Secure AI systems and data using enterprise-grade governance, zero-trust architecture, and compliance frameworks. This course teaches you to govern GenAI data safely, implement zero-trust security models, secure applications against evolving threats, and evaluate cloud systems against standards like NIST and SOC 2.

Securing AI Data and Applications

Securing AI Data and Applications
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel GenAI Ops: Running Powerful Generative AI Systems

Instructeur : Professionals from the Industry
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Analyze data access patterns and security incidents to design role-based controls that balance AI innovation with governance requirements
Create zero-trust architectures and infrastructure-as-code policies that prevent breaches through continuous verification and automated enforcement
Evaluate application security postures using threat modeling, penetration testing, and dependency analysis to prioritize remediation efforts
Assess cloud security controls against industry frameworks like NIST, SOC 2, and compliance requirements for regulatory readiness
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Cloud Security
- Catégorie : Infrastructure Security
- Catégorie : Security Controls
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : Compliance Management
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : Threat Management
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : DevSecOps
- Catégorie : Enterprise Security
- Catégorie : Application Security
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Infrastructure as Code (IaC)
- Catégorie : Security Requirements Analysis
- Catégorie : Identity and Access Management
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Zero Trust Network Access
- Catégorie : Secure Coding
- Catégorie : Threat Modeling
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Role-Based Access Control (RBAC)
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février 2026
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