Ce programme dote les professionnels de la cybersécurité, les ingénieurs IA et les architectes de sécurité de l'expertise nécessaire pour identifier, analyser et atténuer les vulnérabilités de l'IA générative (GenAI) et des Grands modèles de langage (LLM). Vous commencerez par explorer les fondements des menaces GenAI, en examinant les vecteurs d'attaque courants tels que l'injection d'invite, les jailbreaks, le vol de modèles et la manipulation des adversaires. Grâce à des démonstrations pratiques, vous apprendrez comment les attaquants exploitent les faiblesses des systèmes pilotés par l'IA et comment les défenseurs peuvent détecter et répondre à ces risques dans des environnements réels. En vous appuyant sur ces principes fondamentaux, vous acquerrez une expérience pratique de la sécurisation des applications LLM, de l'alignement des sorties de modèle sur les objectifs de sécurité et de l'application de garde-fous, de filigranes et de méthodes d'évaluation de la sécurité. Vous travaillerez également avec des intégrations API en utilisant des plateformes telles que Gemini API et Google Colab pour simuler des pratiques de déploiement sécurisées et atténuer les risques dans les systèmes en direct. Ensuite, le programme se penche sur la sécurité du cycle vie de l'IA, couvrant des stratégies pour les données d'entraînement, la prévention des attaques d'empoisonnement et la protection des pipelines d'IA. Vous explorerez la provenance des modèles, l'analyse des dépendances et les pipelines de déploiement sécurisés - garantissant l'intégrité des systèmes d'IA tout au long de leur chaîne d'approvisionnement. Le cours met également l'accent sur l'éthique et la conformité de l'IA, y compris la détection des biais, l'équité dans la conception des modèles et les cadres réglementaires mondiaux tels que le GDPR, le CCPA, le NIST IA RMF, les normes ISO et la loi sur l'IA de l'UE. En utilisant des outils tels que Sola Security, vous pratiquerez l'audit, la gouvernance et la gestion des risques pour opérationnaliser les pratiques d'IA éthiques et conformes. Enfin, vous examinerez les menaces frontières dans les domaines émergents tels que l'IA multimodale et l'IA agentique, en explorant les attaques adverses, les vulnérabilités intermodales et leurs implications pour la cybersécurité de l'entreprise.

À la fin de ce programme, vous serez en mesure : - d'identifier et d'évaluer les vecteurs d'attaque ciblant GenAI et LLM ; - d'appliquer une ingénierie de requête sécurisée et des stratégies de défense contre l'injection d'une requête et les jailbreaks ; - de concevoir et de mettre en œuvre des garde-fous, des mécanismes de sécurité et des filigranes dans les applications LLM ; - de protéger les données d'entraînement à l'IA et les pipelines ; - de protéger les données d'entraînement à l'IA et les pipelines ; - d'assurer la sécurité des données d'entraînement à l'IA ; - d'assurer la sécurité des données d'entraînement à l'IA. - Protéger les données d'entraînement de l'IA, les pipelines et les flux de travail de déploiement contre l'empoisonnement et les risques de la chaîne d'approvisionnement - Évaluer et appliquer la conformité réglementaire avec GDPR, CCPA, NIST, ISO et la loi européenne sur l'IA - Reconnaître et atténuer les menaces frontalières dans les systèmes d'IA multimodaux et agentiques - Intégrer des pratiques de sécurité éthiques, transparentes et résilientes tout au long du cycle de vie de l'IA. Cette spécialisation est conçue pour les ingénieurs en cybersécurité, les développeurs LLM, les spécialistes de la sécurité de l'IA, les ingénieurs ML et les architectes de sécurité cloud/edge qui souhaitent acquérir une expertise avancée dans la sauvegarde des systèmes GenAI. Rejoignez-nous pour acquérir les compétences, les outils et les stratégies nécessaires pour sécuriser les systèmes IA de nouvelle génération contre les menaces adverses en constante évolution.