Risques et Cybersécurité dans l'IA Générative

Aperçu

S'assurer de l'avenir :

atténuer les risques dans l'innovation de l'IA Ce que vous apprendrez :

Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA générative et les risques de cybersécurité associés. Identifier et analyser les vulnérabilités potentielles des systèmes d'IA.

Apprendre des stratégies pour atténuer les risques, y compris l'empoisonnement des données et les biais de modèle. Explorer les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans le développement et l'utilisation de l'IA.

Le cours "Risques et cybersécurité dans l'IA générative" offre une exploration complète de l'intersection entre l'intelligence artificielle et la cybersécurité. Ce cours est conçu pour vous fournir une compréhension approfondie des risques potentiels et des mesures de sécurité nécessaires pour déployer les technologies d'IA générative de manière sûre et responsable.

Commençant par une introduction aux bases de l'IA et des modèles génératifs, vous apprendrez les larges applications et avantages de l'IA générative, suivis d'un examen initial des considérations de sécurité de l'IA. Le cours progresse vers un examen détaillé des principaux risques de cybersécurité tels que la confidentialité des données, les violations chez les fournisseurs de services d'IA et l'évolution des acteurs menaçants, vous fournissant des stratégies pour protéger les informations sensibles et atténuer les risques.

De plus, vous approfondirez les vecteurs d'attaque spécifiques et les vulnérabilités propres à l'IA, y compris les fuites de données, les injections de prompts et les défis du sandboxing inadéquat. Chaque module est structuré pour offrir une connaissance pratique à travers des exemples concrets et des sessions démonstratives, améliorant ainsi votre expérience d'apprentissage.

Le cours aborde également les risques au niveau du réseau et les attaques spécifiques à l'IA, couvrant des domaines critiques tels que les attaques Server Side Request Forgery (SSRF), les attaques DDoS, l'empoisonnement des données et les biais de modèle. Les modules finaux se concentrent sur les considérations légales et éthiques, vous guidant à travers les défis liés à la propriété intellectuelle et promouvant des directives éthiques dans le développement et l'utilisation de l'IA.

À la fin de ce cours, vous serez bien préparé(e) pour évaluer, aborder et plaider en faveur de pratiques de cybersécurité robustes dans le domaine de l'IA générative, garantissant que ces technologies sont développées et déployées avec les normes les plus élevées en matière de sécurité et de considérations éthiques.

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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Sujets

Sécurité de l'information (InfoSec)