Dieses Programm stattet Cybersicherheitsexperten, KI-Ingenieure und Sicherheitsarchitekten mit dem Fachwissen aus, das sie benötigen, um Schwachstellen in generativen KI (GenAI) und großen Sprachmodellen (LLMs) zu identifizieren, zu analysieren und zu entschärfen. Sie beginnen mit der Erforschung der Grundlagen von GenAI-Bedrohungen und untersuchen gängige Angriffsvektoren wie Prompt Injection, Jailbreaks, Modelldiebstahl und gegnerische Manipulation. Anhand praktischer Demonstrationen lernen Sie, wie Angreifer Schwachstellen in KI-gesteuerten Systemen ausnutzen und wie Verteidiger diese Risiken in realen Umgebungen erkennen und darauf reagieren können. Aufbauend auf diesen Grundlagen sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Absicherung von LLM-Anwendungen, der Ausrichtung von Modelloutputs an Sicherheitszielen und der Anwendung von Leitplanken, Wasserzeichen und Methoden zur Sicherheitsbewertung. Sie werden auch mit API-Integrationen auf Plattformen wie Gemini API und Google Colab arbeiten, um sichere Bereitstellungspraktiken zu simulieren und Risiken in Live-Systemen zu minimieren. Als Nächstes befasst sich das Programm mit der Sicherheit von KI-Lebenszyklen und behandelt Strategien zur Sicherung von Trainingsdaten, zur Verhinderung von Vergiftungsangriffen und zum Schutz von KI-Pipelines. Sie erforschen die Modellprovenienz, das Scannen von Abhängigkeiten und sichere Bereitstellungspipelines, um die Integrität von KI-Systemen über die gesamte Lieferkette hinweg zu gewährleisten. Der Kurs legt auch den Schwerpunkt auf KI-Ethik und Compliance, einschließlich der Erkennung von Bias, Fairness bei der Modellentwicklung und globaler regulatorischer Rahmenwerke wie GDPR, CCPA, NIST KI RMF, ISO-Standards und dem EU KI Act. Mithilfe von Tools wie Sola Security üben Sie Auditing, Governance und Risikomanagement, um ethische und gesetzeskonforme KI-Praktiken zu operationalisieren. Schließlich untersuchen Sie grenzüberschreitende Bedrohungen in aufkommenden Bereichen wie multimodale KI und agentenbasierte KI und erforschen gegnerische Angriffe, modusübergreifende Schwachstellen und deren Auswirkungen auf die Cybersicherheit von Unternehmen.

Generative KI und LLM-Sicherheit

Generative KI und LLM-Sicherheit
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI-Sicherheit“

Dozent: Edureka
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Identifizierung der wichtigsten Schwachstellen und Angriffsvektoren in generativen und agentenbasierten KI-Systemen.
Anwendung von Strategien zum Schutz von KI-Trainingsdaten, Pipelines und Lieferketten vor Risiken.
Analysieren Sie LLM-spezifische Bedrohungen und setzen Sie Leitplanken, Sicherheit und ethische Praktiken um.
Bewertung der ethischen und rechtlichen Compliance-Anforderungen für KI-Systeme.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Sicherheitsstrategie
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Cloud-Sicherheit
- Kategorie: Lieferkette
- Kategorie: Risikomanagement
- Kategorie: Governance Risikomanagement und Compliance
- Kategorie: Sicherheitsmanagement
- Kategorie: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Cyber-Angriffe
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Cyber-Sicherheitsrichtlinien
- Kategorie: Netzwerksicherheit
- Kategorie: Schulung zum Bewusstsein für Computersicherheit
- Kategorie: Cyber-Sicherheitsstrategie
- Kategorie: AI-Sicherheit
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Google Gemini
Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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