Генеративный ИИ меняет подход организаций к созданию контента, автоматизации процессов, поддержке принятия решений и предоставлению цифровых сервисов. Однако эти системы также вносят новые риски в области кибербезопасности, включая инъекцию команд, утечку данных, атаки противников, манипулирование моделями, небезопасные интеграции и несанкционированный доступ. Этот курс предоставляет структурированное и практическое введение в защиту систем Generative AI на протяжении всего их жизненного цикла.
Вы начнете с изучения основных концепций кибербезопасности GenAI и рассмотрения наиболее важных векторов угроз, влияющих на модели ИИ, приложения, конвейеры данных, API и вспомогательную инфраструктуру. Курс объясняет методы антипозиционного машинного обучения и демонстрирует, как злоумышленники могут пытаться повлиять на поведение моделей, скомпрометировать данные для обучения, извлекать конфиденциальную информацию или эксплуатировать слабые места в приложениях на основе ИИ.
Затем вы изучите брандмауэры ИИ и узнаете, как они могут мониторироть, фильтровать и контролировать взаимодействия с системами Generative AI. Курс охватывает цель, архитектуру и работу брандмауэров ИИ, за которыми следуют практические соображения по внедрению и реальные примеры из практики.
Особое внимание уделяется управлению состоянием безопасности ИИ. Вы узнаете, как решения AI-SPM помогают организациям выявлять уязвимости, мониторироть активы ИИ, оценивать конфигурации, управлять рисками и поддерживать видимость во всех сложных средах GenAI. Вы также изучите технологии, поддерживающие современные программы безопасности ИИ.
Курс рассматривает передовые стратегии защиты, включая архитектуру нулевого доверия, поведенческий анализ и управление инцидентами на основе ИИ. Вы научитесь применять проверку личности, доступ с минимальными привилегиями, непрерывное мониторинго, обнаружение аномалий и автоматизированные методы ответа для защиты моделей GenAI, пользователей, данных и инфраструктуры.
Безопасное разработка - еще один основной аспект. Вы научитесь проектировать более безопасные приложения GenAI, применять безопасные практики программирования, защищать конвейеры данных и интегрировать средства кибербезопасности на протяжении всего жизненного цикла разработки ИИ. Также рассматриваются такие этические вопросы, как конфиденциальность, справедливость, прозрачность, ответственное использование и ответственность.
Последние разделы посвящены нормативно-правовой и регуляторной среде, касающейся Generative AI. Вы изучите правила безопасности ИИ, требования к соответствию стандартам, практики аудита и методы демонстрации того, что соответствующие меры контроля действуют.
