A mesterséges intelligencia biztonsága

A képzés célja, hogy a résztvevők megismerjék az alkalmazott mesterséges intelligencia (MI) fő biztonsági és adatvédelmi kockázatait, illetve ezen kockázatok mérséklésére alkalmas legmodernebb megoldásokat. Kiemelt oktatási területek az MI rendszerekre jellemző titkossági, integritási és elérhetőségi problémák.

• MI a kiberbűnözők kezében, kockázatértékelés, támadók modellezése, fenyegetettség elemzése, OWASP Top 10-es listák
• Bizalmasságot érintő kockázatok (modell-lopás, tagsági tesztek)
• Integritási kockázatok (mérgezés, támadó minták)
• Adatok anonimizálása, szintetikus adatok generálása és differenciális adatvédelem
• A felhő-alapú és elosztott gépi tanuláson-alapuló szolgáltatások biztonsága
• Elérhetőségi kockázatok
• Védekezési technikák: modell-adaptáció, megelőzés kontra észlelés, robusztus tanítás, differenciális adatvédelem, federált tanulás

Részvétel módja: hibrid (maximum 20 fő)

Az előadó: Dr. Lendák Imre, egyetemi docens, ELTE Informatikai Kar