Inleiding
AI-beveiligingscontroles zijn de maatregelen en protocollen die zijn geïmplementeerd om kunstmatige intelligentiesystemen te beschermen tegen bedreigingen, beveiligingsproblemen en onbevoegde toegang. Hoewel traditionele beveiligingscontroles (zoals netwerkbeveiliging, toegangsbeheer en versleuteling) nog steeds van toepassing zijn, vereisen AI-systemen aanvullende, gespecialiseerde besturingselementen die de unieke risico's aanpakken die worden geïntroduceerd door interfaces in natuurlijke taal, modelgedrag en agentmogelijkheden.
Deze module biedt een overzicht van de beveiligingscontroles die u in AI-systemen kunt implementeren om het beveiligingspostuur van AI-omgevingen te versterken. U verkent besturingselementen op verschillende gebieden: beveiliging van de toeleveringsketen voor AI-bibliotheken, inhoudsfiltering, gegevensbeveiliging, ontwerp van systeemprompts, bodeming, best practices voor toepassingsbeveiliging en doorlopende bewaking.
Leerdoelen
Aan het einde van deze module kunt u het volgende doen:
- Opensource AI-bibliotheken evalueren op beveiligingsrisico's
- Mogelijkheden voor inhoudsfilters beschrijven en hoe u ze effectief kunt configureren
- Uitleg over ai-gegevensbeveiligingsprincipes, waaronder agentidentiteit en toegangsbeheer
- Effectieve metaprompts (systeemprompts) ontwerpen als beveiligingsbeheer
- Beschrijven hoe gronding onnauwkeurige door AI gegenereerde inhoud en beveiligingsrisico's vermindert
- Aanbevolen procedures voor toepassingsbeveiliging toepassen op toepassingen met AI
- Bewakingsstrategieën beschrijven voor het detecteren van AI-specifieke bedreigingen
Vereisten
- Bekendheid met basisconcepten voor beveiliging (bijvoorbeeld verificatie, toegangsbeheer, versleuteling)
- Bekendheid met basisconcepten voor kunstmatige intelligentie (bijvoorbeeld modellen, training, deductie)
- Voltooiing van de basisprincipes van ai-beveiligingsmodule of gelijkwaardige kennis