Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
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.
Am Ende dieses Programms werden Sie in der Lage sein: - Angriffsvektoren zu identifizieren und zu bewerten, die auf GenAI und LLMs abzielen; - sicheres Prompt Engineering und Verteidigungsstrategien gegen Prompt Injection und Jailbreaks anzuwenden; - Leitplanken, Sicherheitsmechanismen und Wasserzeichen in LLM-Anwendungen zu entwerfen und zu implementieren.
- Schutz von KI-Trainingsdaten, Pipelines und Bereitstellungs-Workflows vor Vergiftungen und Lieferkettenrisiken - Bewertung und Durchsetzung der Compliance mit GDPR, CCPA, NIST, ISO und dem EU-KI-Gesetz - Erkennen und Abschwächen von Grenzbedrohungen in multimodalen und agentenbasierten KI-Systemen - Integration ethischer, transparenter und belastbarer Sicherheitspraktiken über den gesamten KI-Lebenszyklus.
Diese Spezialisierung richtet sich an Cybersecurity-Ingenieure, LLM-Entwickler, KI-Sicherheitsspezialisten, ML-Ingenieure und Cloud-/Edge-Sicherheitsarchitekten, die fortgeschrittenes Fachwissen zum Schutz von KI-Systemen aufbauen möchten. Erwerben Sie mit uns die Fähigkeiten, Werkzeuge und Strategien, die erforderlich sind, um KI-Systeme der nächsten Generation gegen sich entwickelnde Bedrohungen zu schützen.
Decken Sie die Schwachstellen von Generative KI-Systemen auf, indem Sie gängige Angriffsvektoren wie Prompt Injection, Jailbreaks und Modell-Diebstahl untersuchen. Erfahren Sie, wie Angreifer Schwachstellen ausnutzen, erforschen Sie Strategien zur Schadensbegrenzung und üben Sie, wie Sie reale GenAI-Risiken erkennen und darauf reagieren können.
Das ist alles enthalten
13 Videos8 Lektüren3 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
13 Videos•Insgesamt 78 Minuten
Spezialisierung Einführung•7 Minuten
Einführung in den Kurs•5 Minuten
Häufige Angriffsvektoren in generativen KI-Systemen•5 Minuten
Prompt-Injection-Attacke•7 Minuten
KI Jailbreak-Angriff•7 Minuten
Demonstration: Erkennung von Prompt Injection und Jailbreak-Risiken•6 Minuten
Modell-Diebstahl und Extraktionsangriffe•7 Minuten
Strategien zur Risikobewältigung für GenAI-Risiken•6 Minuten
LLM-spezifische Bedrohungen und Risiken•7 Minuten
Ausrichtung des LLM-Outputs an den Sicherheitszielen•6 Minuten
Leitplanken und Sicherheitsmechanismen für LLMs•5 Minuten
Verständnis der LLM APIs und ihrer Typen•6 Minuten
Demonstration: LLM-Integration mit Gemini API•6 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 80 Minuten
Überblick über den Kurs•10 Minuten
Optimierung und Auswertung von Prompts•10 Minuten
Robustheit, Sicherheit und Automatisierung bei Prompting•10 Minuten
Ausweich- vs. Vergiftungsangriffe in der Generativen KI•10 Minuten
Fortgeschrittene adversarische Bedrohungen: Techniken zur Extraktion von Modellen•10 Minuten
Erkennung von Wasserzeichen und synthetischen Inhalten in GenAI-Ausgaben•10 Minuten
LLM Methoden zur Sicherheitsbewertung•10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Bedrohungen in generativen KI-Systemen•10 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 42 Minuten
Übungsquiz: Identifizierung von Schwachstellen in GenAI•6 Minuten
Praxis-Quiz: Absicherung von LLM-Anwendungen•6 Minuten
Wissens-Check: Bedrohungen in generativen KI-Systemen•30 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 15 Minuten
Stellen Sie sich vor•5 Minuten
Risiken bei der Bereitstellung von GenAI-Modellen•5 Minuten
LLM Sicherheit und Ethik in der Praxis•5 Minuten
KI Lebenszyklus-Sicherheit
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Erfahren Sie, wie Sie den KI-Lebenszyklus durch den Schutz von Trainingsdaten, die Gewährleistung der Integrität der Lieferkette und die Absicherung von Pipelines für die Bereitstellung von Modellen absichern können. Erforschen Sie Techniken zur Erkennung von Data Poisoning, zur Durchsetzung der Datenprovenienz von Modellen, zur Verwaltung von Abhängigkeiten und zur Implementierung von Strategien zur Manipulationssicherheit. Erwerben Sie praktische Fähigkeiten zur Anwendung bewährter Sicherheitspraktiken, zur Überwachung von KI-Systemen und zur Risikobewältigung, während Sie gleichzeitig einen ethischen, zuverlässigen und gesetzeskonformen KI-Betrieb sicherstellen.
Das ist alles enthalten
11 Videos7 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
11 Videos•Insgesamt 68 Minuten
Die Bedeutung sicherer Daten für die KI-Entwicklung•7 Minuten
Data Poisoning und Aufdeckungstechniken•7 Minuten
Best Practices für die Sicherung von KI-Datenpipelines•6 Minuten
Demonstration: Absicherung von KI-Daten gegen Vergiftungsgefahren•7 Minuten
Verfolgung von Modellherkunft und Abstammung•6 Minuten
Überprüfung von Abhängigkeiten und Risiken bei Modellen von Drittanbietern•6 Minuten
Sichere Verteilung von Modellen und Verifizierungstechniken•6 Minuten
Signieren von Artefakten und Überprüfung der Modellintegrität•6 Minuten
Sichere Speicherung und Schlüsselverwaltung für KI-Artefakte•6 Minuten
Überwachung auf Manipulationen bei der Bereitstellung vor und nach dem Einsatz•6 Minuten
Demonstration: Verfolgen der Herkunft von Modellen und Scannen von Abhängigkeiten•6 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Deep Learning-Architekturen und ihre Auswirkungen auf die Sicherheit•10 Minuten
Datensatzintegrität und Etikettenüberprüfung in ML-Pipelines•10 Minuten
Risiken in KI Model Hubs und Repositories•10 Minuten
Best Practices für Abhängigkeiten und Paketsicherheit in KI-Workloads•10 Minuten
Bedrohungen bei der Bereitstellung von Modellen und Lieferketten•10 Minuten
Manipulationssichere Strategien für KI-Freigaben•10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: KI Lifecycle Security•10 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 48 Minuten
Praxis-Quiz: Sicherung von KI-Trainingsdaten und Pipelines•6 Minuten
Praxis-Quiz: KI - Sicherheit der Lieferkette•6 Minuten
Praxis-Quiz: Sicherung von Modell-Bereitstellungspipelines•6 Minuten
Wissens-Check: KI Lebenszyklus-Sicherheit•30 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 15 Minuten
Strategien zur Sicherung von KI-Trainingsdaten•5 Minuten
Sicherstellung von Integrität und Herkunft in KI-Lieferketten•5 Minuten
Bewährte Praktiken für die sichere Bereitstellung von KI-Modellen•5 Minuten
KI-Ethik und regulatorische Compliance
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Erfahren Sie, wie KI-Systeme ethisch einwandfrei arbeiten, die gesetzlichen Vorschriften einhalten und gleichzeitig die Sicherheit gewährleisten können. Lernen Sie, ethische Risiken zu erkennen, Bias- und Fairness-Probleme anzugehen und Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-Workflows zu implementieren. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Compliance-Frameworks, Prüfungspraktiken und Tools wie Sola Security, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Systeme verantwortungsvoll, transparent und rechtskonform sind.
Das ist alles enthalten
8 Videos5 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 48 Minuten
Bias, Fairness und ethisches Design in KI-Systemen•6 Minuten
Transparenz und Rechenschaftspflicht in GenAI-Systemen•7 Minuten
Ethische Herausforderungen bei generativen Modellen•5 Minuten
GDPR-, CCPA- und KI-Compliance-Anforderungen•5 Minuten
Verständnis der NIST- und ISO-Rahmenwerke für KI-Risiken•7 Minuten
KI-Prüfung und rechtliche Erwägungen•7 Minuten
Demonstration: Erkundung der Sicherheitsmerkmale von Sola•4 Minuten
Demonstration: Ethisches Screening mit Sola Security•6 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 50 Minuten
Bias-Verstärkung in LLMs: Quellen, Maßnahmen und Abschwächung•10 Minuten
Globale KI-Politiklandschaft - EU-KI-Gesetz und darüber hinaus•10 Minuten
Einrichten des Sola Security KI Tools•10 Minuten
KI-Governance und Risikorahmen•10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: KI-Ethik und regulatorische Compliance•10 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 42 Minuten
Praxis-Quiz: Ethische Überlegungen zur Sicherheit der KI•6 Minuten
Praxis-Quiz: Regulatorische und Compliance-Standards•6 Minuten
Wissens-Check: KI - Ethik und regulatorische Compliance•30 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 10 Minuten
Automatisierte KI-Entscheidungsfindung•5 Minuten
KI Datenschutz Compliance•5 Minuten
Grenzüberschreitende Bedrohungen in KI-Systemen
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Untersuchen Sie fortgeschrittene Sicherheitsrisiken in KI-Systemen mit Schwerpunkt auf multimodalen und agentenbasierten KI-Schwachstellen. Lernen Sie, gegnerische Bedrohungen über verschiedene Datenmodalitäten hinweg zu identifizieren und zu entschärfen, während Sie gleichzeitig Verteidigungsstrategien und Praktiken zur Risikobewältigung verstehen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit KI-gesteuerter Bedrohungserkennung, Cybersicherheits-Triage und Sicherheitsbewertungstechniken, um robuste, widerstandsfähige und sichere KI-Bereitstellungen in Unternehmen zu gewährleisten.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
6 Videos•Insgesamt 39 Minuten
Einführung in die multimodale KI•7 Minuten
Sicherheitsbedrohungen für multimodale KI•6 Minuten
Demonstration: Multimodale KI zur Erkennung von E-Mail-Bedrohungen•7 Minuten
Was ist agentenbasierte KI?•7 Minuten
Agentische KI in der Cybersecurity•6 Minuten
Demonstration: Agentische KI für Cybersecurity Triage•7 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
Adversarische Angriffe in multimodalen Lernsystemen•10 Minuten
Sicherheitsrisiken in sprach- und audiobasierten KI-Modellen•10 Minuten
Zusammenfassung des Moduls: Grenzüberschreitende Bedrohungen in KI-Systemen•10 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 42 Minuten
Praxis-Quiz: Multimodale KI-Sicherheit•6 Minuten
Praxis-Quiz: Agentische KI-Sicherheit•6 Minuten
Wissens-Check: Grenzüberschreitende Bedrohungen in KI-Systemen•30 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 10 Minuten
Multimodale Bedrohungen mit hohem Risiko•5 Minuten
Absicherung von Cyber-Operationen mit agentenbasierter KI•5 Minuten
Nachbereitung und Bewertung des Kurses
Modul 5•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul dient der Beurteilung der verschiedenen Konzepte und Lehren, die in diesem Kurs behandelt werden. Bewerten Sie Ihr Wissen mit einem umfassenden, benoteten Quiz.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
1 Video•Insgesamt 3 Minuten
Kurs-Zusammenfassung•3 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 30 Minuten
Praxisprojekt:Entwurf eines sicheren generativen KI-Systems•30 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 60 Minuten
Wissensüberprüfung am Ende des Kurses: Generative KI und LLM Sicherheit•30 Minuten
Wissens-Check: Reflektierendes Lernen•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 5 Minuten
Beschreiben Sie Ihre Lernreise•5 Minuten
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Edureka ist eine Online-Bildungsplattform, die sich darauf konzentriert, Berufstätigen qualitativ hochwertiges Lernen zu bieten. Wir haben die höchste Abschlussquote in der Branche und sind bestrebt, ein Online-Ökosystem für unsere weltweiten Lernenden zu schaffen, damit sie sich mit branchenrelevanten Fähigkeiten in den heutigen Spitzentechnologien ausstatten können.
OK
Mehr von Computersicherheit und Netzwerke entdecken
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.