Połączysz AI i bezpieczeństwo - Uporządkujesz, jak połączyć zarządzanie bezpieczeństwem IT i AI w jednym modelu działania, dzięki czemu łatwiej przypiszesz odpowiedzialności, procesy i priorytety w organizacji.
Zrozumiesz wymagania regulacyjne - Przełożysz wymagania AI Act, NIS2, KSC, ISO 27001 i ISO 42001 na konkretne obowiązki biznesowe, aby szybciej ocenić wpływ regulacji na Twoją organizację i projekty.
Zbudujesz obraz kompletnego SZBI - Poznasz elementy skutecznego SZBI, od polityk i ryzyka po dostęp, incydenty oraz BCP/DR, dzięki czemu łatwiej zaplanujesz spójny system zamiast działań prowadzonych osobno.
Uporządkujesz governance AI - Nauczysz się klasyfikować systemy AI według ryzyka, nadzorować modele i rozpoznawać zagrożenia związane z danymi, LLM oraz promptami, aby bezpieczniej wdrażać rozwiązania AI.
Doprecyzujesz role i odpowiedzialności - Zobaczysz, jak rozdzielić zadania między CISO, DPO i AI Governance Lead oraz jak zbudować czytelną macierz RACI, by ograniczyć luki odpowiedzialności i chaos decyzyjny.
Lepiej ocenisz ryzyka i incydenty - Przećwiczysz identyfikację ryzyk IT i AI, dobór metod oceny oraz planowanie działań zabezpieczających, co pomoże Ci sprawniej reagować na incydenty i scenariusze kryzysowe.
Przygotujesz realny plan wdrożenia - Dowiesz się, jak wykonać gap analysis, ustalić priorytety, stworzyć roadmapę i przygotować dokumentację, aby przejść od wymagań compliance do uporządkowanego wdrożenia.
Ocenisz dojrzałość swojej organizacji - Podczas warsztatu przeanalizujesz poziom dojrzałości, kluczowe braki i ryzyka w swoim środowisku, a następnie przygotujesz wstępną mapę działań dopasowaną do realiów firmy.
Aktualny krajobraz regulacyjny łączy przepisy dotyczące AI, cyberbezpieczeństwa, ochrony danych i standardów zarządzania. Uczestnicy analizują harmonogram wdrażania AI Act, w tym praktyki zakazane i obowiązki dla GPAI, a następnie osadzają te wymagania w relacji do NIS2/KSC, RODO, ISO 27001, ISO 42001, DORA, CRA i Data Act.
Zastosowanie AI Act w praktyce zależy od roli organizacji oraz klasy ryzyka używanego systemu. W części tej omawiane są obowiązki dostawców, wdrażających i użytkowników, przykłady systemów wysokiego ryzyka, nadzór człowieka, transparentność, AI literacy, dokumentacja, rejestry oraz przygotowanie do audytu zgodności.
ISO 27001 stanowi podstawę systemowego podejścia do bezpieczeństwa informacji i organizacji procesów ochronnych. Sekcja obejmuje kontekst organizacji, zakres SZBI, politykę bezpieczeństwa, aktywa, klasyfikację informacji, zarządzanie ryzykiem, dobór zabezpieczeń, audyty i doskonalenie, także w relacji do wymagań AI i NIS2/KSC.
ISO 42001 porządkuje zarządzanie sztuczną inteligencją w skali całej organizacji, od polityki po nadzór nad cyklem życia systemów. Omawiany jest zakres AIMS, role i odpowiedzialności, zarządzanie ryzykiem i szansami, ocena wpływu, transparentność, jakość danych, nadzór nad dostawcami oraz powiązanie z AI Act i SZBI.
Relacja między SZBI a AI governance wymaga doprecyzowania wspólnych procesów i odrębnych obszarów odpowiedzialności. Uczestnicy poznają sposób rozszerzenia ISO 27001 o wymagania zarządzania AI, budowę rejestrów, proces akceptacji narzędzi, kryteria dopuszczenia generatywnej AI oraz model odpowiedzialności w organizacji.
Generatywna AI zmienia profil zagrożeń i tworzy nowe wektory ataku w środowisku organizacji. Omawiane są prompt injection, data leakage, shadow AI, phishing i deepfake wspierane przez AI, ataki na modele, ryzyka integracji z systemami firmowymi oraz mechanizmy kontrolne ujmowane w analizie ryzyka SZBI.
W projektach AI szczególnego znaczenia nabiera rozróżnienie danych osobowych, wrażliwych, poufnych i tajemnicy przedsiębiorstwa. Sekcja obejmuje minimalizację danych, privacy by design, anonimizację, pseudonimizację, DPIA, profilowanie, prawa osób fizycznych oraz zasady bezpiecznego używania publicznych narzędzi AI.
NIS2 oraz nowelizacja KSC przekładają wymagania cyberbezpieczeństwa na obowiązki organizacyjne, techniczne i raportowe. W tej części omawiana jest klasyfikacja podmiotów, zarządzanie incydentami i ryzykiem, bezpieczeństwo łańcucha dostaw, ciągłość działania oraz rola SZBI w budowaniu odporności z uwzględnieniem ryzyk AI.
Dokumenty operacyjne i nadzorcze porządkują korzystanie z AI w organizacji oraz ułatwiają wykazanie zgodności. Uczestnicy analizują politykę AI, politykę bezpieczeństwa informacji, procedury akceptacji narzędzi, rejestry systemów i ryzyk, zasady użycia danych w promptach, incydenty oraz nadzór nad dostawcami.
Podział odpowiedzialności między zarząd, CISO, DPO, compliance, IT, HR i biznes decyduje o skuteczności nadzoru nad AI. Sekcja porządkuje zakres ról, wskazuje model współpracy między działami oraz omawia, kiedy warto powołać AI Governance Lead lub komitet AI do koordynacji decyzji i kontroli.
Skuteczny nadzór nad AI wymaga połączenia audytu zgodności z bieżącym monitorowaniem i doskonaleniem systemu. Omawiane są przygotowanie do audytów wewnętrznych i zewnętrznych, ocena jakości i bezpieczeństwa odpowiedzi AI, zarządzanie zmianą, przeglądy rejestrów oraz wskaźniki efektywności AI governance i SZBI.
Na przykładzie konkretnego przypadku użycia AI uczestnicy przechodzą przez klasyfikację systemu według AI Act, identyfikację danych i ocenę ryzyk prawnych, organizacyjnych, technologicznych oraz reputacyjnych. Efektem jest mapa działań obejmująca zabezpieczenia, dokumentację, rejestr AI, polityki i przygotowanie do audytu.
Najważniejsze wnioski z całego programu zostają uporządkowane w zestaw priorytetów działań na najbliższe miesiące. Sekcja obejmuje obowiązki z AI Act, NIS2/KSC, ISO 27001 i ISO 42001, typowe błędy wdrożeniowe, ograniczanie ryzyk shadow AI i wycieków danych oraz checklistę gotowości organizacji.
Podstawy bezpieczeństwa informacji - Powinieneś rozumieć podstawowe pojęcia, takie jak ryzyko, podatność, incydent, kontrola i dostęp, aby swobodnie pracować z tematami SZBI, audytu i zabezpieczeń.
Orientacja w procesach organizacji - Powinieneś znać podstawowe procesy działania firmy, obieg decyzji i role odpowiedzialne za IT, dane lub compliance, aby łatwiej odnieść materiał do właszej organizacji.
Podstawowa znajomość regulacji - Powinieneś kojarzyć ogólny kontekst regulacyjny dotyczący cyberbezpieczeństwa, ochrony danych lub AI, aby szybciej zrozumieć zależności między wymaganiami i praktyką.
Gotowość do pracy warsztatowej - Powinieneś być gotowy analizować przykłady, dyskutować o ryzykach i odnosić zagadnienia do własnej organizacji, ponieważ szkolenie obejmuje część warsztatową i strategiczną.
