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Certified Ethical Hacker (CEH): Unit 8

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Certified Ethical Hacker (CEH): Unit 8

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Certified Ethical Hacker (CEH)“

Dozenten: Pearson

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Develop a foundational understanding of AI threats and LLM security frameworks.
Master techniques to mitigate risks such as prompt injection and training data poisoning.
Implement best practices for securing AI supply chains and protecting sensitive information.
Enhance AI system resilience through proactive security testing and incident response strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Threat Modeling
Kategorie: Cyber Threat Intelligence
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Security Testing
Kategorie: Embeddings
Kategorie: AI Security
Kategorie: Event Monitoring
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Threat Detection
Kategorie: Threat Management
Kategorie: Large Language Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: MITRE ATT&CK Framework
Kategorie: LangGraph
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: LangChain
Kategorie: Vector Databases

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7 Aufgaben

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Certified Ethical Hacker (CEH)“

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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

This course is designed to equip you with the knowledge to protect large language models (LLMs) and AI systems from emerging threats. You will explore critical security challenges such as prompt injection, training data poisoning, and model theft. You will gain insights into frameworks like MITRE ATLAS and NIST, and learn to implement best practices for securing AI ecosystems. By the end of this course, you will be proficient in identifying vulnerabilities, applying mitigation strategies, and enhancing the resilience of AI systems.

This module covers securing generative AI. It begins with an introduction to AI threats and large language model (LLM) security. You will learn about OS Top 10 for LLM applications and the MITRE ATLAS framework. You will learn about the Coalition for Secure AI and the best practices being developed by organizations like NIST and others. You will learn about prompt injection, insecure output handling, training data poisoning, model denial of service, and supply chain security. You'll also learn about other threats, like sensitive information disclosure, insecure plugin design, and excessive agency. You will learn concepts that will help you understand overreliance in AI, model theft attacks, and understanding red teaming of AI models. The module will also cover retrieval-augmented generation (RAG) and its different permutations, as well as explore tools like LangChain, LlamaIndex, LangGraph, and other orchestration libraries used with AI. You will learn how to secure embedding models, secure vector databases, and develop strategies for monitoring and incident response.

Das ist alles enthalten

36 Videos7 Aufgaben

36 VideosInsgesamt 224 Minuten

Module Introduction2 Minuten
Learning objectives1 Minute
Understanding the Significance of LLMs in the AI Landscape7 Minuten
Exploring the Resources for this Course - GitHub Repositories and Others3 Minuten
Introducing Retrieval Augmented Generation (RAG)12 Minuten
Understanding the OWASP Top-10 Risks for LLMs6 Minuten
Exploring the MITRE ATLAS™ (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems) Framework6 Minuten
Understanding the NIST Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations7 Minuten
Learning objectives1 Minute
Defining Prompt Injection Attacks12 Minuten
Exploring Real-life Prompt Injection Attacks4 Minuten
Using ChatML for OpenAI API Calls to Indicate to the LLM the Source of Prompt Input10 Minuten
Enforcing Privilege Control on LLM Access to Backend Systems6 Minuten
Best Practices Around API Tokens for Plugins, Data Access, and Function-level Permissions3 Minuten
Understanding Insecure Output Handling Attacks3 Minuten
Using the OWASP ASVS to Protect Against Insecure Output Handling5 Minuten
Learning objectives1 Minute
Understanding Training Data Poisoning Attacks4 Minuten
Exploring Model Denial of Service Attacks3 Minuten
Understanding the Risks of the AI and ML Supply Chain9 Minuten
Best Practices when Using Open-Source Models from Hugging Face and Other Sources13 Minuten
Securing Amazon BedRock, SageMaker, Microsoft Azure AI Services, and Other Environments16 Minuten
Learning objectives1 Minute
Understanding Sensitive Information Disclosure3 Minuten
Exploiting Insecure Plugin Design3 Minuten
Avoiding Excessive Agency4 Minuten
Learning objectives1 Minute
Understanding Overreliance5 Minuten
Exploring Model Theft Attacks5 Minuten
Understanding Red Teaming of AI Models14 Minuten
Learning objectives1 Minute
Understanding the RAG, LangChain, Llama Index, and AI Orchestration17 Minuten
Securing Embedding Models10 Minuten
Securing Vector Databases12 Minuten
Monitoring and Incident Response8 Minuten
Course Summary8 Minuten

7 AufgabenInsgesamt 210 Minuten

Introduction to AI Threats and LLM Security Quiz30 Minuten
Understanding Prompt Injection & Insecure Output Handling Quiz30 Minuten
Training Data Poisoning, Model Denial of Service & Supply Chain Vulnerabilities Quiz30 Minuten
Sensitive Information Disclosure, Insecure Plugin Design, and Excessive Agency Quiz30 Minuten
Overreliance, Model Theft, and Red Teaming AI Models Quiz30 Minuten
Protecting Retrieval Augmented Generation (RAG) Implementations Quiz30 Minuten
End of Course Assessment30 Minuten

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Dozenten

Pearson

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.