هوشمندیت مصنوعی تولیدکننده در حال تغییر نحوه ایجاد محتوا، خودکارسازی فرآیندها، پشتیبانی از تصمیم‌گیری و ارائه خدمات دیجیتال سازمان‌ها است. با این حال، این‌ها همچنین خطرات جدید امنیتی را معرفی می‌کنند، از جمله تزریق فوری، نشت داده، حملات خصمانه، دستکاری مدل، یکپارچه‌سازی ناامن و دسترسی غیرمجاز. این دوره مقدمه‌ای ساختاریافته و عملی برای محافظت از سیستم‌های هوش مصنوعی تولیدکننده در طول چرخه زندگی کامل آن‌ها را ارائه می‌دهد.
شما با بررسی مفاهیم اصلی امنیت هوش مصنوعی تولیدکننده و بررسی مهم‌ترین جهات تهدید مرتبط با مدل‌های هوش مصنوعی، برنامه‌ها، خط لوله‌های داده، APIها و زیرساخت‌های پشتیبانی آغاز خواهید کرد. این دوره تکنیک‌های یادگیری ضدی هوشمند را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه حمله‌کنندگان ممکن است تلاش کنند رفتار مدل را تحت تأثیر قرار دهند، داده‌های آموزشی را به خطر بیندازند، اطلاعات حساس را استخراج کنند یا از ضعف‌های در برنامه‌های هوشمند استفاده کنند.
سپس دیوارآتش‌های هوش مصنوعی را بررسی می‌کنید و می‌آموزید که چگونه می‌توانند برهمکنش‌ها با سیستم‌های هوش مصنوعی تولیدکننده را نظارت، فیلتر و کنترل کنند. این دوره هدف، معماری و عملکرد دیوارآتش‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد، دنبال شده توسط ملاحظات پیاده‌سازی عملی و مطالعه‌های موردی واقعی.
یک بخش اختصاص داده شده به مدیریت وضعیت امنیتی هوش مصنوعی معرفی می‌شود. شما خواهید آموخت که چگونه راه حل‌های AI-SPM به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا نقاط ضعف را شناسایی کنند، دارایی‌های هوش مصنوعی را نظارت کنند، پیکربندی‌ها را ارزیابی کنند، خطرات را مدیریت کنند و دیدار در محیط‌های پیچیده هوش مصنوعی تولیدکننده حفظ کنند. شما همچنین تکنولوژی‌هایی که برنامه‌های امنیتی هوش مصنوعی مدرن را پشتیبانی می‌کنند را بررسی خواهید کرد.
این دوره استراتژی‌های دفاعی پیشرفته را بررسی می‌کند، از جمله معماری اعتماد صفر، تحلیل رفتار و پاسخ حوادث هوشمندانه. شما خواهید آموخت که چگونه تأیید هویت، دسترسی حداقل امتیاز، نظارت مداوم، شناسایی نامتعارف و تکنیک‌های پاسخ خودکار را برای محافظت از مدل‌های هوش مصنوعی تولیدکننده، کاربران، داده‌ها و زیرساخت‌ها اعمال کنید.
توسعه ایمن یک تمرکز دیگر است. شما خواهید آموخت که چگونه برای طراحی برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدکننده ایمن‌تر، کاربردهای کدگذاری ایمن را اعمال کنید، خط لوله‌های داده را محافظت کنید و کنترل‌های امنیتی را در طول چرخه زندگی توسعه هوش مصنوعی یکپارچه کنید. ملاحظات اخلاقی مانند حریم خصوصی، عدالت، شفافیت، استفاده مسئولانه و پاسخگویی نیز مورد توجه قرار می‌گیرند.
بخش‌های نهایی چرخه قانونی و پایبندی مربوط به هوش مصنوعی تولیدکننده را پوشش می‌دهد. شما خواهید بررسی کرد مقررات امنیتی هوش مصنوعی، الزامات پایبندی، شیوه‌های بازدید و روش‌هایی برای نشان دادن اینکه کنترل‌های مناسب در حال کار هستند.
