Eğitimin Amacı ve Kapsamı
NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0), esnek, sektörden bağımsız ve pratik yapısıyla küresel ölçekte yapay zeka risk yönetiminin referans çerçevesi haline gelmiştir. Bu eğitim, çerçevede yer alan 7 güvenilirlik özelliğini ve 4 ana işlevi (Govern, Map, Measure, Manage) kurumsal risk yönetimi pratiğine dönüştürmeyi öğretir.
NIST AI RMF Playbook alt kategorileri, kullanım bağlamı haritalama (Map), nicel ve nitel ölçüm/TEVV (Measure), risk yanıt ve izleme (Manage) adımları ile Mevcut Profil – Hedef Profil boşluk analizi işlenir. Katılımcılar kendi kurumlarından seçilen bir sistem için NIST AI RMF Risk Profili ve eylem planı oluşturur.
Kimler Katılmalı?
- Kurumsal risk yönetimi (ERM), operasyonel risk ve model risk yönetimi (MRM) ekipleri
- Yapay zeka yönetişim liderleri, CISO/güvenlik yönetişimi ve uyum yöneticileri
- Uluslararası ortaklarla çalışan ve NIST tabanlı çerçeveleri benimseyen teknoloji/finans/üretim liderleri
- Yapay zeka doğrulama, test ve kalite güvence sorumluları
Kazanımlar
- NIST'in 7 güvenilir yapay zeka özelliğini (geçerli/güvenilir, güvenli, emniyetli, hesap verebilir/şeffaf, açıklanabilir, gizlilik korumalı, adil) iş kararlarına bağlayabilir
- Govern, Map, Measure ve Manage işlevlerini proje yaşam döngüsü adımlarına yerleştirebilir
- TEVV (Test, Değerlendirme, Doğrulama ve Onaylama) süreçlerini teknik ve iş ekipleriyle ortaklaşa tanımlayabilir
- NIST AI RMF Playbook aksiyonlarından kurum olgunluğuna uygun olanları seçebilir
- Mevcut Durum Profili ile Hedef Profil arasındaki farktan öncelikli bir yol haritası çıkarabilir
Konular
NIST AI RMF 1.0 Mimarisi ve 7 Güvenilirlik Özelliği
- Geçerli ve güvenilir (valid & reliable), güvenli (safe), siber dayanıklı (secure & resilient), hesap verebilir ve şeffaf, açıklanabilir, gizlilik korumalı, önyargısı yönetilmiş (fair)
- Özellikler arası ödünleşimler: ör. doğruluk vs gizlilik, açıklanabilirlik vs performans
- NIST AI RMF ile ISO/IEC 42001 ve AB Yapay Zeka Yasası'nın birbirini tamamlama biçimi
GOVERN ve MAP: Kurumsal Zemin ve Bağlam Haritalama
- GOVERN (1–6): Politika, risk iştahı, roller, kültür ve üçüncü taraf risk yönetişimi
- MAP (1–5): Kullanım bağlamı, paydaş katılımı, sistem sınırları ve olası pozitif/negatif etkilerin tespiti
- Erken aşamada go/no-go kararı için Map çıktılarının kullanımı
MEASURE: TEVV, Metrikler ve Bağımsız Değerlendirme
- MEASURE (1–4): Riskleri ölçmek için uygun metrik ve benchmark seçimi
- TEVV (Testing, Evaluation, Verification, Validation) yaşam döngüsü ve red teaming
- Ölçüm kısıtlarının ve belirsizliğin şeffaf biçimde dokümante edilmesi
MANAGE: Risk Yanıtı, Sürekli İzleme ve Müdahale
- MANAGE (1–4): Riskleri önceliklendirme, azaltma, transfer etme, kabul etme veya sistemi durdurma
- Canlı ortamda ortaya çıkan öngörülmemiş riskler, drift ve olay müdahalesi
NIST AI RMF Playbook ve Kurumsal Profil Oluşturma Atölyesi
- Mevcut Profil (Current Profile) ve Hedef Profil (Target Profile) matrisi hazırlama
- Playbook önerilerinden 90 günlük uygulama listesi çıkarma
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Mevcut ISO/IEC 27001 Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi'ni (ve ISO 27701'i) mükerrer doküman ve komite yükü yaratmadan ISO/IEC 42001 Yapay Zeka Yönetim Sistemi ile ortak Harmonized Structure üzerinde birleştirmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
ISO/IEC 42005 standardı ve AB Yapay Zeka Yasası Temel Haklar Etki Değerlendirmesi (FRIA) doğrultusunda yapay zeka sistemlerinin bireyler, gruplar ve toplum üzerindeki etkilerini analiz etmeyi ve etki değerlendirme raporu hazırlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
NIST'in üretken yapay zekaya özel yayınladığı NIST AI 600-1 (Generative AI Profile) rehberini kullanarak LLM ve multimodal sistemlerdeki 12 özgü riski (halüsinasyon, veri sızıntısı, telif, siber saldırı, değer zinciri) yönetmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Çalışanların onaysız kullandığı yapay zeka araçlarını, tarayıcı eklentilerini ve mevcut SaaS yazılımları içinde sessizce açılan yapay zeka özelliklerini tespit etmeyi; DLP/CASB kontrolleri ve güvenli kurum içi alternatiflerle yönetmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik, gizlilik, güvenlik ve insan kontrolü ilkelerini soyut vaatlerden çıkarıp yapay zeka projelerinin tasarım, tedarik ve kullanım adımlarına somut kontrol listeleri olarak yerleştirmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Algoritmik manipülasyon, dezenformasyon ve deepfake gibi etik tehditler ile prompt injection, jailbreak, veri zehirleme ve OWASP LLM Top 10 güvenlik açıklarını teknik olmayan liderler için anlaşılır kılarak savunma ve red teaming yönetişimini öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
