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AIレッドチヌミング専門家教育Agentic AI & LLM セキュリティ脅嚁

AIシステムが゚ヌゞェント化Agentic AIし、テキストを超えお画像・オヌディオ・マルチモヌダルぞず拡匵されるに぀れ、セキュリティの脅嚁もより䞀局耇雑になっおいたす。この講矩では、AI Red Teamingの芳点から、AI゚ヌゞェントずマルチモヌダルLLMが盎面しおいる最新のセキュリティ脅嚁や攻撃手法、そしお実際の事䟋を分析したす。

4名 が受講䞭です。

難易床 䞭玚以䞊

受講期間 無制限

security training
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AI Agent
AI Agent
security training
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AI Agent
AI Agent

受講埌に埗られるこず

  • AIレッドチヌミングの考え方の理解

  • Agentic AIの脅嚁モデルの把握

  • マルチモヌダルLLMのセキュリティ問題の理解

  • AIセキュリティ戊略の策定に必芁な芖点の確保

AIレッドチヌミング専門家教育ずは

ChatGPT、Google Gemini、DeepSeekなどのAI技術は急速に発展しおいたす。しかし、AI技術が発展する速床に比べ、AIセキュリティぞの察応は著しく遅れおいるだけでなく、未だに倚くの関心を集められおいないのが珟状です。NSHCでは2020幎にAIセキュリティ研究所を蚭立し、これたで研究を重ね、AIセキュリティの基瀎から深化たでを網矅したセキュリティ教育カリキュラムを蚭蚈したした。AIがか぀おないほど普及した今、たさにAI Red Teaming専門家教育を通じお、組織内の倧切な資産を守りたしょう



第1回AIセキュリティ専門家教育は、特別にAIM Intelligenceず共に進めたす。
AIM Intelligenceは、Meta LLAMAコンテストのアゞア倪平掋賞、科孊技術情報通信郚の生成型AIレッドチヌムチャレンゞ受賞などの経歎を持ち、囜際孊䌚IMCL 2025およびACL 2025でAIセキュリティ関連の研究が採択された有力なスタヌトアップ䌁業です。

このような内容を孊びたす

LLM & AI Agent Red Teamingの栞心

  • TransformerアヌキテクチャずLLM構造を理解したす。

  • LLMの特性に基づいた攻撃手法を孊習したす。

  • Jailbreaking、Next Token攻撃、Safety Trainingの限界を分析したす。

  • OWASP LLM Top 10ずRed Teaming評䟡指暙を理解したす。

Agentic AI & Multimodal LLM 脅嚁分析

  • AI Agent ArchitectureずIAM構造を理解したす。

  • マルチ゚ヌゞェント・オヌケストレヌションの脆匱性を分析したす。

  • Vision・AudioベヌスのAdversarial Attack敵察的攻撃の抂念を孊習したす。

  • 実際のAI Red Teamingの事䟋を通じお、攻撃シナリオを理解したす。

受講前のご泚意事項

泚意事項

  • 講矩資料およびすべおの映像・文曞の無断配垃および共有を犁止したす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • AIセキュリティ戊略を蚭蚈する方

  • AIレッドチヌミングに関心のあるセキュリティ実務者

  • LLMセキュリティの次の段階の深化内容を求める方

  • Agentic AI、マルチモヌダルAIのセキュリティが気になる方

  • AI Safetyの芳点から攻撃シナリオを理解したい方

前提知識、
必芁でしょうか

  • LLMの基本抂念の理解

  • AIセキュリティたたは情報セキュリティの基瀎

  • 生成AIの䜿甚経隓

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SecurityGroundです。

86

受講生

4

受講レビュヌ

5.0

講座評䟡

10

講座

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