The purpose of this chapter is to establish a strategic understanding of AI security, identify the unique security risks associated with AI, examine how AI can be a security change agent, and consider the need to treat all players equally.

Security risks specific to AI

AI risk awareness

Dinner at Riskland Junction

AI as a change agent for security

Enhancing security operations with AI

Risks of AI in security

Security Catalyst Station

The AI security ecosystem

The importance of multiple viewpoints

Balancing stakeholder interests

Ecosystem Nexus

AI's Security Landscape

This chapter focuses on the operational side of AI security and risk management, diving deeper into different types of risks, secure development practices, and risk assessment. We will first examine risks broken down by internal and external risk categories and then learn about practices aimed at mitigating them.


Modelrisico's

Veelvoorkomende risico’s van AI-modellen

Continu monitoren

Opties

Modelontwikkeling

Modeluitrol

De afgrond van modelrisico's

Externe risico’s bij AI

Typen externe risico's

Bijblijven met externe AI-risico's

Options

Datagedreven dreigingen

Andere bronnen van risico

Perimeter Peril Point

Veilige ontwikkelpraktijken

Veilige AI-ontwikkeling

Veilige toegang

Gegevensprivacy en -beveiliging

Gegevensintegriteit en -authenticiteit

Fortified Code Forge

Frameworks voor AI-risicobeoordeling

De EU AI Act

Stappen van risicobeoordeling

Bias-audits

Privacyverhogende technologieën

Uitlegbaarheidsmethoden

Assessment Framework Enclave

 Risk Management Fundamentals

Bringing AI security into alignment with organizations' strategic goals is the focus of this chapter. It covers the importance of connecting security efforts to tangible business value, ensuring security isn't an afterthought but a strategic asset. In addition, it talks about the importance of fostering a security-aware culture within an organization and the importance of keeping up to date with evolving risks and opportunities in the constantly changing world of AI.

From insights to action

Risk appetite

Balancing innovation and security

General Landora Implementor

Aligning with organizational goals

Connecting security with business goals

Health care versus social media

Alignment Avenue

A security-aware culture

Responsible for identifying risks

Role of data science team in security

Culture Citadel

AI security for the future

Staying up-to-date

It takes a village

Throne of Stagnation

Wrap-up: AI Security and Risk Management

Strategic Integration of AI Security

Ontdek de basis van het beveiligen van AI-systemen in deze introductiecursus over AI-beveiliging en risicobeheer. Leer beveiligingsinspanningen afstemmen op bedrijfsdoelen, risico’s verminderen en belangrijke beveiligingsuitdagingen aanpakken. Je verkent specifieke AI-beveiligingsproblemen, beoordeelt risico’s vanuit meerdere perspectieven en begrijpt bedreigingen rond de ontwikkeling en het gebruik van AI-modellen. Deze cursus is ontworpen voor professionals die hun organisatie willen beschermen en biedt praktische, direct toepasbare werkwijzen om een AI-beveiligingskampioen te worden. Aan het eind ben je klaar om voorop te blijven lopen in de snel veranderende wereld van AI-beveiliging.

Het potentieel van AI is onmiskenbaar, maar om de veiligheid ervan te garanderen, zijn kennis en actie nodig! Maak je klaar om waardevolle vaardigheden te leren met deze introductiecursus, die je helpt om belangrijke AI-beveiligingsuitdagingen te herkennen en aan te pakken.<br><br><h2>Word een AI-beveiligingskampioen</h2>
Deze cursus is ideaal voor mensen die meer willen weten over AI-beveiliging en slimmere beslissingen willen nemen om hun organisatie te beschermen. Ontdek hoe je ervoor kunt zorgen dat AI-beveiligingsinspanningen aansluiten bij de doelen van je organisatie, en zie aan de hand van praktijkvoorbeelden hoe je AI-beveiliging kunt koppelen aan bedrijfsstrategieën. 

<br><br><h2>Bewustzijn en vaardigheden opbouwen</h2>Ontdek de specifieke beveiligingsuitdagingen van AI en leer hoe belangrijk het is om deze risico's vanuit verschillende hoeken te bekijken. We laten je zien hoe je AI-beveiliging in de praktijk kunt aanpakken, met de nadruk op de belangrijkste risico's van AI. Dit omvat risico's die te maken hebben met het ontwikkelen en gebruiken van AI-modellen en de externe bedreigingen waar organisaties mee te maken hebben. Ontdek handige manieren om deze risico's te verminderen en leer hoe je AI-risico's kunt beoordelen door middel van gedetailleerde evaluaties en dagelijkse controles.<br><br>Aan het einde van deze cursus weet je hoe je voorop kunt blijven lopen in de snel veranderende wereld van AI en hoe je jezelf en je organisatie veilig kunt houden. 

Leer de basis van AI-beveiliging om systemen te beschermen en risico's te beperken.

AI-beveiliging en risicobeheer

Leiderschap op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI)

Verantwoordelijke AI-fundamenten

Data-invoer om de besluitvorming van het AI-model te schaden

Data-invoer door tegenstanders om het model te misleiden

Aanvallen op de infrastructuur die een AI-systeem host

Risico's vanuit de toeleveringsketen van een AI-model

Risico dat voortkomt uit algoritmische bias

Perimeter Peril Point

AI-beveiliging en risicobeheer

Praktische interactieve oefening