Generatywna sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki organizacje tworzą treści, automatyzują procesy, wspierają podejmowanie decyzji i dostarczają usług cyfrowych. Jednak systemy te wprowadzają również nowe zagrożenia cyberbezpieczeństwa, w tym iniekcję promptów, wycieki danych, ataki przeciwników, manipulację modelami, niebezpieczne integracje i nieautoryzowany dostęp. Ten kurs zapewnia strukturalne i praktyczne wprowadzenie do ochrony systemów GenAI na całym cyklu życia.
Rozpoczniesz od zbadania podstawowych koncepcji cyberbezpieczeństwa GenAI i zbadania najważniejszych wektorów zagrożeń wpływających na modele AI, aplikacje, potoki danych, API i wspierającą infrastrukturę. Kurs wyjaśnia techniki adwersarnego uczenia maszynowego i pokazuje, jak atakujący mogą próbować wpływać na zachowanie modelu, kompromitują dane treningowe, wyodrębniać poufne informacje lub wykorzystywać słabości w aplikacjach wspierających AI.
Następnie zbadasz zapory AI i dowiesz się, jak mogą one monitorować, filtrować i kontrolować interakcje z systemami GenAI. Kurs obejmuje cel, architekturę i działanie zapór AI, a następnie praktyczne zagadnienia implementacji i przypadki z życia.
Dedykowana sekcja przedstawia Zarządzanie Postawą Bezpieczeństwa AI. Dowiesz się, jak rozwiązania AI-SPM pomagają organizacjom identyfikować luki w zabezpieczeniach, monitorować aktywa AI, oceniać konfiguracje, zarządzać ryzykiem i utrzymywać widoczność w złożonych środowiskach GenAI. Zbadasz również technologie, które wspierają nowoczesne programy bezpieczeństwa AI.
Kurs bada zaawansowane strategie defensywne, w tym architekturę Zero Trust, analitykę behawioralną i oparte na AI reagowanie na incydenty. Dowiesz się, jak stosować weryfikację tożsamości, dostęp z najmniejszymi uprawnieniami, ciągłe monitorowanie, wykrywanie anomalii i automatyczne techniki reagowania na zagrożenia, aby chronić modele GenAI, użytkowników, dane i infrastrukturę.
Bezpieczny rozwój to kolejny ważny punkt. Dowiesz się, jak projektować bezpieczniejsze aplikacje GenAI, stosować bezpieczne praktyki kodowania, chronić potoki danych i integrować kontrole cyberbezpieczeństwa na całym cyklu życia rozwoju AI. Omówione zostaną również kwestie etyczne, takie jak prywatność, uczciwość, przejrzystość, odpowiedzialne użycie i odpowiedzialność.
Ostatnie sekcje dotyczą krajobrazu regulacyjnego i zgodności dotyczącego Generatywnej AI. Zbadasz regulacje dotyczące bezpieczeństwa AI, wymagania dotyczące zgodności, praktyki audytu i metody wykazania, że odpowiednie kontrole są działające
