Bezpieczeństwo dla sztucznej inteligencji: ochrona obciążeń, agentów i danych

W miarę jak organizacje szybko wdrażają sztuczną inteligencję, zabezpieczanie modeli AI, potoków danych i inteligentnych agentów stało się kluczowym priorytetem. Ochrona tych systemów wymaga szczegółowej strategii obrony, która obejmuje tożsamość, zarządzanie danymi i ochronę przed zagrożeniami w czasie rzeczywistym. Ten kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje bezpieczeństwa AI. Zrozumiesz, jak chronić poufne dane szkoleniowe, zabezpieczać tożsamości autonomicznych agentów i bronić się przed nowymi zagrożeniami, takimi jak natychmiastowe wstrzykiwanie i eksfiltracja danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady bezpieczeństwa AI, w tym architekturę zero-trust i 10 najważniejszych luk w zabezpieczeniach OWASP dla LLM. - Skonfiguruj zarządzanie postawami bezpieczeństwa danych, aby chronić poufne informacje za pomocą Purview. - Zarządzaj i zabezpieczaj inteligentne tożsamości agentów i uprawnienia dostępu w Entra. - Analizuj i łagodzić ryzyko tożsamości związane z AI za pomocą Defender XDR i Defender for Cloud. - Wdrażaj poręcze w czasie rzeczywistym i zabezpieczaj konfiguracje AI Gateway, aby blokować złośliwe wejścia. - Ustanowienie solidnych ram zarządzania w celu monitorowania i kontrolowania autonomicznych agentów AI. Zaczniesz od podstawowych definicji wektorów ryzyka AI, zanim systematycznie przejdziesz przez bezpieczeństwo danych, zarządzanie tożsamością, ochronę bramy i aktywne monitorowanie zagrożeń. Każdy moduł zawiera jasne, tekstowe wyjaśnienia i przewodniki koncepcyjne, które pomogą Ci zastosować te kontrole bezpieczeństwa we własnym środowisku. Ten kurs jest przeznaczony dla specjalistów IT, analityków bezpieczeństwa i administratorów systemów, którzy są nowicjuszami w zakresie bezpieczenstwa AI i chcą stworzyć silną wiedzę podstawową bez potrzeby zaawansowanego doświadczenia w programowaniu. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować bezpieczną, odporną podstawę dla inicjatyw AI w Twojej organizacji.