Vertex AI and Generative AI Security (VAIGAS)

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Vertex AI and Generative AI Security (VAIGAS)" in die Lage versetzt, das transformative Potenzial von Googles Vertex AI und generativen AI-Technologien (gen AI) voll auszuschöpfen. Der Kurs richtet sich an KI-Praktiker und Sicherheitsingenieure und vermittelt gezieltes Wissen und praktische Fähigkeiten, um KI sicher und effektiv zu nutzen und einzusetzen. Die Teilnehmer erhalten praktische Einblicke und entwickeln einen sicherheitsbewussten Ansatz, um eine sichere und verantwortungsvolle Integration von gen AI in ihrem Unternehmen zu gewährleisten.

• Aufbau von Grundkenntnissen über Vertex AI und die damit verbundenen Sicherheitsherausforderungen.
• Implementierung von Maßnahmen zur Identitäts- und Zugangskontrolle, um den Zugang zu Vertex AI-Ressourcen zu beschränken.
• Konfigurieren Sie Verschlüsselungsstrategien und schützen Sie sensible Informationen.
• Aktivieren Sie die Protokollierung, Überwachung und Alarmierung für die Echtzeit-Sicherheitsüberwachung von Vertex AI-Operationen.
• Identifizierung und Entschärfung einzigartiger Sicherheitsbedrohungen im Zusammenhang mit generativer KI.
• Anwendung von Testtechniken zur Validierung und Absicherung von generativen KI-Modellantworten.
• Implementierung von Best Practices zur Sicherung von Datenquellen und Antworten in Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen.
• Aufbau von Grundkenntnissen über KI-Sicherheit.

Zielgruppe Seminar

KI-Fachleute, Sicherheitsexperten und Cloud-Architekten

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens, insbesondere der generativen KI, und Grundkenntnisse der Sicherheit in der Google Cloud.

Seminarinhalt

Modul 01 - Einführung in die Sicherheitsprinzipien von Vertex AI

Themen

• Google Cloud-Sicherheit
• Vertex AI-Komponenten
• Vertex AI Sicherheitsbedenken

Zielsetzungen

• Überprüfen Sie die Grundlagen der Google Cloud-Sicherheit.
• Aufbau eines grundlegenden Verständnisses von Vertex AI.
• Aufzählung der Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit den Funktionen und Komponenten von Vertex AI.

Aktivitäten

• Labor: Vertex AI: Training und Bedienung eines benutzerdefinierten Modells

Modul 02 - Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) in Vertex AI

Themen

• Überblick über IAM in Google Cloud

Zielsetzungen

• Kontrollieren Sie den Zugriff mit Identity Access Management.
• Vereinfachen Sie Genehmigungen durch Organisationshierarchien und Richtlinien.
• Verwenden Sie Dienstkonten für den am wenigsten privilegierten Zugriff.

Aktivitäten

• Übung: Dienstkonten und Rollen: Grundlagen

Modul 03 - Datensicherheit und Datenschutz

Themen

• Datenverschlüsselung
• Schutz sensibler Daten
• VPC-Dienst-Kontrollen
• Planung der Wiederherstellung im Katastrophenfall

Zielsetzungen

• Konfigurieren Sie die Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übermittlung.
• Verschlüsseln Sie Daten mit vom Kunden verwalteten Verschlüsselungscodes.
• Schützen Sie sensible Daten mit dem Data Loss Prevention-Dienst.
• Verhindern Sie die Exfiltration von Daten mit VPC Service Controls.
• Systeme mit Blick auf die Wiederherstellung im Katastrophenfall entwickeln.

Aktivitäten

• Übung: Erste Schritte mit Cloud KMS
• Übung: Erstellen einer de-identifizierten Kopie von Daten im Cloud-Speicher

Modul 04 - Absicherung von Vertex AI-Endpunkten und Modellbereitstellung

Themen

• Sicherheit im Netz
• Absicherung von Modellendpunkten

Zielsetzungen

• ML-Modelle mithilfe von Modell-Endpunkten bereitstellen.
• Sichere Modellendpunkte.

Aktivitäten

• Übung: Privaten Google-Zugang und Cloud-NAT konfigurieren

Modul 05 - Überwachung und Protokollierung in Vertex AI

Themen

• Protokollierung
• Überwachung

Zielsetzungen

• Schreiben Sie in Protokolle und analysieren Sie diese.
• Überwachung und Alarmierung einrichten.

Modul 06 - Sicherheitsrisiken bei generativen KI-Anwendungen

Themen

• Überblick über die Sicherheitsrisiken der KI
• Überblick über die AI-Sicherheit
• Prompte Sicherheit
• LLM-Garantien

Zielsetzungen

• Identifizierung von Sicherheitsrisiken, die spezifisch für LLM und KI-Anwendungen sind.
• Methoden zur Entschärfung von Prompt-Hacking- und Injektionsangriffen zu verstehen.
• Erforschen Sie die Grundlagen der Sicherung generativer KI-Modelle und Anwendungen.
• Einführung in die Grundlagen der KI-Sicherheit.

Aktivitäten

• Labor: Absicherung mit Vertex AI Gemini API
• Labor: Gen AI & LLM Sicherheit für Entwickler

Modul 07 - Testen und Bewerten von generativen KI-Modellantworten

Themen

• Testen generativer AI-Modellantworten.
• Bewertung der Modellreaktionen.
• Feinabstimmung der LLMs.

Zielsetzungen

• Umsetzung bewährter Verfahren für das Testen von Modellantworten.
• Anwendung von Techniken zur Verbesserung der Reaktionssicherheit bei KI-Anwendungen

Aktivitäten

• Labor: Messen Sie die Leistung von Gen AI mit dem Generative AI Evaluation Service
• Labor: Unit Testing generativer KI-Anwendungen

Modul 08 - Sicherung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen

Themen

• Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation
• Sicherheit in RAG-Systemen

Zielsetzungen

• Verstehen der RAG-Architektur und der Auswirkungen auf die Sicherheit.
• Umsetzung bewährter Verfahren für die Erdung und Sicherung von Datenquellen in RAG-Systemen.

Aktivitäten

• Labor: Multimodale Retrieval Augmented Generation (RAG) unter Verwendung der Vertex AI Gemini API
• Übung: Einführung in den Funktionsaufruf mit Gemini

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google LLC Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

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