Generative AI verandert de manier waarop organisaties content creëren, processen automatiseren, besluitvorming ondersteunen en digitale diensten leveren. Deze systemen introduceren echter ook nieuwe cyberbeveiligingsrisico's, waaronder prompt-injectie, datalekkage, vijandige aanvallen, modelmanipulatie, onveilige integraties en onbevoegde toegang. Deze cursus biedt een gestructureerde en praktische introductie tot het beschermen van Generative AI-systemen gedurende hun hele levenscyclus.
Je begint met het verkennen van de kernconcepten van GenAI-cyberbeveiliging en het onderzoeken van de belangrijkste dreigingsvectoren die AI-modellen, applicaties, datapijplijnen, API's en ondersteunende infrastructuur beïnvloeden. De cursus legt vijandige machine learning-technieken uit en toont hoe aanvallers kunnen proberen het gedrag van modellen te beïnvloeden, trainingsgegevens te compromitteren, gevoelige informatie te extraheren of zwakke punten in AI-gestuurde applicaties te exploiteren.
Vervolgens onderzoek je AI-firewalls en leer je hoe ze interacties met Generative AI-systemen kunnen monitoren, filteren en controleren. De cursus behandelt het doel, de architectuur en de werking van AI-firewalls, gevolgd door praktische implementatieoverwegingen en case studies uit de praktijk.
Een speciale sectie introduceert AI Security Posture Management. Je leert hoe AI-SPM-oplossingen organisaties helpen bij het identificeren van kwetsbaarheden, het monitoren van AI-assets, het evalueren van configuraties, het beheren van risico's en het behouden van zichtbaarheid in complexe GenAI-omgevingen. Je verkent ook de technologieën die moderne AI-beveiligingsprogramma's ondersteunen.
De cursus onderzoekt geavanceerde defensieve strategieën, inclusief Zero Trust-architectuur, gedragsanalyse en AI-aangedreven incidentrespons. Je leert hoe je identiteitsverificatie, minimale toegangsrechten, continue monitoring, anomaliedetectie en geautomatiseerde responstechnieken toepast om GenAI-modellen, gebruikers, gegevens en infrastructuur te beschermen.
Veilige ontwikkeling is een ander belangrijk aandachtspunt. Je leert hoe je veiligere GenAI-applicaties ontwerpt, veilige codeerpraktijken toepast, datapijplijnen beschermt en cyberbeveiligingscontroles integreert gedurende de AI-ontwikkelingscyclus. Ethische overwegingen zoals privacy, eerlijkheid, transparantie, verantwoord gebruik en verantwoordelijkheid worden ook behandeld.
De laatste secties behandelen het regelgevende en compliancelandschap rond Generative AI. Je verkent AI-beveiligingsregelgeving, compliancevereisten, auditpraktijken en methoden om aan te tonen dat passende controles worden toegepast.
