Formation Sécurité et confidentialité dans les applications TinyML

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur expert, dans Canada s'adresse aux dirigeants d'entreprise de niveau intermédiaire souhaitant comprendre comment gouverner et sécuriser les systèmes d'IA de manière responsable et conforme aux cadres réglementaires mondiaux émergents, tels que le Règlement sur l'IA de l'UE, le RGPD, la norme ISO/IEC 42001 et l'Exécutoire présidentiel des États-Unis sur l'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les risques juridiques, éthiques et réglementaires associés à l'utilisation de l'IA au sein des différents départements.
• Interpréter et appliquer les principaux cadres de gouvernance de l'IA (Règlement sur l'IA de l'UE, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Établir des politiques de sécurité, d'audit et de supervision pour le déploiement de l'IA dans l'entreprise.
• Élaborer des lignes directrices pour les achats et l'utilisation des systèmes d'IA tiers et internes.

Cette formation dirigée par un formateur, dispensée en direct dans Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de la sécurité, aux analystes SOC et aux équipes de plateforme qui souhaitent défendre les applications d'IA, les API, les copilotes et les agents autonomes à l'aide de pare-feu, de passerelles d'IA, de garde-fous, d'ingénierie de détection et de défense d'exécution en couches.

Cette formation en présentiel ou en ligne à Canada s'adresse aux professionnels de l'informatique débutants et intermédiaires qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'AI TRiSM dans leurs organisations.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts clés et l'importance de la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité dans l'IA.
• Identifier et atténuer les risques associés aux systèmes d'IA.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité pour l'IA.
• Comprendre la conformité réglementaire et les considérations éthiques pour l'IA.
• Élaborer des stratégies pour une gouvernance et une gestion efficaces de l'IA.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, en Canada s'adresse aux développeurs, architectes et chefs de produit IA de niveau intermédiaire à avancé souhaitant identifier et atténuer les risques associés aux applications alimentées par des LLM, notamment les injections de prompts, les fuites de données et les sorties non filtrées, tout en intégrant des mesures de sécurité telles que la validation des entrées, la supervision humaine dans la boucle et les garde-fous de sortie.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les vulnérabilités fondamentales des systèmes basés sur des LLM.
• Appliquer des principes de conception sécurisée à l'architecture des applications LLM.
• Utiliser des outils tels que Guardrails AI et LangChain pour la validation, le filtrage et la sécurité.
• Intégrer des techniques comme le sand-boxing, le test d'intrusion (red teaming) et la révision humaine dans la boucle au sein de pipelines de production.

Cette formation dirigée, en direct en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux ingénieurs de plateforme souhaitant construire des fonctionnalités IA qui résistent à l'injection de prompt, à l'empoisonnement des données, à l'abus d'outils et à la fuite de secrets, sécurisées par conception plutôt que correctives après coup.

Cette formation encadrée, en direct, sur Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux responsables techniques, architectes et ingénieurs de la sécurité qui souhaitent sécuriser l'IA générative et les systèmes agentiques lors de la livraison, en couvrant la modélisation des menaces, les garde-fous, les permissions des agents, la sécurité du pipeline et la gouvernance.

Cette formation animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'IA et de la cybersécurité de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et résoudre les vulnérabilités de sécurité spécifiques aux modèles et aux systèmes d'IA, en particulier dans des industries hautement réglementées telles que la finance, la gouvernance des données et le conseil.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les types d'attaques adversariales ciblant les systèmes d'IA et les méthodes pour s'en défendre.
• Mettre en œuvre des techniques de durcissement des modèles pour sécuriser les pipelines d'apprentissage machine.
• Garantir la sécurité et l'intégrité des données dans les modèles d'apprentissage machine.
• Naviguer dans les exigences de conformité réglementaire liées à la sécurité de l'IA.

Cette formation en direct avec formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en sécurité et aux responsables de la conformité qui souhaitent renforcer les déploiements EXO, contrôler l'accès aux modèles et gérer les charges de travail d'IA fonctionnant entièrement en local.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels débutants de la sécurité informatique, de la gestion des risques et de la conformité qui souhaitent comprendre les concepts fondamentaux de la sécurité de l'IA, les vecteurs de menace et les cadres mondiaux tels que le NIST AI RMF et l'ISO/IEC 42001.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les risques de sécurité spécifiques introduits par les systèmes d'IA.
• Identifier les vecteurs de menace tels que les attaques adversariales, l'empoisonnement des données et l'inversion de modèle.
• Appliquer des modèles de gouvernance fondamentaux comme le Cadre de gestion des risques en matière d'IA du NIST.
• Aligner l'utilisation de l'IA avec les normes émergentes, les directives de conformité et les principes éthiques.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en sécurité et aux ingénieurs ML qui doivent identifier, tester et se défendre contre les attaques visant les modèles d'IA et les applications alimentées par des LLM.

Fondée sur les dernières orientations du projet OWASP GenAI Security, les participants apprendront à identifier, évaluer et atténuer les menaces spécifiques à l'IA grâce à des exercices pratiques et à des scénarios réels.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels avancés souhaitant implémenter et évaluer des techniques telles que l'apprentissage fédéré, le calcul multipartite sécurisé, le chiffrement homomorphe et la confidentialité différentielle dans des pipelines d'apprentissage automatique réels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre et comparer les principales techniques préservant la confidentialité en apprentissage automatique.
• Implémenter des systèmes d'apprentissage fédéré à l'aide de cadres logiciels open source.
• Appliquer la confidentialité différentielle pour le partage sécurisé des données et l'entraînement des modèles.
• Utiliser des techniques de chiffrement et de calcul sécurisé pour protéger les entrées et les sorties des modèles.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la sécurité avancés et aux spécialistes de l'IA souhaitant simuler des attaques contre des systèmes d'IA, découvrir leurs vulnérabilités et renforcer la robustesse des modèles d'IA déployés.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Simuler des menaces du monde réel visant les modèles d'apprentissage automatique.
• Générer des exemples adversariaux pour tester la robustesse des modèles.
• Évaluer la surface d'attaque des API et des pipelines d'IA.
• Concevoir des stratégies de test de pénétration pour les environnements de déploiement d'IA.