إدارة حوادث الذكاء الاصطناعي والتعافي التشغيلي AI-IMR™
الحصول على الكتيب
للحصول على كتيب بكامل محتويات الدورة برجاء ملء النموذج التالي ببياناتك الصحيحة
الإطار المهني للبرنامج
إدارة حوادث الذكاء الاصطناعي والتعافي التشغيلي AI-IMR™
نبذة عن البرنامج
تتزايد الحوادث الناتجة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، من انحراف النماذج وتدهور دقتها إلى المخرجات المضللة لنماذج اللغة وحقن الأوامر وتسرب البيانات. يعالج البرنامج دورة الحادثة كاملة: الرصد والتصنيف حسب الخطورة، والاحتواء عبر التراجع إلى نسخة سابقة أو التحويل إلى المعالجة اليدوية، وتحليل السبب الجذري، والتعافي واستعادة الخدمة، ثم التعلم بعد الحادثة. ويستند إلى ممارسات إدارة الحوادث في ISO/IEC 27035 وإطار NIST AI RMF، مع ربطها بمتطلبات حماية البيانات الشخصية في دول الخليج.
مخرجات التعلم
- ✓تصنيف حوادث الذكاء الاصطناعي حسب النوع والخطورة باستخدام مصفوفة تشمل الانحراف والتحيز وحقن الأوامر وتسرب البيانات.
- ✓إعداد دليل استجابة (Playbook) لحادثة نموذج إنتاجي يحدد الأدوار ومعايير التصعيد وقرارات الإيقاف.
- ✓تصميم مؤشرات رصد لأداء النماذج وجودة البيانات بعتبات تنبيه قابلة للتفعيل.
- ✓تنفيذ تحليل سبب جذري لحادثة نموذج باستخدام الخط الزمني وأسلوب «لماذا الخمسة».
- ✓وضع خطة تعافٍ تتضمن التراجع إلى نسخة مستقرة وبديلًا يدويًا وأهدافًا لزمن الاستعادة.
- ✓صياغة تقرير ما بعد الحادثة بدروس مستفادة وإجراءات تصحيحية مرتبطة بسجل مخاطر النماذج.
الفئة المستهدفة
- مهندسو تعلم الآلة وفرق عمليات النماذج (MLOps)
- محللو مراكز العمليات الأمنية (SOC) وفرق الاستجابة للحوادث
- مسؤولو حوكمة الذكاء الاصطناعي ومخاطر النماذج
- مديرو استمرارية الأعمال وتقنية المعلومات
المحاور العلمية التفصيلية
01طبيعة حوادث الذكاء الاصطناعي وتصنيفها
- الفرق بين حوادث النماذج وحوادث الأنظمة التقليدية
- انحراف البيانات والمفاهيم وتدهور الأداء
- الهلوسة وحقن الأوامر وتسرب البيانات عبر المخرجات
- مصفوفة الخطورة ومعايير الإعلان عن الحادثة
02الرصد والإنذار المبكر
- مؤشرات أداء النماذج وجودة البيانات في الإنتاج
- عتبات التنبيه وتقليل الإنذارات الكاذبة
- سجلات المدخلات والمخرجات وقابلية التتبع
03الاستجابة والاحتواء
- أدوار فريق الاستجابة وقنوات التصعيد
- قرارات الإيقاف والتراجع إلى نسخة سابقة
- التحويل إلى المعالجة اليدوية وحماية المستفيدين
- التواصل مع الإدارة العليا والجهات المعنية
04التحقيق وتحليل السبب الجذري
- إعادة بناء الخط الزمني للحادثة
- فحص البيانات والنموذج وخط النشر
- أسلوب «لماذا الخمسة» ومخطط السبب والأثر
05التعافي واستمرارية الخدمة
- أهداف زمن الاستعادة ونقطة الاستعادة لخدمات النماذج
- إعادة التدريب والتحقق قبل إعادة الإطلاق
- ربط الخطة بإدارة استمرارية الأعمال وفق ISO 22301
06التعلم المؤسسي والحوكمة
- مراجعة ما بعد الحادثة دون لوم
- تحديث سجل مخاطر النماذج والضوابط
- متطلبات الإبلاغ وحماية البيانات الشخصية
- تمارين محاكاة دورية لسيناريوهات الحوادث
منهجية التدريب
المشروع والمخرج التطبيقي
المشروع التطبيقي
يعدّ المشارك دليل استجابة لحوادث نموذج ذكاء اصطناعي يعمل في جهة خليجية (مثل روبوت محادثة لخدمة المتعاملين أو نموذج تقييم ائتماني): تصنيف السيناريوهات، ومؤشرات الرصد وعتباتها، وخطوات الاحتواء والتراجع، وخطة التعافي، ونموذج تقرير ما بعد الحادثة.
التقييم
تقييم تشخيصي قصير في البداية، ومهام تطبيقية مرتبطة بكل مخرج من مخرجات التعلم، وتقييم المشروع التطبيقي وفق معايير معلنة.
الشهادة الجامعية والاعتماد الدولي
شهادة مهنية معتمدة من جامعة توينتك في إدارة حوادث الذكاء الاصطناعي والتعافي التشغيلي AI-IMR™
واعتماد دولي من الرابطة الأمريكية للابتكار