اليوم الأول: الأسس والمفاهيم

مدخل أمن الذكاء الاصطناعي

• تعريف أمن AI وأهميته.
• أنواع التهديدات والمخاطر المحتملة.
• أمثلة على حوادث أمنية في أنظمة AI.

نقاط الضعف في البيانات والنماذج

• البيانات الملوثة والمغلوطة وتأثيرها.
• التلاعب بالنماذج ونتائجها.
• التعرف على الثغرات الأمنية في الخوارزميات.

إطار العمل الأمني لمشاريع AI

• معايير الحماية الدولية.
• دور السياسات والإجراءات في حماية الأنظمة.
• تصميم استراتيجيات الوقاية من الهجمات.

اليوم الثاني: الحماية والتطبيقات العملية

حماية البيانات الذكية

• تشفير البيانات وتأمين التخزين.
• التحكم في الوصول والمصادقة.
• ضمان سلامة البيانات أثناء النقل والمعالجة.

حماية النماذج الذكية

• مراقبة سلوك النماذج واكتشاف التلاعب.
• استخدام أساليب مقاومة الهجمات (Adversarial Defense).
• تحديث وصيانة النماذج لضمان الأمان المستمر.

استجابة للطوارئ وإدارة المخاطر

• خطط التعامل مع الحوادث الأمنية.
• تحليل التهديدات وتقييم المخاطر.
• استراتيجيات التعافي السريع واستمرارية الأعمال.

اليوم الثالث: التحديات والرؤية المستقبلية

التحديات التقنية والتنظيمية

• مواجهة التطورات السريعة في الهجمات السيبرانية.
• الالتزام بالقوانين والمعايير الدولية.
• التكامل بين الأمن والعمليات الذكية.

أفضل الممارسات لأمن AI

• تبني ثقافة الأمان داخل المؤسسات.
• تحسين المراقبة والتدريب المستمر للفرق.
• دمج الأمن في دورة حياة تطوير النماذج.

الرؤية المستقبلية

• الاتجاهات الحديثة في أمن الذكاء الاصطناعي.
• دمج AI مع تقنيات الأمان المتقدمة.
• تطوير مؤسسات قادرة على الابتكار مع الحفاظ على الأمان المستدام.