# ai-security
9 artikelengetagd met “ai-security”
Beveiliging van cloud-AI
Comprehensive overview of cloud AI security for red teamers: shared responsibility models, attack surfaces across AWS, Azure, and GCP AI services, threat models for model APIs, data pipelines, and inference endpoints.
Overzicht van multi-cloud AI-beveiliging
Security risks of multi-cloud AI deployments: cross-cloud attack surfaces, credential management challenges, inconsistent security controls, and governance gaps across AWS, Azure, and GCP AI services.
Beveiliging van codegeneratie
How AI coding assistants introduce security vulnerabilities through suggestion poisoning, training data extraction, insecure code generation, and IDE extension risks.
Impactcategorieën
Overzicht van de gevolgen in de praktijk van geslaagde AI-aanvallen, van desinformatie en schadelijke content tot financiële fraude en het overtreden van regelgeving.
RAG-, data- en trainingsaanvallen
Overzicht van aanvallen gericht op de datalaag van AI-systemen, waaronder RAG-poisoning, manipulatie van trainingsdata en data-extractietechnieken.
Woordenlijst met AI-beveiligingstermen
Uitgebreide woordenlijst met terminologie rond AI-beveiliging die in het hele curriculum wordt gebruikt.
AI-specifieke dreigingsmodellering
STRIDE aanpassen voor AI-systemen, attack trees bouwen voor LLM-applicaties, AI-specifieke dreigingscategorieën identificeren en bruikbare dreigingsmodellen produceren die red team-testplannen aansturen.
AI-specifieke dreigingsmodellen bouwen
Step-by-step walkthrough for creating threat models tailored to AI and LLM systems, covering asset identification, threat enumeration, attack tree construction, and risk prioritization.
Het aanvalsoppervlak van AI-systemen in kaart brengen
Systematic walkthrough for identifying and mapping every attack surface in an AI system, from user inputs through model inference to output delivery and tool integrations.