Risques et Cybersécurité dans l'IA Générative

Aperçu

Securing the Future:

Mitigating Risks in AI Innovation What you'll learn:

Understand the core concepts of generative AI and associated cybersecurity risks.Identify and analyze potential vulnerabilities within AI systems.Learn strategies to mitigate risks including data poisoning and model bias.Explore ethical considerations and best practices in AI development and usage. The course "Risks and Cybersecurity in Generative AI" offers a comprehensive exploration into the intersection of artificial intelligence and cybersecurity.

This course is designed to provide you with a thorough understanding of the potential risks and security measures necessary for deploying generative AI technologies safely and responsibly.Starting with an introduction to the basics of AI and generative models, you will learn about the broad applications and benefits of generative AI, followed by an initial look at AI security considerations. The course progresses into a detailed examination of core cybersecurity risks such as data privacy, breaches at AI service providers, and the evolution of threat actors, equipping you with strategies to protect sensitive information and mitigate risks.Further, you will delve into specific attack vectors and vulnerabilities unique to AI, including data leakage, prompt injections, and the challenges of inadequate sandboxing.

Each module is structured to provide practical knowledge through real-world examples and demonstrative sessions, enhancing your learning experience.The course also addresses network-level risks and AI-specific attacks, covering critical areas like Server Side Request Forgery (SSRF), DDoS attacks, data poisoning, and model bias. The final modules focus on legal and ethical considerations, guiding you through navigating intellectual property challenges and promoting ethical guidelines in AI development and usage.By the end of this course, you will be well-prepared to assess, address, and advocate for robust cybersecurity practices in the field of generative AI, ensuring these technologies are developed and deployed with the highest standards of security and ethical considerations.

Programme

• Introduction à l'IA générative
Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique
Introduction aux modèles génératifs
Applications et avantages de l'IA générative
• Fondamentaux de l'IA et de la cybersécurité
Définition et portée de la cybersécurité dans l'IA
Exploration initiale des considérations de sécurité de l'IA
• Risques fondamentaux de cybersécurité dans l'IA
Confidentialité et sécurité des données
Violations chez les fournisseurs de services d'IA
Évolution des acteurs de la menace
• Vulnérabilités spécifiques dans les systèmes d'IA
Problèmes de fuite de données
Injections de commandes et exploitation
Défis du cloisonnement inadéquat
• Stratégies d'atténuation pour la sécurité de l'IA
Techniques pour atténuer l'empoisonnement des données
Aborder et réduire les biais des modèles
Stratégies pour protéger les informations sensibles
• Risques au niveau du réseau et attaques spécifiques à l'IA
Comprendre la falsification de requêtes côté serveur (SSRF)
Défense contre les attaques DDoS
Identifier et prévenir l'empoisonnement des données
• Considérations éthiques et légales dans le développement de l'IA
Navigation dans les défis de la propriété intellectuelle
Lignes directrices éthiques dans le développement et la mise en œuvre de l'IA
• Connaissances pratiques et applications concrètes
Études de cas réelles d'incidents de sécurité de l'IA
Sessions démonstratives sur les pratiques de sécurité
• Conception de pratiques robustes de cybersécurité dans l'IA générative
Construction de systèmes d'IA sécurisés
Plaidoyer pour un déploiement éthique et sécurisé de l'IA
• Résumé du cours et réflexions finales
Points clés et meilleures pratiques
Préparer les futurs développements en sécurité de l'IA

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Enseigné par

Dr. Amar Massoud

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Matières

Information Security (InfoSec)