Безопасность для ИИ: защита рабочих нагрузок, агентов и данных

По мере того как организации быстро внедряют искусственный интеллект, обеспечение безопасности моделей ИИ, конвейеров данных и интеллектуальных агентов становится одним из важнейших приоритетов. Защита этих систем требует стратегии глубокой защиты, которая охватывает идентификацию, управление данными и защиту от угроз в реальном времени. Этот курс поможет вам освоить основные концепции безопасности ИИ. Вы узнаете, как защитить конфиденциальные данные обучения, обеспечить безопасность учетных данных автономных агентов и защитить от возникающих угроз, таких как быстрое введение и вывоз данных. Что вы узнаете: - Понять основные принципы безопасности ИИ, включая архитектуру нулевого доверия и 10 лучших уязвимостей OWASP для LLM. - Настроить управление безопасностью данных для защиты конфиденциальной информации с помощью Purview. - Управление и защита интеллектуальных агентов и разрешений на доступ в Entra. - Анализ и смягчение рисков идентификации, связанных с искусственным интеллектом, с помощью Defender XDR и Defender for Cloud. - Внедрение защитных ограждений в реальном времени и безопасных конфигураций AI Gateway для блокировки вредоносных входов. - Создать надежные механизмы управления для мониторинга и аудита автономных агентов ИИ. Вы начнете с основных определений векторов риска ИИ, а затем систематически пройдете через безопасность данных, управление идентификацией, защиту шлюза и активный мониторинг угроз. Каждый модуль содержит четкие текстовые объяснения и концептуальные обзоры, которые помогут вам применить эти средства управления безопасностью в вашей среде. Этот курс предназначен для ИТ-специалистов, аналитиков по безопасности и системных администраторов, которые только начинают работать с безоъепасностью ИИ и хотят получить прочные фундаментальные знания, не нуждаясь в продвинутом опыте программирования. Начните читать сегодня, чтобы построить безопасный, устойчивый фундамент для инициатив ИИ вашей организации.