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学習内容
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1. Vertex AI のセキュリティ原則の概要
- Google Cloud Security
- ID アクセス管理
- サービス アカウント
- 暗号化
- データ損失防止（DLP）サービス
- ネットワーク セキュリティ
- Vertex AI コンポーネント
- Notebooks、Colab Enterprise、Workbench
- Model Garden
- AutoML
- データセット
- カスタム トレーニング
- Model Registry
- モデル エンドポイント
- パイプライン
- Vertex AI Studio
- Vertex AI のセキュリティに関する懸念
- 最小権限
- ゼロトラスト
- データのプライバシー
- データ漏洩
- コンプライアンス
- 組織のポリシー
2. Vertex AI における Identity and Access Management（IAM）
- Google Cloud における IAM の概要
- ユーザーとグループの追加
- ロールの割り当て
- プログラムをサービス アカウントとして実行する
- Vertex AI における IAM のベスト プラクティス
- 組織とフォルダ
- サービス アカウントの使用
- ユーザーとグループの管理
- 組織のポリシー
- Security Command Center
3. データ セキュリティとプライバシー
- データの暗号化
- 保存データの暗号化
- 転送データの暗号化
- Vertex AI の顧客管理の暗号鍵（CMEK）
- センシティブ データの保護
- Data Loss Prevention API
- データの匿名化
- 機密データのハッシュ化
- センシティブな特徴のマスキング
- VPC Service Controls
- VPC SC
- VPC Service Controls ポリシーの構成
- 障害復旧計画
- リージョンとゾーンについて
- 複数のゾーンへのデプロイ
- リージョンをまたいだデプロイ
- Cloud Storage の DR 戦略
- BigQuery の DR 戦略
- Google Cloud Backup and DR サービス
4. Vertex AI エンドポイントとモデルのデプロイの保護
- ネットワーク セキュリティ
- VPC の作成
- Vertex AI エンドポイントのプライベート サービス アクセスの構成
- ファイアウォール ルールの構成
- ファイアウォール ポリシー
- モデルのエンドポイントの保護
- パブリック エンドポイントとプライベート エンドポイントの比較
- プライベート エンドポイントの構成
- プライベート モデルにアクセスするための Workbench と Colab Enterprise の構成
5. Vertex AI でのモニタリングとロギング
- ロギング
- ログへの書き込み
- Google Cloud Audit Logs の分析
- ログ エクスプローラ
- モニタリング
- モデル エンドポイントのモニタリング
- アラートの構成
- モデルのセキュリティのためのモニタリングに関するベスト プラクティス
6. 生成 AI アプリケーションにおけるセキュリティ リスク
- 生成 AI のセキュリティ リスクの概要
- LLM 固有の脆弱性
- 生成 AI アプリケーションにおける潜在的な脅威ベクトル
- AI の安全性の概要
- プロンプト エンジニアリングにおける有害性の低減
- バイアスの特定と軽減
- 責任ある使用とデプロイ
- プロンプトのセキュリティ
- プロンプト エンジニアリングとプロンプト インジェクションの基本
- プロンプト ハッキングとインジェクション攻撃の種類
- 軽減策の手法
- LLM の安全保護対策
- 組み込みのモデル保護機能
- プロンプトのフィルタリング
- 悪意のある出力のブロック
- Gemini API の安全性設定
- グラウンディング
7. 生成 AI モデルの回答のテストと評価
- 生成 AI モデルの回答のテスト
- 生成された回答のリスクの特定
- 回答をテストする手法
- モデルの回答の評価
- 評価指標の使用
- 計算指標
- モデルベースの指標
- Google Evaluation API
- LLM のファインチューニング
- モデルの動作を改善するためのファインチューニング戦略
- 実際のファインチューニングのケーススタディ
8. 検索拡張生成（RAG）システムの保護
- 検索拡張生成の基礎
- RAG ワークフローとコンポーネントの概要
- 精度と安全性を確保するためのデータソースのグラウンディング
- RAG システムにおけるセキュリティ
- データのプライバシーとソース管理
- RAG を使用した VPC Service Controls の実装
- グラウンディングされた回答を構成してリスクを軽減する
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