Yapay Zeka Güvenliği: İş Yüklerini, Aracıları ve Verileri Koruma

Kuruluşlar yapay zekayı hızla benimsedikçe, yapay zeka modellerini, veri işlem hatlarını ve akıllı aracıları güvence altına almak kritik bir öncelik haline gelmiştir. Bu sistemleri korumak, kimlik, veri yönetişimi ve gerçek zamanlı tehdit korumasını kapsayan derinlemesine bir savunma stratejisi gerektirir. Bu kurs sizi yapay zeka güvenliğinin temel kavramları konusunda yönlendirir. Hassas eğitim verilerini nasıl koruyacağınızı, otonom aracı kimliklerini nasıl güvence altına alacağınızı ve prompt injection (komut enjeksiyonu) ve veri sızdırma gibi ortaya çıkan tehditlere karşı nasıl savunma yapacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Sıfır güven mimarisi ve LLM'ler için OWASP Top 10 güvenlik açıkları dahil olmak üzere temel yapay zeka güvenliği ilkelerini anlayın. - Purview kullanarak hassas bilgileri korumak için veri güvenliği duruşu yönetimini yapılandırın. - Entra içinde akıllı aracı kimliklerini ve erişim izinlerini yönetin ve güvence altına alın. - Defender XDR ve Defender for Cloud kullanarak yapay zekaya özgü kimlik risklerini analiz edin ve azaltın. - Kötü amaçlı girdileri engellemek için gerçek zamanlı koruma önlemleri (guardrails) ve güvenli AI Gateway yapılandırmaları uygulayın. - Otonom yapay zeka aracılarını izlemek ve denetlemek için sağlam yönetişim çerçeveleri oluşturun. Veri güvenliği, kimlik yönetimi, ağ geçidi koruması ve aktif tehdit izleme konularına sistematik olarak geçmeden önce yapay zeka risk vektörlerinin temel tanımlarıyla başlayacaksınız. Her modül, bu güvenlik kontrollerini kendi ortamınızda uygulamanıza yardımcı olmak için açık, metin tabanlı açıklamalar ve kavramsal kılavuzlar sunar. Bu kurs, yapay zeka güvenliğinde yeni olan ve ileri düzey programlama deneyimine ihtiyaç duymadan güçlü bir temel bilgi edinmek isteyen BT profesyonelleri, güvenlik analistleri ve sistem yöneticileri için tasarlanmıştır. Kuruluşunuzun yapay zeka girişimleri için güvenli, dayanıklı bir temel oluşturmak üzere okumaya bugün başlayın.