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Lernen Sie die Risiko- und Sicherheitsteams der GenAI-Landschaft sowie Führungskräfte kennen, die ein besseres Verständnis dafür haben, wie KI-bezogene Cyberrisiken identifiziert, bewertet und gemindert werden können.
Erfahren Sie, wie die FAIR-Prinzipien das Risikomanagement von Drittanbietern verbessern und Ihnen helfen können, Ressourcen effektiv zuzuweisen und die Sicherheit zu erhöhen.
In diesem exklusiven Webinar erfahren Sie, wie datengestützte Kennzahlen diese Lücke schließen und Diskussionen über Cyberrisiken in umsetzbare, geschäftsorientierte Entscheidungen verwandeln können.
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Sarah Atiah und Neil MacGowan erörtern die Vorteile der FAIR-Methode für den Umgang mit Unsicherheiten. Sie besprechen auch einige der Fähigkeiten, die Sie durch das CRQ-Training von C-Risk erwerben.
Erfahren Sie, wie ein datengestützter Ansatz für das Cyberrisikomanagement es Geschäftsführern ermöglicht, fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen.
C-Risk befasst sich mit einigen der Herausforderungen, mit denen Risikomanager bei der Erstellung und Optimierung eines Risikomanagementprogramms konfrontiert sind, unabhängig von ihrem aktuellen Reifegrad.
C-Risk untersucht, wie Unternehmen ein datengesteuertes Risikomanagement implementieren können, um über die Einhaltung von Vorschriften hinauszugehen und eine robuste, risikoinformierte Resilienzstrategie zu entwickeln, die sich an diesen sich ändernden Vorschriften orientiert.
Christophe Forêt und Tom Callaghan befassten sich mit Führungsmodellen und Risikomanagementprogrammen, die Unternehmen konform und widerstandsfähig machen.
In diesem Webinar werden die wichtigsten Methoden zur Bewertung und Verwaltung von GenAI-Risiken beschrieben, wobei der Schwerpunkt auf der KI-Systemarchitektur, Angriffsvektoren und Risikoszenarien innerhalb etablierter KI-Risikomanagement-Frameworks liegt.
Erfahren Sie, wie Unternehmen quantitative Risikobewertungen nutzen, um ihre Cyber-Versicherungspolicen zu optimieren.