Keamanan untuk AI: Melindungi Workload, Agen, dan Data

Ketika organisasi dengan cepat mengadopsi kecerdasan buatan, mengamankan model AI, saluran data, dan agen cerdas menjadi prioritas penting. Melindungi sistem-sistem ini memerlukan strategi pertahanan yang komprehensif yang mencakup identitas, tata kelola data, dan perlindungan terhadap ancaman secara real-time. Kursus ini memandu Anda melalui konsep dasar keamanan AI. Anda akan memahami bagaimana melindungi data pelatihan yang sensitif, mengamankan identitas agen otonom, dan mempertahankan diri dari ancaman baru seperti injeksi cepat dan data eksfiltrasi. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip-prinsip keamanan inti AI, termasuk arsitektur zero-trust dan OWASP Top 10 kerentanan untuk LLM. - Konfigurasi manajemen postur keamanan data untuk melindungi informasi sensitif menggunakan Purview. - Mengurus dan mengamankan identitas agen cerdas dan akses izin di dalam Entra. - Menganalisis dan memitigasi risiko identitas khusus AI menggunakan Defender XDR dan Defender for Cloud. - Implementasi real-time guardrails dan aman konfigurasi AI Gateway untuk memblokir masukan jahat. - Membangun kerangka tata kelola yang kuat untuk memonitor dan mengaudit agen AI otonom. Anda akan mulai dengan definisi dasar dari vektor risiko AI sebelum bergerak secara sistematis melalui keamanan data, manajemen identitas, perlindungan gateway, dan pemantauan ancaman aktif. Setiap modul menyediakan penjelasan yang jelas, berbasis teks dan walkthrough konseptual untuk membantu Anda menerapkan kontrol keamanan ini di lingkungan Anda sendiri. Kursus ini dirancang untuk profesional IT, analis keamanan, dan administrator sistem yang baru mengenal keamanan AI dan ingin membangun pengetahuan dasar yang kuat tanpa memerlukan pengalaman pemrograman tingkat lanjut. Mulai membaca hari ini untuk membangun dasar yang aman dan tahan lama untuk inisiatif AI organisasi Anda.