攻撃的AIセキュリティとAIレッドチームの基礎

人工知能が現代のソフトウェアに深く統合されるにつれて、これらのシステムを新たな脅威から保護することがこれまで以上に重要になっています。従来のサイバーセキュリティ対策だけでは、複雑な機械学習モデルや大規模言語モデルを標的型攻撃から保護するにはもはや十分ではありません。このコースでは、攻撃者のように考え、AIシステムの脆弱性を体系的に特定するための基礎知識を習得できます。明確な書面による説明と実践的なコードベースの例を通じて、AIモデルを評価し、その防御をテストし、堅牢なセキュリティガードレールを適用してリスクを軽減する方法を理解します。 何が学べるか: - 攻撃的AIセキュリティと機械学習アーキテクチャの基本的な用語を理解する。 - プロンプトインジェクション、モデル回避、データポイズニングなどの一般的な脆弱性を分析する。 - OWASP Top 10 for Large Language Applicationsを探求し、重要な弱点を特定する。 - 基本的なレッドチーム手法を適用して、モデルの境界と安全ガードレールをテストする。 - 現代のRetrieval-Augmented Generation (RAG) システムに内在するセキュリティリスクを評価する。 - 敵対的攻撃からAIパイプラインを保護するための基礎的な防御戦略を策定する。 このコースは、必須の定義と機械学習の基礎から始まり、現実世界の攻撃ベクトルと実践的な防御コンセプトへと導きます。構造化されたテキストレッスンと明確な概念的解説を通じて、理論的な脅威モデルから実践的な評価技術へと進みます。 このコースは、サイバーセキュリティの初心者、ソフトウェア開発者、AIセキュリティの分野への参入を目指すITプロフェッショナル向けに設計されており、機械学習の経験は不要です。 次世代のインテリジェントソフトウェアを保護するために必要なスキルを今日から学び始めましょう。