L'IA générative transforme la façon dont les organisations créent du contenu, automatisent les processus, soutiennent la prise de décision et fournissent des services numériques. Cependant, ces systèmes introduisent également de nouveaux risques de cybersécurité, notamment l'injection de prompt, la fuite de données, les attaques adverses, la manipulation des modèles, les intégrations non sécurisées et l'accès non autorisé. Ce cours fournit une introduction structurée et pratique à la protection des systèmes d'IA générative tout au long de leur cycle de vie.
Vous commencerez par explorer les concepts fondamentaux de la cybersécurité GenAI et examiner les vecteurs de menace les plus importants affectant les modèles d'IA, les applications, les pipelines de données, les API et l'infrastructure de support. Le cours explique les techniques d'apprentissage automatique adverse et démontre comment les attaquants peuvent tenter d'influencer le comportement des modèles, compromettre les données d'entraînement, extraire des informations sensibles ou exploiter les faiblesses des applications activées par l'IA.
Vous examinerez ensuite les pare-feu IA et apprendrez comment ils peuvent surveiller, filtrer et contrôler les interactions avec les systèmes d'IA générative. Le cours couvre le but, l'architecture et le fonctionnement des pare-feu IA, suivis de considérations pratiques de mise en œuvre et d'études de cas réels.
Une section dédiée présente la gestion de la posture de sécurité IA. Vous apprendrez comment les solutions AI-SPM aident les organisations à identifier les vulnérabilités, surveiller les actifs IA, évaluer les configurations, gérer les risques et maintenir la visibilité dans des environnements GenAI complexes. Vous explorerez également les technologies qui soutiennent les programmes de sécurité IA modernes.
Le cours examine les stratégies défensives avancées, y compris l'architecture Zero Trust, l'analyse comportementale et la réponse aux incidents alimentée par l'IA. Vous apprendrez comment appliquer la vérification d'identité, l'accès en privilèges minimaux, la surveillance continue, la détection d'anomalies et les techniques de réponse automatisée pour protéger les modèles GenAI, les utilisateurs, les données et l'infrastructure.
Le développement sécurisé est un autre axe majeur. Vous apprendrez à concevoir des applications GenAI plus sûres, à appliquer des pratiques de codage sécurisé, à protéger les pipelines de données et à intégrer des contrôles de cybersécurité tout au long du cycle de vie de développement de l'IA. Les considérations éthiques telles que la confidentialité, l'équité, la transparence, l'utilisation responsable et la responsabilité sont également abordées.
Les sections finales couvrent le paysage réglementaire et de conformité entourant l'IA générative. Vous explorerez les réglementations de sécurité IA, les exigences de conformité, les pratiques d'audit et les méthodes pour démontrer que les contrôles appropriés sont en place.
