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Privacy and Secure AI Operations

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Instructeur : Microsoft

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Ce que vous apprendrez

  • Apply GDPR lawful-basis mapping to training data elements and populate a Record of Processing Activities.

  • Analyze a DPIA for an AI chatbot and evaluate de-identification techniques against re-identification risk thresholds.

  • Identify transformer attack surfaces and interpret adversarial test reports to prioritize model hardening.

  • Evaluate Azure ML defence-in-depth controls, analyze security telemetry, and decide patch-vs-retrain responses to dependency CVEs.

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Integrate everything you've built across LC 4 into a single regulator-facing Privacy and Secure Operations Compliance Package. You'll produce a portfolio-ready document for an Insurance Claims Triage AI deployment that combines GDPR documentation (RoPA + DPIA + de-identification recommendation), model security posture (transformer attack surfaces + AML defense-in-depth review), operational security analysis (telemetry findings + CVE response status), and risk disposition—the kind of integrated artifact a CB3 AI governance lead is expected to produce ahead of a regulatory readiness audit.

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