Master comprehensive static analysis workflows for AI security using industry-standard tools like Bandit, Semgrep, and pip-audit. Learn to identify AI-specific vulnerabilities including insecure pickle deserialization, hardcoded secrets in training scripts, and dependency risks that traditional security tools miss. Through hands-on labs with real vulnerable ML codebases, you'll configure automated security scanning in CI/CD pipelines, create custom detection rules for TensorFlow/PyTorch patterns, and implement supply chain security with SBOM generation. Address the unique challenges of ML projects with 50+ dependencies while establishing production-ready security policies.
Secure AI Code & Libraries with Static Analysis
Genießen Sie unbegrenztes Wachstum mit einem Jahr Coursera Plus für 199 $ (regulär 399 $). Jetzt sparen.
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Configure Bandit, Semgrep, PyLint to detect AI vulnerabilities: insecure model deserialization, hardcoded secrets, unsafe system calls in ML code.
Apply static analysis to fix AI vulnerabilities (pickle exploits, input validation, dependencies); create custom rules for AI security patterns.
Implement pip-audit, Safety, Snyk for dependency scanning; assess AI libraries for vulnerabilities, license compliance, and supply chain security.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Dependency Analysis
- Kategorie: Vulnerability Scanning
- Kategorie: Vulnerability Assessments
- Kategorie: Supply Chain
- Kategorie: AI Personalization
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Open Source Technology
- Kategorie: Secure Coding
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Application Security
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Threat Modeling
- Kategorie: Continuous Integration
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: Program Implementation
- Kategorie: DevSecOps
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
This module establishes the foundation for secure AI development by teaching learners why traditional security approaches fall short for machine learning systems and how static analysis tools provide proactive vulnerability detection. Students will master the essential skills of configuring and integrating industry-standard security tools like Bandit, Semgrep, and PyLint into their AI development workflows, while understanding the unique threat landscape that AI/ML systems face in production environments.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 peer review
This module focuses on practical application of static analysis techniques to detect real security weaknesses commonly found in AI codebases. Students will learn to identify and remediate critical vulnerabilities including insecure model deserialization, hardcoded credentials in training scripts, and unsafe data pipeline operations, while developing custom detection rules tailored to AI-specific security patterns that generic tools often miss.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 peer review
This module extends security analysis beyond first-party code to address the complex supply chain risks inherent in AI development's heavy reliance on external libraries. Students will master automated dependency scanning workflows using tools like pip-audit and Snyk to identify vulnerabilities in AI libraries, ensure license compliance across diverse open-source packages, and implement comprehensive supply chain security policies with Software Bill of Materials (SBOM) generation for production ML systems.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 peer reviews
von
Mehr von Security entdecken
Status: VorschauBoard Infinity
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.“
Häufig gestellte Fragen
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.