Artificial Intelligence brings transformative benefits but also unprecedented privacy, security, and compliance risks. Recent incidents (i.e. Samsung, McDonald’s, OpenAI, Slack) and regulatory actions show what happens when these risks are ignored. This course teaches learners to secure AI systems by implementing privacy-by-design, least privilege, DLP, and dynamic access controls and to map these controls to global regulations. Through case studies, policy drafting, and hands-on labs, learners develop the skills to assess risks, deploy controls, and respond to incidents in real AI environments. No advanced programming or AI expertise is required. All you need is basic IT/security knowledge.
Secure AI with Privacy and Access Controls
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Analyze real-world AI security, privacy, and access control risks to understand how these manifest in their own organizations.
Design technical controls and governance frameworks to secure AI systems, guided by free tools and industry guidelines.
Assess privacy laws' impact on AI, draft compliant policies, and tackle compliance challenges.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Cyber Security Policies
- Catégorie : Governance
- Catégorie : Personally Identifiable Information
- Catégorie : Security Awareness
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Information Privacy
- Catégorie : Data Loss Prevention
- Catégorie : Threat Modeling
- Catégorie : Identity and Access Management
- Catégorie : Security Controls
- Catégorie : Risk Management Framework
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Incident Response
Détails à connaître
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
This module examines the security and compliance challenges of generative AI, using real-world cases like data breaches and prompt injection attacks. Learners practise incident response, risk classification, and remediation strategies, explore key privacy laws and frameworks, and gain skills to identify, mitigate, and prevent AI risks while ensuring organizational compliance and resilience in AI adoption.
Inclus
7 lectures
This module provides a comprehensive overview of AI agent access control in healthcare, focusing on RBAC, ABAC, policy-as-code, and privacy-enhancing technologies. Participants learn to configure secure policies, protect sensitive data, monitor threats, and apply real-world privacy solutions, culminating in hands-on development, deployment, and documentation of robust security and compliance controls for AI systems.
Inclus
6 lectures
This module prepares learners for AI compliance and security audits through interactive scenarios, governance frameworks, and practical tools. It covers policy drafting, audit readiness, evidence management, and secure AI deployment. Learners gain skills in risk assessment, regulatory gap analysis, and ethical governance, equipping them to navigate evolving AI compliance and security challenges in regulated industries.
Inclus
8 lectures1 devoir
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Offert par
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Larry W.
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