Generativt AI förändrar hur organisationer skapar innehåll, automatiserar processer, stöder beslutsfattande och levererar digitala tjänster. Men dessa system introducerar också nya cybersäkerhetsrisker, inklusive promptinjektion, dataläckage, adversariala attacker, modellmanipulation, osäkra integrationer och obehörig åtkomst. Denna kurs ger en strukturerad och praktisk introduktion till att skydda GenAI-system under hela deras livscykel.
Du kommer att börja med att utforska de grundläggande begreppen för GenAI-cybersäkerhet och undersöka de viktigaste hotvektorerna som påverkar AI-modeller, applikationer, datapipelines, API:er och underliggande infrastruktur. Kursen förklarar tekniker för adversarialt maskininlärning och demonstrerar hur angripare kan försöka påverka modellbeteende, komprometta träningsdata, extrahera känslig information eller utnyttja svagheter i AI-aktiverade applikationer.
Du kommer sedan att undersöka AI-brandväggar och lära dig hur de kan övervaka, filtrera och kontrollera interaktioner med GenAI-system. Kursen täcker syfte, arkitektur och drift av AI-brandväggar, följt av praktiska implementeringsöverväganden och fallstudier från verkligheten.
En dedikerad sektion introducerar AI Security Posture Management. Du kommer att lära dig hur AI-SPM-lösningar hjälper organisationer att identifiera sårbarheter, övervaka AI-tillgångar, utvärdera konfigurationer, hantera risker och upprätthålla synlighet över komplexa GenAI-miljöer. Du kommer också att utforska teknologier som stöder moderna AI-säkerhetsprogram.
Kursen undersöker avancerade defensiva strategier, inklusive Zero Trust-arkitektur, beteendeanalytik och AI-driven incidentrespons. Du kommer att lära dig att tillämpa identitetsverifiering, minsta privilegierad åtkomst, kontinuerlig övervakning, anomalidetektion och automatiserade responstekniker för att skydda GenAI-modeller, användare, data och infrastruktur.
Säker utveckling är en annan stor fokuspunkt. Du kommer att lära dig att designa säkrare GenAI-applikationer, tillämpa säkra kodningspraxis, skydda datapipelines och integrera cybersäkerhetskontroller genom hela AI-utvecklingslivscykeln. Etiska överväganden som integritet, rättvisa, insyn, ansvarsfull användning och ansvarighet behandlas också.
De sista sektionen behandlar det regulatoriska och efterlevnadslandskapet kring GenAI. Du kommer att utforska AI-säkerhetsregler, efterlevnadskrav, revisionsmetoder och metoder för att visa att lämpliga kontroller är i drift.
