Генеративні AI змінюють підходи організацій до створення контенту, автоматизації процесів, підтримки прийняття рішень та надання цифрових послуг. Однак ці системи також створюють нові ризики кібербезпеки, включаючи ін'єкцію промптів, витік даних, атаки супротивника, маніпуляцію моделями, небезпечні інтеграції та несанкціонований доступ. Цей курс надає структурований та практичний вступ до захисту систем Generative AI протягом усього їхнього життєвого циклу.
Ви почнете з вивчення основних концепцій кібербезпеки GenAI та вивчення найважливіших векторів загроз, що впливають на AI-моделі, додатки, трубопроводи даних, API та супутню інфраструктуру. У курсі пояснюються методи атак на машинне навчання та демонструється, як зловмисники можуть намагатися впливати на поведінку моделі, ставити під загрозу дані для навчання, витягувати конфіденційну інформацію або експлуатувати слабкі місця в додатках на основі AI.
Потім ви вивчите AI-брандмауери та дізнаєтеся, як вони можуть відстежувати, фільтрувати та контролювати взаємодію з системами Generative AI. Курс охоплює мету, архітектуру та роботу AI-брандмауерів, а також практичні міркування щодо впровадження та реальні випадки.
Окремий розділ присвячено управлінню безпековою позицією AI. Ви дізнаєтеся, як рішення AI-SPM допомагають організаціям виявляти вразливості, відстежувати активи AI, оцінювати конфігурації, керувати ризиками та підтримувати видимість у складних середовищах GenAI. Ви також вивчите технології, які підтримують сучасні програми безпеки AI.
Курс розглядає передові захисні стратегії, включаючи архітектуру Zero Trust, поведінкову аналітику та керовану AI реакцію на інциденти. Ви навчитеся застосовувати перевірку ідентичності, доступ з мінімальними правами, постійне моніторинг, виявлення аномалій та автоматизовані методи реагування для захисту моделей GenAI, користувачів, даних та інфраструктури.
Безпечний розробці приділяється велика увага. Ви навчитеся проектувати більш безпечні додатки GenAI, застосовувати безпечні практики кодування, захищати трубопроводи даних та інтегрувати заходи безпеки протягом усього життєвого циклу розробки AI. Також розглядаються етичні аспекти, такі як конфіденційність, справедливість, прозорість, відповідальне використання та підзвітність.
Останні розділи охоплюють нормативно-правовий та регуляторний ландшафт, що стосується Generative AI. Ви вивчите нормативні вимоги щодо безпеки AI, вимоги до відповідності, практики аудиту та методи демонстрації того, що відповідні контрольні заходи діють.
