top of page

AI Security Training

Aanvalsdetectie en -preventie

Deze module gaat diep in op de uitdagingen en strategieën rond het beschermen van AI-systemen tegen geavanceerde aanvallen. We bestuderen specifieke technieken die worden gebruikt om AI te misleiden of te compromitteren, met een focus op het opbouwen van een robuuste verdediging. De volgende onderwerpen worden uitvoerig besproken:

  • Adversarial Machine Learning: Aanvallen die gericht zijn op het misleiden van AI door subtiele veranderingen in de inputdata, en methoden om modellen hiertegen te wapenen. We zullen de Adversarial ML Threat Matrix uitvoerig behandelen.

  • Data Poisoning: We zullen de risico's en preventieve maatregelen bespreken tegen kwaadaardige data manipulatie die de leerprocessen van AI-modellen kan verstoren.

  • Model Extraction Attacks: Je zal ontdekken hoe intellectueel eigendom beschermd kan worden tegen diefstal of replicatie van AI-modellen.

  • Security van Trainingsomgevingen: Het beveiligen van AI-trainingsinfrastructuren tegen ongeautoriseerde toegang en manipulatie.

  • Robuustheidstesten: Toepassen van systematische methoden om AI-modellen op kwetsbaarheden te testen en hun weerbaarheid te verhogen.

  • Prompt Injection Attacks:  We zullen uitvoerig de methoden behandelen waarmee aanvallers verkeerde of kwaadaardige inputs in taalmodellen injecteren om ongewenste antwoorden of acties uit te lokken, en strategieën om deze aanvallen te detecteren en te voorkomen.

2

AI-gedreven Misleiding en Hacking

Deze sectie verkent hoe AI wordt gebruikt om geavanceerde misleidings- en hackingtechnieken te ontwikkelen, en wat de implicaties hiervan zijn voor organisaties. De volgende onderwerpen zullen uitgebreid besproken worden:

  • Voice Cloning: Technieken en risico's verbonden aan AI-gestuurde stemnabootsing, en op welke manier je synthetische AI-gegenereerde spraak kan detecteren.

  • Deepfake-technologie: De impact van visueel realistische deepfakes op informatiebeveiliging en maatschappelijke percepties.

  • Phishing-aanvallen met AI: Het gebruik van AI om persoonlijke phishing-aanvallen te automatiseren en personaliseren.

  • Manipulatie van Gedragspatronen: Hoe AI gebruikt kan worden om gedragsbiometrie en authenticatieprocessen te omzeilen.

  • AI en Social Engineering: Het toepassen van AI voor geavanceerde social engineering tactieken om vertrouwelijke informatie te verkrijgen.

3

AI in Cybersecurity Verbeteringen

Tijdens deze sectie zullen we behandelen hoe AI kan bijdragen aan het versterken van cybersecurity-defensies door het bieden van snellere detectiecapaciteiten en effectievere responsstrategieën. De volgende punten zullen uitgebreid aan bod komen:

  • Anomalie Detectie: Gebruik van machine learning om afwijkingen in netwerkverkeer en gebruikersgedrag te identificeren.

  • Automatisering van Incidentresponses: AI-gestuurde systemen voor het snel reageren op en mitigeren van beveiligingsincidenten.

  • AI-gedreven Netwerkbeveiliging: Technologieën zoals SIEM (Security Information and Event Management) versterkt met AI voor geavanceerde dreigingsdetectie.

  • Voorspellende Analyses: Toepassen van AI voor het voorspellen van toekomstige beveiligingsdreigingen op basis van historische data.

  • Versterking van Endpoint Security: Integratie van AI in endpoint beveiligingsoplossingen voor betere detectie van malware en ongewenste activiteiten.

4

Praktische Use Cases en Toepassingen

Deze module biedt een diepgaand overzicht van praktijkvoorbeelden die zowel de positieve als negatieve toepassingen van AI in de context van cybersecurity belichten. We zullen de volgende punten behandelen:

  • Case Studies van AI-hacking: Gedetailleerde analyse van specifieke incidenten waar AI-technieken zijn gebruikt voor kwaadaardige doeleinden.

  • Voorbeelden van AI ter Verdediging: Succesvolle toepassingen van AI in het verdedigen tegen cyberaanvallen en het verbeteren van organisatorische beveiliging.

  • Toekomst van AI in Cybersecurity: Verkenning van de toekomstige trends in AI en cybersecurity, inclusief de ethische en technologische uitdagingen.

  • Ethiek en AI in Cybersecurity: Discussie over de ethische overwegingen bij het gebruik van AI in beveiligingscontexten.

Bent u geïnteresseerd in deze training? Neem dan gerust contact met ons op door het contactformulier in te vullen of te mailen naar info@smartaisolutions.nl. U kunt ons ook altijd even bellen op 050 234 0087.

Deze training is ontworpen om security en IT-professionals binnen de overheid te voorzien van een uitgebreid begrip van de risico's, uitdagingen, en kansen die AI met zich meebrengt op het gebied van cybersecurity. In een tijd waarin de AI revolutie in een ongekend tempo voortschrijdt, worden organisaties geconfronteerd met zowel geavanceerde bedreigingen als innovatieve verdedigingsmechanismen die door AI worden aangedreven.

 

Ons doel is om diepgaande inzichten te bieden op welke manier AI-systemen gecompromitteerd kunnen worden en hoe AI kan worden ingezet om organisaties en hun systemen te misleiden en compromitteren. Daarnaast zullen we behandelen op welke manier AI cybersecurity systemen kan verbeteren en zullen we uitvoerig praktische use cases en toepassingen verkennen die licht werpen op zowel de positieve als negatieve kanten van AI in de context van cybersecurity.

Tijdens de vier modules van deze training zullen deelnemers blootgesteld worden aan de nieuwste technieken en methodologieën in AI-beveiliging, leren over de verschillende manieren waarop AI kan worden misbruikt, en ontdekken hoe AI ingezet kan worden om cybersecurity-initiatieven te versterken.

bottom of page