L'IA generativa sta trasformando il modo in cui le organizzazioni creano contenuti, automatizzano i processi, supportano il processo decisionale e forniscono servizi digitali. Tuttavia, questi sistemi introducono anche nuovi rischi per la sicurezza informatica, tra cui iniezione di prompt, perdita di dati, attacchi avversari, manipolazione dei modelli, integrazioni non sicure e accesso non autorizzato. Questo corso fornisce un'introduzione strutturata e pratica alla protezione dei sistemi GenAI durante l'intero ciclo di vita.
Inizierete esplorando i concetti fondamentali della sicurezza GenAI ed esaminando i vettori di minaccia più importanti che influenzano i modelli AI, le applicazioni, le pipeline di dati, le API e l'infrastruttura di supporto. Il corso spiega le tecniche di apprendimento automatico avversario e dimostra come gli attaccanti possono tentare di influenzare il comportamento del modello, compromettere i dati di addestramento, estrarre informazioni sensibili o sfruttare le debolezze nelle applicazioni basate su AI.
Esaminerete poi i firewall AI e imparerete come possono monitorare, filtrare e controllare le interazioni con i sistemi GenAI. Il corso copre lo scopo, l'architettura e il funzionamento dei firewall AI, seguiti da considerazioni pratiche di implementazione e casi di studio del mondo reale.
Una sezione dedicata introduce la Gestione della Postura di Sicurezza AI. Imparerete come le soluzioni AI-SPM aiutino le organizzazioni a identificare le vulnerabilità, monitorare gli asset AI, valutare le configurazioni, gestire i rischi e mantenere la visibilità in ambienti GenAI complessi. Esplorerete anche le tecnologie che supportano i moderni programmi di sicurezza AI.
Il corso esamina strategie difensive avanzate, inclusa l'architettura Zero Trust, l'analisi comportamentale e la risposta agli incidenti basata su AI. Imparerete come applicare la verifica dell'identità, l'accesso a minimo privilegio, il monitoraggio continuo, il rilevamento delle anomalie e le tecniche di risposta automatizzata per proteggere i modelli GenAI, gli utenti, i dati e l'infrastruttura.
Lo sviluppo sicuro è un altro focus principale. Imparerete come progettare applicazioni GenAI più sicure, applicare pratiche di codifica sicura, proteggere le pipeline di dati e integrare controlli di sicurezza informatica durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo AI. Vengono affrontate anche considerazioni etiche come privacy, equità, trasparenza, uso responsabile e responsabilità.
Le sezioni finali coprono il panorama normativo e di conformità che circonda l'IA generativa. Esplorerete le normative sulla sicurezza AI, i requisiti di conformità, le pratiche di audit e i metodi per dimostrare che i controlli appropriati sono operativi.
