От выявления угроз до комплексной защиты ML и ИИ-систем
28 июля
3 месяца
Онлайн
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы
Программу ведут действующие специалисты
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
Домашние задания + проектная работа, для усиления вашего портфолио и компетенций
Живое общение с преподавателями на вебинарах, переписки в чате и развёрнутые ответы при проверке ДЗ
Тема 1: Введение в безопасность ИИ-систем. Ландшафт угроз, роли специалистов ИБ и сценарии применения ИИ в бизнесе
Тема 2: Архитектура ИИ-систем: модели машинного обучения, LLM, RAG, ИИ-агенты, внешние инструменты и точки атаки
Тема 3: Стандарты, рекомендации и нормативные требования в области безопасности ИИ. Применение требований в технической практике
Тема 4: Моделирование угроз для ИИ-систем: активы, границы доверия, сценарии атак и оценка риска // ДЗ
Тема 1: Prompt injection и извлечение системных инструкций: прямые и косвенные атаки на LLM-приложения // ДЗ
Тема 2: Jailbreak-атаки, обход ограничений модели и злоупотребление возможностями генеративного ИИ // ДЗ
Тема 3: Утечки данных, небезопасная обработка вывода модели и риски интеграции LLM с приложениями // ДЗ
Тема 4: Методика практической проверки защищенности LLM-приложения: сценарии тестирования, доказательства эксплуатации и оформление результатов // ДЗ
Тема 1: Устройство RAG-систем и их поверхность атаки: база знаний, векторный поиск, контекст и разграничение доступа
Тема 2: Атаки на RAG: вредоносные документы, отравление базы знаний, утечки контекста и обход контроля доступа // ДЗ
Тема 3: ИИ-агенты и автономные действия: полномочия, инструменты, критические операции и сценарии злоупотребления
Тема 4: Атаки на ИИ-агентов и подключаемые инструменты: косвенные инструкции, опасные действия, внешние сервисы и MCP // ДЗ
Тема 1: Угрозы классического машинного обучения: отравление данных, уклонение от распознавания, закладки и извлечение модели
Тема 2: Цепочка поставок ИИ-систем: сторонние модели, наборы данных, библиотеки, зависимости и репозитории артефактов // ДЗ
Тема 3: Безопасность среды исполнения ИИ-сервисов: API, контейнеры, секреты, права доступа, загрузка моделей и небезопасные артефакты // ДЗ
Тема 4: MLSecOps и безопасный жизненный цикл ИИ-системы: контроль изменений, проверки перед выпуском, управление рисками
Тема 1: Телеметрия ИИ-систем: какие события собирать от LLM, RAG, агентов, API и внешних инструментов
Тема 2: Обнаружение атак на ИИ-системы: признаки prompt injection, утечек данных, опасных действий агента и злоупотребления сервисом // ДЗ
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Бесплатный открытый вебинар – онлайн-занятие с преподавателем курса. На открытом вебинаре можно посмотреть, как проходит обучение, а ещё – узнать что-то ценное по интересующей теме. На занятии слушатели задают ведущему вопросы и получают обратную связь.
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
Вы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.
Удостоверение о повышении квалификации: если вы успешно защитили выпускной проект и готовы предоставить копию документа о высшем или среднем профессиональном образовании
Доступ к учебным материалам курса
Ваш личный проект, который поможет проходить собеседования
Стоимость в рассрочку