Generative AI sedang mengubah cara organisasi membuat konten, mengotomatiskan proses, mendukung pengambilan keputusan, dan menyediakan layanan digital. Namun, sistem ini juga membawa risiko keamanan siber baru, termasuk injeksi prompt, kebocoran data, serangan lawan, manipulasi model, integrasi yang tidak aman, dan akses yang tidak sah. Kursus ini memberikan pengenalan yang terstruktur dan praktis untuk melindungi sistem Generative AI sepanjang seluruh siklus hidupnya.
Anda akan mulai dengan mengeksplorasi konsep inti keamanan siber GenAI dan memeriksa vektor ancaman terpenting yang mempengaruhi model AI, aplikasi, pipa data, API, dan infrastruktur pendukung. Kursus ini menjelaskan teknik pembelajaran mesin yang menantang dan menunjukkan bagaimana penyerang mungkin mencoba untuk mempengaruhi perilaku model, mengkompromikan data pelatihan, mengekstrak informasi sensitif, atau mengeksploitasi kelemahan dalam aplikasi yang didukung AI.
Kemudian Anda akan memeriksa firewall AI dan belajar bagaimana mereka dapat memantau, memfilter, dan mengontrol interaksi dengan sistem Generative AI. Kursus ini mencakup tujuan, arsitektur, dan operasi firewall AI, diikuti oleh pertimbangan implementasi praktis dan studi kasus dunia nyata.
Bagian khusus memperkenalkan Manajemen Postur Keamanan AI. Anda akan belajar bagaimana solusi AI-SPM membantu organisasi mengidentifikasi kerentanan, memantau aset AI, mengevaluasi konfigurasi, mengelola risiko, dan mempertahankan visibilitas di lingkungan GenAI yang kompleks. Anda juga akan mengeksplorasi teknologi yang mendukung program keamanan AI modern.
Kursus ini meneliti strategi defensif lanjutan, termasuk arsitektur Zero Trust, analitik perilaku, dan respons insiden yang didukung AI. Anda akan belajar cara menerapkan verifikasi identitas, akses berhak terbatas, pemantauan berkelanjutan, deteksi anomali, dan teknik respons otomatis untuk melindungi model GenAI, pengguna, data, dan infrastruktur.
Pengembangan yang aman adalah fokus utama lainnya. Anda akan belajar cara merancang aplikasi GenAI yang lebih aman, menerapkan praktik pengkodean yang aman, melindungi pipa data, dan mengintegrasikan kontrol keamanan siber sepanjang siklus hidup pengembangan AI. Pertimbangan etis seperti privasi, keadilan, transparansi, penggunaan yang bertanggung jawab, dan akuntabilitas juga dibahas.
Bagian terakhir mencakup lanskap pengaturan pengaturan dan kepatuhan yang mengelilingi Generative AI. Anda akan mengeksplorasi pengaturan keamanan AI, persyaratan kepatuhan, praktik audit, dan metode untuk menunjukkan bahwa kontrol yang sesuai sedang beroperasi.
