Hiểu – phân tích – phòng thủ trước các mối đe dọa GenAI, bao gồm LLMs, RAG, vector databases, agents, và hệ thống AI tích hợp. Khóa học mang đến lộ trình bảo mật thực chiến cho bất kỳ ai muốn vận hành AI an toàn trong môi trường doanh nghiệp.

🔥 Tại sao AI Security quan trọng?

Các mô hình AI hiện đại mở ra cơ hội lớn nhưng cũng kéo theo những rủi ro chưa từng có: prompt injection, rò rỉ dữ liệu, khai thác mô hình, unsafe tool calls, drift, misconfiguration, và hàng loạt lỗ hổng mà bảo mật truyền thống không thể giải quyết.

Khóa học này giúp bạn xây dựng nền tảng AI Security đúng chuẩn, hiểu cách tấn công xảy ra, và biết cách triển khai những lớp phòng thủ hiệu quả cho sản phẩm AI thực tế.

🎯 Bạn sẽ học được gì? (Learning Outcomes)

Khóa học đi thẳng vào kỹ thuật bảo mật AI thực chiến, giúp bạn:

🔐 1. Hiểu toàn cảnh GenAI Threat Landscape

• Cách kẻ tấn công nhắm vào LLMs, RAG, Agents
• Prompt injection, data poisoning, jailbreak & model exploitation
• Các lỗ hổng trong workflow AI doanh nghiệp

🏗 2. Thiết kế AI Security Architecture chuẩn doanh nghiệp

• Áp dụng AI Security Reference Architecture
• Bảo mật ở model layer, prompt layer, data layer & monitoring layer
• Patterns & anti-patterns khi xây AI vào sản phẩm

⚠ 3. Threat Modeling cho hệ thống AI

• Xác định rủi ro theo từng tầng: model – prompt – tool – data
• Mapping rủi ro sang biện pháp phòng thủ cụ thể
• Mẫu worksheet + template đầy đủ

🧱 4. Triển khai AI Firewalls & runtime guardrails

• Policy engine
• Output filtering & content moderation
• Tool call sandboxing & execution safety

🛡 5. Xây Secure AI SDLC

• Dataset security
• Red-teaming & evals
• Versioning mô hình, tracking, và kiểm thử hành vi
• Quy trình DevSecOps áp dụng cho AI

📚 6. Data Governance cho RAG & Embeddings

• ACLs, filtering, encryption
• Vector store security
• Quản lý connectors và nguồn dữ liệu nhạy cảm

🔑 7. Quản trị quyền & truy cập (Identity & Access Controls)

• Hardening AI endpoints
• API authentication & role-based permissions
• Kiểm soát truy cập theo ngữ cảnh

📊 8. AI Observability & SPM Platforms

• Theo dõi drift, sự cố, và vi phạm chính sách
• Model behavior monitoring
• Kiểm kê tài sản AI và đánh giá rủi ro liên tục

📐 9. Xây AI Security Control Stack hoàn chỉnh

• Các lớp kiểm soát từ đầu vào → mô hình → output → logs
• Roadmap triển khai 30/60/90 ngày

🎁 Bạn nhận được gì? (Course Assets)

Bộ tài liệu thực chiến bao gồm:

• Reference architectures
• Threat modeling worksheets
• Governance & security templates
• RAG data security checklist
• Bộ checklist Secure AI SDLC
• Firewall evaluation matrix
• AI security control stack + roadmap triển khai

🌟 Điểm đặc biệt của khóa học này

• Tập trung 100% vào kỹ thuật bảo mật AI áp dụng được ngay
• Bao phủ toàn bộ hệ sinh thái AI: LLMs, Agents, RAG, Vector DB
• Nội dung dùng được cho kỹ sư, quản lý, kiến trúc sư trong doanh nghiệp
• Cung cấp tài liệu thực tế, không phải lý thuyết suông
• Phù hợp cả người mới bước vào AI Security

👤 Khóa học phù hợp cho

• Software Developers tích hợp AI vào sản phẩm
• ML/AI Engineers triển khai LLMs hoặc RAG
• Solutions/Cloud Architects thiết kế hệ thống AI an toàn
• DevSecOps & Security Engineers
• Data Scientists / Data Engineers làm việc với dữ liệu AI
• Managers & Technical Leads phụ trách triển khai AI trong doanh nghiệp

🧩 Yêu cầu đầu vào

• Hiểu ở mức cơ bản cách hoạt động của ứng dụng hoặc cloud
• Có kiến thức nền tảng về security là một lợi thế
• Không cần kinh nghiệm AI Security trước đó
• Thoải mái đọc tài liệu kỹ thuật và sơ đồ kiến trúc