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AI Security Architecture, Controls, and Defensive Operations

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Ce que vous apprendrez

  • Implement AI threat modeling frameworks and risk assessment strategies for secure AI deployments.

  • Apply AI security controls including model guardrails, access management, and data protection measures.

  • Detect, prevent, and mitigate AI attack vectors such as prompt injections, model theft, and bias exploitation.

  • Leverage AI-enabled security tools to monitor, audit, and enhance organizational AI defenses.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Application Security
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Security Engineering
  • Catégorie : Identity and Access Management
  • Catégorie : Authorization (Computing)
  • Catégorie : Security Testing
  • Catégorie : Incident Response
  • Catégorie : Data Security
  • Catégorie : Personally Identifiable Information
  • Catégorie : Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks
  • Catégorie : Threat Modeling
  • Catégorie : IT Security Architecture
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : Security Controls
  • Catégorie : Information Systems Security
  • Catégorie : Continuous Monitoring
  • Catégorie : Threat Detection
  • Catégorie : Secure Coding

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Context Protocol
  • Catégorie : Open Web Application Security Project (OWASP)

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mars 2026

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11 devoirs

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "CompTIA SecAI+ (CY0-001) Certification Exam Prep"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 9 modules dans ce cours

In this module, we will introduce learners to AI threat modeling and its role in protecting AI systems. We will explore OWASP’s top AI security risks, MIT AI repositories, and the MITRE ATLAS framework. Additionally, learners will gain insight into threat modeling frameworks and how to apply them effectively for AI security.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 devoir

In this module, we will cover the full range of AI security controls required for robust defenses. Learners will explore model evaluation, guardrails, gateway controls, rate limits, and token limitations. We will also discuss input, modality, and endpoint controls to ensure comprehensive AI security.

Inclus

10 vidéos1 devoir

In this module, we will examine access control mechanisms critical for AI security. Learners will understand how to manage model, data, and agent permissions effectively. We will also cover network and API controls to protect AI systems from unauthorized access.

Inclus

4 vidéos1 devoir

In this module, we will explore AI data security practices that ensure confidentiality and integrity. Learners will cover encryption at rest, in use, and in transit, along with anonymization and data labeling strategies. We will also discuss redaction, masking, and minimization principles to strengthen AI data security.

Inclus

8 vidéos1 devoir

In this module, we will focus on AI monitoring and auditing techniques. Learners will explore prompt monitoring, log management, response confidence tracking, and rate monitoring. We will also cover auditing for quality and compliance to ensure secure and efficient AI operations.

Inclus

7 vidéos1 devoir

In this module, we will explore the various attack vectors targeting AI systems. Learners will examine prompt injection, model/data poisoning, jailbreaking, hallucinations, and bias risks. We will also cover advanced attacks such as model inversion, theft, DoS, and supply chain threats, along with mitigation strategies.

Inclus

20 vidéos1 devoir

In this module, we will cover compensating controls designed to secure AI systems. Learners will explore prompt firewalls, model guardrails, access controls, data integrity measures, and encryption implementation. Strategies for least privilege and rate limiting will also be discussed to reinforce AI defenses.

Inclus

8 vidéos1 devoir

In this module, we will introduce AI-enabled tools for strengthening security operations. Learners will explore browser, CLI, and IDE plug-ins, AI chatbots, personal assistants, and MCP servers. We will also discuss how these tools help secure AI systems while improving operational efficiency.

Inclus

7 vidéos1 devoir

In this module, we will explore practical AI applications in security operations. Learners will examine use cases such as signature matching, anomaly detection, threat modeling, and fraud detection. We will also cover AI-driven vulnerability analysis, automated penetration testing, and incident management to reinforce real-world security expertise.

Inclus

11 vidéos1 lecture3 devoirs

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