Eğitim Hakkında
YZ sistemlerinin saldırı yüzeylerini ve model/veri odaklı tehditleri öğrenin. Poisoning, adversarial attacks, model theft ve veri sızıntısına karşı kontrolleri uygulamalı senaryolarla değerlendirin.
Eğitim İçeriği
Hedef Kitle
Bilgi güvenliği, AI/ML, veri bilimi, siber güvenlik ve denetim ekipleri; AI sistemleriyle çalışan teknik profesyoneller.
Ön Koşullar
Temel siber güvenlik ve AI/ML kavramlarına aşinalık.
Eğitim Sonunda Kazanımlar
• AI saldırı yüzeylerini belirlemek.
• Model/data poisoning ve adversarial saldırıları ayırt etmek.
• Model theft, inversion ve membership inference risklerini değerlendirmek.
• Prompt injection, jailbreak ve veri sızıntısına karşı kontrol seçmek.
• AI red teaming senaryoları ve güvenlik testleri hazırlamak.
Eğitim İçeriği
• AI Security Kavramları
• AI Attack Surface
• Model Poisoning
• Data Poisoning
• Adversarial Attacks
• Model Theft
• Model Inversion
• Membership Inference
• Prompt Injection
• Jailbreak
• Data Leakage
• Hallucination Riskleri
• AI Security Controls
• AI Red Teaming
• Uygulamalı Senaryolar
