Generative KI verändert die Art und Weise, wie Organisationen Inhalte erstellen, Prozesse automatisieren, Entscheidungsfindung unterstützen und digitale Dienste bereitstellen. Diese Systeme bringen jedoch auch neue Cybersicherheitsrisiken mit sich, einschließlich Prompt-Injection, Datenlecks, gegnerischen Angriffen, Modellmanipulation, unsicheren Integrationen und unbefugtem Zugriff. Dieser Kurs bietet eine strukturierte und praktische Einführung in den Schutz von Generative-AI-Systemen während ihres gesamten Lebenszyklus.
Sie beginnen mit der Erforschung der Kernkonzepte der GenAI-Cybersicherheit und untersuchen die wichtigsten Bedrohungsvektoren, die sich auf KI-Modelle, Anwendungen, Datenpipelines, APIs und die unterstützende Infrastruktur auswirken. Der Kurs erklärt feindselige maschinelle Lerntechniken und zeigt, wie Angreifer versuchen könnten, das Verhalten von Modellen zu beeinflussen, Trainingsdaten zu kompromittieren, sensible Informationen zu extrahieren oder Schwachstellen in KI-gestützten Anwendungen auszunutzen.
Sie untersuchen dann AI-Firewalls und lernen, wie sie Interaktionen mit Generative-AI-Systemen überwachen, filtern und kontrollieren können. Der Kurs behandelt den Zweck, die Architektur und den Betrieb von AI-Firewalls, gefolgt von praktischen Implementierungsüberlegungen und realen Fallstudien.
Ein eigener Abschnitt stellt AI Security Posture Management vor. Sie lernen, wie AI-SPM-Lösungen Organisationen dabei helfen, Schwachstellen zu identifizieren, KI-Assets zu überwachen, Konfigurationen zu bewerten, Risiken zu managen und Sichtbarkeit in komplexen GenAI-Umgebungen zu erhalten. Sie erforschen auch die Technologien, die moderne KI-Sicherheitsprogramme unterstützen.
Der Kurs untersucht fortgeschrittene Verteidigungsstrategien, einschließlich Zero-Trust-Architektur, Verhaltensanalyse und KI-gestützte Incident-Response. Sie lernen, wie man Identitätsverifizierung, Least-Privilege-Zugriff, kontinuierliche Überwachung, Anomalieerkennung und automatisierte Reaktionstechniken anwendet, um GenAI-Modelle, Benutzer, Daten und Infrastruktur zu schützen.
Sichere Entwicklung ist ein weiterer Schwerpunkt. Sie lernen, wie man sicherere GenAI-Anwendungen entwirft, sichere Codierungspraktiken anwendet, Datenpipelines schützt und Cybersicherheitskontrollen während des gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus integriert. Ethische Überlegungen wie Privatsphäre, Fairness, Transparenz, verantwortungsvolle Nutzung und Verantwortlichkeit werden ebenfalls behandelt.
Die letzten Abschnitte behandeln den regulatorischen und Compliance-Bereich rund um Generative AI. Sie erforschen KI-Sicherheitsvorschriften, Compliance-Anforderungen, Audit-Praktiken und Methoden zur Demonstration, dass geeignete Kontrollen funktionieren.
