IA générative et sécurité des LLM

Aperçu

This program equips cybersecurity professionals, AI engineers, and security architects with the expertise to identify, analyze, and mitigate vulnerabilities in Generative AI (GenAI) and Large Language Models (LLMs). You’ll begin by exploring the foundations of GenAI threats, examining common attack vectors such as prompt injection, jailbreaks, model theft, and adversarial manipulation.

Through practical demonstrations, you will learn how attackers exploit weaknesses in AI-driven systems and how defenders can detect and respond to these risks in real-world environments. Building on these fundamentals, you’ll gain hands-on experience in securing LLM applications, aligning model outputs to security objectives, and applying guardrails, watermarking, and safety evaluation methods.

You’ll also work with API integrations using platforms like Gemini API and Google Colab to simulate secure deployment practices and mitigate risks in live systems. Next, the program delves into AI lifecycle security, covering strategies to secure training data, prevent poisoning attacks, and protect AI pipelines.

You’ll explore model provenance, dependency scanning, and secure deployment pipelines—ensuring the integrity of AI systems across their entire supply chain. The course also emphasizes AI ethics and compliance, including bias detection, fairness in model design, and global regulatory frameworks like GDPR, CCPA, NIST AI RMF, ISO standards, and the EU AI Act.

Using tools like Sola Security, you’ll practice auditing, governance, and risk management to operationalize ethical and compliant AI practices. Finally, you’ll examine frontier threats in emerging domains such as multimodal AI and Agentic AI, exploring adversarial attacks, cross-modal vulnerabilities, and their implications for enterprise cybersecurity.

By the end of this program, you will be able to:

- Identify and evaluate attack vectors targeting GenAI and LLMs. - Apply secure prompt engineering and defense strategies against prompt injection and jailbreaks. - Design and implement guardrails, safety mechanisms, and watermarking in LLM applications. - Protect AI training data, pipelines, and deployment workflows from poisoning and supply chain risks. - Assess and enforce regulatory compliance with GDPR, CCPA, NIST, ISO, and the EU AI Act. - Recognize and mitigate frontier threats in multimodal and agentic AI systems. - Integrate ethical, transparent, and resilient security practices across the AI lifecycle. This specialization is designed for cybersecurity engineers, LLM developers, AI security specialists, ML engineers, and cloud/edge security architects who want to build advanced expertise in safeguarding GenAI systems.

Join us to gain the skills, tools, and strategies required to secure next-generation AI systems against evolving adversarial threats.

Programme

• Menaces dans les systèmes d'IA générative
Découvrez les vulnérabilités des systèmes d'IA générative en examinant les vecteurs d'attaque courants tels que l'injection de prompt, les jailbreaks et le vol de modèle. Apprenez comment les adversaires exploitent les faiblesses, explorez les stratégies d'atténuation et obtenez une pratique pratique pour détecter et répondre aux risques réels de GenAI.
• Sécurité du cycle de vie de l'IA
Apprenez à sécuriser le cycle de vie de l'IA en protégeant les données d'entraînement, en garantissant l'intégrité de la chaîne d'approvisionnement et en sécurisant les pipelines de déploiement du modèle. Explorez les techniques pour détecter l'empoisonnement des données, appliquer la provenance des modèles, gérer les dépendances et mettre en œuvre des stratégies inviolables. Acquérez des compétences pratiques pour appliquer les meilleures pratiques de sécurité, surveiller les systèmes d'IA et atténuer les risques tout en assurant des opérations d'IA éthiques, fiables et conformes.
• Éthique de l'IA et conformité réglementaire
Explorez comment les systèmes d'IA peuvent fonctionner de manière éthique et se conformer aux normes réglementaires tout en maintenant la sécurité. Apprenez à identifier les risques éthiques, à aborder les défis de biais et d'équité et à mettre en œuvre la transparence et la responsabilité dans les flux de travail de l'IA. Acquérez une expérience pratique des cadres de conformité, des pratiques d'audit et des outils comme Sola Security pour vous assurer que les systèmes pilotés par l'IA sont responsables, transparents et conformes à la loi.
• Menaces de pointe dans les systèmes d'IA
Enquêter sur les risques de sécurité avancés dans les systèmes d'IA, en se concentrant sur les vulnérabilités multimodales et de l'IA agentique. Apprenez à identifier et atténuer les menaces adverses à travers diverses modalités de données, tout en comprenant les stratégies de défense et les pratiques de gestion des risques. Obtenez une expérience pratique de la détection des menaces pilotée par l'IA, de la gestion de la cybersécurité et des techniques d'évaluation de la sécurité pour assurer le déploiement d'une IA d'entreprise robuste, résiliente et sécurisée.
• Conclusion du cours et évaluation
Ce module est conçu pour évaluer un individu sur les divers concepts et enseignements couverts dans ce cours. Évaluez vos connaissances avec un quiz noté compréhensif.

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Enseigné par

Edureka

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Matières

Computer Science