जनरेटिव एआई संगठनों के लिए सामग्री बनाने, प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, निर्णय लेने का समर्थन करने और डिजिटल सेवाएं देने के तरीके को बदल रहा है। हालांकि, ये सिस्टम नए साइबर सुरक्षा जोखिम भी पेश करते हैं, जिनमें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, डेटा लीकेज, विरोधी हमले, मॉडल हेरफेर, असुरक्षित इंटीग्रेशन और अनधिकृत पहुंच शामिल हैं। यह कोर्स जेनेरेटिव एआई सिस्टम की पूरी जीवनचक्र में सुरक्षा के लिए एक संरचित और व्यावहारिक परिचय प्रदान करता है।
आप जेनेरेटिव एआई साइबर सुरक्षा के मुख्य अवधारणाओं का पता लगाना शुरू करेंगे और एआई मॉडल, एप्लिकेशन, डेटा पाइपलाइन, एपीआई और सहायक इंफ्रास्ट्रक्चर को प्रभावित करने वाले सबसे महत्वपूर्ण खतरे के वेक्टर की जांच करेंगे। कोर्स विरोधी मशीन लर्निंग तकनीकों की व्याख्या करता है और दिखाता है कि हमलावर मॉडल के व्यवहार को प्रभावित करने, प्रशिक्षण डेटा को समझौता करने, संवेदनशील जानकारी निकालने या एआई-सक्षम अनुप्रयोगों में कमजोरियों का फायदा उठाने की कोशिश कैसे कर सकते हैं।
फिर आप एआई फ़ायरवॉल की जांच करेंगे और जानेंगे कि वे जेनेरेटिव एआई सिस्टम के साथ इंटरैक्शन की निगरानी, फ़िल्टर और नियंत्रण कैसे कर सकते हैं। कोर्स एआई फ़ायरवॉल के उद्देश्य, आर्किटेक्चर और संचालन को कवर करता है, इसके बाद व्यावहारिक कार्यान्वयन पर विचार और वास्तविक दुनिया के केस स्टडी।
एक समर्पित खंड एआई सुरक्षा स्थिति प्रबंधन का परिचय देता है। आप जानेंगे कि एआई-एसपीएम समाधान संगठनों को कमजोरियों की पहचान करने, एआई संपत्तियों की निगरानी करने, कॉन्फ़िगरेशन का मूल्यांकन करने, जोखिमों का प्रबंधन करने और जटिल जेनेरेटिव एआई वातावरण में दृश्यता बनाए रखने में कैसे मदद करते हैं। आप उन तकनीकों का भी पता लगाएंगे जो आधुनिक एआई सुरक्षा कार्यक्रमों का समर्थन करती हैं।
कोर्स उन्नत रक्षात्मक रणनीतियों की जांच करता है, जिसमें ज़ीरो ट्रस्ट आर्किटेक्चर, व्यवहार विश्लेषिकी और एआई-संचालित घटना प्रतिक्रिया शामिल है। आप सीखेंगे कि पहचान सत्यापन, न्यूनतम विशेषाधिकार पहुंच, निरंतर निगरानी, विषमता का पता लगाना और स्वचालित प्रतिक्रिया तकनीकों को लागू करके जेनेरेटिव एआई मॉडल, उपयोगकर्ताओं, डेटा और इंफ्रास्ट्रक्चर की सुरक्षा कैसे करें।
सुरक्षित विकास एक अन्य प्रमुख फोकस है। आप सीखेंगे कि सुरक्षित जेनेरेटिव एआई अनुप्रयोगों को कैसे डिज़ाइन किया जाए, सुरक्षित कोडिंग प्रथाओं को कैसे लागू किया जाए, डेटा पाइपलाइन की सुरक्षा कैसे की जाए और पूरे एआई विकास जीवनचक्र में साइबर सुरक्षा नियंत्रणों को कैसे एकीकृत किया जाए। गोपनीयता, निष्पक्षता, पारदर्शिता, जिम्मेदार उपयोग और जवाबदेही जैसे नैतिक विचारों को भी संबोधित किया गया है।
अंतिम खंड जेनेरेटिव एआई के आसपास के नियामक और अनुपालन परिदृश्य को कवर करते हैं। आप एआई सुरक्षा नियमों, अनुपालन आवश्यकताओं, ऑडिट प्रथाओं और यह प्रदर्शित करने के तरीकों का पता लगाएंगे कि उचित नियंत्रण काम कर रहे हैं
