Beveiliging voor AI: workloads, agents en gegevens beschermen

Nu organisaties snel overstappen op kunstmatige intelligentie, is het beveiligen van AI-modellen, datapipelines en intelligente agents een kritieke prioriteit geworden. Voor de bescherming van deze systemen is een diepgaande verdedigingsstrategie nodig die identiteit, data governance en realtime beschermende maatregelen tegen bedreigingen omvat. Deze cursus leidt u door de fundamentele concepten van AI-beveiliging. U leert hoe u gevoelige trainingsgegevens kunt beveiligen, identiteiten van autonome agenten kunt bevestigen en u kunt verdedigen tegen nieuwe bedreigingen zoals prompt injection en data-exfiltratie. Wat je leert: - Begrijp de kernprincipes van AI-beveiliging, waaronder zero-trust-architectuur en de OWASP Top 10-kwetsbaarheden voor LLM's. - Configureer het beheer van de gegevensbeveiliging om gevoelige informatie te beschermen met Purview. - Beheer en beveilig intelligente agentidentiteiten en toegangsrechten binnen Entra. - Analyseer en beperk AI-specifieke identiteitsrisico's met behulp van Defender XDR en Defender for Cloud. - Implementeer realtime vangrails en veilige AI Gateway-configuraties om kwaadaardige invoer te blokkeren. - Stel robuuste governance-kaders in om autonome AI-agenten te controleren en te controlen. U begint met essentiële definities van AI-risicovectoren voordat u systematisch doorgaat met gegevensbeveiliging, identiteitsbeheer, gatewaybeveiligingen en actieve dreigingsbewaking. Elke module bevat duidelijke, op tekst gebaseerde uitleg en conceptuele walkthroughs om u te helpen deze beveiligingscontroles in uw eigen omgeving toe te passen. Deze cursus is bedoeld voor IT-professionals, beveiligingsanalisten en systeembeheerders die nieuw zijn in AI-beveiliging en een sterke basiskennis willen opbouwen zonder geavanceerde programmeerervaring. Begin vandaag nog met lezen om een veilige, veerkrachtige basis te leggen voor de AI-initiatieven van uw organisatie.