أمن الذكاء الاصطناعي وحماية البيانات

لأنها تمنحك القدرة على إدارة دورة الإقفال المالي باحتراف، وفق معايير IFRS وIPSAS، مع تطبيق أحدث تقنيات الأتمتة، مما يزيد من دقة وسرعة التقارير المالية ويعزز ثقة الإدارة والمراجعين.

المحاسبون، المراجعون، محللو البيانات المالية، مديرو المالية، فرق التدقيق الداخلي والخارجي، وكل من يشارك في إعداد الحسابات الختامية أو الإقفال المالي.

نعم، يتم التركيز على معايير IFRS وIPSAS، مع شرح تطبيقي لمعايير رئيسية مثل IAS 1، IAS 2، IAS 16، IAS 21، IAS 36، IAS 37، IFRS 3، IFRS 10، إضافة إلى ما يقابلها من معايير IPSAS للقطاع العام.

نعم، سيتم استخدام أمثلة واقعية على أنظمة ERP وأدوات أتمتة الإقفال المالي (RPA، ETL)، وقوالب Excel متقدمة لإدارة التسويات والتقارير.

بالتأكيد، ستحصل على نماذج جاهزة لـ: تقويم الإقفال، سياسات وإجراءات SOPs، قوالب التسويات، ملف التدقيق الجاهز، ومؤشرات الأداء KPIs للإقفال السريع.

من خلال اختبار قبلي وبعدي، وتنفيذ مشروع عملي (Mock Close) يحاكي بيئة الإقفال الحقيقية، مع خطة تحسين شخصية لكل مشارك.

تغطي الدورة أمن أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي وحماية البيانات الحساسة والخصوصية وسلامة النماذج الذكية. وتشمل الموضوعات أمن النماذج اللغوية الكبيرة ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وحقن التعليمات، وتسرب البيانات، والهجمات العدائية، وإدارة الهوية والصلاحيات، والتحكم في الوصول، وتأمين واجهات البرمجة ومصادر البيانات، والمراقبة الأمنية، واكتشاف الأنشطة غير الطبيعية، والاستجابة للحوادث. كما تتناول حوكمة الذكاء الاصطناعي والاستخدام المسؤول، وتطبيق أطر NIST AI RMF وISO/IEC 42001 وISO/IEC 27001 وOWASP Top 10 for LLM Applications لتعزيز المرونة والأمن المؤسسي.

يكتسب المشارك مهارات عملية لتحديد المخاطر والتهديدات الأمنية المرتبطة بأنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتقييم الثغرات في النماذج اللغوية الكبيرة ووكلاء الذكاء الاصطناعي. كما يتعلم تطبيق ضوابط حماية البيانات الحساسة والخصوصية ومنع تسرب المعلومات، واكتشاف حقن التعليمات والهجمات العدائية والحد من مخاطرها، وتأمين التطبيقات وواجهات البرمجة ومصادر البيانات المتصلة بها. وتشمل المهارات أيضاً إدارة الهوية والصلاحيات والتحكم في وصول الوكلاء، وتطبيق المراقبة الأمنية، واكتشاف الأنشطة غير الطبيعية، والاستجابة للحوادث، واستخدام الأطر الدولية في تقييم المخاطر، وإعداد خطة عملية لتعزيز أمن الأنظمة والبيانات المؤسسية.

تناسب الدورة المهنيين الذين ترتبط مسؤولياتهم بتأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أو حماية البيانات الحساسة والخصوصية، أو إدارة المخاطر والضوابط الأمنية. ويستفيد منها العاملون في الأمن السيبراني وإدارة البيانات والذكاء الاصطناعي، وكذلك المشاركون في حوكمة الذكاء الاصطناعي وتقييم الثغرات والتحكم في الوصول. يجمع المحتوى بين أمن النماذج والتطبيقات، وتأمين واجهات البرمجة ومصادر البيانات، والمراقبة الأمنية، والاستجابة للحوادث. كما تعتمد المنهجية على عروض تفاعلية وورش عملية ودراسات حالة وتمارين ومحاكاة في بيئات آمنة، بما يتيح تطبيق المفاهيم على تحديات مرتبطة بالأنظمة الذكية.

تعالج الدورة مخاطر النماذج اللغوية الكبيرة ووكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تحديد التهديدات وتقييم الثغرات المرتبطة بها. ويركز التدريب على مخاطر حقن التعليمات، وتسرب البيانات، والهجمات العدائية، والوصول غير المصرح به، مع تطبيق ضوابط حماية البيانات الحساسة والخصوصية. ويتعلم المشاركون تأمين التطبيقات وواجهات البرمجة ومصادر البيانات المتصلة بها، وإدارة هوية الوكلاء وصلاحياتهم والتحكم في الوصول. كما يتدربون على المراقبة الأمنية واكتشاف الأنشطة غير الطبيعية والاستجابة للحوادث، ويختبرون الضوابط والإجراءات في تمارين ومحاكاة أمنية داخل بيئات آمنة.

يطبق التدريب أطر وممارسات دولية تساعد على تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي وإدارة الضوابط الأمنية، وتشمل NIST AI RMF وISO/IEC 42001 وISO/IEC 27001 وOWASP Top 10 for LLM Applications. ويرتبط تناول هذه الأطر بحوكمة الذكاء الاصطناعي، وحماية الخصوصية، وتأمين النماذج والتطبيقات والبيانات، وتقييم الثغرات والتهديدات. كما يربط البرنامج استخدامها بالمراقبة الأمنية، وإدارة الهوية والصلاحيات، والاستجابة للحوادث، والممارسات المؤسسية. ويشمل ذلك تطبيق أطر NIST وISO وOWASP في التمارين والتقييمات، بدلاً من الاكتفاء بعرض أسمائها أو شرحها بصورة نظرية فقط.

يتم التدريب من خلال منهجية تطبيقية تجمع بين العروض التفاعلية وورش العمل ودراسات الحالة والتمارين والمحاكاة الأمنية. يقيّم المشاركون الثغرات ويختبرون الضوابط الأمنية في بيئات محاكاة آمنة، مع التركيز على التهديدات المرتبطة بأنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما يتدربون على اكتشاف الأنشطة غير الطبيعية وتحليل حوادث تسرب البيانات والهجمات على النماذج والتطبيقات الذكية، ثم تطبيق أساليب الاستجابة للحوادث. وتساعد دراسات الحالة والتمارين العملية على ربط تقييم المخاطر بضوابط حماية البيانات والمراقبة الأمنية وتحويل المفاهيم إلى خطوات قابلة للتطبيق في بيئة العمل.

تتضمن ورش العمل تطبيق ضوابط حماية البيانات وتأمين النماذج والتطبيقات الذكية، بينما تركز دراسات الحالة على تحليل حوادث تسرب البيانات والهجمات التي تستهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي. وتشمل التمارين تقييم الثغرات واختبار الضوابط الأمنية في بيئات محاكاة آمنة، إضافة إلى محاكاة اكتشاف التهديدات والاستجابة للحوادث. ويشارك المتدربون في تطبيق أطر NIST وISO وOWASP لتقييم المخاطر والضوابط، ويتناولون موضوعات مثل إدارة الهوية والصلاحيات، وتأمين واجهات البرمجة ومصادر البيانات، والمراقبة الأمنية. وبهذا تجمع الأنشطة بين الشرح التفاعلي والتحليل العملي والتطبيق المنظم للممارسات الأمنية.