人工智能安全
GenAI 网络安全 | OWASP 法学硕士前 10 名 | MITRE ATLAS | ChatGPT | Microsoft Security Copilot
讲师:Christopher Nett
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您将学到什么
- 探索生成人工智能的基础知识,包括其原理、应用和对网络安全的影响。
- 通过生成式人工智能学习网络安全
- 了解如何使用生成式人工智能编写有效的网络安全提示
- 通过生成式人工智能学习网络安全的高级概念
- 了解生成式 AI 和 ChatGPT 如何改变网络安全
- 学习利用 ChatGPT 实现 SOC
- 学习利用 ChatGPT 实现 CTI
- 了解如何利用 Microsoft Copilot for Security 实现 SOC
- 学习利用 Microsoft Copilot for Security 实现 CTI
- 查看特定于大型语言模型的 OWASP Top 10 漏洞以及如何缓解这些漏洞。
- 熟悉 MITRE ATLAS 框架及其在生成式 AI 威胁分析中的应用。
- 培养威胁建模技能,以识别、评估和解决生成式人工智能系统的潜在安全威胁。
- 设计并实施针对生成式 AI 环境的强大安全架构。
- 分析利用大型语言模型的详细案例研究,以了解潜在的漏洞和保护措施。
- 为 GenAI 构建治理计划
- 了解针对生成式人工智能系统的常见攻击以及如何防御它们。
- 了解大型语言模型 (LLM) 渗透测试所涉及的核心概念和方法。
- 了解专门针对生成式人工智能系统进行渗透测试的逐步过程。
探索相关主题
- 网络与安全
- 信息技术与软件
要求
- 基本 IT 知识
- 愿意学习很酷的东西!
描述
Christopher Nett 的《AI Security》是一门精心设计的 Udemy 课程,面向寻求掌握 AI Security 的 IT 专业人士。
本课程通过应用案例研究系统地引导您了解从基础到高级概念的基础知识。您将深入了解人工智能安全所需的原则和实践。
您可获得的主要优势:
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生成式人工智能基础: 了解生成式人工智能及其应用的基本概念和技术。
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GenAI 的网络安全: 探索保护生成式 AI 系统免受网络威胁的策略和最佳实践。
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OWASP LLM 十大要点:了解与大型语言模型相关的核心威胁、漏洞和风险。
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GenAI 的其他风险:了解与生成式 AI 相关的其他风险,包括道德问题、偏见和合规问题。
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威胁建模:培养威胁建模技能,以识别、评估和解决生成式人工智能系统的潜在安全威胁。
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ChatGPT 用于 SOC:利用 ChatGPT 通过威胁检测和响应增强 SOC 操作。
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ChatGPT 用于 CTI:利用 ChatGPT 分析威胁数据并生成可操作的情报报告。
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ChatGPT 用于漏洞管理:利用 ChatGPT 有效地识别、评估和确定漏洞的优先级。
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ChatGPT 用于应用程序安全:应用 ChatGPT 自动化安全测试并确保应用程序的完整性。
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Microsoft Copilot for Security:利用 Microsoft Copilot 集成 AI 驱动的见解并在您的基础设施中自动执行安全任务。
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GenAI 的渗透测试流程:了解专门针对生成式 AI 系统进行渗透测试的逐步过程。
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MITRE ATLAS:探索用于评估 AI 和 ML 安全性的 MITRE ATLAS 框架。
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GenAI 的治理:为 GenAI 构建治理计划:从实际示例中了解如何在组织内开发和实施生成 AI 的综合治理计划。
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使用 Microsoft Defender for Cloud 保护 AI:通过结合 Microsoft Defender CSPM 应用在整个课程中学习的安全原则和实践来获得实践经验。
本课程适合哪些人:
- SOC分析师
- 安全工程师
- 安全顾问
- 安全架构师
- 安全经理
- 首席信息安全官
- 安全专业人员
- 网络威胁猎人
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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