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
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Secure AI Code & Libraries with Static Analysis
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für AI Security: Security in the Age of Artificial Intelligence
Dozenten: Aseem Singhal
Bei enthalten
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: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Supply Chain
- Kategorie: Vulnerability Assessments
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Threat Modeling
- Kategorie: Open Source Technology
- Kategorie: Program Implementation
- Kategorie: Application Security
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Continuous Integration
- Kategorie: AI Personalization
- Kategorie: Secure Coding
- Kategorie: Vulnerability Scanning
- Kategorie: Dependency Analysis
- Kategorie: DevSecOps
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für AI Security: Security in the Age of Artificial Intelligence
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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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
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Felipe M.
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