Program studiów
Program studiów podyplomowych na kierunku CyberAI: zintegrowane bezpieczeństwo i sztuczna inteligencja na Uniwersytecie WSB Merito we Wrocławiu.
Liczba miesięcy nauki: 9
Liczba godzin: 176
Liczba zjazdów: 11
Liczba semestrów: 2
Wprowadzenie do AI i cyberbezpieczeństwa
(8 godz.)
- Historia i podstawy sztucznej inteligencji
- Kluczowe technologie AI w kontekście bezpieczeństwa
- Ramy prawne i regulacje (RODO, AI Act)
Podstawy uczenia maszynowego i deep learningu
(24 godz.)
- Algorytmy uczenia maszynowego (supervised, unsupervised, reinforcement)
- Wprowadzenie do sieci neuronowych
- Zastosowania uczenia maszynowego w bezpieczeństwie
Ataki na modele AI: Adversarial AI
(16 godz.)
- Charakterystyka ataków typu adversarial
- Praktyczne przykłady i demonstracje ataków
- Metody zabezpieczania modeli (adversarial training, robust learning)
Prywatność i etyka w AI
(16 godz.)
- Ochrona danych osobowych w kontekście AI
- Differential Privacy – podstawy i zastosowanie
- Etyczne dylematy i odpowiedzialność za decyzje AI
Bezpieczeństwo danych: zarządzanie danymi uczącymi AI
(16 godz.)
- Bezpieczne przetwarzanie i przechowywanie danych
- Mechanizmy ochrony przed manipulacją i nieautoryzowanym dostępem
- Fairness i bias w zestawach danych
Zabezpieczanie modeli AI
(16 godz.)
- Metody bezpieczeństwa modeli w środowiskach fizycznych i cyfrowych
- Rozproszone uczenie (federated learning) i implikacje bezpieczeństwa
- AI w chmurze (Azure, Google AI) – aspekty wdrożeniowe i studium przypadku
AI w systemach krytycznych: bezpieczeństwo i regulacje
(16 godz.)
- Zastosowanie AI w sektorach krytycznych (energetyka, zdrowie, transport)
- Normy i standardy regulujące AI w systemach krytycznych
- Analiza ryzyka i przykłady awarii AI
AI i Internet Rzeczy (IoT): bezpieczeństwo i zagrożenia
(16 godz.)
- Zastosowanie AI w IoT, przegląd ataków i metod ochrony
- Skalowalność i odporność systemów AI w sieciach urządzeń
- Praktyczne metody wykrywania i neutralizacji zagrożeń
Zautomatyzowane systemy bezpieczeństwa z AI
(24 godz.)
- Systemy wykrywania zagrożeń i anomalii oparte na AI (SIEM, SOAR)
- Automatyzacja w walce z malware i ransomware
- Case studies: wdrożenia systemów automatycznego reagowania
Audyt i ocena bezpieczeństwa AI
(8 godz.)
- Metody audytu systemów AI
- Ocena ryzyka wdrożeń i narzędzia do monitorowania
- Best practices w walidacji systemów AI
Projekty końcowe i warsztaty
(16 godz.)
- Projekty grupowe związane z bezpieczeństwem AI
- Studia przypadków oparte na realnych wdrożeniach i zagrożeniach
- Prezentacja i omówienie projektów – feedback wykładowców oraz praktyków
Forma zaliczenia
praktyczny projekt końcowy realizowany indywidualnie lub w grupie