워크를 구축하는 방법을 살펴봅니다. AI가 보안 환경에 가져오는 변화, 강력한 보안 기반의 핵심 구성요소, AI 보안 유지를 위한 전략적 접근법인 안전한 AI 프레임워크(SAIF)에 관해 살펴봅니다. 또한 SAIF의 6가지 핵심 요소와 실제 적용 방식을 4가지 산업의 사용 사례를 통해 알아봅니다.
What's included
1 assignment4 plugins
이 최종 모듈에서는 과정의 핵심 개념을 복습하고, AI 보안을 지속적으로 강화하는 데 도움이 되는 추가 리소스를 제공합니다.
What's included
2 readings
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